import cv2
from io import BytesIO
import base64
from PIL import Image
import urllib, requests
import numpy as np

from img_trans.src.text_detection_with_paddle import detect_text
from img_trans.src.removal import process_image_based_on_text_area
from img_trans.src.translation import translate_texts_translatepy
from img_trans.src.text_insertion import insert_text
from img_trans.src.mini_crop_process import resize_and_crop_image
from img_trans.src.rotate_img import flip_and_rotate_image
from img_trans.src.inpainting import inpaint_text  # 기존 인페인팅 메서드

def image_trans(image_url, convert_type):
    # 이미지를 URL로부터 읽어옵니다.
    image = read_image_from_url(image_url)

    # 이미지에서 텍스트 인식
    detected_texts = detect_text(image)
    print("Detected texts:", detected_texts)

    # 처리된 이미지 경로 설정
    img_name = "output"
    thumb_image_path = f'img/{img_name}_thumbnail.jpg'
    translated_image_path = f'img/{img_name}_translated.jpg'

    # 처리된 이미지 경로 설정
    Thumb_image_path = f'img/{img_name}_Thumb.jpg'
    processed_image_path = f'img/{img_name}_processed.jpg'
    translated_image_path = f'img/{img_name}_translated.jpg'
    inpainted_image_path = f'img/{img_name}_inpainted.jpg'

    if convert_type == 'thumbnail':
        # 썸네일 생성 로직
        print("썸네일 생성 처리 시작")
        # 크롭과 인페인팅 결정 및 처리 함수 호출
        removal_img = process_image_based_on_text_area(image, detected_texts, processed_image_path, threshold = 0.1)
        # 추가 처리: 이미지 회전 및 좌우 반전
        # removal_img = flip_and_rotate_image(removal_img)
        cv2.imwrite(Thumb_image_path, removal_img)
        print(f"썸네일 이미지 생성완료: {Thumb_image_path}")

        # 저장된 이미지 파일의 경로를 반환합니다.
        return Thumb_image_path
    
    elif convert_type == 'translate':
        # 2단계: 인페이팅 기법으로 텍스트 제거
        inpainted_image = inpaint_text(image, detected_texts)
        cv2.imwrite(inpainted_image_path, inpainted_image)
        # 이미지 번역 처리
        print("이미지 번역 처리 시작")
        # 번역된 텍스트 추출 및 삽입
        texts_to_translate = [text for _, text, _, _, _ in detected_texts]
        print(f"원본 텍스트: {texts_to_translate}")
        translated_texts = translate_texts_translatepy(texts_to_translate)
        print(f"번역 텍스트: {texts_to_translate}")
        translated_image = insert_text(inpainted_image_path, translated_texts, detected_texts)
        cv2.imwrite(translated_image_path, translated_image)
        print(f"번역된 이미지 생성완료 :  {translated_image_path}")

        # 번역된 이미지를 HTML에 삽입 가능한 Base64 인코딩 문자열로 변환합니다.
        pil_img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(translated_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
        buffered = BytesIO()
        pil_img.save(buffered, format="JPEG")
        img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
        # HTML 코드를 생성하여 반환합니다.
        img_html = f'<img src="data:image/jpeg;base64,{img_str}" />'
        return img_html

# URL로부터 이미지를 읽어오는 함수
def read_image_from_url(image_url):
    resp = urllib.request.urlopen(image_url)
    image = np.asarray(bytearray(resp.read()), dtype="uint8")
    image = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_COLOR)
    return image

# 외부에서 함수를 사용하는 예
# 이미지 URL과 원하는 변환 유형('thumbnail' 또는 'translate')을 인자로 넘깁니다.
result = image_trans('http://example.com/image.jpg', 'thumbnail')