Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,643 @@
+import os
+import csv
+import base64
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+import gradio as gr
+import google.generativeai as genai
+from PIL import Image
+import resend
+import tempfile
+
+class GeminiImageAnalyzer:
+    def __init__(self, api_key):
+        """初始化Gemini客戶端"""
+        self.api_key = api_key
+        # 正確的配置方式
+        genai.configure(api_key=api_key)
+        # 創建模型實例
+        self.model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash-exp')
+
+    def validate_image(self, image_path):
+        """驗證圖片格式和存在性"""
+        if not os.path.exists(image_path):
+            raise FileNotFoundError(f"圖片檔案不存在: {image_path}")
+
+        file_extension = Path(image_path).suffix.lower()
+        if file_extension not in ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.webp']:
+            raise ValueError("支援 .jpg, .jpeg, .png, .gif, .webp 格式的圖片")
+
+        return True
+
+    def analyze_single_image(self, image_path, prompt="請詳細描述這張圖片的內容，並提取圖片中的文字，使用繁體中文"):
+        """分析單張圖片"""
+        try:
+            # 驗證圖片
+            self.validate_image(image_path)
+
+            # 直接使用PIL打開圖片
+            image = Image.open(image_path)
+            
+            # 調用Gemini API的正確方式
+            response = self.model.generate_content([prompt, image])
+            
+            return response.text
+
+        except Exception as e:
+            return f"分析失敗: {str(e)}"
+
+    def analyze_multiple_images(self, image_paths, comparison_prompt=None):
+        """分析多張圖片並進行比較"""
+        try:
+            if not image_paths or len(image_paths) == 0:
+                return "❌ 請至少上傳一張圖片"
+
+            # 如果只有一張圖片，使用單圖片分析
+            if len(image_paths) == 1:
+                return self.analyze_single_image(
+                    image_paths[0], 
+                    comparison_prompt or "請詳細描述這張圖片的內容，並提取圖片中的文字，使用繁體中文"
+                )
+
+            # 多圖片分析
+            images = []
+            image_info = []
+            
+            for i, image_path in enumerate(image_paths):
+                # 驗證圖片
+                self.validate_image(image_path)
+                # 打開圖片
+                image = Image.open(image_path)
+                images.append(image)
+                image_info.append(f"圖片 {i+1}: {os.path.basename(image_path)}")
+
+            # 構建比較提示詞
+            if not comparison_prompt:
+                comparison_prompt = f"""
+請詳細分析和比較這 {len(images)} 張圖片。請從以下方面進行分析：
+
+1. **個別圖片描述**：
+   - 分別描述每張圖片的主要內容
+   - 識別每張圖片中的文字、物品、人物等
+
+2. **相似之處**：
+   - 找出圖片之間的共同點
+   - 相同的元素、主題、風格等
+
+3. **差異比較**：
+   - 指出圖片之間的明顯差異
+   - 不同的顏色、構圖、內容、角度等
+
+4. **整體總結**：
+   - 這些圖片可能的關聯性
+   - 整體給人的印象或傳達的訊息
+
+請使用繁體中文回答，條理清晰地組織你的分析。
+                """
+
+            # 準備內容列表
+            content_parts = [comparison_prompt]
+            content_parts.extend(images)
+
+            # 調用API進行比較分析
+            response = self.model.generate_content(content_parts)
+            
+            return response.text
+
+        except Exception as e:
+            return f"多圖片分析失敗: {str(e)}"
+
+    def batch_analyze_images(self, image_paths, individual_prompt=None):
+        """批量分析圖片（每張圖片單獨分析）"""
+        try:
+            if not image_paths or len(image_paths) == 0:
+                return "❌ 請至少上傳一張圖片"
+
+            results = {}
+            individual_prompt = individual_prompt or "請詳細描述這張圖片的內容，並提取圖片中的文字，使用繁體中文"
+
+            for i, image_path in enumerate(image_paths):
+                image_name = os.path.basename(image_path)
+                print(f"正在分析圖片 {i+1}/{len(image_paths)}: {image_name}")
+                
+                result = self.analyze_single_image(image_path, individual_prompt)
+                results[f"圖片 {i+1} ({image_name})"] = result
+
+            # 格式化輸出
+            formatted_result = "📊 **批量圖片分析結果**\n\n"
+            for image_key, analysis in results.items():
+                formatted_result += f"## {image_key}\n\n{analysis}\n\n---\n\n"
