import logging
from typing import List

from fastapi import FastAPI, File, UploadFile, HTTPException
from pydantic import BaseModel
import cv2
import numpy as np

# Импортируем модули
from imgproc import preprocess_image
from parser import parse_receipt_text, ParsedItem
from ocr import ocr_engine
# Импортируем новый модуль
from qr_manager import detect_and_decode_qr, fetch_data_from_api

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)

app = FastAPI(title="RMSER OCR Service (Hybrid: QR + OCR)")

class RecognitionResult(BaseModel):
    source: str # 'qr_api' или 'ocr'
    items: List[ParsedItem]
    raw_text: str = ""

@app.get("/health")
def health_check():
    return {"status": "ok"}

@app.post("/recognize", response_model=RecognitionResult)
async def recognize_receipt(image: UploadFile = File(...)):
    """
    1. Попытка найти QR-код.
    2. Если QR найден -> запрос к API -> возврат идеальных данных.
    3. Если QR не найден -> Preprocessing -> OCR -> Regex Parsing.
    """
    logger.info(f"Received file: {image.filename}, content_type: {image.content_type}")

    if not image.content_type.startswith("image/"):
        raise HTTPException(status_code=400, detail="File must be an image")

    try:
        # Читаем байты
        content = await image.read()
        
        # Конвертируем в numpy для работы (нужен и для QR, и для OCR)
        nparr = np.frombuffer(content, np.uint8)
        # Оригинальное изображение (цветное/серое)
        original_cv_image = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)

        if original_cv_image is None:
             raise HTTPException(status_code=400, detail="Invalid image data")

        # --- ЭТАП 1: QR Code Strategy ---
        logger.info("Attempting QR code detection...")
        qr_raw = detect_and_decode_qr(original_cv_image)
        
        if qr_raw:
            logger.info("QR found! Fetching data from API...")
            api_items = fetch_data_from_api(qr_raw)
            
            if api_items:
                logger.info(f"Successfully retrieved {len(api_items)} items via API.")
                return RecognitionResult(
                    source="qr_api",
                    items=api_items,
                    raw_text=f"QR Content: {qr_raw}"
                )
            else:
                logger.warning("QR found but API failed to return items. Falling back to OCR.")
        else:
            logger.info("QR code not found. Falling back to OCR.")

        # --- ЭТАП 2: OCR Strategy (Fallback) ---
        
        # 1. Image Processing (получаем бинарное изображение)
        # Передаем исходные байты, так как функция внутри декодирует их заново
        # (можно оптимизировать, но оставим совместимость с текущим кодом)
        processed_img = preprocess_image(content)
        
        # 2. OCR
        full_text = ocr_engine.recognize(processed_img)
        
        # 3. Parsing
        ocr_items = parse_receipt_text(full_text)
        
        return RecognitionResult(
            source="ocr",
            items=ocr_items,
            raw_text=full_text
        )

    except Exception as e:
        logger.error(f"Error processing request: {e}", exc_info=True)
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=5000)