"""
Tests de robustesse visuelle — Grounding VLM qwen2.5vl:7b.

Objectifs :
1. Reproductibilité : même screenshot + même cible → même résultat 10 fois
2. Robustesse Citrix : screenshots compressés JPEG qualité 15-25 → ça marche
3. Mesure de variance : coordonnées stables à < 5% de l'écran

Architecture des coordonnées qwen2.5vl :
- Format bbox_2d : [x1, y1, x2, y2] en pixels relatifs à l'image envoyée
- Pour une image 1280x800, X va de 0 à 1280 et Y de 0 à 800
- Normalisation : diviser par les dimensions de l'image (pas par 1000)

Calibration mesurée (5 avril 2026) sur screenshots 1280x800 :
- shot_0001/Rechercher (taskbar)         : cx=0.458, cy=0.789
- shot_0001/agent_v1 (dossier)           : cx=0.247, cy=0.201
- shot_0004/Fichier (menu)               : cx=0.095, cy=0.086
- shot_0004/Modifier (menu)              : cx=0.142, cy=0.085
- shot_0004/Ceci est un test.txt (onglet): cx=0.694, cy=0.053
- shot_0004/Close X (Bloc-notes)         : cx=0.990, cy=0.041
- shot_0014/Google search (centre)       : cx=0.539, cy=0.389
- shot_0014/Gmail (haut-droite)          : cx=0.913, cy=0.130
"""

import base64
import io
import json
import re
import statistics
import sys
import time
from pathlib import Path
from typing import Dict, List, Optional, Tuple

import pytest

_ROOT = str(Path(__file__).resolve().parents[2])
if _ROOT not in sys.path:
    sys.path.insert(0, _ROOT)

# Répertoire des screenshots de test
_SHOTS_DIR = (
    Path(_ROOT)
    / "data/training/live_sessions/DESKTOP-ST3VBSD_windows"
    / "sess_20260404T135010_cec5c8/shots"
)

# Résolution des screenshots
_SCREEN_W = 1280
_SCREEN_H = 800

# Nombre de répétitions pour les tests de reproductibilité
_N_REPEATS = 10

# Tolérance de variance maximale (en fraction de l'écran, 0.05 = 5%)
_MAX_VARIANCE = 0.05

# Taux de détection minimal (X sur _N_REPEATS)
_MIN_DETECTION_RATE = 8


# =========================================================================
# Utilitaires
# =========================================================================


def _load_screenshot(name: str) -> Optional[str]:
    """Charger un screenshot en base64."""
    path = _SHOTS_DIR / name
    if not path.is_file():
        pytest.skip(f"Screenshot {name} non disponible")
    return base64.b64encode(path.read_bytes()).decode()


def _degrade_citrix(screenshot_b64: str, quality: int = 20) -> str:
    """Simuler compression Citrix : JPEG qualité basse puis retour PNG b64."""
    from PIL import Image

    raw = base64.b64decode(screenshot_b64)
    img = Image.open(io.BytesIO(raw))

    # Compression JPEG qualité basse (simulation Citrix)
    buf_jpg = io.BytesIO()
    img.save(buf_jpg, "JPEG", quality=quality)
    buf_jpg.seek(0)
    citrix_img = Image.open(buf_jpg)

    # Re-encoder en PNG pour l'envoi au VLM
    buf_png = io.BytesIO()
    citrix_img.save(buf_png, "PNG")
    return base64.b64encode(buf_png.getvalue()).decode()


def _grounding_vlm(
    screenshot_b64: str,
    element_description: str,
    timeout: int = 60,
) -> Tuple[Optional[float], Optional[float], Optional[List[int]], str]:
    """Appeler qwen2.5vl pour localiser un élément.

    Retourne (cx, cy, [x1,y1,x2,y2], raw_content).
    cx et cy sont les centres normalisés sur la grille 1000.
    """
    import requests

    try:
        resp = requests.post(
            "http://localhost:11434/api/chat",
            json={
                "model": "qwen2.5vl:7b",
                "messages": [
                    {
                        "role": "user",
                        "content": (
                            f"Detect the element '{element_description}' "
                            f"with a bounding box."
                        ),
                        "images": [screenshot_b64],
                    }
                ],
                "stream": False,
                "options": {"temperature": 0.1, "num_predict": 100},
            },
            timeout=timeout,
        )
    except requests.ConnectionError:
        pytest.skip("Ollama non disponible (localhost:11434)")
    except requests.Timeout:
        pytest.skip("qwen2.5vl timeout — modèle en cours de chargement ?")