+
+            return formatted_result
+
+        except Exception as e:
+            return f"批量分析失敗: {str(e)}"
+
+class EmailSender:
+    def __init__(self, api_key):
+        """初始化Resend郵件客戶端"""
+        resend.api_key = api_key
+
+    def send_analysis_email(self, to_email, analysis_result, image_count=1, analysis_type="單圖片分析"):
+        """發送分析結果郵件"""
+        try:
+            # 構建HTML郵件內容
+            html_content = f"""
+            <html>
+            <head>
+                <style>
+                    body {{
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+                        line-height: 1.6;
+                        color: #333;
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+                    }}
+                    .header {{
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+                    .content {{
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+                    .analysis-type {{
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+                </style>
+            </head>
+            <body>
+                <div class="header">
+                    <h1>🤖 Gemini AI 圖片分析結果</h1>
+                    <p>智能圖片分析與比較系統</p>
+                </div>
+
+                <div class="content">
+                    <div class="analysis-type">
+                        📋 分析類型：{analysis_type} | 📸 圖片數量：{image_count} 張
+                    </div>
+                    
+                    <h2>🔍 分析結果</h2>
+                    <pre>{analysis_result}</pre>
+                </div>
+
+                <div class="timestamp">
+                    🕐 產生時間：{datetime.now().strftime("%Y年%m月%d日 %H:%M:%S")}
+                    <br>
+                    🚀 Powered by Google Gemini 2.0 & Resend
+                </div>
+            </body>
+            </html>
+            """
+
+            params = {
+                "from": "Gemini AI <onboarding@resend.dev>",
+                "to": [to_email],
+                "subject": f"🤖 AI圖片分析結果 - {analysis_type} ({image_count}張圖片)",
+                "html": html_content
+            }
+
+            email = resend.Emails.send(params)
+            return f"郵件發送成功！郵件ID: {email.get('id', 'N/A')}"
+
+        except Exception as e:
+            return f"郵件發送失敗: {str(e)}"
+
+def analyze_images_and_send_email(images, analysis_mode, custom_prompt, recipient_email, gemini_key, resend_key):
+    """分析圖片並發送郵件"""
+    if not images or len(images) == 0:
+        return "❌ 請至少上傳一張圖片", "", ""
+
+    if not recipient_email:
+        return "❌ 請輸入收件人信箱", "", ""
+
+    if not gemini_key:
+        return "❌ 請輸入Gemini API Key", "", ""
+
+    if not resend_key:
+        return "❌ 請輸入Resend API Key", "", ""
+
+    try:
+        # 初始化服務
+        analyzer = GeminiImageAnalyzer(gemini_key)
+        email_sender = EmailSender(resend_key)
+
+        # 獲取圖片路徑列表
+        image_paths = images if isinstance(images, list) else [images]
+        image_count = len(image_paths)
+
+        # 根據分析模式選擇分析方法
+        if analysis_mode == "比較分析":
+            analysis_result = analyzer.analyze_multiple_images(image_paths, custom_prompt)
+            analysis_type = "多圖片比較分析"
+        elif analysis_mode == "批量分析":
+            analysis_result = analyzer.batch_analyze_images(image_paths, custom_prompt)
+            analysis_type = "批量個別分析"
+        else:  # 單張分析
+            if len(image_paths) > 1:
+                # 如果上傳多張但選擇單張分析，只分析第一張
+                analysis_result = analyzer.analyze_single_image(image_paths[0], custom_prompt)
+                analysis_type = "單圖片分析（僅分析第一張）"
+                image_count = 1
+            else:
+                analysis_result = analyzer.analyze_single_image(image_paths[0], custom_prompt)
+                analysis_type = "單圖片分析"
+
+        if analysis_result.startswith(("分析失敗", "多圖片分析失敗", "批量分析失敗", "❌")):
+            return f"❌ {analysis_result}", analysis_result, ""
+
+        # 發送郵件
+        email_result = email_sender.send_analysis_email(
