app.py

import gradio as gr
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from groq import Groq
from linebot import LineBotApi
from linebot.models import TextSendMessage
import base64
import io
import csv
import pandas as pd
from docx import Document
import tempfile
import os
from datetime import datetime

# Line Bot 配置
LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN = '3eAF/FtRlpUFGvYt4FPi2BlsysXgXWuqAXwPkd9dv5j9aS96M1u1IXNHwWojen0Lcf3NB2S/UdDvhpTLykvTrkb+mtbDQgRZpElqt/WNjT/z+86QeaEyyhExX6I8GhOEwSPdk5AICDZO1+GTfygC5gdB04t89/1O/w1cDnyilFU='

def preview_image(image, flip_horizontal=False):
    """預覽圖片，顯示翻轉效果"""
    if image is None:
        return None

    # 直接顯示原圖，不進行任何翻轉
    # 因為攝像頭拍照後的圖片已經是正確方向
    if flip_horizontal:
        # 只有用戶勾選時才翻轉
        return image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
    else:
        # 預設顯示原圖（正確方向）
        return image

def encode_image(image):
    """將 PIL Image 轉換為 base64 編碼"""
    buffered = io.BytesIO()
    image.save(buffered, format="JPEG")
    return base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode("utf-8")

def send_line_message(user_id, message):
    """
    發送訊息到指定的 LINE 用戶
    
    :param user_id: LINE 用戶 ID
    :param message: 要發送的文字訊息
    :return: 發送狀態 (True/False) 和訊息
    """
    try:
        # 檢查 user_id 是否為空
        if not user_id or not user_id.strip():
            return False, "LINE User ID 不能為空"
        
        # 初始化 LineBotApi
        line_bot_api = LineBotApi(LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN)

        # 創建文字訊息
        text_message = TextSendMessage(text=message)

        # 發送訊息
        line_bot_api.push_message(user_id, text_message)

        return True, f"訊息已成功發送至 {user_id}"
    except Exception as e:
        return False, f"發送訊息時發生錯誤: {str(e)}"

def process_ocr_with_linebot(image, api_key, prompt, flip_horizontal, line_user_id, send_to_line):
    """使用 Groq API 進行 OCR 文字辨識並可選擇性發送到 Line Bot"""
    if image is None:
        return "請先拍照或上傳圖片", None, None, "未處理任何圖片"

    if not api_key.strip():
        return "請輸入有效的 Groq API Key", None, None, "API Key 為空"

    if not prompt.strip():
        prompt = "請幫我辨識拍照的文字和內容進行OCR辨識"

    try:
        # 只有在用戶明確要求時才翻轉圖片
        processed_image = image
        if flip_horizontal:
            processed_image = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
            print("已手動翻轉圖片")
        else:
            print("使用原始圖片方向")

        # 將圖片轉換為 base64
        base64_image = encode_image(processed_image)
        image_content = {
            "type": "image_url",
            "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"}
        }

        # 初始化 Groq 客戶端
        client = Groq(api_key=api_key)

        # 發送 API 請求
        completion = client.chat.completions.create(
            model="meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct",
            messages=[{
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "text", "text": prompt},
                    image_content
                ]
            }],
            temperature=1,
            max_completion_tokens=512,
            top_p=1,
            stream=False,
            stop=None,
        )

        # 獲取辨識結果
        content = completion.choices[0].message.content

        # 生成輸出檔案
        csv_file = create_csv_output(content)
        docx_file = create_docx_output(content)

        # Line Bot 發送狀態
        line_status = "未發送到 Line Bot"
        
        # 如果勾選發送到 Line Bot
        if send_to_line:
            # 格式化訊息
            formatted_message = f"""📸 OCR 辨識結果
時間: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}

辨識內容:
{content}

---
此訊息由 OCR 系統自動發送"""
            
            success, message = send_line_message(line_user_id, formatted_message)
            if success:
                line_status = f"✅ {message}"
            else:
                line_status = f"❌ {message}"

        return content, csv_file, docx_file, line_status

    except Exception as e:
        error_msg = f"OCR 辨識發生錯誤: {str(e)}"
        return error_msg, None, None, f"❌ 處理失敗: {str(e)}"

def create_csv_output(content):
    """創建 CSV 輸出檔案"""
    try:
        # 創建臨時檔案
        temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w', delete=False, suffix='.csv', encoding='utf-8-sig')

