"""B07 지표면 음영기복 그림 — 계획평면도 배경 · D03 지형 층이 같이 씀.

이미 만들어 둔 **지표면 격자(DTM)** 로 음영기복 PNG 를 서버에서 만든다 — 점구름을 그대로
그리면 수천만 점이라 느려진다(용화_LAS 실측 4,900만 점). 옛 「계획평면도(라이다)」 짓기는 걷음(608).
"""

import base64
import io
import math

import numpy as np

# 음영기복 광원 — 도면 관행대로 북서(방위각 315°)에서 45° 높이로 비춘다.
_AZIMUTH_DEG = 315.0
_ALTITUDE_DEG = 45.0
# 그림이 지나치게 커지지 않도록 한 변 최대 픽셀 수 (A1 에 인쇄하면 1,200 px 이면 충분하다).
_MAX_PIXELS = 1600


def hillshade_png(z: np.ndarray, valid: np.ndarray, resolution_m: float) -> tuple[str, int, int]:
    """지표면 격자에서 음영기복 PNG(data URL)를 만든다. (data_url, 가로 px, 세로 px).

    입력 `z`는 행이 남→북 순서(격자 y 오름차순)다. 그림은 위가 북이어야 하므로 뒤집는다.
    빈 칸(`valid`가 False)은 흰색으로 두어 도면에서 배경과 구분되게 한다.
    """
    from PIL import Image

    grid = np.asarray(z, dtype=np.float64)
    mask = np.asarray(valid, dtype=bool)
    if grid.ndim != 2 or grid.size == 0:
        raise ValueError("지표면 격자가 비어 있습니다.")

    # 큰 격자는 미리 솎는다 — A1 한 장에 1,600 px 이상은 눈으로 구분되지 않는다.
    rows, columns = grid.shape
    stride = max(1, math.ceil(max(rows, columns) / _MAX_PIXELS))
    if stride > 1:
        grid = grid[::stride, ::stride]
        mask = mask[::stride, ::stride]
        resolution_m *= stride

    filled = np.where(mask, grid, np.nan)
    # 빈 칸이 기울기를 망치지 않도록 평균으로 메운 뒤 기울기를 잰다.
    mean = float(np.nanmean(filled)) if np.isfinite(filled).any() else 0.0
    filled = np.nan_to_num(filled, nan=mean)
    dz_dy, dz_dx = np.gradient(filled, max(resolution_m, 1e-6))

    slope = np.arctan(np.hypot(dz_dx, dz_dy))
    aspect = np.arctan2(-dz_dx, dz_dy)
    azimuth = math.radians(360.0 - _AZIMUTH_DEG + 90.0)
    altitude = math.radians(_ALTITUDE_DEG)
    shade = np.sin(altitude) * np.cos(slope) + np.cos(altitude) * np.sin(slope) * np.cos(
        azimuth - aspect
    )
    shade = np.clip(shade, 0.0, 1.0)
    # 배경이므로 완전히 검지 않게 누르되, 능선·계곡이 인쇄에서 보일 만큼은 대비를 준다
    # (2026-09-04 실측: 120~255 는 너무 흐렸음).
    pixels = (90 + 160 * shade).astype(np.uint8)
    pixels[~mask] = 255

    image = Image.fromarray(np.flipud(pixels), mode="L")
    buffer = io.BytesIO()
    image.save(buffer, format="PNG", optimize=True)
    data_url = "data:image/png;base64," + base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode("ascii")
    return (data_url, image.width, image.height)