import cv2
import numpy as np
import gradio as gr
from deepface import DeepFace

# Berta: Não precisamos mais instalar dependências manualmente aqui, 
# isso vai num arquivo chamado requirements.txt no Space!

def detect_emotion(image):
    """
    Função que recebe uma imagem da webcam (numpy array),
    detecta emoções e devolve a imagem desenhada.
    """
    if image is None:
        return None

    # O Gradio já entrega a imagem em RGB, o OpenCV usa BGR
    # Mas o DeepFace aceita bem. Vamos converter para desenhar as caixas corretamente.
    img_bgr = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
    
    try:
        # Detecção
        results = DeepFace.analyze(img_bgr, 
                                   actions=['emotion'], 
                                   detector_backend='opencv', # Ou yolov8 se instalar
                                   enforce_detection=False, 
                                   silent=True)
        
        # Desenhar resultados (Simplificado para o exemplo)
        for face in results:
            region = face['region']
            x, y, w, h = region['x'], region['y'], region['w'], region['h']
            emotion = face['dominant_emotion']
            score = face['emotion'][emotion]
            
            # Desenha retângulo
            cv2.rectangle(img_bgr, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(img_bgr, f"{emotion} ({score:.1f}%)", (x, y-10), 
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
            
    except Exception as e:
        print(f"Erro: {e}")
        pass

    # Converte de volta para RGB para exibir no Gradio
    return cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# Interface Gráfica com Gradio
# Berta: Aqui está a mágica. O 'stream' ativa a webcam contínua.
iface = gr.Interface(
    fn=detect_emotion, 
    inputs=gr.Image(sources=["webcam"], streaming=True), 
    outputs="image",
    live=True,
    title="Detector de Emoções do Gabrielzinho (Via Berta 🤖)",
    description="Backend rodando DeepFace no Hugging Face Spaces."
)

iface.launch()