import streamlit as st
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2
from deepface import DeepFace
import pandas as pd

# --- পেজ কনফিগারেশন ---
st.set_page_config(page_title="Advanced Face Analyzer", layout="wide")

# --- মূল ইন্টারফেস ---
st.title("🔍 Advanced AI Face Analyzer")
st.write("আপলোড করা ছবিতে মুখ বিশ্লেষণ করে বয়স, লিঙ্গ, এবং বিভিন্ন মডেল ব্যবহার করে আবেগ বের করা হয়।")
st.write("---")

# --- সাইডবার ---
st.sidebar.header("⚙️ সেটিংস")
# বিভিন্ন মডেল থেকে বেছে নেওয়ার অপশন
emotion_model = st.sidebar.selectbox(
    "আবেগ বিশ্লেষণের জন্য একটি মডেল বেছে নিন:",
    ("VGG-Face", "Facenet", "DeepFace", "ArcFace", "Dlib"),
    index=2 # ডিফল্ট হিসেবে 'DeepFace' মডেল
)

# --- ফাইল আপলোডার ---
uploaded_file = st.file_uploader("📤 একটি ছবি আপলোড করুন", type=["jpg", "png", "jpeg"])

if uploaded_file is not None:
    try:
        col1, col2 = st.columns(2)

        with col1:
            # ছবিটি ওপেন এবং ডিসপ্লে করা
            image = Image.open(uploaded_file)
            st.image(image, caption="আপলোড করা ছবি", use_column_width=True)

        # ইমেজটিকে OpenCV ফরম্যাটে রূপান্তর করা
        img_array = np.array(image.convert("RGB"))
        img_bgr = cv2.cvtColor(img_array, cv2.COLOR_RGB2BGR)

        with col2:
            # DeepFace দিয়ে বিশ্লেষণ করা
            with st.spinner(f"`{emotion_model}` মডেল ব্যবহার করে মুখ বিশ্লেষণ করা হচ্ছে..."):
                results = DeepFace.analyze(
                    img_path=img_bgr,
                    actions=['age', 'gender', 'emotion'],
                    models={'emotion': emotion_model}, # ইউজারের বেছে নেওয়া মডেল ব্যবহার
                    enforce_detection=False
                )

            # ফলাফল চেক এবং প্রদর্শন
            if results and isinstance(results, list) and len(results) > 0:
                result = results[0]
                
                # জেন্ডার অনুবাদ
                gender = "পুরুষ (Male)" if result.get('dominant_gender') == 'Man' else "মহিলা (Female)"
                
                st.subheader("📊 বিশ্লেষণ ফলাফল:")
                st.markdown(f"""
                - **👤 আনুমানিক বয়স:** `{result.get('age', 'N/A')}`
                - **🚻 লিঙ্গ:** `{gender}`
                - **😊 প্রধান আবেগ:** `{result.get('dominant_emotion', 'N/A').capitalize()}`
                """)
                
                st.write("---")
                
                # আবেগের বিস্তারিত স্কোর দেখানো
                st.subheader("ემოციების დეტალური ანალიზი (Emotion Score Details):")
                emotion_scores = result.get('emotion', {})
                if emotion_scores:
                    # DataFrame তৈরি করা
                    df_emotions = pd.DataFrame(emotion_scores.items(), columns=['আবেগ (Emotion)', 'স্কোর (Score %)'
                    ])
                    df_emotions['স্কোর (Score %)'] = df_emotions['স্কোর (Score %)'].round(2)
                    
                    # বার চার্ট দেখানো
                    st.dataframe(df_emotions.style.highlight_max(subset=['স্কোর (Score %)'], color='lightgreen'))
                    st.bar_chart(df_emotions.set_index('আবেগ (Emotion)'))
                else:
                    st.write("আবেগের বিস্তারিত স্কোর পাওয়া যায়নি।")

            else:
                st.warning("⚠️ দুঃখিত, এই ছবিতে কোনো মুখ খুঁজে পাওয়া যায়নি।")

    except Exception as e:
        st.error(f"❌ একটি অপ্রত্যাশিত সমস্যা হয়েছে: {e}")
        st.info("অন্য মডেল বা অন্য ছবি চেষ্টা করে দেখতে পারেন।")

else:
    st.info("শুরু করতে, একটি ছবি আপলোড করুন এবং সাইডবার থেকে সেটিংস পরিবর্তন করুন।")