+            recipient_email,
+            analysis_result,
+            image_count,
+            analysis_type
+        )
+
+        status = f"✅ 處理完成！\n📊 分析模式：{analysis_type}\n📸 處理圖片：{image_count} 張\n📧 {email_result}"
+
+        return status, analysis_result, email_result
+
+    except Exception as e:
+        error_msg = f"❌ 處理失敗: {str(e)}"
+        return error_msg, "", ""
+
+def save_results_to_csv(images, analysis_mode, custom_prompt, analysis_result):
+    """儲存結果到CSV"""
+    try:
+        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+        temp_dir = tempfile.gettempdir()
+        csv_filename = os.path.join(temp_dir, f"multi_image_analysis_{timestamp}.csv")
+
+        with open(csv_filename, 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as csvfile:
+            fieldnames = ['時間戳記', '分析模式', '圖片數量', '圖片列表', '自訂提示', '分析結果']
+            writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
+
+            writer.writeheader()
+            
+            # 處理圖片列表
+            if images:
+                image_list = [os.path.basename(img) if isinstance(img, str) else f"圖片_{i+1}" 
+                             for i, img in enumerate(images)]
+                image_names = "; ".join(image_list)
+                image_count = len(images)
+            else:
+                image_names = "無"
+                image_count = 0
+
+            writer.writerow({
+                '時間戳記': datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
+                '分析模式': analysis_mode,
+                '圖片數量': image_count,
+                '圖片列表': image_names,
+                '自訂提示': custom_prompt or "預設提示",
+                '分析結果': analysis_result
+            })
+
+        return csv_filename
+    except Exception as e:
+        return f"儲存失敗: {str(e)}"
+
+# 建立Gradio介面
+def create_interface():
+    with gr.Blocks(
+        title="🤖 Gemini 多圖片分析比較助手",
+        theme=gr.themes.Soft(),
+        css="""
+        .gradio-container {
+            max-width: 1400px !important;
+            margin: auto !important;
+        }
+        .main-header {
+            text-align: center;
+            margin-bottom: 2rem;
+            padding: 1.5rem;
+            background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
+            color: white;
+            border-radius: 15px;
+            box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.2);
+        }
+        .api-warning {
+            background: linear-gradient(135deg, #fff3cd 0%, #ffeaa7 100%);
+            border: 1px solid #ffeaa7;
+            border-radius: 10px;
+            padding: 15px;
+            margin: 15px 0;
+            color: #856404;
+            box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.1);
+        }
+        .feature-highlight {
+            background: linear-gradient(135deg, #e3f2fd 0%, #bbdefb 100%);
+            border: 2px solid #2196f3;
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+        }
+        """
+    ) as demo:
+
+        gr.HTML("""
+        <div class="main-header">
+            <h1>🤖 Gemini 多圖片分析比較助手</h1>
+            <p>支援單張分析、多圖比較、批量處理 - 一站式AI圖片分析解決方案</p>
+            <p><small>🚀 部署於 Hugging Face Spaces | 🔥 支援最新 Gemini 2.0</small></p>
+        </div>
+        """)
+
+        # 新功能亮點
+        gr.HTML("""
+        <div class="feature-highlight">
+            <h3>🎯 新增功能亮點：</h3>
+            <ul>
+                <li>📸 <strong>多圖片上傳</strong>：一次上傳多張圖片進行分析</li>
+                <li>🔍 <strong>智能比較</strong>：AI自動比較多張圖片的差異和相似點</li>
+                <li>📊 <strong>批量處理</strong>：同時分析多張圖片並生成個別報告</li>
+                <li>🎨 <strong>靈活模式</strong>：支援單張分析、比較分析、批量分析三種模式</li>
+            </ul>
+        </div>
+        """)
+
+        # API 安全提醒
+        gr.HTML("""
+        <div class="api-warning">
+            <strong>⚠️ 重要提醒：</strong><br>
+            • 請勿在公共��境中分享您的 API 密鑰<br>
+            • 建議在本地環境或私人部署中使用敏感功能<br>
+            • 此應用程式不會儲存您的 API 密鑰<br>
+            • 多圖片分析會消耗更多 API 配額，請注意使用量
