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 */

import { resourceManager } from '@kit.LocalizationKit';
import { image } from '@kit.ImageKit';
import { ColorHsv, ColorRgb, ColorUtils } from './ColorUtils';
import { http } from '@kit.NetworkKit';
import { BusinessError } from '@kit.BasicServicesKit';
import ResponseCode from '@ohos.net.http';

const resourceMgs: resourceManager.ResourceManager = getContext(this).resourceManager;
const PIXEL_MAP_SIZE_WIDTH: number = 40;
const PIXEL_MAP_SIZE_HEIGHT: number = 40;

/**
 * 图片转换为PixelMap对象
 * @param icon 图片地址，模拟数据存放于rawfile文件夹中
 * @returns 图片转换的PixelMap对象
 */
export async function image2PixelMap(icon: string): Promise<image.PixelMap> {
  // 读取rawfile文件夹下的文件
  const rawFileDescriptor: resourceManager.RawFileDescriptor = resourceMgs.getRawFdSync(icon);
  const imageSource: image.ImageSource = image.createImageSource(rawFileDescriptor);
  // 通过ImageSource对象创建PixelMap对象，使用BGRA_8888格式，由4个字节表示一个像素
  const pixelMap: Promise<PixelMap> = imageSource.createPixelMap({
    editable: false,
    desiredPixelFormat: image.PixelMapFormat.BGRA_8888,
    // 高性能知识点：经测试，将图片的宽和高设置为40像素时，既可以保证提取颜色的准确性，也可以保证计算颜色的速度。
    desiredSize: { width: PIXEL_MAP_SIZE_WIDTH, height: PIXEL_MAP_SIZE_HEIGHT }
  })
  return pixelMap;
}

/**
 * 通过http的request方法从网络下载图片资源
 */
// export async function getPicture() {
//   const url:string='https://rmrbcmsonline.peopleapp.com/upload/image/202312/rmrb_86691703594454.png'
//   http.createHttp()
//     .request(url,
//       (error: BusinessError, data: http.HttpResponse) => {
//         // if (error) {
//         //   // 下载失败时弹窗提示检查网络，不执行后续逻辑
//         //   promptAction.showToast({
//         //     message: $r('app.string.image_request_fail'),
//         //     duration: 2000
//         //   })
//         //   return;
//         // }
//         // transcodePixelMap(data);
//         // 判断网络获取到的资源是否为ArrayBuffer类型
//         // if (data.result instanceof ArrayBuffer) {
//         //   this.imageBuffer = data.result as ArrayBuffer;
//         // }
//         if (ResponseCode.ResponseCode.OK === data.responseCode) {
//           const imageData: ArrayBuffer = data.result as ArrayBuffer;
//           // 通过ArrayBuffer创建图片源实例。
//           const imageSource: image.ImageSource = image.createImageSource(imageData);
//           return imageSource
//           // const options: image.InitializationOptions = {
//           //   'alphaType': 0, // 透明度
//           //   'editable': false, // 是否可编辑
//           //   'pixelFormat': 3, // 像素格式
//           //   'scaleMode': 1, // 缩略值
//           //   'size': { height: 100, width: 100 }
//           // }; // 创建图片大小
//
//           // 通过属性创建PixelMap
//           // imageSource.createPixelMap(options).then((pixelMap: PixelMap) => {
//           //   // this.image = pixelMap;
//           // });
//           // imageNet2PixelMap(imageSource)
//         }
//       }
//     )
// }

// 假设http和image是之前正确导入或定义的模块
export async function getPicture(imageUrl: string): Promise<image.ImageSource | undefined> {
  // const url: string = 'https://rmrbcmsonline.peopleapp.com/upload/image/202312/rmrb_86691703594454.png';
  const url: string = 'https://rmrbcmsonline.peopleapp.com/upload/image/201912/rmrb_24141576767688.png?x-oss-process=image/resize,w_550/quality,q_90/format,jpg';

  return new Promise((resolve, reject) => {
    http.createHttp().request(url, (error: BusinessError, data: http.HttpResponse) => {
      if (error) {
        // 处理错误情况，比如网络错误
        console.error("Download error", error);
        // 你可以选择reject(error)或者根据需要调整
        reject(error);
        return;
      }
      if (ResponseCode.ResponseCode.OK === data.responseCode) {
        const imageData: ArrayBuffer = data.result as ArrayBuffer;
        // 通过ArrayBuffer创建图片源实例
        const imageSource: image.ImageSource = image.createImageSource(imageData);
        resolve(imageSource); // 成功时解析Promise
      } else {
        // 处理其他响应码
        reject(new Error('Invalid response code'));
      }
    });
  });
}


/**
 * 使用createPixelMap将ArrayBuffer类型的图片装换为PixelMap类型
 * @param data：网络获取到的资源
 */
function transcodePixelMap(data: http.HttpResponse) {
  if (ResponseCode.ResponseCode.OK === data.responseCode) {
    const imageData: ArrayBuffer = data.result as ArrayBuffer;
    // 通过ArrayBuffer创建图片源实例。
    const imageSource: image.ImageSource = image.createImageSource(imageData);
    // const options: image.InitializationOptions = {
    //   'alphaType': 0, // 透明度
    //   'editable': false, // 是否可编辑
    //   'pixelFormat': 3, // 像素格式
    //   'scaleMode': 1, // 缩略值
    //   'size': { height: 100, width: 100 }
    // }; // 创建图片大小

