video_processing.py

# video_processing.py - معالجة الفيديو والألعاب ثلاثية الأبعاد
import cv2
import numpy as np
import time
import logging
from functools import wraps
from processor_manager import should_offload
from remote_executor import execute_remotely

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

def video_offload(func):
    """ديكوراتور خاص بمعالجة الفيديو"""
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        complexity = estimate_video_complexity(func, args, kwargs)
        
        if complexity > 80 or should_offload(complexity):
            logging.info(f"📹 إرسال مهمة الفيديو {func.__name__} للمعالجة الموزعة")
            return execute_remotely(func.__name__, args, kwargs)
        
        logging.info(f"📹 معالجة الفيديو محلياً: {func.__name__}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

def estimate_video_complexity(func, args, kwargs):
    """تقدير تعقيد معالجة الفيديو"""
    if func.__name__ == "video_format_conversion":
        return args[0] * args[1] / 1000  # الطول × الجودة
    elif func.__name__ == "video_effects_processing":
        return args[1] * 15  # عدد التأثيرات × 15
    elif func.__name__ == "video_compression":
        return args[0] / 5  # حجم الملف / 5
    elif func.__name__ == "render_3d_scene":
        return args[0] * args[1] / 100  # عدد الكائنات × دقة الصورة
    elif func.__name__ == "physics_simulation":
        return args[0] * args[1] / 50  # عدد الكائنات × الإطارات
    return 50  # قيمة افتراضية متوسطة

@video_offload
def video_format_conversion(duration_seconds, quality_level, input_format="mp4", output_format="avi"):
    """تحويل صيغة الفيديو"""
    start_time = time.time()
    
    # محاكاة معالجة الفيديو
    processing_time = duration_seconds * quality_level * 0.1
    
    logging.info(f"🎬 تحويل فيديو من {input_format} إلى {output_format}")
    logging.info(f"⏱️ المدة: {duration_seconds}s، الجودة: {quality_level}")
    
    # محاكاة المعالجة
    time.sleep(min(processing_time, 2))  # محدود بثانيتين للاختبار
    
    result = {
        "status": "success",
        "input_format": input_format,
        "output_format": output_format,
        "duration": duration_seconds,
        "quality": quality_level,
        "processing_time": time.time() - start_time,
        "file_size_mb": duration_seconds * quality_level * 0.5
    }
    
    logging.info(f"✅ تم تحويل الفيديو في {result['processing_time']:.2f} ثانية")
    return result

@video_offload
def video_effects_processing(video_length, effects_count, resolution="1080p"):
    """إضافة تأثيرات على الفيديو"""
    start_time = time.time()
    
    resolution_multiplier = {"480p": 1, "720p": 2, "1080p": 3, "4K": 5}
    multiplier = resolution_multiplier.get(resolution, 2)
    
    processing_time = video_length * effects_count * multiplier * 0.05
    
    logging.info(f"🎨 معالجة تأثيرات الفيديو - الدقة: {resolution}")
    logging.info(f"📊 التأثيرات: {effects_count}، المدة: {video_length}s")
    
    # محاكاة المعالجة
    time.sleep(min(processing_time, 3))
    
    effects_applied = [
        "Color Correction", "Motion Blur", "Lens Flare", 
        "Particle Effects", "Lighting Enhancement"
    ][:effects_count]
    
    result = {
        "status": "success",
        "video_length": video_length,
        "resolution": resolution,
        "effects_applied": effects_applied,
        "processing_time": time.time() - start_time,
        "estimated_render_time": processing_time
    }
    
    logging.info(f"✅ تمت معالجة التأثيرات في {result['processing_time']:.2f} ثانية")
    return result

@video_offload
def video_compression(file_size_mb, compression_ratio=0.5, quality="high"):
    """ضغط الفيديو"""
    start_time = time.time()
    
    quality_settings = {"low": 0.3, "medium": 0.5, "high": 0.7, "ultra": 0.9}
    quality_factor = quality_settings.get(quality, 0.5)
    
    processing_time = file_size_mb * compression_ratio * 0.02
    
    logging.info(f"🗜️ ضغط الفيديو - الحجم: {file_size_mb}MB")
    logging.info(f"⚙️ نسبة الضغط: {compression_ratio}, الجودة: {quality}")
    
