#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Тест Alibaba Cloud DashScope qwen-vl-ocr на чертеже.

Использование:
    python test_qwen_ocr.py <png_file>
"""

import os
import sys
import base64
import json
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

# Загрузить ключ из .env (рядом со скриптом)
env_path = Path(__file__).parent / ".env"
API_KEY = None
if env_path.exists():
    for line in env_path.read_text().splitlines():
        if line.startswith("DASHSCOPE_API_KEY="):
            API_KEY = line.split("=", 1)[1].strip()
            os.environ["DASHSCOPE_API_KEY"] = API_KEY
            break

if not API_KEY:
    API_KEY = os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY")
BASE_URL = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
MODEL = "qwen-vl-ocr"


def encode_image(image_path: Path) -> str:
    with open(image_path, "rb") as f:
        return base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")


def test_ocr(image_path: Path):
    client = OpenAI(api_key=API_KEY, base_url=BASE_URL)
    
    b64 = encode_image(image_path)
    data_url = f"data:image/png;base64,{b64}"
    
    print(f"Отправляем {image_path.name} в qwen-vl-ocr...")
    print(f"Размер файла: {image_path.stat().st_size / 1024 / 1024:.1f} MB")
    
    response = client.chat.completions.create(
        model=MODEL,
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "text",
                        "text": (
                            "Распознай все текстовые элементы на этом чертеже. "
                            "Для каждого текста укажи:\n"
                            "- сам текст\n"
                            "- координаты bbox (x1,y1,x2,y2)\n"
                            "- confidence (если доступен)\n"
                            "Ответь в формате JSON-массива."
                        ),
                    },
                    {"type": "image_url", "image_url": {"url": data_url}},
                ],
            }
        ],
        temperature=0.1,
        max_tokens=2048,
    )
    
    raw = response.choices[0].message.content
    print("\n=== ОТВЕТ МОДЕЛИ ===")
    print(raw[:2000])
    print("=" * 50)
    
    # Сохранить результат
    out_path = image_path.parent / f"qwen_ocr_result_{image_path.stem}.json"
    with open(out_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(raw)
    print(f"\n[OK] Сохранено: {out_path}")


def describe_image(image_path: Path):
    """Просто описание того, что модель видит на чертеже."""
    client = OpenAI(api_key=API_KEY, base_url=BASE_URL)
    
    b64 = encode_image(image_path)
    data_url = f"data:image/png;base64,{b64}"
    
    print(f"\nОтправляем {image_path.name} на описание...")
    
    response = client.chat.completions.create(
        model=MODEL,
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "text",
                        "text": (
                            "Опиши подробно, что ты видишь на этом изображении. "
                            "Чертеж здания или что-то другое? Какие элементы видны? "
                            "Размеры, текст, линии, оси — всё, что различимо."
                        ),
                    },
                    {"type": "image_url", "image_url": {"url": data_url}},
                ],
            }
        ],
        temperature=0.3,
        max_tokens=1024,
    )
    
    desc = response.choices[0].message.content
    print("\n=== ОПИСАНИЕ ===")
    print(desc)
    print("=" * 50)
    return desc


def main():
    if len(sys.argv) < 2:
        print("Usage: python test_qwen_ocr.py <png_file> [--describe]")
        sys.exit(1)
    
    image_path = Path(sys.argv[1])
    if not image_path.exists():
        print(f"[ERR] Файл не найден: {image_path}")
        sys.exit(1)
    
    if "--describe" in sys.argv:
        describe_image(image_path)
    else:
        test_ocr(image_path)


if __name__ == "__main__":
    main()