    // 通过属性创建PixelMap
    // imageSource.createPixelMap(options).then((pixelMap: PixelMap) => {
    //   // this.image = pixelMap;
    // });
    // imageNet2PixelMap(imageSource)
  }
}

/**
 * 图片转换为PixelMap对象
 * @param icon 图片地址，模拟数据存放于rawfile文件夹中
 * @returns 图片转换的PixelMap对象
 */
export async function imageNet2PixelMap(imageSource: image.ImageSource): Promise<image.PixelMap> {
  // 读取rawfile文件夹下的文件
  // const rawFileDescriptor: resourceManager.RawFileDescriptor = resourceMgs.getRawFdSync(icon);
  // const imageSource: image.ImageSource = image.createImageSource(rawFileDescriptor);
  // 通过ImageSource对象创建PixelMap对象，使用BGRA_8888格式，由4个字节表示一个像素
  const pixelMap: Promise<PixelMap> = imageSource.createPixelMap({
    editable: false,
    desiredPixelFormat: image.PixelMapFormat.BGRA_8888,
    // 高性能知识点：经测试，将图片的宽和高设置为40像素时，既可以保证提取颜色的准确性，也可以保证计算颜色的速度。
    desiredSize: { width: PIXEL_MAP_SIZE_WIDTH, height: PIXEL_MAP_SIZE_HEIGHT }
  })
  return pixelMap;
}

/**
 * 查找数组中出现次数最多的像素
 * @param allPixels 像素数组
 * @returns 出现次数最多的像素
 */
export function findMaxPixel(allPixels: number[]): number {
  // 遍历数组，将像素放到一个Map中，key是像素值，value是该像素值出现的次数
  const map: Map<number, number> = new Map();
  allPixels.forEach((pixel: number) => {
    if (map.has(pixel)) {
      map.set(pixel, map.get(pixel)! + 1);
    } else {
      map.set(pixel, 1);
    }
  })
  // 查找出现次数最多的像素
  let maxPixel: number = 0;
  let maxTimes: number = 0;
  map.forEach((value: number, key: number) => {
    if (value >= maxTimes) {
      maxTimes = value;
      maxPixel = key;
    }
  })
  return maxPixel;
}

/**
 * 修改HSV格式的颜色值，可根据业务需求或者UI设计自行修改S和V的值，此处只举例进行说明
 * @param color HSV格式的颜色
 */
export function modifySVValue(color: ColorHsv): void {
  if (color.hue > 0 && color.hue <= 60) {
    color.saturation = 0.12;
    color.value = 0.93;
  } else if (color.hue > 60 && color.hue <= 190) {
    color.saturation = 0.08;
    color.value = 0.91;
  } else if (color.hue > 190 && color.hue <= 270) {
    color.saturation = 0.1;
    color.value = 0.93;
  } else {
    color.saturation = 0.08;
    color.value = 0.93;
  }
}

/**
 * 遍历所有像素，并放到一个数组中
 * @param pixelMap 图片的PixelMap对象
 * @returns 包含图片所有像素的数组
 */
export async function traverseAllPixel(pixelMap: image.PixelMap): Promise<number[]> {
  // PixelMap对象使用BGRA_8888格式，由4个字节表示一个像素，并且宽和高都设置为40，所以此处ArrayBuffer的length就是40*40*4
  const pixelArrayBuffer: ArrayBuffer = new ArrayBuffer(40 * 40 * 4);
  // 将PixelMap对象读入ArrayBuffer中
  await pixelMap.readPixelsToBuffer(pixelArrayBuffer);
  const allPixels: number[] = [];
  // ArrayBuffer是一个二进制的数组，无法直接读取内容，需要转换为整型数组才可以正常使用，此处使用Uint8Array（8 位无符号整型数组）
  const unit8Pixels: Uint8Array = new Uint8Array(pixelArrayBuffer);
  // 遍历unit8Pixels，取出每个像素的red、green、blue、alpha颜色值，放到一个ColorRgb对象中，然后将ColorRgb转换为数字，放入数组中
  for (let i = 0; i < unit8Pixels.length; i += 4) {
    // 如果是透明色，则不放入数组中，否则可能导致计算出来的出现次数最多的像素是透明色
    if (unit8Pixels[i] === 0 && unit8Pixels[i+1] === 0 && unit8Pixels[i+2] === 0 && unit8Pixels[i+3] === 0) {
      continue;
    }
    // BGRA_8888格式，B表示Blue，G表示Green，R表示Red，A表示透明度，此处根据顺序提取B、R、G、A
    const rgb: ColorRgb = {
      red: unit8Pixels[i+2],
      green: unit8Pixels[i+1],
      blue: unit8Pixels[i],
      alpha: unit8Pixels[i+3]
    }
    // 高性能知识点：直接将ColorRgb放入数组或者Map中会影响计算出现次数最多的像素的速度，所以需要使用rgbToNumber方法转换为整数
    allPixels.push(ColorUtils.rgbToNumber(rgb));
  }
  return allPixels;
}