    content = resp.json().get("message", {}).get("content", "")

    # Parser bbox_2d depuis la réponse JSON
    # qwen2.5vl retourne des coordonnées en pixels relatifs à l'image envoyée,
    # PAS sur une grille 1000x1000.
    bbox_match = re.search(
        r'"bbox_2d"\s*:\s*\[(\d+)\s*,\s*(\d+)\s*,\s*(\d+)\s*,\s*(\d+)\]',
        content,
    )
    if bbox_match:
        x1, y1, x2, y2 = [int(bbox_match.group(i)) for i in range(1, 5)]
        # Normaliser par les dimensions de l'image (pixels → 0-1)
        cx = (x1 + x2) / 2 / _SCREEN_W
        cy = (y1 + y2) / 2 / _SCREEN_H
        return cx, cy, [x1, y1, x2, y2], content

    return None, None, None, content


def _run_n_times(
    screenshot_b64: str,
    description: str,
    n: int = _N_REPEATS,
    delay: float = 0.2,
) -> List[Dict]:
    """Exécuter le grounding N fois et collecter les résultats."""
    results = []
    for i in range(n):
        cx, cy, bbox, raw = _grounding_vlm(screenshot_b64, description)
        results.append({
            "run": i + 1,
            "cx": cx,
            "cy": cy,
            "bbox": bbox,
            "detected": cx is not None,
            "raw": raw,
        })
        if i < n - 1:
            time.sleep(delay)
    return results


def _compute_stats(results: List[Dict]) -> Dict:
    """Calculer les statistiques de détection et de variance."""
    detected = [r for r in results if r["detected"]]
    n_total = len(results)
    n_detected = len(detected)

    stats = {
        "total": n_total,
        "detected": n_detected,
        "rate": n_detected / n_total if n_total > 0 else 0,
        "rate_str": f"{n_detected}/{n_total}",
    }

    if n_detected >= 2:
        xs = [r["cx"] for r in detected]
        ys = [r["cy"] for r in detected]
        stats.update({
            "x_min": min(xs),
            "x_max": max(xs),
            "x_mean": statistics.mean(xs),
            "x_range": max(xs) - min(xs),
            "x_stdev": statistics.stdev(xs) if n_detected >= 2 else 0,
            "y_min": min(ys),
            "y_max": max(ys),
            "y_mean": statistics.mean(ys),
            "y_range": max(ys) - min(ys),
            "y_stdev": statistics.stdev(ys) if n_detected >= 2 else 0,
        })
    elif n_detected == 1:
        stats.update({
            "x_min": detected[0]["cx"],
            "x_max": detected[0]["cx"],
            "x_mean": detected[0]["cx"],
            "x_range": 0,
            "x_stdev": 0,
            "y_min": detected[0]["cy"],
            "y_max": detected[0]["cy"],
            "y_mean": detected[0]["cy"],
            "y_range": 0,
            "y_stdev": 0,
        })

    return stats


def _assert_reproducible(
    stats: Dict,
    element_name: str,
    min_rate: int = _MIN_DETECTION_RATE,
    max_var: float = _MAX_VARIANCE,
):
    """Vérifier la reproductibilité : taux de détection + variance faible."""
    assert stats["detected"] >= min_rate, (
        f"{element_name}: seulement {stats['rate_str']} détections "
        f"(minimum requis: {min_rate}/{stats['total']})"
    )

    if stats["detected"] >= 2:
        assert stats["x_range"] < max_var, (
            f"{element_name}: variance X trop élevée: "
            f"{stats['x_range']:.4f} (max={max_var})"
        )
        assert stats["y_range"] < max_var, (
            f"{element_name}: variance Y trop élevée: "
            f"{stats['y_range']:.4f} (max={max_var})"
        )


def _assert_in_zone(
    stats: Dict,
    zone: Dict[str, float],
    element_name: str,
):
    """Vérifier que la position moyenne est dans la zone attendue."""
    assert stats["detected"] >= 1, f"{element_name}: aucune détection"
    cx = stats["x_mean"]
    cy = stats["y_mean"]
    assert zone["x_min"] <= cx <= zone["x_max"], (
        f"{element_name}: X moyen {cx:.4f} hors zone "
        f"[{zone['x_min']:.2f}-{zone['x_max']:.2f}]"
    )
    assert zone["y_min"] <= cy <= zone["y_max"], (
        f"{element_name}: Y moyen {cy:.4f} hors zone "
        f"[{zone['y_min']:.2f}-{zone['y_max']:.2f}]"
    )


