from __future__ import annotations
from dataclasses import dataclass
from typing import Iterable
import numpy as np
from PIL import Image


@dataclass(frozen=True)
class Label64:
    """Бинарная метка 64x64."""

    data: np.ndarray  # uint8, shape (64, 64), значения {0,1}

    def __post_init__(self):
        arr = np.asarray(self.data, dtype=np.uint8)
        if arr.shape != (64, 64):
            raise ValueError("Метка должна быть 64x64.")
        # Нормализация к {0,1}
        arr = (arr > 0).astype(np.uint8)
        object.__setattr__(self, "data", arr)

    @classmethod
    def from_image(cls, path: str, threshold: int = 128) -> "Label64":
        """Создать из изображения 64x64."""
        img = Image.open(path).convert("L")
        if img.size != (64, 64):
            raise ValueError("Изображение метки должно быть 64x64.")
        arr = np.array(img, dtype=np.uint8)
        arr = (arr >= threshold).astype(np.uint8)
        return cls(arr)

    @classmethod
    def from_vector(cls, vec: Iterable[int]) -> "Label64":
        """Создать из вектора длиной 4096."""
        v = np.fromiter(vec, dtype=np.uint8, count=4096)
        if v.size != 4096:
            raise ValueError("Длина вектора должна быть 4096.")
        return cls(v.reshape(64, 64))

    def to_vector(self) -> np.ndarray:
        """Вернуть вектор длиной 4096."""
        return self.data.reshape(-1).astype(np.uint8)

    def to_image(self, path: str) -> None:
        """Сохранить PNG 64x64."""
        Image.fromarray(self.data * 255, mode="L").save(path)