"""
Modèles de données pour l'application Detection
Créé par Marino ATOHOUN - FireWatch AI Project
"""
from django.db import models
from django.utils import timezone
import uuid
import os


def upload_to_images(instance, filename):
    """Fonction pour définir le chemin d'upload des images"""
    ext = filename.split('.')[-1]
    filename = f"{uuid.uuid4()}.{ext}"
    return os.path.join('uploads/images/', filename)


def upload_to_videos(instance, filename):
    """Fonction pour définir le chemin d'upload des vidéos"""
    ext = filename.split('.')[-1]
    filename = f"{uuid.uuid4()}.{ext}"
    return os.path.join('uploads/videos/', filename)


def upload_to_results(instance, filename):
    """Fonction pour définir le chemin d'upload des résultats"""
    ext = filename.split('.')[-1]
    filename = f"result_{uuid.uuid4()}.{ext}"
    return os.path.join('results/', filename)


class Contact(models.Model):
    """
    Modèle pour stocker les messages de contact
    Par Marino ATOHOUN
    """
    name = models.CharField(max_length=100, verbose_name="Nom")
    email = models.EmailField(verbose_name="Email")
    message = models.TextField(verbose_name="Message")
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True, verbose_name="Date de création")
    is_read = models.BooleanField(default=False, verbose_name="Lu")

    class Meta:
        verbose_name = "Contact"
        verbose_name_plural = "Contacts"
        ordering = ['-created_at']

    def __str__(self):
        return f"Message de {self.name} ({self.email}) - {self.created_at.strftime('%d/%m/%Y %H:%M')}"


class DetectionSession(models.Model):
    """
    Modèle pour stocker les sessions de détection
    Par Marino ATOHOUN
    """
    DETECTION_TYPES = [
        ('image', 'Image'),
        ('video', 'Vidéo'),
        ('camera', 'Caméra'),
    ]

    session_id = models.UUIDField(default=uuid.uuid4, editable=False, unique=True)
    detection_type = models.CharField(max_length=10, choices=DETECTION_TYPES, verbose_name="Type de détection")
    original_file = models.FileField(upload_to=upload_to_images, null=True, blank=True, verbose_name="Fichier original")
    result_file = models.FileField(upload_to=upload_to_results, null=True, blank=True, verbose_name="Fichier résultat")
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True, verbose_name="Date de création")
    processing_time = models.FloatField(null=True, blank=True, verbose_name="Temps de traitement (secondes)")
    is_processed = models.BooleanField(default=False, verbose_name="Traité")

    class Meta:
        verbose_name = "Session de détection"
        verbose_name_plural = "Sessions de détection"
        ordering = ['-created_at']

    def __str__(self):
        return f"Session {self.session_id} - {self.get_detection_type_display()} - {self.created_at.strftime('%d/%m/%Y %H:%M')}"


class Detection(models.Model):
    """
    Modèle pour stocker les résultats de détection individuels
    Par Marino ATOHOUN
    """
    DETECTION_CLASSES = [
        ('fire', 'Incendie'),
        ('smoke', 'Fumée'),
        ('person', 'Personne'),
        ('intrusion', 'Intrusion'),
        ('vehicle', 'Véhicule'),
        ('other', 'Autre'),
    ]

    session = models.ForeignKey(DetectionSession, on_delete=models.CASCADE, related_name='detections')
    class_name = models.CharField(max_length=20, choices=DETECTION_CLASSES, verbose_name="Classe détectée")
    confidence = models.FloatField(verbose_name="Confiance")
    bbox_x = models.FloatField(verbose_name="Boîte englobante X")
    bbox_y = models.FloatField(verbose_name="Boîte englobante Y")
    bbox_width = models.FloatField(verbose_name="Largeur boîte englobante")
    bbox_height = models.FloatField(verbose_name="Hauteur boîte englobante")
    frame_number = models.IntegerField(default=0, verbose_name="Numéro de frame (pour vidéo)")
    timestamp = models.FloatField(null=True, blank=True, verbose_name="Timestamp (pour vidéo)")

    class Meta:
        verbose_name = "Détection"
        verbose_name_plural = "Détections"
        ordering = ['-session__created_at', 'frame_number']

    def __str__(self):
        return f"{self.get_class_name_display()} - {self.confidence:.2%} - Session {self.session.session_id}"

    @property
    def bbox_dict(self):
        """Retourne la bounding box sous forme de dictionnaire"""
        return {
            'x': self.bbox_x,
            'y': self.bbox_y,
            'width': self.bbox_width,
            'height': self.bbox_height
        }


class AIModelStatus(models.Model):
    """
    Modèle pour suivre le statut des modèles IA
    Par Marino ATOHOUN
    """
    MODEL_TYPES = [
        ('fire', 'Modèle Incendie'),
        ('intrusion', 'Modèle Intrusion'),
    ]

    model_type = models.CharField(max_length=20, choices=MODEL_TYPES, unique=True, verbose_name="Type de modèle")
    model_path = models.CharField(max_length=500, verbose_name="Chemin du modèle")
    is_loaded = models.BooleanField(default=False, verbose_name="Modèle chargé")
    last_loaded = models.DateTimeField(null=True, blank=True, verbose_name="Dernière fois chargé")
    model_version = models.CharField(max_length=50, null=True, blank=True, verbose_name="Version du modèle")
    accuracy = models.FloatField(null=True, blank=True, verbose_name="Précision du modèle")
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True, verbose_name="Date de création")
    updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True, verbose_name="Date de mise à jour")

    class Meta:
        verbose_name = "Statut du modèle IA"
        verbose_name_plural = "Statuts des modèles IA"

    def __str__(self):
        status = "Chargé" if self.is_loaded else "Non chargé"
        return f"{self.get_model_type_display()} - {status}"