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@@ -8,52 +8,46 @@ import streamlit as st
 import os
 import random
 import pandas as pd
-import base64
-from io import BytesIO
 from PIL import Image
 
-# --- Global parameters ---
-IMAGE_DIR = "images"              # Dossier contenant les images.
-# Naming convention: ground truth image: "00001.png", generated image: "00001_gen0.png"
-NUM_PAIRS = 10                    # Nombre de paires à évaluer.
-RESULTS_FILE = "results.csv"      # Fichier où sauvegarder les résultats.
-
-# --- Fonctions utilitaires ---
+# -------------------------
+# Global parameters
+# -------------------------
+IMAGE_DIR = "images"         # Dossier contenant les images
+NUM_PAIRS = 25               # Nombre total de paires à évaluer
+RESULTS_FILE = "results.csv" # Fichier CSV de sauvegarde des réponses
 
+# -------------------------
+# Helper functions
+# -------------------------
 def load_image_pair(index):
-    """Retourne le chemin de la ground truth et du generated pour un index donné.
-       Les index sont des entiers convertis en chaînes à 5 chiffres.
+    """
+    Pour un index donné (entier), retourne le chemin du ground truth et celui de la génération.
+    Les fichiers sont nommés avec un index à 5 chiffres.
     """
     idx_str = str(index).zfill(5)
     gt_path = os.path.join(IMAGE_DIR, f"{idx_str}.png")
     pred_path = os.path.join(IMAGE_DIR, f"{idx_str}_gen0.png")
     return gt_path, pred_path
 
-def load_and_open_image(path):
-    """Charge l'image depuis le chemin et retourne un objet PIL.Image."""
+def open_image(path):
+    """Ouvre l'image avec PIL."""
     return Image.open(path)
 
 def get_shuffled_pair(index):
-    """Charge la paire d'images, puis renvoie une liste contenant tuples (label, image)
-       dans un ordre aléatoire. Le label est "GT" pour ground truth et "Pred" pour generated.
+    """Charge la paire d'images et retourne une liste de tuples (label, image) dans un ordre aléatoire.
+       Le label est 'GT' pour ground truth et 'Pred' pour generated.
     """
     gt_path, pred_path = load_image_pair(index)
-    img_gt = load_and_open_image(gt_path)
-    img_pred = load_and_open_image(pred_path)
+    img_gt = open_image(gt_path)
+    img_pred = open_image(pred_path)
     pair = [("GT", img_gt), ("Pred", img_pred)]
     random.shuffle(pair)
     return pair
 
-def image_to_base64(image, width=300):
-    """Convertit une image PIL en code base64, pour l'inclure dans du HTML."""
-    buffered = BytesIO()
-    image.save(buffered, format="PNG")
-    img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
-    html_code = f'<a href="?selected={{}}"><img src="data:image/png;base64,{img_str}" width="{width}"></a>'
-    return html_code
-
-# --- Gestion de la navigation entre pages via st.session_state ---
-
+# -------------------------
+# Navigation via st.session_state
+# -------------------------
 if "page" not in st.session_state:
     st.session_state.page = "intro"
 if "user_name" not in st.session_state:
@@ -62,21 +56,23 @@ if "current_index" not in st.session_state:
     st.session_state.current_index = 1
 if "results" not in st.session_state:
     st.session_state.results = []
-if "pair_order" not in st.session_state:
-    st.session_state.pair_order = {}
 
-# --- Page d'introduction ---
+# -------------------------
+# Intro page
+# -------------------------
 if st.session_state.page == "intro":
     st.title("Wood Surface Evaluation Study")
-    st.markdown("""
-    **Welcome!**
+    st.markdown(
+        """
+        **Welcome!**
 
-    In this study, you will be shown pairs of wood surface images.
-    One image is a real photograph (Ground Truth) and the other is generated by AI.
-    Your task is to select, by clicking on the image, the one you believe is **real**.
-    
-    Please enter your name below and click "Start Evaluation" to begin.
-    """)
+        In this study, you will be shown pairs of wood surface images.
+        One image is a real photograph (Ground Truth) and the other is generated by AI.
+        Your task is to select, by answering below each image, which one you believe is **real**.
+
+        Please enter your name below and click **Start Evaluation** to begin.
+        """
+    )
     name = st.text_input("Enter your name:")
     if st.button("Start Evaluation") and name:
         st.session_state.user_name = name
@@ -84,57 +80,60 @@ if st.session_state.page == "intro":
         st.rerun()
     st.stop()
 