    # محاكاة الضغط
    time.sleep(min(processing_time, 2))
    
    compressed_size = file_size_mb * compression_ratio * quality_factor
    
    result = {
        "status": "success",
        "original_size_mb": file_size_mb,
        "compressed_size_mb": round(compressed_size, 2),
        "compression_ratio": compression_ratio,
        "quality": quality,
        "space_saved_mb": round(file_size_mb - compressed_size, 2),
        "processing_time": time.time() - start_time
    }
    
    logging.info(f"✅ تم ضغط الفيديو - توفير {result['space_saved_mb']}MB")
    return result

# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# مهام الألعاب ثلاثية الأبعاد
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════

@video_offload
def render_3d_scene(objects_count, resolution_width, resolution_height, 
                   lighting_quality="medium", texture_quality="high"):
    """رندر مشهد ثلاثي الأبعاد"""
    start_time = time.time()
    
    # حساب تعقيد الرندر
    pixel_count = resolution_width * resolution_height
    complexity = objects_count * pixel_count / 1000000
    
    lighting_multiplier = {"low": 1, "medium": 2, "high": 3, "ultra": 5}
    texture_multiplier = {"low": 1, "medium": 1.5, "high": 2, "ultra": 3}
    
    total_complexity = complexity * lighting_multiplier.get(lighting_quality, 2) * texture_multiplier.get(texture_quality, 2)
    processing_time = total_complexity * 0.01
    
    logging.info(f"🎮 رندر مشهد ثلاثي الأبعاد")
    logging.info(f"📦 الكائنات: {objects_count}, الدقة: {resolution_width}x{resolution_height}")
    logging.info(f"💡 الإضاءة: {lighting_quality}, النسيج: {texture_quality}")
    
    # محاكاة الرندر
    time.sleep(min(processing_time, 4))
    
    # حساب معدل الإطارات المتوقع
    fps = max(1, 60 - (total_complexity / 10))
    
    result = {
        "status": "success",
        "objects_rendered": objects_count,
        "resolution": f"{resolution_width}x{resolution_height}",
        "lighting_quality": lighting_quality,
        "texture_quality": texture_quality,
        "estimated_fps": round(fps, 1),
        "complexity_score": round(total_complexity, 2),
        "processing_time": time.time() - start_time,
        "memory_usage_mb": objects_count * 2.5
    }
    
    logging.info(f"✅ تم رندر المشهد - FPS متوقع: {result['estimated_fps']}")
    return result

@video_offload
def physics_simulation(objects_count, frames_count, physics_quality="medium"):
    """محاكاة الفيزياء للألعاب"""
    start_time = time.time()
    
    quality_multiplier = {"low": 1, "medium": 2, "high": 4, "ultra": 8}
    multiplier = quality_multiplier.get(physics_quality, 2)
    
    calculations = objects_count * frames_count * multiplier
    processing_time = calculations / 100000
    
    logging.info(f"⚛️ محاكاة الفيزياء")
    logging.info(f"📦 الكائنات: {objects_count}, الإطارات: {frames_count}")
    logging.info(f"🔬 جودة الفيزياء: {physics_quality}")
    
    # محاكاة العمليات الحسابية
    time.sleep(min(processing_time, 3))
    
    # أنواع المحاكاة
    physics_types = ["Collision Detection", "Gravity Simulation", "Fluid Dynamics", "Particle Systems"]
    
    result = {
        "status": "success",
        "objects_simulated": objects_count,
        "frames_processed": frames_count,
        "physics_quality": physics_quality,
        "calculations_performed": calculations,
        "physics_types": physics_types[:min(len(physics_types), objects_count // 5 + 1)],
        "processing_time": time.time() - start_time,
        "performance_score": round(calculations / processing_time, 2) if processing_time > 0 else 0
    }
    
    logging.info(f"✅ تمت محاكاة الفيزياء - {result['calculations_performed']} عملية حسابية")
    return result

@video_offload
def game_ai_processing(ai_agents_count, decision_complexity, game_state_size):
    """معالجة ذكاء اصطناعي للألعاب"""
    start_time = time.time()
    
    total_operations = ai_agents_count * decision_complexity * game_state_size
    processing_time = total_operations / 50000
    
    logging.info(f"🤖 معالجة الذكاء الاصطناعي للعبة")
    logging.info(f"👾 العملاء: {ai_agents_count}, تعقيد القرار: {decision_complexity}")
    
