app.py

#!/usr/bin/env python3
"""
BarkScan - 반려동물 사료 안전 분석기
HuggingFace Spaces Gradio App (2025) - 한글 버전
"""

import gradio as gr
import cv2
import numpy as np
from pyzbar.pyzbar import decode
import json
from typing import Dict, List, Optional, Tuple
import sqlite3
import os

# 샘플 제품 데이터베이스 (시연용 인메모리)
SAMPLE_PRODUCTS = {
    "8801234567890": {
        "name": "로얄캐닌 미니 어덜트",
        "brand": "로얄캐닌",
        "category": "강아지 사료",
        "ingredients": "쌀, 탈수가금육단백질, 동물성지방, 옥수수, 사탕무펄프, 가수분해 동물성 단백질",
        "protein": 27.0,
        "fat": 16.0,
        "fiber": 1.5,
        "safety_score": 85,
        "grade": "A",
        "harmful_substances": []
    },
    "8801234567898": {
        "name": "저가 강아지 사료",
        "brand": "일반 브랜드",
        "category": "강아지 사료",
        "ingredients": "옥수수가루, 육류부산물, BHA(보존제), 에톡시퀸, 인공색소",
        "protein": 18.0,
        "fat": 12.0,
        "fiber": 4.0,
        "safety_score": 45,
        "grade": "D",
        "harmful_substances": [
            {"name": "BHA", "risk_level": "high", "description": "발암 가능 물질"},
            {"name": "에톡시퀸", "risk_level": "high", "description": "살충제 성분 - 사람 음식에는 금지"}
        ]
    },
    "8801234567899": {
        "name": "오리젠 오리지널 독",
        "brand": "오리젠",
        "category": "강아지 사료",
        "ingredients": "신선한 닭고기, 신선한 칠면조 고기, 신선한 계란, 신선한 닭 간",
        "protein": 38.0,
        "fat": 18.0,
        "fiber": 4.0,
        "safety_score": 95,
        "grade": "A+",
        "harmful_substances": []
    }
}

# 유해 성분 데이터베이스
HARMFUL_SUBSTANCES = {
    "bha": {"name": "BHA", "risk": "high", "description": "부틸화 히드록시아니솔 - 발암 가능 물질"},
    "bht": {"name": "BHT", "risk": "high", "description": "부틸화 히드록시톨루엔 - 간 손상 위험"},
    "ethoxyquin": {"name": "에톡시퀸", "risk": "high", "description": "살충제 성분 보존료 - 사람 음식에는 금지"},
    "에톡시퀸": {"name": "에톡시퀸", "risk": "high", "description": "살충제 성분 보존료 - 사람 음식에는 금지"},
    "propylene glycol": {"name": "프로필렌 글리콜", "risk": "medium", "description": "고양이에게 빈혈 유발 가능"},
    "artificial color": {"name": "인공색소", "risk": "medium", "description": "알레르기 반응 유발 가능"},
    "인공색소": {"name": "인공색소", "risk": "medium", "description": "알레르기 반응 유발 가능"},
    "corn syrup": {"name": "옥수수 시럽", "risk": "low", "description": "고당분 - 비만 위험"},
    "by-product": {"name": "육류부산물", "risk": "medium", "description": "저품질 단백질"},
    "부산물": {"name": "육류부산물", "risk": "medium", "description": "저품질 단백질"},
    "carrageenan": {"name": "카라기난", "risk": "medium", "description": "소화기 염증 유발 가능"},
    "cellulose": {"name": "셀룰로오스", "risk": "low", "description": "영양가 없는 충전재"},
    "rendered fat": {"name": "렌더링 지방", "risk": "low", "description": "저품질 지방"}
}


def detect_barcode_from_image(image: np.ndarray) -> Optional[str]:
    """
    이미지에서 바코드 감지 (ZBar 사용)
    """
    if image is None:
        return None

    # 그레이스케일 변환으로 인식률 향상
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 바코드 감지 및 디코딩
    barcodes = decode(gray)

    if barcodes:
        # 첫 번째 바코드 반환
        barcode_data = barcodes[0].data.decode('utf-8')
        return barcode_data

    return None


def analyze_ingredients(ingredients: str) -> Tuple[List[Dict], int, str]:
    """
    성분 분석하여 유해 물질 감지
    """
    ingredients_lower = ingredients.lower()
    detected_harmful = []

    for key, info in HARMFUL_SUBSTANCES.items():
        if key in ingredients_lower:
            detected_harmful.append({
                "name": info["name"],
                "risk_level": info["risk"],
                "description": info["description"]
            })