# =========================================================================
# Zones calibrées (mesurées le 5 avril 2026)
# =========================================================================

CALIBRATED_ZONES = {
    # shot_0001 — Explorateur de fichiers Windows
    "rechercher_taskbar": {
        "x_min": 0.40, "x_max": 0.60,
        "y_min": 0.74, "y_max": 0.84,
    },
    "agent_v1_folder": {
        "x_min": 0.18, "x_max": 0.30,
        "y_min": 0.16, "y_max": 0.26,
    },
    # shot_0004 — Bloc-notes avec onglets
    "fichier_menu": {
        "x_min": 0.06, "x_max": 0.13,
        "y_min": 0.06, "y_max": 0.12,
    },
    "modifier_menu": {
        "x_min": 0.11, "x_max": 0.18,
        "y_min": 0.06, "y_max": 0.12,
    },
    "ceci_est_un_test_tab": {
        "x_min": 0.65, "x_max": 0.75,
        "y_min": 0.03, "y_max": 0.08,
    },
    "close_x_notepad": {
        "x_min": 0.95, "x_max": 1.02,
        "y_min": 0.02, "y_max": 0.06,
    },
    # shot_0014 — Google Chrome
    "google_search_bar": {
        "x_min": 0.48, "x_max": 0.60,
        "y_min": 0.35, "y_max": 0.43,
    },
    "gmail_link": {
        "x_min": 0.87, "x_max": 0.95,
        "y_min": 0.10, "y_max": 0.16,
    },
}


# =========================================================================
# Tests de reproductibilité — 10 appels consécutifs
# =========================================================================


@pytest.mark.visual
class TestReproductibilite:
    """Chaque test appelle le VLM 10 fois et vérifie la cohérence.

    Critères de réussite :
    - Au moins 8/10 détections
    - Variance des coordonnées < 5% de l'écran sur chaque axe
    - Position moyenne dans la zone calibrée
    """

    # -- shot_0001 : Explorateur de fichiers --

    @pytest.fixture(scope="class")
    def shot_0001(self):
        return _load_screenshot("shot_0001_full.png")

    def test_rechercher_10_fois(self, shot_0001):
        """Le VLM trouve 'Rechercher' au même endroit 10 fois de suite."""
        results = _run_n_times(
            shot_0001,
            "the 'Rechercher' search text in the Windows taskbar at the bottom",
        )
        stats = _compute_stats(results)
        _assert_reproducible(stats, "Rechercher (taskbar)")
        _assert_in_zone(stats, CALIBRATED_ZONES["rechercher_taskbar"], "Rechercher")
        # Afficher le résumé pour le rapport
        print(f"\n  [Rechercher] {stats['rate_str']} détections, "
              f"X=[{stats.get('x_min', 0):.4f}-{stats.get('x_max', 0):.4f}], "
              f"Y=[{stats.get('y_min', 0):.4f}-{stats.get('y_max', 0):.4f}]")

    def test_agent_v1_10_fois(self, shot_0001):
        """Le VLM trouve le dossier 'agent_v1' au même endroit 10 fois."""
        results = _run_n_times(
            shot_0001,
            "the folder named 'agent_v1' in the file list",
        )
        stats = _compute_stats(results)
        _assert_reproducible(stats, "agent_v1 (dossier)")
        _assert_in_zone(stats, CALIBRATED_ZONES["agent_v1_folder"], "agent_v1")
        print(f"\n  [agent_v1] {stats['rate_str']} détections, "
              f"X=[{stats.get('x_min', 0):.4f}-{stats.get('x_max', 0):.4f}], "
              f"Y=[{stats.get('y_min', 0):.4f}-{stats.get('y_max', 0):.4f}]")

    def test_close_x_explorateur_10_fois(self, shot_0001):
        """Le bouton X de la fenêtre maximisée : overflow X attendu.

        Ce test vérifie que le VLM détecte bien le bouton X de façon cohérente.
        Sur les fenêtres maximisées (1280px de large), les coordonnées X
        dépassent la grille 1000 normalisée (cx > 1.0).

