"""
Simple LAMA 인페인팅 모델 구현
"""
import torch
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image
import logging
from typing import Union, Tuple
import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

logger = logging.getLogger(__name__)


class SimpleLamaInpainter:
    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 Simple LAMA model...")
            
            # 실제 구현에서는 simple-lama-inpainting 라이브러리를 사용
            # 여기서는 플레이스홀더로 구현
            await asyncio.sleep(0.1)  # 모델 로딩 시뮬레이션
            
            # TODO: 실제 모델 로딩 로직
            # from simple_lama_inpainting import SimpleLama
            # self.model = SimpleLama(device=self.device)
            
            self.model = {"type": "simple_lama", "device": self.device, "fp16": self.fp16}
            self.loaded = True
            
            logger.info("Simple LAMA model loaded successfully")
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Failed to load Simple LAMA 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)
            
        # 정규화 (0-1)
        image = image.astype(np.float32) / 255.0
        
        # 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)
            
        # 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) -> 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()
        
        # 0-255 범위로 변환
        result = np.clip(result * 255.0, 0, 255).astype(np.uint8)
        
        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:
            # 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: 마스크 영역을 평균 색상으로 채우기
                result = await self._simulate_inpainting(image_tensor, mask_tensor)
                
            # 후처리
            result_np = self.postprocess_result(result)
            
            return result_np
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Inpainting failed: {e}")
            raise
            
    async def _simulate_inpainting(self, image_tensor: torch.Tensor, 
                                 mask_tensor: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """인페인팅 시뮬레이션 (실제 구현에서는 제거)"""
        # 비동기 처리 시뮬레이션
        await asyncio.sleep(0.1)
        
        # 마스크 영역을 이미지의 평균 색상으로 채우기
        result = image_tensor.clone()
        mask_bool = mask_tensor.bool()
        
        # 각 채널별 평균 계산
        for c in range(3):
            channel_mean = image_tensor[0, c][~mask_bool[0, 0]].mean()
            result[0, c][mask_bool[0, 0]] = channel_mean
            
        return result
        
    def get_model_info(self) -> dict:
        """모델 정보를 반환합니다."""
        return {
            "model_type": "simple_lama",
            "device": self.device,
            "fp16": self.fp16,
            "loaded": self.loaded,
            "model_path": self.model_path
        }