import os
from PIL import Image
import imagehash
from typing import List, Dict

def filtrer_images_uniques(image_paths: List[str], seuil_hamming: int = 5) -> List[str]:
    """
    Supprime les doublons perceptuels parmi une liste d'images.

    Args:
        image_paths: Liste des chemins vers les images.
        seuil_hamming: Distance de Hamming maximale pour considérer deux images comme identiques.

    Returns:
        Liste de chemins d'images considérées comme uniques.
        (Les images avec noms/format les plus courts sont conservées)
    """
    images_uniques = []
    hashes: Dict[str, str] = {}

    # Trier les chemins pour privilégier les noms courts et formats préférés
    def cle_pertinence(p: str) -> tuple:
        ext = os.path.splitext(p)[1].lower()
        poids_format = {'.png': 0, '.jpeg': 1, '.jpg': 2, '.bmp': 3, '.gif': 4}
        return (poids_format.get(ext, 99), len(os.path.basename(p)))

    for path in sorted(image_paths, key=cle_pertinence):
        try:
            with Image.open(path) as img:
                img_hash = str(imagehash.phash(img))

            doublon = False
            for existing_hash in hashes.values():
                if imagehash.hex_to_hash(existing_hash) - imagehash.hex_to_hash(img_hash) <= seuil_hamming:
                    doublon = True
                    break

            if not doublon:
                hashes[path] = img_hash
                images_uniques.append(path)
        except Exception as e:
            print(f"[Erreur] Image ignorée ({path}) : {e}")

    return images_uniques