    # محاكاة معالجة الذكاء الاصطناعي
    time.sleep(min(processing_time, 2))
    
    # أنواع سلوك الذكاء الاصطناعي
    ai_behaviors = ["Pathfinding", "Decision Trees", "State Machines", "Neural Networks"]
    
    result = {
        "status": "success",
        "ai_agents": ai_agents_count,
        "decision_complexity": decision_complexity,
        "game_state_size": game_state_size,
        "total_operations": total_operations,
        "ai_behaviors": ai_behaviors[:min(len(ai_behaviors), ai_agents_count // 2 + 1)],
        "processing_time": time.time() - start_time,
        "decisions_per_second": round(total_operations / processing_time, 2) if processing_time > 0 else 0
    }
    
    logging.info(f"✅ تمت معالجة الذكاء الاصطناعي - {result['decisions_per_second']} قرار/ثانية")
    return result

# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# مهام مدمجة متقدمة
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════

@video_offload
def real_time_video_analysis(video_duration, analysis_types, quality="high"):
    """تحليل الفيديو في الوقت الفعلي"""
    start_time = time.time()
    
    available_analysis = {
        "object_detection": "كشف الكائنات",
        "face_recognition": "التعرف على الوجوه", 
        "motion_tracking": "تتبع الحركة",
        "scene_classification": "تصنيف المشهد",
        "emotion_detection": "كشف المشاعر"
    }
    
    quality_multiplier = {"low": 1, "medium": 2, "high": 3, "ultra": 5}
    multiplier = quality_multiplier.get(quality, 2)
    
    processing_time = video_duration * len(analysis_types) * multiplier * 0.1
    
    logging.info(f"🔍 تحليل الفيديو في الوقت الفعلي")
    logging.info(f"📊 أنواع التحليل: {analysis_types}")
    
    # محاكاة التحليل
    time.sleep(min(processing_time, 3))
    
    analysis_results = {}
    for analysis_type in analysis_types:
        if analysis_type in available_analysis:
            analysis_results[analysis_type] = {
                "confidence": round(np.random.uniform(85, 99), 2),
                "processing_time": round(processing_time / len(analysis_types), 3),
                "description": available_analysis[analysis_type]
            }
    
    result = {
        "status": "success",
        "video_duration": video_duration,
        "quality": quality,
        "analysis_results": analysis_results,
        "total_processing_time": time.time() - start_time,
        "real_time_capable": processing_time < video_duration
    }
    
    logging.info(f"✅ تم تحليل الفيديو - دقة متوسطة: {np.mean([r['confidence'] for r in analysis_results.values()]):.1f}%")
    return result

# دالة اختبار شاملة
def run_video_game_benchmark():
    """تشغيل اختبار شامل لمعالجة الفيديو والألعاب"""
    print("\n🎮🎬 اختبار معالجة الفيديو والألعاب ثلاثية الأبعاد")
    print("=" * 60)
    
    tests = [
        ("تحويل فيديو HD", lambda: video_format_conversion(300, 5, "mp4", "avi")),
        ("تأثيرات فيديو متقدمة", lambda: video_effects_processing(120, 4, "1080p")),
        ("ضغط فيديو كبير", lambda: video_compression(2048, 0.3, "high")),
        ("رندر مشهد ثلاثي الأبعاد", lambda: render_3d_scene(500, 1920, 1080, "high", "ultra")),
        ("محاكاة فيزياء معقدة", lambda: physics_simulation(200, 1000, "high")),
        ("ذكاء اصطناعي للألعاب", lambda: game_ai_processing(50, 10, 1000)),
        ("تحليل فيديو ذكي", lambda: real_time_video_analysis(180, ["object_detection", "face_recognition", "motion_tracking"], "high"))
    ]
    
    for test_name, test_func in tests:
        print(f"\n🔄 تشغيل: {test_name}")
        try:
            result = test_func()
            print(f"✅ نجح: {test_name}")
            if "processing_time" in result:
                print(f"⏱️ وقت المعالجة: {result['processing_time']:.2f}s")
        except Exception as e:
            print(f"❌ فشل: {test_name} - {str(e)}")
    
    print("\n🏁 انتهى الاختبار الشامل")

if __name__ == "__main__":
    run_video_game_benchmark()