import base64
from io import BytesIO

def get_image_base64(img):
    buffered = BytesIO()
    img.save(buffered, format="PNG")
    img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
    return f"data:image/png;base64,{img_str}"

def show_mapper_v2(cfg):
    # ... (caricamento meta e percorsi come nel tuo file originale) ...
    
    img_path = MAPS_DIR / f"{cfg['maps']['floor_prefix']}{floor_id}.png"
    img = Image.open(img_path).convert("RGBA")
    img_width, img_height = img.size
    img_b64 = get_image_base64(img)

    # Prepariamo la lista dei punti esistenti (Punto 6 delle specifiche)
    dots_data = []
    # Qui cicla sui tuoi file CSV e popola dots_data con {x, y, relX, relY, status}
    
    # Integrazione del componente HTML
    # Carichiamo il JS dal file esterno
    with open("leaflet_bridge.js", "r") as f:
        js_code = f.read()

    html_content = f"""
    <link rel="stylesheet" href="https://unpkg.com/leaflet@1.9.4/dist/leaflet.css" />
    <script src="https://unpkg.com/leaflet@1.9.4/dist/leaflet.js"></script>
    <div id="map" style="height: 600px; width: 100%;"></div>
    <script>
        {js_code}
        initMap({{
            imgUrl: "{img_b64}",
            width: {img_width},
            height: {img_height},
            meta: {json.dumps(meta)},
            dots: {json.dumps(dots_data)},
            dot_size: {dot_size}
        }});
    </script>
    """
    
    # Il componente restituisce il valore di window.parent.postMessage
    result = components.html(html_content, height=650)
    
    if result:
        st.write(f"Posizione catturata: {result}")
        # Qui inserisci la tua logica di salvataggio CSV che avevi nel punto 7