        Note : le VLM peut parfois confondre le bouton X de la fenêtre avec
        celui de l'onglet (ambiguïté multiple close buttons). On vérifie
        que la majorité des détections ciblent le bon bouton.
        """
        results = _run_n_times(
            shot_0001,
            "the X close button of the 'Lea' window",
        )
        # Vérifier que le VLM détecte bien quelque chose
        detected = [r for r in results if r["detected"]]
        assert len(detected) >= _MIN_DETECTION_RATE, (
            f"Close X: seulement {len(detected)}/{len(results)} détections"
        )

        # Classer les détections : overflow (bouton fenêtre) vs non-overflow (bouton onglet)
        overflows = [r for r in detected if r["cx"] > 1.0]
        non_overflows = [r for r in detected if r["cx"] <= 1.0]

        # Au moins 60% des détections doivent viser le bouton fenêtre (overflow)
        assert len(overflows) >= len(detected) * 0.6, (
            f"Close X: seulement {len(overflows)}/{len(detected)} en overflow. "
            f"Ambiguïté avec bouton onglet ({len(non_overflows)} non-overflow)."
        )

        # Vérifier la cohérence des détections overflow (le cluster principal)
        if len(overflows) >= 2:
            bboxes = [r["bbox"] for r in overflows]
            x1s = [b[0] for b in bboxes]
            y1s = [b[1] for b in bboxes]
            assert max(x1s) - min(x1s) < 20, (
                f"Close X overflow: x1 trop variable: {min(x1s)}-{max(x1s)}"
            )
            assert max(y1s) - min(y1s) < 20, (
                f"Close X overflow: y1 trop variable: {min(y1s)}-{max(y1s)}"
            )

        print(f"\n  [Close X Explorer] {len(detected)}/{len(results)} détections, "
              f"{len(overflows)} overflow (fenêtre), {len(non_overflows)} non-overflow (onglet). "
              f"cx_mean_overflow={statistics.mean([r['cx'] for r in overflows]):.4f}" if overflows else "")

    # -- shot_0004 : Bloc-notes --

    @pytest.fixture(scope="class")
    def shot_0004(self):
        return _load_screenshot("shot_0004_full.png")

    def test_fichier_10_fois(self, shot_0004):
        """Le VLM trouve le menu 'Fichier' au même endroit 10 fois."""
        results = _run_n_times(
            shot_0004,
            "the 'Fichier' menu item in the menu bar",
        )
        stats = _compute_stats(results)
        _assert_reproducible(stats, "Fichier (menu)")
        _assert_in_zone(stats, CALIBRATED_ZONES["fichier_menu"], "Fichier")
        print(f"\n  [Fichier] {stats['rate_str']} détections, "
              f"X=[{stats.get('x_min', 0):.4f}-{stats.get('x_max', 0):.4f}], "
              f"Y=[{stats.get('y_min', 0):.4f}-{stats.get('y_max', 0):.4f}]")

    def test_modifier_10_fois(self, shot_0004):
        """Le VLM trouve le menu 'Modifier' au même endroit 10 fois."""
        results = _run_n_times(
            shot_0004,
            "the 'Modifier' menu item in the menu bar",
        )
        stats = _compute_stats(results)
        _assert_reproducible(stats, "Modifier (menu)")
        _assert_in_zone(stats, CALIBRATED_ZONES["modifier_menu"], "Modifier")
        print(f"\n  [Modifier] {stats['rate_str']} détections, "
              f"X=[{stats.get('x_min', 0):.4f}-{stats.get('x_max', 0):.4f}], "
              f"Y=[{stats.get('y_min', 0):.4f}-{stats.get('y_max', 0):.4f}]")

    def test_ceci_est_un_test_10_fois(self, shot_0004):
        """Le VLM trouve l'onglet 'Ceci est un test.txt' au même endroit 10 fois."""
        results = _run_n_times(
            shot_0004,
            "the tab labeled 'Ceci est un test.txt'",
        )
        stats = _compute_stats(results)
        _assert_reproducible(stats, "Ceci est un test.txt (onglet)")
        _assert_in_zone(stats, CALIBRATED_ZONES["ceci_est_un_test_tab"], "Ceci est un test.txt")
        print(f"\n  [Ceci est un test.txt] {stats['rate_str']} détections, "
              f"X=[{stats.get('x_min', 0):.4f}-{stats.get('x_max', 0):.4f}], "
              f"Y=[{stats.get('y_min', 0):.4f}-{stats.get('y_max', 0):.4f}]")

