"""把 OSD 时间戳水印识别出的精确到秒的时间，回填到 videos.start_time。

video_scanner 登记时 start_time 只精确到"天"（因为文件名时间戳是下载时刻而非
录制时刻）。这里用 timestamp_reader 重新读取每个视频首帧的画面水印，识别成功
则覆盖为精确到秒的时间；识别失败（分辨率未标定/置信度不足）则保留原有粗粒度
值不动，不强行覆盖成错误数据。
"""
from analysis.config import PROJECT_ROOT
from analysis.db import get_all_videos, update_start_time
from analysis.timestamp_reader import read_timestamp


# 720p 方案实测通过率仅约19%（模板库覆盖的时段太窄，泛化差），投入产出比太低，
# 暂不处理，720p视频保留 video_scanner 登记时"只精确到天"的粗粒度 start_time。
BACKFILL_RESOLUTIONS = {(2560, 1440)}


def process_all(limit=None):
    videos = [
        v for v in get_all_videos()
        if v["status"] != "corrupt" and (v["width"], v["height"]) in BACKFILL_RESOLUTIONS
    ]
    if limit:
        videos = videos[:limit]

    updated = 0
    fallback = 0
    for video in videos:
        file_path = PROJECT_ROOT / video["file_path"]
        precise_start_time = read_timestamp(file_path, capture_date=video["capture_date"])
        if precise_start_time is None:
            fallback += 1
            continue
        update_start_time(video["id"], precise_start_time)
        updated += 1

    return {"total": len(videos), "updated": updated, "fallback": fallback}


if __name__ == "__main__":
    import sys

    limit = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else None
    print("===== 开始回填精确时间戳 =====")
    result = process_all(limit=limit)
    print(f"→ 共处理 {result['total']} 条，成功回填 {result['updated']} 条，"
          f"识别失败保留粗粒度值 {result['fallback']} 条")
    print("===== 回填完成 =====")