import cv2
import numpy as np
from moviepy.editor import VideoFileClip
from huggingface_hub import hf_hub_download

# 1. 그레이스케일 변환
def grayscale(frame):
    """
    그레이스케일 변환 함수.
    입력된 BGR 이미지를 그레이스케일로 변환한 후 다시 BGR로 변환하여 차원을 유지합니다.
    """
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    return cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)  # 2차원을 3차원으로 변환

# 2. 네거티브 이미지 변환
def negative(frame):
    """
    네거티브 변환 함수.
    입력된 BGR 이미지를 네거티브 이미지로 변환합니다 (색상 반전).
    """
    return cv2.bitwise_not(frame)

# 3. 안정된 밝기 조절
def adjust_brightness(frame, value):
    """
    밝기 조절 함수.
    입력된 BGR 이미지에서 HSV로 변환 후, 밝기 채널(v)에 value 값을 더해 밝기를 조절합니다.
    value 값은 음수면 어둡게, 양수면 밝게 조절합니다.
    """
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)  # BGR -> HSV로 변환
    h, s, v = cv2.split(hsv)  # HSV로 분리
    
    # v 채널에 밝기 조정 값 추가, 0~255 사이로 클리핑하여 안전하게 조절
    v = np.clip(v.astype(np.int16) + value, 0, 255).astype(np.uint8)

    # 다시 합쳐서 HSV -> BGR로 변환
    final_hsv = cv2.merge((h, s, v))
    return cv2.cvtColor(final_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)

# 4. 안정된 대비 조절
def adjust_contrast(frame, alpha):
    """
    대비 조절 함수.
    입력된 BGR 이미지에서 alpha 값을 곱하여 대비를 조절합니다.
    alpha 값이 클수록 이미지의 대비가 강해집니다 (1.0~3.0 정도가 적절).
    """
    adjusted = cv2.convertScaleAbs(frame, alpha=alpha, beta=0)
    
    # 대비 조정 후 값이 0~255 범위를 유지하는지 확인 (이미 convertScaleAbs가 처리하지만 안정성 추가)
    return np.clip(adjusted, 0, 255)

# 5. 블러링
def blur_image(frame, kernel_size=5):
    """
    가우시안 블러링 함수.
    입력된 BGR 이미지를 커널 크기만큼 흐리게 만듭니다.
    kernel_size 값은 반드시 홀수여야 하며, 커널 크기가 클수록 더 흐려집니다.
    """
    blurred = cv2.GaussianBlur(frame, (kernel_size, kernel_size), 0)
    return blurred  # BGR 차원 유지 (추가 변환 불필요)

# 6. 엣지 검출
def edge_detection(frame):
    """
    엣지 검출 함수.
    입력된 BGR 이미지에서 그레이스케일로 변환한 후 Sobel 연산을 통해 엣지를 검출합니다.
    이후, 2차원으로 변환된 엣지 이미지를 다시 BGR 3차원으로 변환하여 반환합니다.
    """
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    sobelx = cv2.Sobel(gray_frame, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
    sobely = cv2.Sobel(gray_frame, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
    edges = cv2.magnitude(sobelx, sobely)
    edges = np.uint8(edges)  # 2차원 이미지로 변환
    return cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2BGR)  # 다시 3차원 BGR로 변환

# 필터를 선택해서 적용하는 함수
    """
    필터 적용 함수.
    입력된 이미지에 선택한 필터 (그레이스케일, 네거티브, 밝기 조절, 대비 조절, 블러링, 엣지 검출)를 적용합니다.
    
    사용 가능한 필터:
    - grayscale: 그레이스케일 변환
    - negative: 네거티브 변환
    - brightness: 밝기 조절 (기본값: 50)
    - contrast: 대비 조절 (기본값: alpha=1.5, 1.0~3.0 범위 사용 권장)
    - blur: 블러링 (기본 커널 크기: 5, 홀수만 사용 가능)
    - edge: 엣지 검출
    """
def apply_filter(frame, filter_name, **kwargs):
    if filter_name == 'grayscale':
        return grayscale(frame)
    elif filter_name == 'negative':
        return negative(frame)
    elif filter_name == 'brightness':
        return adjust_brightness(frame, kwargs.get('value', 50))  # 기본 밝기 조절 값
    elif filter_name == 'contrast':
        return adjust_contrast(frame, kwargs.get('alpha', 1.5))  # 기본 대비 값 1.0~3.0 정도가 적절
    elif filter_name == 'blur':
        return blur_image(frame, kwargs.get('kernel_size', 5))  # 기본 커널 크기
    elif filter_name == 'edge':
        return edge_detection(frame)
    else:
        return frame  # 필터를 선택하지 않으면 원본을 반환

# MoviePy로 원본과 변환된 영상 소리 포함해서 저장하고 재생 (프리뷰 크기와 저장 크기 분리)
def process_and_play_with_audio(input_video, output_video, filter_name, **kwargs):
    """
    선택한 필터를 적용하여 원본과 변환된 영상을 나란히 배치하고, 소리와 함께 재생 및 저장합니다.
    
    프리뷰에서는 원본의 50% 크기로 보여주며, 최종 저장된 파일은 원본 크기 그대로 저장됩니다.
    """
    # 원본 비디오 불러오기 (소리 포함)
    clip = VideoFileClip(input_video)

    # 프레임을 MoviePy에서 처리하는 방식으로 변환
    def make_frame(img):
        # 선택한 필터를 적용
        filtered_img = apply_filter(img, filter_name, **kwargs)

        # 원본과 변환된 프레임을 나란히 배치
        combined_frame = np.hstack((img, filtered_img))

        return combined_frame

    # 변환된 프레임으로 새로운 영상 클립 생성
    new_clip = clip.fl_image(make_frame)

    # 프리뷰할 때는 크기 조정 (0.5 = 원본의 50% 크기로 재생)
    preview_clip = new_clip.resize(0.5)

    # 소리를 포함해 새로운 영상으로 저장 (원본 크기로 저장)
    new_clip.write_videofile(output_video, codec='libx264', audio=True)

    # 프리뷰 때만 축소된 크기로 재생
    preview_clip.preview()

# 비디오 처리 및 실행
repo_id = 'Nagase-Kotono/CheckAppVersion'  # Hugging Face에서 네 리포지토리 ID
file_name = 'DECO_27_ネバーランド_feat_初音ミク.mp4'  # 다운로드할 파일 이름

# Hugging Face에서 파일 다운로드
input_video = hf_hub_download(repo_id=repo_id, filename=file_name)

# 변환된 영상 파일을 저장할 경로
output_video = 'output_video_with_audio.mp4'

# 변환된 영상 저장 + 소리 포함하여 재생 (필터 적용)
process_and_play_with_audio(input_video, output_video, filter_name='edge')  # 필터 선택