import os
from PIL import Image, ImageDraw
import pytesseract
import cv2
import numpy as np

# 현재 실행 중인 main.py의 경로를 기준으로 프로젝트 폴더 경로 가져오기
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

# Tesseract 실행 파일과 tessdata 폴더 경로 설정
tesseract_path = os.path.join(current_dir, 'src', 'Tesseract-OCR', 'tesseract.exe')
tessdata_path = os.path.join(current_dir, 'src', 'Tesseract-OCR', 'tessdata')

# Tesseract 경로 및 데이터 경로 설정
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = tesseract_path
os.environ['TESSDATA_PREFIX'] = tessdata_path

# Tesseract 설정 (언어는 한글, 중국어, 영어 지원)
# tessdata_dir_config = '--oem 1 -l kor+chi_sim+eng+num'  # tessdata_dir 옵션 제거
tessdata_dir_config = '--oem 1 -l chi_sim'  # tessdata_dir 옵션 제거

def show_ocr_results_with_boxes(pil_img, conf_threshold=40):
    # 텍스트 인식 및 바운딩 박스 가져오기
    data = pytesseract.image_to_data(pil_img, config=tessdata_dir_config, output_type=pytesseract.Output.DICT)
    
    # 텍스트 인식된 이미지에 박스를 그리기 위해 PIL 이미지 복사
    img_with_boxes = pil_img.copy()
    draw = ImageDraw.Draw(img_with_boxes)
    
    recognized_text_count = 0

    for i in range(len(data['text'])):
        if int(data['conf'][i]) > conf_threshold:  # OCR 신뢰도 필터링
            (x, y, w, h) = (data['left'][i], data['top'][i], data['width'][i], data['height'][i])
            recognized_text = data['text'][i]
            
            # 텍스트 인식된 영역에 박스 그리기
            draw.rectangle([(x, y), (x + w, y + h)], outline="red", width=2)
            draw.text((x, y - 10), f"{recognized_text} ({data['conf'][i]})", fill="blue")  # 인식된 텍스트와 신뢰도 표시
            
            recognized_text_count += 1

    # 결과 정보 출력
    print(f"인식된 텍스트 개수: {recognized_text_count}")
    img_with_boxes.show()  # 박스가 그려진 이미지 표시

# 예제 사용
if __name__ == "__main__":
    input_image = Image.open("1.jpg")  # 이미지를 불러옵니다.
    inpainted_image = show_ocr_results_with_boxes(input_image)
    inpainted_image.show()  # 결과 이미지를 표시하거나 저장