    # -- shot_0014 : Google Chrome --

    @pytest.fixture(scope="class")
    def shot_0014(self):
        return _load_screenshot("shot_0014_full.png")

    def test_google_search_10_fois(self, shot_0014):
        """Le VLM trouve la barre de recherche Google au même endroit 10 fois."""
        results = _run_n_times(
            shot_0014,
            "the Google search bar 'Rechercher sur Google ou saisir une URL'",
        )
        stats = _compute_stats(results)
        _assert_reproducible(stats, "Recherche Google")
        _assert_in_zone(stats, CALIBRATED_ZONES["google_search_bar"], "Recherche Google")
        print(f"\n  [Google search] {stats['rate_str']} détections, "
              f"X=[{stats.get('x_min', 0):.4f}-{stats.get('x_max', 0):.4f}], "
              f"Y=[{stats.get('y_min', 0):.4f}-{stats.get('y_max', 0):.4f}]")

    def test_gmail_10_fois(self, shot_0014):
        """Le VLM trouve le lien Gmail au même endroit 10 fois."""
        results = _run_n_times(
            shot_0014,
            "the 'Gmail' link at the top of the page",
        )
        stats = _compute_stats(results)
        _assert_reproducible(stats, "Gmail")
        _assert_in_zone(stats, CALIBRATED_ZONES["gmail_link"], "Gmail")
        print(f"\n  [Gmail] {stats['rate_str']} détections, "
              f"X=[{stats.get('x_min', 0):.4f}-{stats.get('x_max', 0):.4f}], "
              f"Y=[{stats.get('y_min', 0):.4f}-{stats.get('y_max', 0):.4f}]")


# =========================================================================
# Tests de robustesse Citrix — JPEG dégradé
# =========================================================================


@pytest.mark.visual
class TestCitrixRobustesse:
    """Vérifier que le grounding fonctionne sur des images compressées.

    Simule un environnement Citrix/RDP avec compression JPEG qualité 15-25.
    Compare les résultats original vs dégradé.
    """

    @pytest.fixture(scope="class")
    def shots_original(self):
        return {
            "shot_0001": _load_screenshot("shot_0001_full.png"),
            "shot_0004": _load_screenshot("shot_0004_full.png"),
            "shot_0014": _load_screenshot("shot_0014_full.png"),
        }

    @pytest.fixture(scope="class")
    def shots_citrix(self, shots_original):
        return {
            name: _degrade_citrix(b64, quality=20)
            for name, b64 in shots_original.items()
        }

    def _compare_original_vs_citrix(
        self,
        original_b64: str,
        citrix_b64: str,
        description: str,
        element_name: str,
        zone: Dict,
        n_runs: int = 5,
    ) -> Dict:
        """Comparer les résultats original vs Citrix."""
        # 5 runs sur l'original
        results_orig = _run_n_times(original_b64, description, n=n_runs, delay=0.2)
        stats_orig = _compute_stats(results_orig)

        # 5 runs sur le Citrix
        results_citrix = _run_n_times(citrix_b64, description, n=n_runs, delay=0.2)
        stats_citrix = _compute_stats(results_citrix)

        return {
            "original": stats_orig,
            "citrix": stats_citrix,
        }

    def test_rechercher_citrix(self, shots_original, shots_citrix):
        """'Rechercher' détecté malgré compression JPEG Q20."""
        comp = self._compare_original_vs_citrix(
            shots_original["shot_0001"],
            shots_citrix["shot_0001"],
            "the 'Rechercher' search text in the Windows taskbar at the bottom",
            "Rechercher",
            CALIBRATED_ZONES["rechercher_taskbar"],
        )
        # Au moins 3/5 détections sur Citrix
        assert comp["citrix"]["detected"] >= 3, (
            f"Citrix Rechercher: seulement {comp['citrix']['rate_str']} détections"
        )
        # Position dans la zone calibrée
        if comp["citrix"]["detected"] >= 1:
            _assert_in_zone(comp["citrix"], CALIBRATED_ZONES["rechercher_taskbar"], "Rechercher (Citrix)")
        print(f"\n  [Rechercher Citrix] orig={comp['original']['rate_str']}, "
              f"citrix={comp['citrix']['rate_str']}")

    def test_fichier_citrix(self, shots_original, shots_citrix):
        """Menu 'Fichier' détecté malgré compression JPEG Q20."""
        comp = self._compare_original_vs_citrix(
            shots_original["shot_0004"],
            shots_citrix["shot_0004"],
            "the 'Fichier' menu item in the menu bar",
            "Fichier",
            CALIBRATED_ZONES["fichier_menu"],
        )
        assert comp["citrix"]["detected"] >= 3, (
            f"Citrix Fichier: seulement {comp['citrix']['rate_str']} détections"
        )
        if comp["citrix"]["detected"] >= 1:
            _assert_in_zone(comp["citrix"], CALIBRATED_ZONES["fichier_menu"], "Fichier (Citrix)")
        print(f"\n  [Fichier Citrix] orig={comp['original']['rate_str']}, "
              f"citrix={comp['citrix']['rate_str']}")

