import os
from dotenv import load_dotenv
from transformers import pipeline
from PIL import Image
import gradio as gr
from openai import OpenAI
import torch
import scipy
import numpy

# 🔹 환경 변수 로드
load_dotenv()
client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

# 🔹 객체 탐지 모델 로딩
detector = pipeline(
    task="zero-shot-object-detection",
    model="google/owlv2-base-patch16-ensemble"
)

# 🔹 재료 라벨 및 번역
candidate_labels = [
    "salmon", "chicken breast", "broccoli", "lettuce", "mushroom",
    "bell pepper", "onion", "cherry tomato", "egg", "milk", "cheese", "garlic"
]
label_ko = {
    "salmon": "연어", "chicken breast": "닭가슴살", "broccoli": "브로콜리", "lettuce": "상추",
    "mushroom": "버섯", "bell pepper": "피망", "onion": "양파", "cherry tomato": "방울토마토",
    "egg": "계란", "milk": "우유", "cheese": "치즈", "garlic": "마늘"
}

# 🔹 전역 변수 저장용
last_ingredients = ""

# 🔹 HTML 형식 출력
def format_result_html(result_text):
    html = "<div id='recipe-box' style='font-family: Pretendard, sans-serif; font-size: 17px; line-height: 1.9; background-color: #fefefe; padding: 20px; border-radius: 12px; border: 1px solid #ddd; box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.05);'>"
    lines = result_text.strip().splitlines()
    for line in lines:
        if line.startswith("요리 이름:"):
            content = line.replace("요리 이름:", "").strip()
            html += f"<h3 style='color:#d84315;'>🍽️ {content}</h3><br>"
        elif line.startswith("설명:"):
            html += f"<p><strong>설명:</strong> {line.replace('설명:', '').strip()}</p>"
        elif line.startswith("재료:"):
            html += f"<p><strong>재료:</strong> {line.replace('재료:', '').strip()}</p>"
        elif line.startswith("만드는 법:"):
            html += f"<p><strong>만드는 법:</strong> {line.replace('만드는 법:', '').strip()}</p>"
        elif line.startswith("조리 시간:"):
            html += f"<p><strong>⏱ 조리 시간:</strong> {line.replace('조리 시간:', '').strip()}</p>"
        elif line.startswith("난이도:"):
            html += f"<p><strong>🎯 난이도:</strong> {line.replace('난이도:', '').strip()}</p>"
        else:
            html += f"<p>{line}</p>"
    html += "</div>"
    return html

# 🔹 요리 생성 함수
def generate_recipe(ingredient_text):
    prompt = f"""
    냉장고에 있는 재료: {ingredient_text}

    이 재료들만 사용해서 만들 수 있는 요리 **하나**를 추천해줘.
    - **고기나 생선처럼 비싸고 주재료 같은 재료는 절대 넣지 마**
    - 소금, 후추, 간장, 식용유, 설탕 등의 기본 양념은 사용해도 돼
    - 소금, 후추, 간장, 식용유, 설탕 등의 기본 양념을 꼭 써야되는거는 아니고 요리에 필요하면 사용하면 돼
    - 가능하면 집에 있을 법한 재료로 구성해줘
    - **재료는 반드시 입력된 재료만 사용하고, 쉼표로 나열된 한 줄 형식으로 써줘**
    - 설명은 순서대로 번호 붙여서 써줘
    - 출력은 아래 형식을 꼭 지켜줘:

    요리 이름:  
    설명:  
    재료:  
    만드는 법:  
    조리 시간:  
    난이도:
    """
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "당신은 요리 전문가입니다."},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        temperature=0.9,
        max_tokens=600
    )
    return format_result_html(response.choices[0].message.content)

# 🔹 재료 탐지 후 요리 추천
def detect_and_recommend(image):
    global last_ingredients
    if image is None:
        return "<p style='color:red;'>이미지를 업로드해주세요.</p>"

    outputs = detector(image, candidate_labels=candidate_labels, threshold=0.2)
    detected_labels = list(set([o["label"] for o in outputs]))
    translated_labels = [label_ko.get(label, label) for label in detected_labels]

    if not translated_labels:
        return "<p style='color:red;'>재료를 인식하지 못했습니다.</p>"

    last_ingredients = ", ".join(translated_labels)
    return generate_recipe(last_ingredients)

# 🔹 같은 재료로 다시 추천
def reroll_recipe():
    if not last_ingredients:
        return "<p style='color:red;'>먼저 이미지를 업로드해주세요.</p>"
    return generate_recipe(last_ingredients)

# 🔹 Gradio UI
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("## 🧊 냉장고 이미지 기반 요리 추천 시스템")
    gr.Markdown("냉장고 내부 사진을 업로드한 후 버튼을 눌러 추천 요리를 확인하세요.")

    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=5):
            image_input = gr.Image(type="pil", label="냉장고 이미지 업로드", height=300)
            recommend_btn = gr.Button("레시피 추천받기", size="lg")
        with gr.Column(scale=7):
            recipe_output = gr.HTML(label="🍽️ 추천 요리 결과")

            # 숨겨진 Gradio 버튼 (실제 reroll 트리거용)
            reroll_hidden_btn = gr.Button("", visible=False)

            # HTML 버튼들 (복사 + 리롤)
            gr.HTML("""
            <div style='display: flex; flex-direction: row; gap: 12px; margin-top: 12px;'>
                <button onclick="
                    const el = document.getElementById('recipe-box');
                    if (el) {
                        const range = document.createRange();
                        range.selectNodeContents(el);
                        const sel = window.getSelection();
                        sel.removeAllRanges();
                        sel.addRange(range);
                        document.execCommand('copy');
                        alert('레시피가 복사되었습니다!');
                    }
                " style='padding: 10px 20px; background-color: #4CAF50; color: white; border: none; border-radius: 6px; font-size: 15px; cursor: pointer;'>
                    📋 레시피 복사하기
                </button>

                <button onclick="
                    const buttons = document.getElementsByTagName('button');
                    for (let i = 0; i < buttons.length; i++) {
                        if (buttons[i].innerText === '' && buttons[i].style.display === 'none') {
                            buttons[i].click();
                            break;
                        }
                    }
                " style='padding: 10px 20px; background-color: #607D8B; color: white; border: none; border-radius: 6px; font-size: 15px; cursor: pointer;'>
                    🎲 다른 요리 추천받기
                </button>
            </div>
            """)

    # 이벤트 연결
    recommend_btn.click(fn=detect_and_recommend, inputs=image_input, outputs=recipe_output)
    reroll_hidden_btn.click(fn=reroll_recipe, inputs=None, outputs=recipe_output)

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()