import cv2
import numpy as np
import time
import threading
from scipy.optimize import linear_sum_assignment
from scipy.spatial.distance import cosine
from ultralytics import YOLO
import onnxruntime as ort
import os
from datetime import datetime
import json
import csv 
import math
import queue

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  CONFIGURACIÓN DEL SISTEMA
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
USUARIO, PASSWORD, IP_DVR = "admin", "TCA200503", "192.168.1.244"
SECUENCIA = [1, 7, 5, 8, 3, 6]
# RED ESTABILIZADA (Timeout de 3s para evitar congelamientos de FFmpeg)
os.environ["OPENCV_FFMPEG_CAPTURE_OPTIONS"] = "rtsp_transport;tcp|stimeout;3000000"
URLS = [f"rtsp://{USUARIO}:{PASSWORD}@{IP_DVR}:554/Streaming/Channels/{i}02" for i in SECUENCIA]
ONNX_MODEL_PATH = "osnet_dinamico.onnx" 

VECINOS = {
    "1": ["7"], "7": ["1", "5"], "5": ["7", "8"],
    "8": ["5", "3"], "3": ["8", "6"], "6": ["3"]
}

ASPECT_RATIO_MIN  = 0.6  
ASPECT_RATIO_MAX  = 4.0   
AREA_MIN_CALIDAD  = 1200 
FRAMES_CALIDAD    = 3    
TIEMPO_MAX_AUSENCIA = 800.0  

MAX_FIRMAS_MEMORIA = 10     

C_CANDIDATO   = (150, 150, 150)  
C_LOCAL       = (0, 255, 0)      
C_GLOBAL      = (0, 165, 255)    
C_GRUPO       = (0, 0, 255)      
C_APRENDIZAJE = (255, 255, 0)   
FUENTE        = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  INICIALIZACIÓN OSNET
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
print("Cargando cerebro de Re-Identificación (OSNet)...")
try:
    ort_session = ort.InferenceSession(ONNX_MODEL_PATH, providers=['CPUExecutionProvider'])
    input_name = ort_session.get_inputs()[0].name
    print("Modelo OSNet cargado exitosamente.")
except Exception as e:
    print(f"ERROR FATAL: No se pudo cargar {ONNX_MODEL_PATH}.")
    exit()

MEAN = np.array([0.485, 0.456, 0.406], dtype=np.float32).reshape(1, 3, 1, 1)
STD  = np.array([0.229, 0.224, 0.225], dtype=np.float32).reshape(1, 3, 1, 1)

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  1. EXTRACCIÓN DE FIRMAS (Deep + Color + Textura)
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
def analizar_calidad(box):
    x1, y1, x2, y2 = box
    w, h = x2 - x1, y2 - y1
    if w <= 0 or h <= 0: return False
    return (ASPECT_RATIO_MIN < (h / w) < ASPECT_RATIO_MAX) and ((w * h) > AREA_MIN_CALIDAD)

MEAN = np.array([0.485, 0.456, 0.406], dtype=np.float32).reshape(3, 1, 1)
STD  = np.array([0.229, 0.224, 0.225], dtype=np.float32).reshape(3, 1, 1)

def preprocess_onnx(roi):
    # ⚡ ESCUDO ANTI-SOMBRAS (CLAHE)
    lab = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2LAB)
    l, a, b = cv2.split(lab)
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
    l_eq = clahe.apply(l)
    lab_eq = cv2.merge((l_eq, a, b))
    roi_eq = cv2.cvtColor(lab_eq, cv2.COLOR_LAB2BGR)
    
    # Preprocesamiento original para OSNet
    img = cv2.resize(roi_eq, (128, 256))
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = img.transpose(2,0,1).astype(np.float32) / 255.0
    img = (img - MEAN) / STD
    
    # ⚡ Ahora sí devolverá exactamente (1, 3, 256, 128)
    return np.expand_dims(img, axis=0)

def extraer_color_zonas(img):
    h_roi = img.shape[0]
    t1, t2 = int(h_roi * 0.15), int(h_roi * 0.55) 
    zonas = [img[:t1, :], img[t1:t2, :], img[t2:, :]]

    def hist_zona(z):
        if z.size == 0: return np.zeros(16 * 8)
        hsv = cv2.cvtColor(z, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        hist = cv2.calcHist([hsv], [0, 1], None, [16, 8], [0, 180, 0, 256])
        cv2.normalize(hist, hist)
        return hist.flatten()
    return np.concatenate([hist_zona(z) for z in zonas])

