import gradio as gr
import openai
import base64
import pandas as pd
import uuid
import io
import os

def analyze_image(image_path, api_key):
    """
    画像を読み込み、base64エンコードした上で
    指定したOpenAI API (gpt-4o-mini) に投げてCSVを取得し、
    テーブル表示用データとダウンロード用ファイルを返す
    """

    # 画像またはAPIキーが未入力の場合はメッセージを返す
    if not image_path:
        return "画像をアップロードしてください。", None
    if not api_key:
        return "API Key を入力してください。", None

    # 画像をbase64に変換
    with open(image_path, "rb") as f:
        image_data = f.read()
    image_base64 = base64.b64encode(image_data).decode("utf-8")

    # UUIDはOpenAI側に生成を指示してもよいですが、こちらで生成してもOKです。
    # ここではOpenAIに完全に任せるため、プロンプトで生成を依頼する例とします。
    # 必要に応じてこちらで生成した UUID を挿入することも可能です。
    
    # ChatGPT（gpt-4o-mini）に送るユーザープロンプト
    user_prompt = f"""
以下の画像に写っている各部位の計測値（首、肩、二の腕L、二の腕R、胸、ウエスト、ヒップ、太腿L、太腿R、ふくらはぎL、ふくらはぎR）を読み取り、
次のCSVフォーマットで出力してください。なお、CSVの1行目には列名を、2行目には画像から抽出した数値を入れてください。
左端のID列には自動生成したUUIDを記載してください。
出力には余計な説明文を加えず、CSVテキストのみとせよ。

- CSVフォーマット例:
ID,首,肩,二の腕L,二の腕R,胸,ウエスト,ヒップ,太腿L,太腿R,ふくらはぎL,ふくらはぎR
<自動生成UUID>,<首の数値>,<肩の数値>,<二の腕L>,<二の腕R>,<胸>,<ウエスト>,<ヒップ>,<太腿L>,<太腿R>,<ふくらはぎL>,<ふくらはぎR>

もし画像から読み取れない数値があれば空欄や"N/A"としてください。
"""

    try:
        # OpenAI API呼び出し
        client = openai.OpenAI(api_key=api_key)
        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o-mini",
            messages=[
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {
                            "type": "text",
                            "text": user_prompt,
                        },
                        {
                            "type": "image_url",
                            "image_url": {
                                "url": f"data:image/png;base64,{image_base64}",
                            }
                        },
                    ]
                }
            ],
            temperature=0.0
        )
    except Exception as e:
        return f"API呼び出しエラー: {str(e)}", None

    # APIの応答（CSVテキスト想定）
    csv_text = response.choices[0].message.content.strip()
    csv_text = csv_text.replace('```', '')

    # pandasでテーブルに変換を試みる
    try:
        df = pd.read_csv(io.StringIO(csv_text))
    except Exception as e:
        # CSVとしてパースできなければテキストのみ返す
        return f"CSVとして解析できませんでした。応答内容:\n{csv_text}", None

    # CSVをtemp.csvに出力する
    df.to_csv('temp.csv', index=False)

    return df, 'temp.csv'

# Gradioアプリの定義
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# 画像から数値を読み取り、CSVを生成するデモアプリ")

    api_key_input = gr.Textbox(
        label="OpenAI API Key",
        placeholder="sk-...",
        type="password",
        show_label=True
    )

    image_input = gr.Image(
        label="画像アップロード",
        type="filepath"
    )

    generate_button = gr.Button("CSV生成", variant="primary")
    download_button = gr.DownloadButton("CSVダウンロード")

    # 出力は DataFrame と File (ダウンロード用)
    output_table = gr.DataFrame(label="CSVプレビュー")

    # ボタンクリック時の動作
    generate_button.click(
        fn=analyze_image,
        inputs=[image_input, api_key_input],
        outputs=[output_table, download_button]
    )

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