        # 將辨識結果寫入 CSV
        writer = csv.writer(temp_file)
        writer.writerow(['時間戳記', 'OCR辨識結果'])
        writer.writerow([datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), content])

        # 如果內容包含多行，每行作為一個記錄
        lines = content.split('\n')
        if len(lines) > 1:
            writer.writerow([])  # 空行分隔
            writer.writerow(['行號', '內容'])
            for i, line in enumerate(lines, 1):
                if line.strip():
                    writer.writerow([i, line.strip()])

        temp_file.close()
        return temp_file.name

    except Exception as e:
        print(f"創建 CSV 檔案時發生錯誤: {e}")
        return None

def create_docx_output(content):
    """創建 DOCX 輸出檔案"""
    try:
        # 創建臨時檔案
        temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.docx')
        temp_file.close()

        # 創建 Word 文件
        doc = Document()
        doc.add_heading('OCR 辨識結果', 0)

        # 添加時間戳記
        doc.add_heading('辨識時間', level=1)
        doc.add_paragraph(datetime.now().strftime('%Y年%m月%d日 %H:%M:%S'))

        # 添加辨識內容
        doc.add_heading('辨識內容', level=1)
        doc.add_paragraph(content)

        # 如果內容包含多行，分段顯示
        lines = content.split('\n')
        if len(lines) > 3:
            doc.add_heading('分行內容', level=1)
            for i, line in enumerate(lines, 1):
                if line.strip():
                    doc.add_paragraph(f"{i}. {line.strip()}")

        doc.save(temp_file.name)
        return temp_file.name

    except Exception as e:
        print(f"創建 DOCX 檔案時發生錯誤: {e}")
        return None

def clear_inputs():
    """清除輸入內容"""
    return None, "", "", "", False, "已清除所有輸入"

# 創建 Gradio 介面
with gr.Blocks(title="OCR + Line Bot 整合系統", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
    gr.Markdown("# 📸 OCR 文字辨識 + Line Bot 整合系統")
    gr.Markdown("使用攝像頭拍照或上傳圖片，透過 AI 進行文字辨識，並可選擇性發送結果到 Line Bot")

    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=1):
            # 輸入區域
            gr.Markdown("### 📝 輸入設定")

            # 圖片輸入
            image_input = gr.Image(
                sources=['webcam', 'upload'],
                type='pil',
                label="拍照或上傳圖片"
            )

            # API Key 輸入
            api_key_input = gr.Textbox(
                label="Groq API Key",
                placeholder="請輸入您的 Groq API Key",
                type="password",
                value=""
            )

            # 提示詞輸入
            prompt_input = gr.Textbox(
                label="辨識提示詞",
                placeholder="輸入您想要的辨識提示...",
                value="請幫我辨識拍照的文字和內容進行OCR辨識，請盡可能詳細和準確地提取所有可見的文字內容。",
                lines=3
            )

            # Line Bot 設定區域
            gr.Markdown("### 📱 Line Bot 設定")
            
            line_user_id_input = gr.Textbox(
                label="LINE User ID",
                placeholder="請輸入要發送訊息的 LINE User ID",
                value="U377f923cd08097b0a01116f8e942650b",
                info="填入您想要發送 OCR 結果的 Line 用戶 ID"
            )
            
            send_to_line_checkbox = gr.Checkbox(
                label="📤 發送結果到 Line Bot",
                value=False,
                info="勾選此選項將會把 OCR 辨識結果發送到指定的 Line 用戶"
            )

            # 鏡像修正選項
            flip_checkbox = gr.Checkbox(
                label="🔄 手動翻轉圖片（如果文字方向不對才勾選）",
                value=False,
                info="通常攝像頭拍照後圖片方向是正確的，只在文字顛倒時才勾選此選項"
            )