def extraer_textura_rapida(roi):
    if roi.size == 0: return np.zeros(16)
    gray = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_eq = cv2.equalizeHist(gray)
    gx = cv2.Sobel(gray_eq, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3)
    gy = cv2.Sobel(gray_eq, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3)
    mag, _ = cv2.cartToPolar(gx, gy)
    hist = cv2.calcHist([mag], [0], None, [16], [0, 256])
    cv2.normalize(hist, hist)
    return hist.flatten()

def extraer_firma_hibrida(frame_hd, box_480):
    try:
        h_hd, w_hd = frame_hd.shape[:2]
        escala_x = w_hd / 480.0
        escala_y = h_hd / 270.0
        
        x1, y1, x2, y2 = box_480
        x1_hd, y1_hd = int(x1 * escala_x), int(y1 * escala_y)
        x2_hd, y2_hd = int(x2 * escala_x), int(y2 * escala_y)
        
        x1_c, y1_c = max(0, x1_hd), max(0, y1_hd)
        x2_c, y2_c = min(w_hd, x2_hd), min(h_hd, y2_hd)
                    
        roi = frame_hd[y1_c:y2_c, x1_c:x2_c]
        if roi.size == 0 or roi.shape[0] < 40 or roi.shape[1] < 20: return None
        
        calidad_area = (x2_c - x1_c) * (y2_c - y1_c)

        # ⚡ OPTIMIZACIÓN OSNET DINÁMICO
        # Pasamos el tensor directo (1, 3, 256, 128) sin rellenar con ceros
        blob = preprocess_onnx(roi)
        outputs = ort_session.run(None, {input_name: blob})
        deep_feat = outputs[0][0].flatten() 
        
        norma = np.linalg.norm(deep_feat)
        if norma > 0: deep_feat = deep_feat / norma

        color_feat = extraer_color_zonas(roi)
        textura_feat = extraer_textura_rapida(roi)

        return {'deep': deep_feat, 'color': color_feat, 'textura': textura_feat, 'calidad': calidad_area}
    except Exception as e:
        print(f"Error en extracción: {e}")
        return None

def similitud_hibrida(f1, f2, cross_cam=False):
    if f1 is None or f2 is None: return 0.0
    
    sim_deep = max(0.0, 1.0 - cosine(f1['deep'], f2['deep']))
    
    if f1['color'].shape == f2['color'].shape and f1['color'].size > 1:
        L = len(f1['color']) // 3
        sim_head  = max(0.0, float(cv2.compareHist(f1['color'][:L].astype(np.float32), f2['color'][:L].astype(np.float32), cv2.HISTCMP_CORREL)))
        sim_torso = max(0.0, float(cv2.compareHist(f1['color'][L:2*L].astype(np.float32), f2['color'][L:2*L].astype(np.float32), cv2.HISTCMP_CORREL)))
        sim_legs  = max(0.0, float(cv2.compareHist(f1['color'][2*L:].astype(np.float32), f2['color'][2*L:].astype(np.float32), cv2.HISTCMP_CORREL)))
    else:
        sim_head, sim_torso, sim_legs = 0.0, 0.0, 0.0
        
    if cross_cam:
        if sim_legs < 0.25:
            sim_deep -= 0.15 
        return max(0.0, sim_deep)
    
    sim_color = (0.10 * sim_head) + (0.60 * sim_torso) + (0.30 * sim_legs)
    
    if 'textura' in f1 and 'textura' in f2 and f1['textura'].size > 1:
        sim_textura = max(0.0, float(cv2.compareHist(f1['textura'].astype(np.float32), f2['textura'].astype(np.float32), cv2.HISTCMP_CORREL)))
    else: sim_textura = 0.0
    
    return (sim_deep * 0.80) + (sim_color * 0.10) + (sim_textura * 0.10)

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  2. KALMAN TRACKER
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
class KalmanTrack:
    _count = 0
    def __init__(self, box, now):
        self.kf = cv2.KalmanFilter(7, 4)
        self.kf.measurementMatrix = np.array([[1,0,0,0,0,0,0], [0,1,0,0,0,0,0], [0,0,1,0,0,0,0], [0,0,0,1,0,0,0]], np.float32)
        self.kf.transitionMatrix = np.eye(7, dtype=np.float32)
        self.kf.transitionMatrix[0,4] = 1; self.kf.transitionMatrix[1,5] = 1; self.kf.transitionMatrix[2,6] = 1
        self.kf.processNoiseCov *= 0.05
        self.kf.statePost = np.zeros((7, 1), np.float32)
        self.kf.statePost[:4] = self._convert_bbox_to_z(box)
        self.local_id = KalmanTrack._count
        KalmanTrack._count += 1
        self.gid = None   
        self.origen_global = False  
        self.aprendiendo = False    
        self.box = list(box)
        self.ts_creacion = now
        self.ts_ultima_deteccion = now 
        self.time_since_update = 0 
        self.en_grupo = False
        self.frames_buena_calidad = 0   
        self.listo_para_id = False
        self.area_referencia = 0.0  
        self.firma_pre_grupo = None
        self.ts_salio_grupo = 0
        self.validado_post_grupo = True 

