"""
MIGAN 인페인팅 모델 구현
"""
import torch
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image
import logging
from typing import Union, Tuple
import asyncio

logger = logging.getLogger(__name__)


class MiganInpainter:
    def __init__(self, model_path: str = None, device: str = "cuda", fp16: bool = True):
        self.model_path = model_path
        self.device = device
        self.fp16 = fp16
        self.model = None
        self.loaded = False
        
    async def load_model(self):
        """모델을 비동기적으로 로드합니다."""
        if self.loaded:
            return
            
        try:
            logger.info("Loading MIGAN model...")
            
            # 실제 구현에서는 MIGAN 모델을 로드
            # 여기서는 플레이스홀더로 구현
            await asyncio.sleep(0.1)  # 모델 로딩 시뮬레이션
            
            # TODO: 실제 모델 로딩 로직
            # self.model = load_migan_model(self.model_path, device=self.device)
            
            self.model = {"type": "migan", "device": self.device, "fp16": self.fp16}
            self.loaded = True
            
            logger.info("MIGAN model loaded successfully")
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Failed to load MIGAN model: {e}")
            raise
            
    def preprocess_image(self, image: Union[Image.Image, np.ndarray]) -> torch.Tensor:
        """이미지를 전처리합니다."""
        if isinstance(image, Image.Image):
            image = np.array(image)
            
        # RGB로 변환
        if image.shape[2] == 4:  # RGBA
            image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGBA2RGB)
        elif image.shape[2] == 3 and image.dtype == np.uint8:
            image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            
        # 크기 조정 (MIGAN은 특정 크기를 선호할 수 있음)
        height, width = image.shape[:2]
        if height != 512 or width != 512:
            image = cv2.resize(image, (512, 512), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)
            
        # 정규화 (-1 to 1, MIGAN 스타일)
        image = image.astype(np.float32) / 127.5 - 1.0
        
        # 텐서로 변환 (B, C, H, W)
        tensor = torch.from_numpy(image).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0)
        
        if self.fp16:
            tensor = tensor.half()
            
        return tensor.to(self.device)
        
    def preprocess_mask(self, mask: Union[Image.Image, np.ndarray]) -> torch.Tensor:
        """마스크를 전처리합니다."""
        if isinstance(mask, Image.Image):
            mask = np.array(mask)
            
        # 그레이스케일로 변환
        if len(mask.shape) == 3:
            mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
            
        # 크기 조정
        if mask.shape[0] != 512 or mask.shape[1] != 512:
            mask = cv2.resize(mask, (512, 512), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
            
        # 이진화 (0 또는 1)
        mask = (mask > 127).astype(np.float32)
        
        # 텐서로 변환 (B, 1, H, W)
        tensor = torch.from_numpy(mask).unsqueeze(0).unsqueeze(0)
        
        if self.fp16:
            tensor = tensor.half()
            
        return tensor.to(self.device)
        
    def postprocess_result(self, tensor: torch.Tensor, original_size: Tuple[int, int]) -> np.ndarray:
        """결과를 후처리합니다."""
        # CPU로 이동하고 numpy로 변환
        if tensor.is_cuda:
            tensor = tensor.cpu()
        if tensor.dtype == torch.float16:
            tensor = tensor.float()
            
        result = tensor.squeeze(0).permute(1, 2, 0).numpy()
        
        # -1 to 1 범위에서 0-255로 변환
        result = ((result + 1.0) * 127.5).clip(0, 255).astype(np.uint8)
        
        # 원본 크기로 복원
        if result.shape[:2] != original_size:
            result = cv2.resize(result, (original_size[1], original_size[0]), 
                              interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)
        
        return result
        
    async def inpaint(self, image: Union[Image.Image, np.ndarray], 
                     mask: Union[Image.Image, np.ndarray]) -> np.ndarray:
        """인페인팅을 수행합니다."""
        if not self.loaded:
            await self.load_model()
            
        try:
            # 원본 크기 저장
            if isinstance(image, Image.Image):
                original_size = image.size[::-1]  # (height, width)
            else:
                original_size = image.shape[:2]
                
            # 전처리
            image_tensor = self.preprocess_image(image)
            mask_tensor = self.preprocess_mask(mask)
            
            # 추론 (실제 구현에서는 모델 추론)
            with torch.no_grad():
                # TODO: 실제 모델 추론 로직
                # result = self.model(image_tensor, mask_tensor)
                
                # 플레이스홀더: 더 정교한 인페인팅 시뮬레이션
                result = await self._simulate_advanced_inpainting(image_tensor, mask_tensor)
                
            # 후처리
            result_np = self.postprocess_result(result, original_size)
            
            return result_np
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"MIGAN inpainting failed: {e}")
            raise
            
    async def _simulate_advanced_inpainting(self, image_tensor: torch.Tensor, 
                                          mask_tensor: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """고급 인페인팅 시뮬레이션 (실제 구현에서는 제거)"""
        # 비동기 처리 시뮬레이션
        await asyncio.sleep(0.15)  # MIGAN은 더 오래 걸린다고 가정
        
        result = image_tensor.clone()
        mask_bool = mask_tensor.bool()
        
        # 더 정교한 인페인팅 시뮬레이션: 주변 픽셀의 가중 평균
        if mask_bool.any():
            # 간단한 inpainting 시뮬레이션
            for c in range(3):
                channel = result[0, c]
                mask_2d = mask_bool[0, 0]
                
                # 마스크 영역의 경계에서 값을 가져와서 보간
                kernel = torch.ones(3, 3, device=self.device) / 9.0
                if self.fp16:
                    kernel = kernel.half()
                    
                # 간단한 convolution 기반 인페인팅
                padded_channel = torch.nn.functional.pad(channel.unsqueeze(0).unsqueeze(0), (1, 1, 1, 1), mode='replicate')
                smoothed = torch.nn.functional.conv2d(padded_channel, kernel.unsqueeze(0).unsqueeze(0), padding=0)
                
                result[0, c][mask_2d] = smoothed[0, 0][mask_2d]
                
        return result
        
    def get_model_info(self) -> dict:
        """모델 정보를 반환합니다."""
        return {
            "model_type": "migan",
            "device": self.device,
            "fp16": self.fp16,
            "loaded": self.loaded,
            "model_path": self.model_path,
            "input_size": (512, 512)
        }