Update similarity.py

similarity.py

@@ -45,7 +45,7 @@ def mobilenet_sim(img1, img2, img1AssetCode, img2AssetCode):
 
         sim = cosine_similarity(feat1, feat2)[0][0] 
         sim_score = (sim + 1) * 50 
-        print(f"MobileNet similarity score from {img1AssetCode} and {img2AssetCode} is {sim_score}")
+        logging.info(f"MobileNet similarity score from {img1AssetCode} and {img2AssetCode} is {sim_score}")
         return float(sim_score)
     except Exception as e:
         logging.error("Erro ao calcular similaridade com MobileNet", exc_info=True)
@@ -79,9 +79,7 @@ def ssim_sim(img1, img2):
 def load_image_url(source, assetCode, contentType=None, ffmpeg_path='ffmpeg', frame_time=1):
     Image.MAX_IMAGE_PIXELS = None
 
-    def extract_frame_from_video(video_path_or_url, time_sec):
-        print(f"[INFO] A extrair frame do vídeo: {video_path_or_url} no segundo {time_sec}")
-        
+    def extract_frame_from_video(video_path_or_url, time_sec):        
         with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.jpg', delete=False) as temp_frame:
             frame_path = temp_frame.name
 
@@ -95,50 +93,50 @@ def load_image_url(source, assetCode, contentType=None, ffmpeg_path='ffmpeg', fr
             frame_path
         ]
 
-        print(f"[DEBUG] Comando ffmpeg: {' '.join(command)}")
+        logging.info(f"[DEBUG] Comando ffmpeg: {' '.join(command)}")
 
         result = subprocess.run(command, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
 
         if result.returncode != 0:
-            print(f"[ERRO] ffmpeg falhou com código {result.returncode}")
-            print(f"[ERRO] stderr: {result.stderr.decode('utf-8')}")
+            logging.error(f"[ERRO] ffmpeg falhou com código {result.returncode}")
+            logging.error(f"[ERRO] stderr: {result.stderr.decode('utf-8')}")
             raise RuntimeError("Erro ao extrair frame com ffmpeg.")
 
         if not os.path.exists(frame_path):
-            print("[ERRO] Frame não criado. Verifica se o caminho do vídeo está correto e acessível.")
+            logging.error("[ERRO] Frame não criado. Verifica se o caminho do vídeo está correto e acessível.")
             raise ValueError("Frame não encontrado após execução do ffmpeg.")
 
         frame = cv2.imread(frame_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
         os.remove(frame_path)
 
         if frame is None:
-            print("[ERRO] Falha ao ler frame extraído com OpenCV.")
+            logging.error("[ERRO] Falha ao ler frame extraído com OpenCV.")
             raise ValueError("Erro ao carregar frame extraído.")
 
-        print(f"[SUCESSO] Frame extraído com sucesso de {video_path_or_url}")
+        logging.info(f"[SUCESSO] Frame extraído com sucesso de {video_path_or_url}")
         return frame
 
     try:
         if source.startswith('http'):
-            print(f"[INFO] Content-Type de {assetCode} é {contentType}")
+            logging.info(f"[INFO] Content-Type de {assetCode} é {contentType}")
 
             if contentType and contentType.startswith('video'):
                 return extract_frame_from_video(source, frame_time)
 
-            print(f"[INFO] A carregar imagem {assetCode} a partir de URL")
+            logging.info(f"[INFO] A carregar imagem {assetCode} a partir de URL")
             response = requests.get(source)
             img = np.asarray(bytearray(response.content), dtype=np.uint8)
             img = cv2.imdecode(img, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
             return img
 
         else:
-            print(f"[INFO] A tentar carregar base64 de {assetCode} como imagem ou vídeo.")
+            logging.info(f"[INFO] A tentar carregar base64 de {assetCode} como imagem ou vídeo.")
 
             try:
                 img_bytes = base64.b64decode(source)
 
                 if contentType and contentType.startswith('video'):
-                    print(f"[INFO] Base64 de {assetCode} identificado como vídeo")
+                    logging.info(f"[INFO] Base64 de {assetCode} identificado como vídeo")
                     with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix='.mp4', delete=False) as temp_video:
                         temp_video.write(img_bytes)
                         temp_video_path = temp_video.name
@@ -147,7 +145,7 @@ def load_image_url(source, assetCode, contentType=None, ffmpeg_path='ffmpeg', fr
                     os.remove(temp_video_path)
                     return frame
                 else:
-                    print(f"[INFO] Base64 de {assetCode} identificado como imagem")
+                    logging.info(f"[INFO] Base64 de {assetCode} identificado como imagem")
                     img = Image.open(BytesIO(img_bytes))
                     img = np.array(img)
                     img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
@@ -155,11 +153,11 @@ def load_image_url(source, assetCode, contentType=None, ffmpeg_path='ffmpeg', fr
                     
 
             except Exception as e:
-                print(f"[ERRO] Falha ao processar base64 de {assetCode}: {e}")
+                logging.info(f"[ERRO] Falha ao processar base64 de {assetCode}: {e}")
                 raise
 
     except Exception as e:
-        print(f"[ERRO] Falha ao carregar imagem para {assetCode}: {e}")
+        logging.info(f"[ERRO] Falha ao carregar imagem para {assetCode}: {e}")
         return None
 
 def check_similarity(images: List[RequestModel]):