    def test_ceci_est_un_test_citrix(self, shots_original, shots_citrix):
        """Onglet 'Ceci est un test.txt' détecté malgré compression JPEG Q20."""
        comp = self._compare_original_vs_citrix(
            shots_original["shot_0004"],
            shots_citrix["shot_0004"],
            "the tab labeled 'Ceci est un test.txt'",
            "Ceci est un test.txt",
            CALIBRATED_ZONES["ceci_est_un_test_tab"],
        )
        assert comp["citrix"]["detected"] >= 3, (
            f"Citrix tab: seulement {comp['citrix']['rate_str']} détections"
        )
        if comp["citrix"]["detected"] >= 1:
            _assert_in_zone(
                comp["citrix"],
                CALIBRATED_ZONES["ceci_est_un_test_tab"],
                "Ceci est un test.txt (Citrix)",
            )
        print(f"\n  [Ceci est un test.txt Citrix] orig={comp['original']['rate_str']}, "
              f"citrix={comp['citrix']['rate_str']}")

    def test_google_search_citrix(self, shots_original, shots_citrix):
        """Barre de recherche Google détectée malgré compression JPEG Q20."""
        comp = self._compare_original_vs_citrix(
            shots_original["shot_0014"],
            shots_citrix["shot_0014"],
            "the Google search bar 'Rechercher sur Google ou saisir une URL'",
            "Recherche Google",
            CALIBRATED_ZONES["google_search_bar"],
        )
        assert comp["citrix"]["detected"] >= 3, (
            f"Citrix Google: seulement {comp['citrix']['rate_str']} détections"
        )
        if comp["citrix"]["detected"] >= 1:
            _assert_in_zone(
                comp["citrix"],
                CALIBRATED_ZONES["google_search_bar"],
                "Recherche Google (Citrix)",
            )
        print(f"\n  [Google search Citrix] orig={comp['original']['rate_str']}, "
              f"citrix={comp['citrix']['rate_str']}")

    def test_gmail_citrix(self, shots_original, shots_citrix):
        """Lien Gmail détecté malgré compression JPEG Q20."""
        comp = self._compare_original_vs_citrix(
            shots_original["shot_0014"],
            shots_citrix["shot_0014"],
            "the 'Gmail' link at the top of the page",
            "Gmail",
            CALIBRATED_ZONES["gmail_link"],
        )
        assert comp["citrix"]["detected"] >= 3, (
            f"Citrix Gmail: seulement {comp['citrix']['rate_str']} détections"
        )
        if comp["citrix"]["detected"] >= 1:
            _assert_in_zone(comp["citrix"], CALIBRATED_ZONES["gmail_link"], "Gmail (Citrix)")
        print(f"\n  [Gmail Citrix] orig={comp['original']['rate_str']}, "
              f"citrix={comp['citrix']['rate_str']}")


# =========================================================================
# Tests de dégradation progressive — qualité JPEG 50 → 15 → 5
# =========================================================================


@pytest.mark.visual
class TestDegradationProgressive:
    """Mesurer à partir de quelle qualité JPEG le grounding échoue."""

    @pytest.fixture(scope="class")
    def shot_0004(self):
        return _load_screenshot("shot_0004_full.png")

    def test_fichier_degradation_progressive(self, shot_0004):
        """Fichier menu : tester JPEG Q50, Q25, Q15, Q10, Q5."""
        qualities = [50, 25, 15, 10, 5]
        results_by_quality = {}

        for q in qualities:
            degraded = _degrade_citrix(shot_0004, quality=q)
            results = _run_n_times(
                degraded,
                "the 'Fichier' menu item in the menu bar",
                n=3,
                delay=0.2,
            )
            stats = _compute_stats(results)
            results_by_quality[q] = stats

        # Afficher le rapport de dégradation
        print("\n  === Dégradation progressive : Fichier menu ===")
        for q in qualities:
            s = results_by_quality[q]
            zone_ok = ""
            if s["detected"] >= 1:
                cx = s["x_mean"]
                cy = s["y_mean"]
                z = CALIBRATED_ZONES["fichier_menu"]
                in_zone = z["x_min"] <= cx <= z["x_max"] and z["y_min"] <= cy <= z["y_max"]
                zone_ok = " (in zone)" if in_zone else f" (HORS zone: {cx:.3f},{cy:.3f})"
            print(f"    Q{q:>2}: {s['rate_str']} détections{zone_ok}")

        # Au moins Q50 et Q25 doivent fonctionner
        assert results_by_quality[50]["detected"] >= 2, "Q50 devrait fonctionner"
        assert results_by_quality[25]["detected"] >= 2, "Q25 devrait fonctionner"


# =========================================================================
# Rapport final — exécuté en dernier, résume tout
# =========================================================================


@pytest.mark.visual
class TestRapportFinal:
    """Rapport complet des capacités de grounding VLM.

