app.py

import streamlit as st
import os
from PIL import Image
import base64
from io import BytesIO
from utils.ai_analyzer import analyze_shelf_image
from utils.recommendations import generate_recommendations
from utils.ui_components import display_results, display_recommendations

st.set_page_config(
    page_title="Shelf Photo Analyzer",
    page_icon="🏪",
    layout="wide",
    initial_sidebar_state="collapsed"
)

st.markdown("""
<style>
    .main-header {
        font-size: 3rem;
        color: #FF6B6B;
        text-align: center;
        margin-bottom: 1rem;
    }
    .subtitle {
        font-size: 1.2rem;
        text-align: center;
        color: #666;
        margin-bottom: 2rem;
    }
    .upload-section {
        border: 2px dashed #FF6B6B;
        border-radius: 10px;
        padding: 2rem;
        text-align: center;
        margin: 1rem 0;
    }
    .results-container {
        background-color: #f8f9fa;
        border-radius: 10px;
        padding: 1.5rem;
        margin: 1rem 0;
    }
</style>
""", unsafe_allow_html=True)

def main():
    st.markdown('<h1 class="main-header">🏪 Shelf Photo Analyzer</h1>', unsafe_allow_html=True)
    st.markdown('<p class="subtitle">Błyskawiczna analiza ekspozycji produktów na półkach sklepowych przy użyciu AI</p>', unsafe_allow_html=True)
    
    # Initialize session state
    if 'analysis_results' not in st.session_state:
        st.session_state.analysis_results = None
    if 'recommendations' not in st.session_state:
        st.session_state.recommendations = None
    if 'analysis_history' not in st.session_state:
        st.session_state.analysis_history = []
    if 'openai_api_key' not in st.session_state:
        st.session_state.openai_api_key = ''

    # API Key input
    st.markdown("### 🔑 OpenAI API Configuration")
    api_key_input = st.text_input(
        "Enter your OpenAI API Key",
        type="password",
        value=st.session_state.openai_api_key,
        placeholder="sk-...",
        help="Your API key is stored only for this session and never saved permanently"
    )
    
    if api_key_input != st.session_state.openai_api_key:
        st.session_state.openai_api_key = api_key_input
    
    if not st.session_state.openai_api_key:
        st.warning("⚠️ Please enter your OpenAI API key to use the analyzer. You can get one at: https://platform.openai.com/api-keys")
        st.info("💡 **Tip:** Your API key is only stored temporarily in your browser session and is never saved permanently.")
        return
    
    st.success("✅ API key configured successfully!")
    st.markdown("---")

    # Main interface
    col1, col2 = st.columns([1, 1])
    
    with col1:
        st.markdown("### 📸 Upload zdjęcia półki")
        uploaded_file = st.file_uploader(
            "Wybierz zdjęcie półki sklepowej",
            type=['jpg', 'jpeg', 'png', 'webp'],
            help="Obsługiwane formaty: JPG, PNG, WebP (max 10MB)"
        )
        
        if uploaded_file is not None:
            try:
                image = Image.open(uploaded_file)
                st.image(image, caption="Uploaded Image", use_column_width=True)
                st.session_state.uploaded_image = image
            except Exception as e:
                st.error(f"Błąd przy wczytywaniu obrazu: {str(e)}")
    
    with col2:
        st.markdown("### 🔍 Nazwa produktu")
        product_name = st.text_input(
            "Wpisz nazwę produktu do wyszukania",
            placeholder="np. Coca-Cola 0.5L, Milka czekolada...",
            help="Wpisz konkretną nazwę produktu, który chcesz znaleźć na półce"
        )
        
        st.markdown("### ⚙️ Opcje analizy")
        analysis_depth = st.selectbox(
            "Poziom szczegółowości",
            ["Podstawowy", "Szczegółowy", "Ekspercki"],
            help="Wybierz poziom analizy - im wyższy, tym więcej szczegółów"
        )