-# --- Page d'évaluation ---
+# -------------------------
+# Evaluation page
+# -------------------------
 if st.session_state.page == "evaluation":
     st.title("Wood Surface Evaluation")
     st.write(f"User: **{st.session_state.user_name}**")
     
+    # Si toutes les paires ont été évaluées, afficher un message et sauvegarder les résultats
     if st.session_state.current_index > NUM_PAIRS:
         st.success("Thank you for completing the evaluation!")
-        # Exporter les résultats sous forme de CSV
         results_df = pd.DataFrame(st.session_state.results)
         results_df.to_csv(RESULTS_FILE, index=False)
-        st.write("Results saved in:", RESULTS_FILE)
+        st.write(f"Results saved in: **{RESULTS_FILE}**")
         st.stop()
     
     st.write(f"Image Pair {st.session_state.current_index} of {NUM_PAIRS}")
     
     # Charger et mélanger la paire pour l'index courant
     pair = get_shuffled_pair(st.session_state.current_index)
-    st.session_state.pair_order[st.session_state.current_index] = [label for label, _ in pair]
-    
-    # Afficher les deux images dans deux colonnes, en les rendant cliquables via HTML
+    # Affichage dans deux colonnes avec radio buttons sous chacune
     col1, col2 = st.columns(2)
+    
     with col1:
-        # On prépare le HTML avec un placeholder pour la clé "1"
-        img_html = image_to_base64(pair[0][1])
-        # On injecte le code HTML en remplaçant {} par "1"
-        st.markdown(img_html.format("1"), unsafe_allow_html=True)
-        st.caption("Image 1")
+        st.image(pair[0][1], caption="Image 1", use_column_width=True)
+        choice1 = st.radio("Is this image real?", options=["No", "Yes"], index=0, key=f"choice_{st.session_state.current_index}_1")
     with col2:
-        img_html = image_to_base64(pair[1][1])
-        st.markdown(img_html.format("2"), unsafe_allow_html=True)
-        st.caption("Image 2")
+        st.image(pair[1][1], caption="Image 2", use_column_width=True)
+        choice2 = st.radio("Is this image real?", options=["No", "Yes"], index=0, key=f"choice_{st.session_state.current_index}_2")
     
-    st.markdown("**Click on the image you believe is real.**")
-    
-    # Récupérer les paramètres de la requête
-    query_params = st.query_params
-    if "selected" in query_params:
-        selected = query_params["selected"]  # "1" ou "2"
-        selected_label = pair[int(selected) - 1][0]  # "GT" ou "Pred"
-        st.write(f"You selected: **Image {selected}** (label: **{selected_label}**)")
-        # Enregistrer le résultat pour cette paire
-        st.session_state.results.append({
-            "pair_index": st.session_state.current_index,
-            "pair_order": st.session_state.pair_order[st.session_state.current_index],
-            "selected": selected_label,
-        })
-        # Nettoyer les query params pour éviter la sélection persistante
-        st.experimental_set_query_params()
-        # Passer à la paire suivante
-        st.session_state.current_index += 1
-        st.rerun()
+    if st.button("Submit Evaluation"):
+        selections = [choice1, choice2]
+        yes_count = selections.count("Yes")
+        if yes_count != 1:
+            st.error("Please select exactly one image as real (one Yes and one No).")
+        else:
+            if choice1 == "Yes":
+                selected_label = pair[0][0]  # "GT" ou "Pred"
+                chosen_image = "Image 1"
+            else:
+                selected_label = pair[1][0]
+                chosen_image = "Image 2"
+            
+            st.success(f"You selected **{chosen_image}** as the real image.")
+            
+            # Enregistrer le résultat
+            st.session_state.results.append({
+                "pair_index": st.session_state.current_index,
+                "pair_order": [pair[0][0], pair[1][0]],  # ordre des labels affichés
+                "selected": selected_label,
+            })
+            
+            # Passer à la paire suivante
+            st.session_state.current_index += 1
+            st.rerun()
     
 # import streamlit as st
 # import os