# LLM_package.py の修正
from google import genai

import json
import os
from PIL import Image
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()


class GeminiInference:
    """
    Gemini API 呼び出しを扱うクラス。
    """
    def __init__(self, api_key_source=os.getenv('GEMINI_API_KEY')):
        self.api_key_source = api_key_source

    def get_response(self, file_path, prompt):
        """
        画像ファイルに対して Geminin API 呼び出しを行い、レスポンステキストを返す。
        """
        client = genai.Client(api_key=self.api_key_source)
        my_file = client.files.upload(file=file_path)
        response = client.models.generate_content(
            model="gemini-2.5-flash",
            contents=[my_file, prompt],
        )
        return response.text
    def get_response_text(self,prompt):
        client = genai.Client(api_key=self.api_key_source)
        response = client.models.generate_content(
            model="gemini-2.5-flash",
            contents=[prompt],
        )
        text = response.text
        return text
    def parse(self, text):
        json_str = text
        if '```json' in text:
            json_str = text[text.find('```json') + len('```json'):]

        json_str = json_str.strip('` \n')
        return json_str
    def parse_response(self, text):
        """
        レスポンス JSON をパース。'label' と 'box_2d'([0-1000]正規化) を取り出し、[0,1]正規化に変換して返すリスト。
        """
        print("GeminiInference.parse_response:", text)
        if not text:
            return {'state': 'empty'}
        json_str = text
        if '```json' in text:
            json_str = text[text.find('```json') + len('```json'):]
        json_str = json_str.strip('` \n')
        try:
            data = json.loads(json_str)
        except Exception as e:
            print("JSON パースエラー:", e)
            return []
        if isinstance(data, dict):
            data = [data]
        parsed = []
        for obj in data:
            if 'box_2d' in obj and 'label' in obj:
                coords = obj['box_2d']
                # box_2dの各要素が0-1000の範囲であることを確認し、0-1の範囲に正規化
                # ただし、Geminiの出力がすでに0-1で返される可能性も考慮し、
                # 値が1を超える場合は1000で割り、1を超えない場合はそのまま使用
                norm = []
                for c in coords:
                    if c > 1.0001: # 1をわずかに超える値であれば1000スケールと判断
                        norm.append(c / 1000.0)
                    else: # 1以下の値であればすでに0-1スケールと判断
                        norm.append(c)
                parsed.append({'label': obj['label'], 'box_2d': norm})
        return parsed
class ObjectDetector:
    def __init__(self, API_KEY=os.getenv('GEMINI_API_KEY')): # API_KEYをapi_keyに変更し、デフォルト値を設定
        self.model  = GeminiInference(API_KEY) # ここもapi_keyを使用
        self.prompt_objects=None
        self.text=None
        self.scene=None
        
    def detect_objects(self, image_path):
        self.prompt= f"""
    Detect all {self.prompt_objects} in the image. The box_2d should be [ymin, xmin, ymax, xmax] normalized to 0-1000.
    Please provide the response as a JSON array of objects, where each object has a 'label' and 'box_2d' field.
    Example:
    [
        {{"label": "face", "box_2d": [100, 200, 300, 400]}},
        {{"label": "license_plate", "box_2d": [500, 600, 700, 800]}}
    ]
    """
        print(self.prompt)
        detected_objects_norm_0_1= self.model.parse_response(self.model.get_response(image_path, self.prompt))
        return detected_objects_norm_0_1
    """
    Detects the danger level of the image.
    """
    def detect_auto(self, image_path):
        analysis_prompt = f"""
            画像の個人情報漏洩リスクを分析し、厳密にJSON形式で返答してください。なおこの時、資料があれば、資料を参考にしてください。またこの際にその写真のシーンの情報もあれば参考にして動的に
            消去するオブジェクトを変化させてください：
                {{
                    "risk_level":0~100,
                    "risk_reason": "リスクの具体的理由",
                    "objects_to_remove": ["消去すべきオブジェクトリスト(英語で、例: 'face', 'license_plate')"]
                }}
                ＜写真を撮ったシーンの情報＞{self.scene if self.scene else "なし"}
                <資料>
                {self.text if self.text else "なし"}
                </資料>
                """
        
        response = self.model.parse(self.model.get_response(image_path, analysis_prompt))
        print(f"Response: {response}")
        return json.loads(response)
    def detect_danger_level(self, image_path):
        analysis_prompt = f"""
            画像の個人情報漏洩リスクを分析し、厳密にJSON形式で返答してください。なおこの時、資料があれば、資料を参考にしてください：
                {{
                    "risk_level": 0~100,
                }}
                <資料>
                {self.text if self.text else "なし"}
                </資料>
                """
        response_text = self.model.get_response(image_path, analysis_prompt)
        response_json_str = self.model.parse(response_text)

        print(f"Response from API (raw): {response_json_str}")
        try:
            # JSON文字列をPythonの辞書にパースする
            response_data = json.loads(response_json_str)
            # 辞書から 'risk_level' を取得し、整数に変換する
            risk_level = int(response_data.get('risk_level', 0))
        except (json.JSONDecodeError, ValueError, TypeError, AttributeError) as e:
            print(f"Failed to parse risk_level from response. Error: {e}")
            print(f"Response content: {response_json_str}")
            risk_level = 0 # パース失敗時はデフォルト値0を返す
        return risk_level