    # Analysis button
    if st.button("🚀 Analizuj zdjęcie", type="primary", use_container_width=True):
        if not st.session_state.openai_api_key:
            st.error("⚠️ Proszę najpierw wprowadzić klucz API!")
        elif uploaded_file is None:
            st.error("⚠️ Proszę najpierw wgrać zdjęcie!")
        elif not product_name.strip():
            st.error("⚠️ Proszę wpisać nazwę produktu!")
        else:
            with st.spinner("🤖 Analizuję zdjęcie... To może potrwać do 30 sekund"):
                try:
                    # Convert image to base64 for API
                    buffered = BytesIO()
                    # Convert RGBA to RGB if needed for JPEG
                    if image.mode == 'RGBA':
                        # Create white background
                        rgb_image = Image.new('RGB', image.size, (255, 255, 255))
                        rgb_image.paste(image, mask=image.split()[-1])  # Use alpha channel as mask
                        image = rgb_image
                    image.save(buffered, format="JPEG")
                    image_base64 = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode()
                    
                    # Analyze image
                    analysis_results = analyze_shelf_image(
                        image_base64, 
                        product_name, 
                        analysis_depth
                    )
                    
                    if analysis_results:
                        st.session_state.analysis_results = analysis_results
                        st.session_state.recommendations = generate_recommendations(analysis_results)
                        
                        # Add to history
                        st.session_state.analysis_history.append({
                            'product_name': product_name,
                            'analysis_date': st.session_state.get('current_time', 'Unknown'),
                            'results': analysis_results
                        })
                        
                        st.success("✅ Analiza zakończona pomyślnie!")
                        st.rerun()
                    else:
                        st.error("❌ Wystąpił błąd podczas analizy. Spróbuj ponownie.")
                        
                except Exception as e:
                    st.error(f"❌ Błąd podczas analizy: {str(e)}")

    # Display results
    if st.session_state.analysis_results:
        st.markdown("---")
        st.markdown("## 📊 Wyniki analizy")
        
        # Display analysis results
        display_results(st.session_state.analysis_results, product_name)
        
        # Display recommendations
        if st.session_state.recommendations:
            st.markdown("## 💡 Rekomendacje")
            display_recommendations(st.session_state.recommendations)
            
            # Export options
            col1, col2, col3 = st.columns(3)
            with col1:
                if st.button("📄 Eksportuj do PDF"):
                    st.info("🚧 Funkcja w przygotowaniu")
            with col2:
                if st.button("📧 Wyślij email"):
                    st.info("🚧 Funkcja w przygotowaniu")
            with col3:
                if st.button("🔄 Nowa analiza"):
                    st.session_state.analysis_results = None
                    st.session_state.recommendations = None
                    st.rerun()

    # Sidebar with history and info
    with st.sidebar:
        st.markdown("## 📈 Historia analiz")
        if st.session_state.analysis_history:
            for i, analysis in enumerate(reversed(st.session_state.analysis_history[-5:])):
                with st.expander(f"{analysis['product_name']} ({analysis['analysis_date']})"):
                    score = analysis['results'].get('overall_score', 'N/A')
                    st.write(f"Ocena: {score}/10")
                    if analysis['results'].get('product_found'):
                        st.write("✅ Produkt znaleziony")
                    else:
                        st.write("❌ Produkt nie znaleziony")
        else:
            st.write("Brak historii analiz")
        
        st.markdown("---")
        st.markdown("## ℹ️ Informacje")
        st.markdown("""
        **Jak używać:**
        1. Wgraj zdjęcie półki
        2. Wpisz nazwę produktu
        3. Kliknij "Analizuj"
        4. Otrzymaj rekomendacje
        
        **Wskazówki:**
        - Rób zdjęcia z dobrem oświetleniu
        - Upewnij się, że produkty są widoczne
        - Używaj konkretnych nazw produktów
        """)
        
        st.markdown("---")
        st.markdown("**Powered by OpenAI GPT-4 Vision**")

if __name__ == "__main__":
    main()