            # 圖片預覽
            preview_image_output = gr.Image(
                label="圖片預覽（將要辨識的圖片）",
                type='pil',
                interactive=False
            )

            # 操作按鈕
            with gr.Row():
                process_btn = gr.Button("🔍 開始辨識", variant="primary")
                clear_btn = gr.Button("🗑️ 清除", variant="secondary")

        with gr.Column(scale=1):
            # 輸出區域
            gr.Markdown("### 📊 辨識結果")

            # 文字結果輸出
            text_output = gr.Textbox(
                label="辨識結果",
                placeholder="辨識結果將顯示在這裡...",
                lines=10,
                max_lines=15
            )

            # Line Bot 發送狀態
            line_status_output = gr.Textbox(
                label="Line Bot 發送狀態",
                placeholder="Line Bot 發送狀態將顯示在這裡...",
                lines=2,
                interactive=False
            )

            # 檔案下載
            gr.Markdown("### 📁 下載檔案")
            with gr.Row():
                csv_download = gr.File(
                    label="下載 CSV 檔案",
                    visible=True
                )
                docx_download = gr.File(
                    label="下載 DOCX 檔案",
                    visible=True
                )

    # 使用說明
    with gr.Accordion("📖 使用說明", open=False):
        gr.Markdown("""
        ### 使用步驟：
        1. **獲取 API Key**：前往 [Groq官網](https://groq.com) 註冊並取得 API Key
        2. **設定 Line Bot**：如需發送結果到 Line，請確認 Line User ID 正確
        3. **拍照或上傳**：使用攝像頭拍照或上傳包含文字的圖片
        4. **檢查方向**：查看圖片預覽中的文字方向是否正確
        5. **必要時翻轉**：只有當文字看起來是顛倒的時候才勾選「手動翻轉圖片」
        6. **輸入設定**：
           - 在上方欄位輸入您的 Groq API Key
           - 確認 LINE User ID（如需發送到 Line）
           - 勾選「發送結果到 Line Bot」（如需要）
        7. **自訂提示詞**：可選擇性修改辨識提示詞以獲得更好的結果
        8. **開始辨識**：點擊「開始辨識」按鈕
        9. **查看結果**：
           - 辨識結果會顯示在文字區域
           - Line Bot 發送狀態會顯示在狀態欄
           - 可下載 CSV 和 DOCX 格式的結果檔案

        ### 支援功能：
        - 📷 即時攝像頭拍照
        - 🔄 攝像頭鏡像修正（解決左右相反問題）
        - 📤 圖片檔案上傳
        - 🤖 AI 文字辨識
        - 📱 Line Bot 整合（自動發送辨識結果）
        - 📄 CSV 格式輸出
        - 📝 Word 文檔輸出
        - 🔧 自訂提示詞

        ### Line Bot 設定說明：
        - **LINE User ID**: 可透過 Line Bot 取得用戶的 User ID
        - **發送格式**: 系統會自動格式化辨識結果並加上時間戳記
        - **發送狀態**: 會即時顯示發送成功或失敗的狀態
        """)

    # 事件綁定
    process_btn.click(
        fn=process_ocr_with_linebot,
        inputs=[
            image_input, 
            api_key_input, 
            prompt_input, 
            flip_checkbox, 
            line_user_id_input, 
            send_to_line_checkbox
        ],
        outputs=[text_output, csv_download, docx_download, line_status_output]
    )

    clear_btn.click(
        fn=clear_inputs,
        outputs=[
            image_input, 
            text_output, 
            api_key_input, 
            prompt_input, 
            send_to_line_checkbox, 
            line_status_output
        ]
    )

    # 圖片預覽更新事件
    image_input.change(
        fn=preview_image,
        inputs=[image_input, flip_checkbox],
        outputs=preview_image_output
    )

    flip_checkbox.change(
        fn=preview_image,
        inputs=[image_input, flip_checkbox],
        outputs=preview_image_output
    )

# 啟動應用程式
if __name__ == "__main__":
    demo.launch(
        share=True,
        server_name="0.0.0.0",
        server_port=None,  # 讓 Gradio 自動尋找可用端口
        show_error=True
    )