    # 안전 점수 계산 (0-100)
    base_score = 100
    for substance in detected_harmful:
        if substance["risk_level"] == "high":
            base_score -= 20
        elif substance["risk_level"] == "medium":
            base_score -= 10
        elif substance["risk_level"] == "low":
            base_score -= 5

    safety_score = max(0, base_score)

    # 등급 계산
    if safety_score >= 90:
        grade = "A+"
    elif safety_score >= 80:
        grade = "A"
    elif safety_score >= 70:
        grade = "B"
    elif safety_score >= 60:
        grade = "C"
    elif safety_score >= 50:
        grade = "D"
    else:
        grade = "F"

    return detected_harmful, safety_score, grade


def get_product_info(barcode: str) -> Optional[Dict]:
    """
    데이터베이스에서 제품 정보 조회
    """
    return SAMPLE_PRODUCTS.get(barcode)


def format_product_result(product: Dict) -> str:
    """
    제품 정보를 HTML로 포맷팅
    """
    # 등급별 색상
    grade_colors = {
        "A+": "#00b300",
        "A": "#33cc33",
        "B": "#66cc00",
        "C": "#ffcc00",
        "D": "#ff9900",
        "F": "#ff3300"
    }

    grade = product.get("grade", "N/A")
    grade_color = grade_colors.get(grade, "#999999")

    html = f"""
    <div style="font-family: 'Malgun Gothic', sans-serif; padding: 20px; background-color: #f9f9f9; border-radius: 10px;">
        <h2 style="color: #333; margin-bottom: 10px;">{product['name']}</h2>
        <p style="color: #666; font-size: 16px; margin-bottom: 20px;"><strong>제조사:</strong> {product['brand']}</p>

        <div style="background-color: {grade_color}; color: white; padding: 15px; border-radius: 8px; text-align: center; margin-bottom: 20px;">
            <h1 style="margin: 0; font-size: 48px;">{grade} 등급</h1>
            <p style="margin: 5px 0 0 0; font-size: 18px;">안전 점수: {product['safety_score']}/100점</p>
        </div>

        <div style="background-color: white; padding: 15px; border-radius: 8px; margin-bottom: 15px;">
            <h3 style="color: #333; margin-top: 0;">📊 영양 성분</h3>
            <p style="color: #555; margin: 5px 0;"><strong>단백질:</strong> {product.get('protein', 'N/A')}%</p>
            <p style="color: #555; margin: 5px 0;"><strong>지방:</strong> {product.get('fat', 'N/A')}%</p>
            <p style="color: #555; margin: 5px 0;"><strong>섬유질:</strong> {product.get('fiber', 'N/A')}%</p>
        </div>

        <div style="background-color: white; padding: 15px; border-radius: 8px; margin-bottom: 15px;">
            <h3 style="color: #333; margin-top: 0;">🌾 원재료</h3>
            <p style="color: #555; line-height: 1.6;">{product.get('ingredients', 'N/A')}</p>
        </div>
    """

    # 유해 성분 섹션
    if product.get("harmful_substances"):
        html += """
        <div style="background-color: #fff3cd; border-left: 4px solid #ff9900; padding: 15px; border-radius: 8px; margin-bottom: 15px;">
            <h3 style="color: #856404; margin-top: 0;">⚠️ 검출된 유해 성분</h3>
        """

        for substance in product["harmful_substances"]:
            risk_color = {
                "high": "#ff3300",
                "medium": "#ff9900",
                "low": "#ffcc00"
            }.get(substance.get("risk_level", "low"), "#999999")

            html += f"""
            <div style="margin-bottom: 10px; padding: 10px; background-color: white; border-radius: 5px;">
                <p style="margin: 0; color: {risk_color}; font-weight: bold;">{substance['name']}</p>
                <p style="margin: 5px 0 0 0; color: #666; font-size: 14px;">{substance.get('description', '')}</p>
            </div>
            """

        html += "</div>"
    else:
        html += """
        <div style="background-color: #d4edda; border-left: 4px solid #28a745; padding: 15px; border-radius: 8px;">
            <h3 style="color: #155724; margin-top: 0;">✓ 유해 성분 미검출</h3>
            <p style="color: #155724; margin: 0;">데이터베이스 기준 안전한 제품입니다.</p>
        </div>
        """

    html += "</div>"

    return html


def scan_and_analyze(image) -> Tuple[str, str]:
    """
    메인 함수: 바코드 스캔 후 제품 분석
    """
    if image is None:
        return "이미지가 제공되지 않았습니다", "이미지를 업로드하거나 카메라를 사용해주세요"