    def _convert_bbox_to_z(self, bbox):
        w = bbox[2] - bbox[0]; h = bbox[3] - bbox[1]; x = bbox[0] + w/2.; y = bbox[1] + h/2.
        return np.array([[x],[y],[w*h],[w/float(h+1e-6)]]).astype(np.float32)

    def _convert_x_to_bbox(self, x):
        cx, cy, s, r = float(x[0].item()), float(x[1].item()), float(x[2].item()), float(x[3].item())
        w = np.sqrt(s * r); h = s / (w + 1e-6)
        return [cx-w/2., cy-h/2., cx+w/2., cy+h/2.]

    def predict(self, turno_activo=True):
        # ⚡ EL SUICIDIO DE CAJAS FANTASMAS
        # Si lleva más de 5 frames de ceguera total (YOLO no lo ve), matamos la predicción
        if self.time_since_update > 5:
            return None 
            
        if (self.kf.statePost[6] + self.kf.statePost[2]) <= 0: 
            self.kf.statePost[6] *= 0.0
            
        self.kf.predict()
        
        if turno_activo: 
            self.time_since_update += 1
            
        self.aprendiendo = False 
        self.box = self._convert_x_to_bbox(self.kf.statePre)
        return self.box
    
    
    """def predict(self, turno_activo=True):
        if (self.kf.statePost[6] + self.kf.statePost[2]) <= 0: self.kf.statePost[6] *= 0.0
        self.kf.predict()
        if turno_activo: self.time_since_update += 1
        self.aprendiendo = False 
        self.box = self._convert_x_to_bbox(self.kf.statePre)
        return self.box"""

    def update(self, box, en_grupo, now):
        self.ts_ultima_deteccion = now
        self.time_since_update = 0
        self.box = list(box)
        self.en_grupo = en_grupo
        self.kf.correct(self._convert_bbox_to_z(box))

        if analizar_calidad(box) and not en_grupo:
            self.frames_buena_calidad += 1
            if self.frames_buena_calidad >= FRAMES_CALIDAD:
                self.listo_para_id = True
        elif self.gid is None:
            self.frames_buena_calidad = max(0, self.frames_buena_calidad - 1)

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  3. MEMORIA GLOBAL (Anti-Robos y Físicas de Tiempo)
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
class GlobalMemory:
    def __init__(self):
        self.db = {}
        self.next_gid = 100
        self.lock = threading.RLock()
        self.ruta_saludos = os.path.join("cache_nombres", "registro_saludos.json")
        self.ultimos_saludos = self._cargar_y_limpiar_saludos()

    def registrar_movimiento(self, nombre, cam_origen, cam_destino, duracion_seg):
        """Guarda el movimiento y la duración en la cámara anterior en un CSV."""
        directorio = "cache_nombres"
        if not os.path.exists(directorio):
            os.makedirs(directorio)
            
        ruta_csv = os.path.join(directorio, "registro_movimientos.csv")
        ahora = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        archivo_nuevo = not os.path.exists(ruta_csv)
        
        try:
            with open(ruta_csv, 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:
                writer = csv.writer(f)
                if archivo_nuevo:
                    writer.writerow(["Fecha_Hora", "Nombre", "Origen", "Destino", "Segundos_en_Origen"])
                
