"""
이미지 번역 프로젝트 메인 진입점 (라이브러리화)
다른 프로젝트에서 import하여 사용할 수 있도록 테스트/실행 코드를 모두 제거
"""

import os
import numpy as np
import requests
import cv2
import base64

from modules.ocr_module import OCRModule
from modules.mask_module import MaskModule
from modules.translation_module import TranslationModule
from modules.inpainting_module import InpaintingModule
from modules.text_rendering_module import TextRenderingModule
from modules.output_module import OutputModule
from gpt import GPTClient

class ImageTranslator:
    def __init__(self):
        """이미지 번역기 초기화 (CPU 전용)"""
        os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = ''
        os.environ['OMP_NUM_THREADS'] = '4'
        self.ocr = OCRModule()
        self.mask_processor = MaskModule()
        self.text_renderer = TextRenderingModule()
        self.output_manager = OutputModule()
        self.gpt_client = GPTClient()
        print("✅ 이미지 번역기 초기화 완료")
        
    def translate_image(self, image_path, output_dir="output", inpainting_method="cv2_telea", ocr_method="polygon"):
        """
        이미지 번역 파이프라인 실행 (결과 이미지 포함)
        Args:
            image_path (str): 입력 이미지 경로
            output_dir (str): 출력 디렉토리
            inpainting_method (str): 인페인팅 방법 (cv2_telea, cv2_ns, lama, stable_diffusion, edge_inpaint, patchmatch, iopaint)
            ocr_method (str): OCR 감지 방법 (polygon, bbox, expanded_bbox, rotated_bbox, contour)
        Returns:
            dict: 결과 파일 경로 등 정보
        """
        os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
        ocr_results, ocr_visualization_path = self.ocr.detect_text_with_visualization(
            image_path, method=ocr_method, output_dir=output_dir
        )
        if not ocr_results:
            print("❌ 텍스트가 감지되지 않았습니다.")
            return None
        # 마스크 생성 (basic 방식만 사용)
        masks, mask_image_path = self.mask_processor.create_masks_with_save(
            image_path, ocr_results, output_dir, mask_option="basic"
        )
        # 텍스트 번역 (GPT)
        translated_texts = self.gpt_translate_texts(ocr_results, self.gpt_client)
        
        # 인페인팅
        inpainted_image = self.inpaint(image_path, masks, method=inpainting_method)
        # 텍스트 렌더링
        final_image = self.text_renderer.render_text(
            inpainted_image, ocr_results, translated_texts, font_path="HakgyoansimDunggeunmisoTTFB.ttf"
        )
        # 결과 저장
        self.output_manager.create_comparison_output(
            image_path, inpainted_image, final_image, 
            output_dir, inpainting_method
        )
        return {
            'ocr_visualization': ocr_visualization_path,
            'mask_image': mask_image_path,
            'output_dir': output_dir
        }

    def gpt_translate_texts(self, ocr_results, gpt_client):
        texts = [result['text'] for result in ocr_results]
        if not texts:
            return []
        prompt = (
            "다음 중국어 문장들을 한국어로 자연스럽고 의미가 잘 전달되게 번역해줘. "
            "순서와 개수는 반드시 그대로 유지하고, 결과는 JSON 배열(리스트)로만 반환해. "
            "중국어 리스트:\n" +
            str(texts)
        )
        response = gpt_client.ask(prompt)
        if isinstance(response, list):
            return response
        elif isinstance(response, dict) and 'result' in response:
            return response['result']
        else:
            print("GPT 번역 결과 파싱 실패, 원본 반환")
            return texts

    def inpaint(self, image: np.ndarray, mask: np.ndarray, api_url:str = 'http://localhost:8080/api/v1/inpaint', ) -> np.ndarray:
        # 이미지를 base64로 인코딩
        _, img_encoded = cv2.imencode('.png', image)
        _, mask_encoded = cv2.imencode('.png', mask)
        img_b64 = base64.b64encode(img_encoded).decode('utf-8')
        mask_b64 = base64.b64encode(mask_encoded).decode('utf-8')
        payload = {
            "image": img_b64,
            "mask": mask_b64
        }
        response = requests.post(api_url, json=payload)
        if response.status_code != 200:
            print("IOPaint 서버 에러:", response.text)
            return None
        # 응답이 바이너리 PNG 이미지이므로 바로 디코딩
        nparr = np.frombuffer(response.content, np.uint8)
        result = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
        return result