import colorsys
import os
import shutil
import numpy as np
from PIL import Image
import kmeans

class ImagesCluster(object):
    def __init__(self, imagedir, k):
        self._imageDir = imagedir
        self._image2VectorDir = os.path.join(imagedir, 'image2vector')
        if not os.path.isdir(self._image2VectorDir):
            os.mkdir(self._image2VectorDir)
        self._imageVectorFile = os.path.join(self._image2VectorDir, 'images.txt')
        self._k = k
        for i in range(self._k):
            clusterDir = os.path.join(self._imageDir, 'cluster --{}'.format(i))
            if os.path.isdir(clusterDir):
                os.mkdir(clusterDir)

    def _loadImages(self):
        images = os.listdir(self._imageDir)
        imagesfile = [os.path.join(self._imageDir, image) for image in images]
        return imagesfile

    def _hsv2L(self, h, s, v):
        QH =0
        if (h<=20) or (h>=315):
            QH =0
        if (h>20 and h<=40):
            QH=1
        if (h>40 and h<=75):
            QH =2
        if (h>75 and  h<=155):
            QH =3
        if (h>155 and h<=190):
            QH = 4
        if (h>190 and  h<=270):
            QH = 5
        if (h>270 and h<=295):
            QH = 6
        if (h>295 and h<=315):
            QH = 7

        QS = 0
        if (s>=0 and s<=0.2):
            QS = 0
        if (s>0.2 and s<=0.7):
            QS =1
        if (s>0.7 and s<=1):
            QS =2

        QV = 0
        if (v>=0 and v<=0.2):
            QV = 0
        if (v>0.2 and v<=0.7):
            QV =1
        if (v>0.7 and v<=1):
            QV =2

        L = 9 * QH +3 * QS +QV
        assert  L>=0 and L<=71
        return  L


    def _getImageColorVector(self, image):
        originImage = Image.open(image)
        ndarr = np.array(originImage.convert("RGB"))
        rowcnt = ndarr.shape[0]
        colcnt = ndarr.shape[1]
        #colors = ndarr.shapr[2]

        LVector =  [0] * 12

        for oneRow in range(rowcnt):
            for  oneCol in range(colcnt):
                r, g, b = ndarr[oneRow][oneCol]

                h, s, v = colorsys.rgb_to_hsv(r/255, g/255, b/255)
                h = h * 360
                l = self._hsv2L(h, s, v)
                LVector[l/6] +=1

        lsum  =sum(LVector)
        result = [v * 1.0/lsum for v in LVector]
        print image, result
        return result

    def _getdata(self):
        date_file = open(self._imageVectorFile, 'r')
        imagesdir = []
        imagesdata = []
        for line in date_file:
            p = line.strip('\n').split(',')
            imagesdir.append(p[0])
            imagesdata.append(map(eval, p[1:]))
            self.coments = imagedir[:]
        return imagesdata

    def _getimagedir(self):
        date_file = open(self._imageVectorFile, 'r')
        imagesdir = []
        for line in date_file:
            p = line.strip('\n').split(',')
            imagesdir.append(p[0])
        return imagesdir




    def cluster(self):
        images = self._loadImages()
        file = open(self._imageVectorFile, 'w')
        for oneimage in images:
            if not os.path.isdir(oneimage):
                lvector = self._getImageColorVector(oneimage)
                file.write(oneimage+',')
                file.write(','.join(map(str, lvector)))
                file.write('\n')
        file.close()
        km = kmeans
        points = self._getdata()
        print points
        imageMembers = km.k_means(points, self._k)
        print imageMembers
        for idx, m in enumerate(imageMembers):
            srcdir = self._getimagedir()
            src = srcdir[idx]
            print 'clusterid:', m
            print 'src',src
            dest = os.path.join(os.path.join(self._imageDir), 'cluster-{%d}' % m)
            print dest
            if not os.path.exists(dest):
                os.makedirs(dest)
            shutil.copy(src, dest)

if __name__ == '__main__':
    basedir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
    imagedir =os.path.join(basedir, 'images')
    imageluster =ImagesCluster(imagedir, 3)
    imageluster.cluster()