+        </div>
+        """)
+
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=1):
+                gr.Markdown("### 📁 圖片上傳")
+                images_input = gr.File(
+                    label="選擇圖片 (支援多張上傳)",
+                    file_count="multiple",
+                    file_types=["image"],
+                    height=200
+                )
+                
+                # 顯示上傳的圖片預覽
+                images_gallery = gr.Gallery(
+                    label="圖片預覽",
+                    show_label=True,
+                    elem_id="gallery",
+                    columns=3,
+                    rows=2,
+                    height=300,
+                    object_fit="contain"
+                )
+
+                gr.Markdown("### 🎯 分析模式")
+                analysis_mode = gr.Radio(
+                    choices=["單張分析", "比較分析", "批量分析"],
+                    value="比較分析",
+                    label="選擇分析模式",
+                    info="""
+                    • 單張分析：分析單張圖片（如上傳多張僅分析第一張）
+                    • 比較分析：比較多張圖片的差異和相似點（推薦）
+                    • 批量分析：對每張圖片進行單獨分析
+                    """
+                )
+
+                gr.Markdown("### ✏️ 分析設定")
+                prompt_input = gr.Textbox(
+                    label="自訂提示詞 (可選)",
+                    placeholder="留空將使用智能預設提示詞...",
+                    lines=3,
+                    info="不同分析模式會自動使用相應的最佳化提示詞"
+                )
+
+                recipient_email = gr.Textbox(
+                    label="📧 收件人信箱",
+                    placeholder="your-email@example.com"
+                )
+
+            with gr.Column(scale=1):
+                gr.Markdown("### 🔑 API 設定")
+                
+                with gr.Accordion("如何獲取 API Keys", open=False):
+                    gr.Markdown("""
+                    **Gemini API Key:**
+                    1. 前往 [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/app/apikey)
+                    2. 創建新的 API Key
+                    3. 複製 API Key（格式：AIza...）
+
+                    **Resend API Key:**
+                    1. 前往 [Resend](https://resend.com/api-keys)
+                    2. 註冊帳號並創建 API Key
+                    3. 複製 API Key（格式：re_...）
+                    
+                    **注意事項:**
+                    - 多圖片分析會消耗更多 API 配額
+                    - 建議先用少量圖片測試
+                    - 大型圖片會增加處理時間
+                    """)
+
+                gemini_key = gr.Textbox(
+                    label="Gemini API Key",
+                    placeholder="AIza...",
+                    type="password"
+                )
+
+                resend_key = gr.Textbox(
+                    label="Resend API Key",
+                    placeholder="re_...",
+                    type="password"
+                )
+
+                gr.Markdown("### 🚀 執行操作")
+                analyze_btn = gr.Button(
+                    "🔍 開始AI分析並發送郵件",
+                    variant="primary",
+                    size="lg"
+                )
+
+        gr.Markdown("### 📊 處理結果")
+
+        with gr.Row():
+            status_output = gr.Textbox(
+                label="📈 處理狀態",
+                lines=4,
+                interactive=False
+            )
+
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                analysis_output = gr.Textbox(
+                    label="🤖 AI分析結果",
+                    lines=15,
+                    interactive=False
+                )
+
+            with gr.Column():
+                email_output = gr.Textbox(
+                    label="📧 郵件發送結果",
+                    lines=15,
+                    interactive=False
+                )
+
+        with gr.Row():
+            download_btn = gr.Button("💾 下載詳細CSV結果", variant="secondary")
+            csv_file = gr.File(label="CSV檔案", visible=False)
+
+        # 事件綁定
+        def update_gallery(files):
+            if files:
+                return [file.name for file in files]
+            return []
+
+        images_input.change(