                # Redondeamos la duración a 2 decimales
                writer.writerow([ahora, nombre, cam_origen, cam_destino, round(duracion_seg, 2)])
                f.flush() # Forzamos la escritura física en el disco
            print(f" [LOG] {nombre} estuvo {duracion_seg:.1f}s en Cam {cam_origen} antes de pasar a {cam_destino}")
        except Exception as e:
            print(f"Error al guardar CSV: {e}")
        
        try:
            with open(ruta_csv, 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:
                writer = csv.writer(f)
                if archivo_nuevo:
                    writer.writerow(["Fecha_Hora", "Nombre", "Camara_Origen", "Camara_Destino"])
                
                writer.writerow([ahora, nombre, cam_origen, cam_destino])
            print(f" [LOG MOVIMIENTO] {nombre} pasó de Cam {cam_origen} a Cam {cam_destino}")
        except Exception as e:
            print(f"Error al guardar movimiento: {e}")

    def _cargar_y_limpiar_saludos(self):
        """Carga el historial y elimina registros que no sean de hoy."""
        hoy = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
        if os.path.exists(self.ruta_saludos):
            try:
                with open(self.ruta_saludos, 'r') as f:
                    datos = json.load(f)
                    # Solo mantenemos los saludos cuya fecha sea 'hoy'
                    return {nombre: info for nombre, info in datos.items() 
                            if info.get('fecha') == hoy}
            except Exception as e:
                print(f"Error cargando saludos: {e}")
        return {}

    def guardar_saludo(self, nombre):
        """Registra el saludo con la fecha actual en disco."""
        hoy = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
        self.ultimos_saludos[nombre] = {
            'fecha': hoy,
            'timestamp': time.time()
        }
        with open(self.ruta_saludos, 'w') as f:
            json.dump(self.ultimos_saludos, f)

    def _es_transito_posible(self, data, cam_id, now):
        cam_origen = str(data['last_cam'])
        cam_destino = str(cam_id)
        dt = now - data['ts']
        
        # 1. Si es la misma cámara, aplicamos la regla normal de tiempo máximo de ausencia
        if cam_origen == cam_destino:
            return dt < TIEMPO_MAX_AUSENCIA
            
        # 2. ⚡ DEDUCCIÓN DE TOPOLOGÍA (El sistema aprende el mapa solo)
        # Si salta a otra cámara en menos de 1.5 segundos, es físicamente imposible 
        # a menos que ambas cámaras apunten al mismo lugar (están solapadas).
        if dt < 1.5:
            # Le damos vía libre inmediata porque sabemos que está en una intersección
            return True 
            
        # 3. Si tardó un tiempo normal (ej. > 1.5s), es un tránsito de pasillo válido
        return dt < TIEMPO_MAX_AUSENCIA

    def _sim_robusta(self, firma_nueva, firmas_guardadas, cross_cam=False):
        if not firmas_guardadas: return 0.0
        sims = sorted([similitud_hibrida(firma_nueva, f, cross_cam) for f in firmas_guardadas], reverse=True)
        if len(sims) == 1: return sims[0]
        elif len(sims) <= 4: return (sims[0] * 0.6) + (sims[1] * 0.4)
        else: return (sims[0] * 0.50) + (sims[1] * 0.30) + (sims[2] * 0.20)

    # ⚡ SE AGREGÓ LÓGICA ESPACIO-TEMPORAL DINÁMICA
    def identificar_candidato(self, firma_hibrida, cam_id, now, active_gids, en_borde=True):
        self.limpiar_fantasmas()
        
        with self.lock:
            candidatos = []
            vecinos = VECINOS.get(str(cam_id), [])

            for gid, data in self.db.items():
                if gid in active_gids: continue
                dt = now - data['ts']
                
                # Bloqueo inmediato si es físicamente imposible
                if dt > TIEMPO_MAX_AUSENCIA or not self._es_transito_posible(data, cam_id, now): 
                    continue
                    
                if not data['firmas']: continue

                misma_cam = (str(data['last_cam']) == str(cam_id))
                es_cross_cam = not misma_cam
                es_vecino = str(data['last_cam']) in vecinos

                sim = self._sim_robusta(firma_hibrida, data['firmas'], cross_cam=es_cross_cam)

                penalizacion_multitud = 0.0
                if len(active_gids) > 15: penalizacion_multitud = 0.01
                if len(active_gids) > 30: penalizacion_multitud = 0.02
                if len(active_gids) > 50: penalizacion_multitud = 0.03
                
                if misma_cam: 
                    if dt < 2.0: umbral = 0.58 + penalizacion_multitud
                    else: umbral = 0.60 + penalizacion_multitud
                elif es_vecino: 
                    umbral = 0.60 + penalizacion_multitud
                else: 
                    umbral = 0.66 + penalizacion_multitud
                """# UMBRALES DINÁMICOS INTELIGENTES
                if misma_cam: 
                    if dt < 2.0: umbral = 0.60 # Para parpadeos rápidos de YOLO
                    else: umbral = 0.63 # Si desapareció un rato en la misma cámara
                elif es_vecino: 
                    # ