import gradio as gr
from paddleocr import PaddleOCRVL
import time

print("Loading PaddleOCR-VL...")
pipeline = PaddleOCRVL(
    use_doc_orientation_classify=False,
    use_doc_unwarping=False,
    use_layout_detection=False,
)
print("Model loaded!")

def predict(image):
    if image is None:
        return "Загрузите изображение"
    
    temp_path = "/tmp/input.png"
    image.save(temp_path)
    
    print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] Processing...")
    t0 = time.time()
    
    output = pipeline.predict(temp_path, vl_rec_task="ocr")
    
    # Отладка - смотрим что вернулось
    for i, res in enumerate(output):
        print(f"\n=== Result {i} ===")
        print(f"Type: {type(res)}")
        print(f"Dir: {[x for x in dir(res) if not x.startswith('_')]}")
        if hasattr(res, '__dict__'):
            print(f"Dict: {res.__dict__.keys()}")
        print(f"Str: {str(res)[:500]}")
    
    print(f"\n[{time.strftime('%H:%M:%S')}] Done in {time.time()-t0:.1f}s")
    
    # Пробуем разные варианты
    for res in output:
        # Вариант 1
        if hasattr(res, 'rec_text'):
            return res.rec_text
        # Вариант 2
        if hasattr(res, 'vl_recognition_res'):
            return str(res.vl_recognition_res)
        # Вариант 3 - просто строка
        return str(res)
    
    return "Нет результата"

gr.Interface(
    fn=predict,
    inputs=gr.Image(type="pil", label="Изображение"),
    outputs=gr.Textbox(label="Результат", lines=20),
    title="PaddleOCR-VL (OCR)",
).launch()