+            fn=update_gallery,
+            inputs=[images_input],
+            outputs=[images_gallery]
+        )
+
+        analyze_btn.click(
+            fn=analyze_images_and_send_email,
+            inputs=[images_input, analysis_mode, prompt_input, recipient_email, gemini_key, resend_key],
+            outputs=[status_output, analysis_output, email_output]
+        )
+
+        def download_csv(images, analysis_mode, custom_prompt, analysis_result):
+            if analysis_result and not analysis_result.startswith("❌"):
+                filename = save_results_to_csv(images, analysis_mode, custom_prompt, analysis_result)
+                if not filename.startswith("儲存失敗"):
+                    return gr.update(value=filename, visible=True)
+            return gr.update(visible=False)
+
+        download_btn.click(
+            fn=download_csv,
+            inputs=[images_input, analysis_mode, prompt_input, analysis_output],
+            outputs=csv_file
+        )
+
+        # 使用說明
+        with gr.Accordion("📝 詳細使用說明", open=False):
+            gr.Markdown("""
+            ### 🎯 分析模式說明
+
+            **1. 單張分析**
+            - 適用：單張圖片的詳細分析
+            - 特點：深入分析圖片內容、文字識別
+            - 建議：需要詳細了解單張圖片內容時使用
+
+            **2. 比較分析（推薦）**
+            - 適用：2-10張圖片的對比分析
+            - 特點：找出圖片間的差異、相似點、關聯性
+            - 建議：需要對比多張圖片時使用，最適合2-5張圖片
+
+            **3. 批量分析**
+            - 適用：多張圖片需要分別分析
+            - 特點：每張圖片獨立分析，生成個別報告
+            - 建議：需要處理大量圖片且每張都需單獨報告
+
+            ### 📝 使用步驟
+            1. **上傳圖片**：支援 JPG、PNG、GIF、WebP 格式
+            2. **選擇模式**：根據需求選擇分析模式
+            3. **設定提示**：可自訂提示詞或使用預設
+            4. **輸入信箱**：設定接收結果的郵箱
+            5. **配置API**：輸入必要的API密鑰
+            6. **開始分析**：點擊按鈕開始處理
+            7. **查看結果**：在介面查看結果或等待郵件
+
+            ### ⚡ 效能建議
+            - **圖片數量**：建議一次處理2-10張圖片
+            - **圖片大小**：單張圖片建議不超過10MB
+            - **處理時間**：多圖片分析需要更長時間，請耐心等待
+            - **API配額**：注意API使用量，避免超出限制
+
+            ### 🛠️ 故障排除
+            - 如果分析失敗，檢查API密鑰是否正確
+            - 確保圖片格式支援且未損壞
+            - 網路不穩定時可能需要重試
+            - 大量圖片處理時間較長，請耐心等待
+            """)
+
+        # 提示詞範例
+        with gr.Accordion("🎯 提示詞範例", open=False):
+            gr.Markdown("### 📸 單張分析提示詞")
+            gr.Examples(
+                examples=[
+                    ["請詳細描述這張圖片，包括主要物件、顏色、構圖和可能的背景故事"],
+                    ["提取並分析圖片中的所有文字內容，並解釋其含義"],
+                    ["分析圖片的藝術風格、攝影技法和視覺效果"],
+                    ["識別圖片中的品牌、標誌和商業元素"],
+                    ["描述圖片中人物的情緒、動作和互動關係"]
+                ],
+                inputs=prompt_input,
+                label="點擊使用單張分析範例"
+            )
+            
+            gr.Markdown("### 🔄 比較分析提示詞")
+            gr.Examples(
+                examples=[
+                    ["比較這些圖片的相似點和差異，分析它們的關聯性"],
+                    ["分析這些圖片在構圖、色彩和風格上的異同"],
+                    ["比較圖片中產品或物件的特徵差異"],
+                    ["分析這些圖片的時間順序和變化過程"],
+                    ["比較不同角度或場景下同一主題的表現差異"]
+                ],
+                inputs=prompt_input,
+                label="點擊使用比較分析範例"
+            )
+
+        # 版本資訊
+        gr.HTML("""
+        <div style="text-align: center; margin-top: 2rem; padding: 1.5rem; background: linear-gradient(135deg, #f8f9fa 0%, #e9ecef 100%); border-radius: 10px; box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.1);">
+            <p><small>
+                🚀 Powered by <strong>Google Gemini 2.0</strong> & <strong>Resend</strong><br>
+                📍 Deployed on <strong>Hugging Face Spaces</strong><br>
+                🔥 <strong>多圖片比較分析版本 2.0</strong> | Made with ❤️ using Gradio<br>
+                ⭐ 支援最多10張圖片同時分析比較
+            </small></p>
+        </div>
+        """)
+
+    return demo
+
+# 主程式入口
+if __name__ == "__main__":
+    # 建立並啟動介面
+    demo = create_interface()
+    
+    # Hugging Face Spaces 部署設定
+    demo.launch(
+        share=False,
+        show_error=True,
+        show_api=False,
+        quiet=False
+    )