    Ce test exécute une batterie de détections et produit un rapport
    structuré avec taux de détection, variance, et comparaison Citrix.
    """

    def test_rapport_complet(self):
        """Génère le rapport final de robustesse du grounding VLM."""
        from PIL import Image

        shots = {
            "shot_0001": _load_screenshot("shot_0001_full.png"),
            "shot_0004": _load_screenshot("shot_0004_full.png"),
            "shot_0014": _load_screenshot("shot_0014_full.png"),
        }

        targets = [
            ("shot_0001", "Rechercher (taskbar)",
             "the 'Rechercher' search text in the Windows taskbar at the bottom",
             CALIBRATED_ZONES["rechercher_taskbar"]),
            ("shot_0001", "agent_v1 (dossier)",
             "the folder named 'agent_v1' in the file list",
             CALIBRATED_ZONES["agent_v1_folder"]),
            ("shot_0004", "Fichier (menu)",
             "the 'Fichier' menu item in the menu bar",
             CALIBRATED_ZONES["fichier_menu"]),
            ("shot_0004", "Modifier (menu)",
             "the 'Modifier' menu item in the menu bar",
             CALIBRATED_ZONES["modifier_menu"]),
            ("shot_0004", "Ceci est un test.txt (onglet)",
             "the tab labeled 'Ceci est un test.txt'",
             CALIBRATED_ZONES["ceci_est_un_test_tab"]),
            ("shot_0004", "Close X (Bloc-notes)",
             "the close button X of the Notepad window at the top right",
             CALIBRATED_ZONES["close_x_notepad"]),
            ("shot_0014", "Recherche Google (barre)",
             "the Google search bar 'Rechercher sur Google ou saisir une URL'",
             CALIBRATED_ZONES["google_search_bar"]),
            ("shot_0014", "Gmail (lien)",
             "the 'Gmail' link at the top of the page",
             CALIBRATED_ZONES["gmail_link"]),
        ]

        report_lines = [
            "",
            "=" * 80,
            "RAPPORT DE ROBUSTESSE — Grounding VLM qwen2.5vl:7b",
            f"Date: {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}",
            f"Screenshots: 1280x800 (3 images, {len(targets)} cibles)",
            f"Répétitions: 5 par cible (original + Citrix Q20)",
            "=" * 80,
            "",
            "--- ORIGINAL (PNG) ---",
            f"{'Élément':<35} {'Taux':>6} {'X moy':>8} {'Y moy':>8} "
            f"{'Var X':>8} {'Var Y':>8} {'Zone':>6}",
            "-" * 80,
        ]

        all_original_stats = []
        all_citrix_stats = []

        for shot_name, label, desc, zone in targets:
            # Original : 5 runs
            results_orig = _run_n_times(shots[shot_name], desc, n=5, delay=0.2)
            stats_orig = _compute_stats(results_orig)
            all_original_stats.append((label, stats_orig, zone))

            in_zone = "?"
            if stats_orig["detected"] >= 1:
                cx, cy = stats_orig["x_mean"], stats_orig["y_mean"]
                ok = (zone["x_min"] <= cx <= zone["x_max"]
                      and zone["y_min"] <= cy <= zone["y_max"])
                in_zone = "OK" if ok else "HORS"

            report_lines.append(
                f"{label:<35} {stats_orig['rate_str']:>6} "
                f"{stats_orig.get('x_mean', 0):>8.4f} "
                f"{stats_orig.get('y_mean', 0):>8.4f} "
                f"{stats_orig.get('x_range', 0):>8.4f} "
                f"{stats_orig.get('y_range', 0):>8.4f} "
                f"{in_zone:>6}"
            )

        report_lines.extend([
            "",
            "--- CITRIX (JPEG Q20) ---",
            f"{'Élément':<35} {'Taux':>6} {'X moy':>8} {'Y moy':>8} "
            f"{'Var X':>8} {'Var Y':>8} {'Zone':>6} {'Écart orig':>10}",
            "-" * 90,
        ])

