import os
import cv2
import gradio as gr
import numpy as np
from PIL import Image
from insightface.app import FaceAnalysis
from insightface.model_zoo import get_model
from huggingface_hub import hf_hub_download
import tempfile

# --- 1. تجهيز الموديلات (طريقة hf_hub الرسمية) ---
print("--- جاري التحقق من الموديلات ---")

try:
    # تحميل موديل التبديل (inswapper_128)
    model_path = hf_hub_download(
        repo_id="ezioruan/inswapper_128.onnx",
        filename="inswapper_128.onnx",
        local_dir=os.path.expanduser("~/.insightface/models"),
        local_dir_use_symlinks=False
    )
except Exception as e:
    print(f"❌ خطأ في تحميل الموديل: {e}")
    model_path = None

# تهيئة محرك تحليل الوجوه - تم تقليل det_size لتسريع الـ CPU
print("--- تهيئة FaceAnalysis (Optimization: 320x320) ---")
face_app = FaceAnalysis(name='buffalo_l', providers=['CPUExecutionProvider'])
face_app.prepare(ctx_id=0, det_size=(320, 320))

# تحميل المبدل مع التحقق من المسار
swapper = None
if model_path and os.path.exists(model_path):
    try:
        swapper = get_model(model_path, download=False)
        print("✅ تم تحميل Swapper بنجاح")
    except Exception as e:
        print(f"❌ فشل تحميل Swapper: {e}")

# --- 2. منطق المعالجة الأساسي ---

def process_video(source_img, target_video, progress=gr.Progress()):
    if swapper is None:
        return None, "❌ عذراً، موديل التبديل غير جاهز حالياً."
    
    if source_img is None or target_video is None:
        return None, "⚠️ يرجى رفع الصورة والفيديو أولاً."

    # تحويل الصورة المصدر واستخراج الوجه الأول
    face_img = cv2.cvtColor(np.array(source_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    source_faces = face_app.get(face_img)
    
    if len(source_faces) == 0:
        return None, "❌ لم يتم العثور على وجه واضح في صورتك."
    
    # نأخذ أول وجه تم العثور عليه
    source_face = source_faces[0]

    # إعداد الفيديو
    cap = cv2.VideoCapture(target_video)
    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
    width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

    # ملف مؤقت للنتيجة
    output_path = tempfile.mktemp(suffix='.mp4')
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') 
    out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, fps, (width, height))

    frame_count = 0
    try:
        while cap.isOpened():
            ret, frame = cap.read()
            if not ret:
                break
            
            # تحليل الوجوه في الفريم (تبديل أول وجه يظهر فقط لتسريع العملية)
            target_faces = face_app.get(frame)
            if target_faces:
                # نبدل أول وجه فقط المكتشف في الفيديو لتقليل زمن المعالجة على CPU
                frame = swapper.get(frame, target_faces[0], source_face, paste_back=True)
            
            out.write(frame)
            frame_count += 1
            
            if frame_count % 5 == 0:
                percent = int((frame_count / total_frames) * 100)
                progress(frame_count / total_frames, desc=f"🎬 جاري المعالجة: {percent}%")

    except Exception as e:
        return None, f"🔥 خطأ تقني: {str(e)}"
    finally:
        cap.release()
        out.release()
    
    return output_path, "✅ اكتملت المعالجة! لاحظ أن الجودة مرتبطة بدقة الكشف (320px)."

# --- 3. واجهة المستخدم الرسومية ---
css = """
.upload-box { border: 2px dashed #4f46e5; border-radius: 15px; padding: 15px; background: #f9fafb; }
#mix-btn { background: linear-gradient(90deg, #4f46e5, #7c3aed); color: white; border-radius: 10px; font-weight: bold; }
.warning-text { color: #ef4444; font-weight: bold; text-align: center; }
"""

with gr.Blocks(css=css, theme=gr.themes.Soft(primary_hue="indigo")) as demo:
    gr.HTML("""
        <div style="text-align: center; padding: 10px;">
            <h1 style="color: #4f46e5; margin-bottom: 5px;">🎭 AI Face Mix Pro</h1>
            <p style="color: #666;">أداة تبديل الوجوه المتقدمة (نسخة CPU المحسنة)</p>
        </div>
    """)
    
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            with gr.Group(elem_classes="upload-box"):
                source_image = gr.Image(label="📸 ارفع صورتك الشخصية", type="pil")
                target_vid = gr.Video(label="🎬 ارفع فيديو المشهد")
            
            gr.Markdown("⚠️ **تنبيه:** بما أنك تستخدم النسخة المجانية، المعالجة قد تستغرق وقتاً طويلاً حسب طول الفيديو.", elem_classes="warning-text")
            mix_btn = gr.Button("🚀 ابدأ الخلط الآن", elem_id="mix-btn")
        
        with gr.Column():
            output_vid = gr.Video(label="✨ النتيجة النهائية")
            status = gr.Textbox(label="📡 حالة النظام", interactive=False)

    mix_btn.click(
        fn=process_video,
        inputs=[source_image, target_vid],
        outputs=[output_vid, status]
    )

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