    # 바코드 감지
    barcode = detect_barcode_from_image(image)

    if not barcode:
        return "❌ 바코드를 찾을 수 없습니다", """
        <div style="padding: 20px; background-color: #f8d7da; border-radius: 10px; color: #721c24; font-family: 'Malgun Gothic', sans-serif;">
            <h3>바코드 인식 실패</h3>
            <p>다음을 시도해보세요:</p>
            <ul>
                <li>바코드가 선명하게 보이는지 확인</li>
                <li>조명이 충분한지 확인</li>
                <li>카메라를 흔들리지 않게 고정</li>
                <li>바코드에 더 가까이 접근</li>
            </ul>
        </div>
        """

    barcode_result = f"✓ 바코드 인식: {barcode}"

    # 제품 정보 조회
    product = get_product_info(barcode)

    if not product:
        return barcode_result, f"""
        <div style="padding: 20px; background-color: #fff3cd; border-radius: 10px; color: #856404; font-family: 'Malgun Gothic', sans-serif;">
            <h3>제품을 찾을 수 없습니다</h3>
            <p>바코드 <strong>{barcode}</strong>가 데이터베이스에 없습니다.</p>
            <p>테스트용 샘플 바코드를 사용해보세요:</p>
            <ul>
                <li><strong>8801234567890</strong> - 로얄캐닌 (A등급)</li>
                <li><strong>8801234567898</strong> - 저가 사료 (D등급 - 유해 성분 포함)</li>
                <li><strong>8801234567899</strong> - 오리젠 (A+등급)</li>
            </ul>
        </div>
        """

    # 결과 포맷팅 및 반환
    product_html = format_product_result(product)

    return barcode_result, product_html


# Gradio 인터페이스 생성
def create_interface():
    """Gradio 인터페이스 생성 및 설정"""

    with gr.Blocks(title="BarkScan - 반려동물 사료 안전 분석기", theme=gr.themes.Soft()) as app:
        gr.Markdown("""
        # 🐾 BarkScan - 반려동물 사료 안전 분석기

        **바코드를 스캔하여 사료 성분의 안전성을 확인하세요!**

        바코드 사진을 업로드하거나 카메라를 사용하세요 (모바일에서는 후면 카메라가 자동으로 사용됩니다).
        """)

        with gr.Row():
            with gr.Column():
                image_input = gr.Image(
                    sources=["upload", "webcam"],
                    type="numpy",
                    label="바코드 이미지 업로드 또는 카메라 촬영"
                )
                scan_button = gr.Button("🔍 스캔 및 분석", variant="primary", size="lg")

                gr.Markdown("""
                ### 테스트용 샘플 바코드:
                - **8801234567890** - 로얄캐닌 미니 어덜트 (A등급)
                - **8801234567898** - 저가 강아지 사료 (D등급 - ⚠️ BHA 포함)
                - **8801234567899** - 오리젠 오리지널 (A+등급)

                *테스트를 위해 이 바코드를 텍스트로 이미지에 입력할 수 있습니다*
                """)

            with gr.Column():
                barcode_output = gr.Textbox(label="인식된 바코드", lines=1)
                analysis_output = gr.HTML(label="제품 분석 결과")

        scan_button.click(
            fn=scan_and_analyze,
            inputs=[image_input],
            outputs=[barcode_output, analysis_output]
        )

        gr.Markdown("""
        ---

        ### BarkScan 소개

        BarkScan은 반려동물 사료 성분을 분석하여 다음과 같은 유해 물질을 감지합니다:
        - **BHA/BHT** (보존제 - 발암 가능 물질)
        - **에톡시퀸** (살충제 - 사람 음식에는 금지)
        - **인공색소** (알레르기 반응 유발 가능)
        - **프로필렌 글리콜** (고양이에게 독성)
        - **저품질 성분** (부산물, 충전재)

        **안전 등급 시스템:**
        - **A+** (90-100점): 최우수 - 프리미엄 품질
        - **A** (80-89점): 우수 - 높은 품질, 약간의 우려
        - **B** (70-79점): 양호 - 수용 가능한 품질
        - **C** (60-69점): 보통 - 일부 우려사항
        - **D** (50-59점): 미흡 - 다수의 유해 성분
        - **F** (0-49점): 매우 미흡 - 피해야 함

        ---

        **데이터 출처:** Open Pet Food Facts, 식품안전나라

        **버전:** 1.0 (2025) | **반려동물 안전을 위해 ❤️**
        """)

    return app


# 앱 실행
if __name__ == "__main__":
    app = create_interface()
    app.launch()