        for i, (shot_name, label, desc, zone) in enumerate(targets):
            citrix_b64 = _degrade_citrix(shots[shot_name], quality=20)
            results_citrix = _run_n_times(citrix_b64, desc, n=5, delay=0.2)
            stats_citrix = _compute_stats(results_citrix)
            all_citrix_stats.append((label, stats_citrix, zone))

            in_zone = "?"
            ecart = "N/A"
            if stats_citrix["detected"] >= 1:
                cx, cy = stats_citrix["x_mean"], stats_citrix["y_mean"]
                ok = (zone["x_min"] <= cx <= zone["x_max"]
                      and zone["y_min"] <= cy <= zone["y_max"])
                in_zone = "OK" if ok else "HORS"

                # Calculer l'écart avec l'original
                orig_stats = all_original_stats[i][1]
                if orig_stats["detected"] >= 1:
                    dx = abs(cx - orig_stats["x_mean"])
                    dy = abs(cy - orig_stats["y_mean"])
                    ecart = f"{dx:.4f}/{dy:.4f}"

            report_lines.append(
                f"{label:<35} {stats_citrix['rate_str']:>6} "
                f"{stats_citrix.get('x_mean', 0):>8.4f} "
                f"{stats_citrix.get('y_mean', 0):>8.4f} "
                f"{stats_citrix.get('x_range', 0):>8.4f} "
                f"{stats_citrix.get('y_range', 0):>8.4f} "
                f"{in_zone:>6} {ecart:>10}"
            )

        # Résumé
        orig_total = sum(s["detected"] for _, s, _ in all_original_stats)
        orig_max = sum(s["total"] for _, s, _ in all_original_stats)
        citrix_total = sum(s["detected"] for _, s, _ in all_citrix_stats)
        citrix_max = sum(s["total"] for _, s, _ in all_citrix_stats)

        orig_in_zone = sum(
            1 for _, s, z in all_original_stats
            if s["detected"] >= 1
            and z["x_min"] <= s["x_mean"] <= z["x_max"]
            and z["y_min"] <= s["y_mean"] <= z["y_max"]
        )
        citrix_in_zone = sum(
            1 for _, s, z in all_citrix_stats
            if s["detected"] >= 1
            and z["x_min"] <= s["x_mean"] <= z["x_max"]
            and z["y_min"] <= s["y_mean"] <= z["y_max"]
        )

        # Éléments non fiables
        unreliable = []
        for label, s, _ in all_original_stats:
            if s["detected"] < 3:
                unreliable.append(f"{label} (taux {s['rate_str']})")
            elif s.get("x_range", 0) >= _MAX_VARIANCE or s.get("y_range", 0) >= _MAX_VARIANCE:
                unreliable.append(
                    f"{label} (variance X={s.get('x_range', 0):.4f} "
                    f"Y={s.get('y_range', 0):.4f})"
                )

        report_lines.extend([
            "",
            "=" * 80,
            "RÉSUMÉ",
            "=" * 80,
            f"  Détection original :  {orig_total}/{orig_max} "
            f"({orig_total/orig_max*100:.0f}%)",
            f"  Détection Citrix Q20: {citrix_total}/{citrix_max} "
            f"({citrix_total/citrix_max*100:.0f}%)",
            f"  Positionnement correct (original) : {orig_in_zone}/{len(all_original_stats)}",
            f"  Positionnement correct (Citrix)   : {citrix_in_zone}/{len(all_citrix_stats)}",
            "",
        ])

        if unreliable:
            report_lines.append("  ÉLÉMENTS NON FIABLES :")
            for u in unreliable:
                report_lines.append(f"    - {u}")
        else:
            report_lines.append("  Tous les éléments sont fiables.")

        report_lines.extend([
            "",
            "  NOTES TECHNIQUES :",
            "  - qwen2.5vl bbox_2d retourne des pixels relatifs à l'image envoyée",
            "  - Normalisation : diviser par les dimensions de l'image (W, H)",
            "  - temperature=0.1 donne une variance < 0.003 typiquement",
            "=" * 80,
        ])

        report = "\n".join(report_lines)
        print(report)

        # Le test réussit si au moins 80% des détections originales fonctionnent
        assert orig_total / orig_max >= 0.80, (
            f"Taux de détection global trop bas: {orig_total}/{orig_max}"
        )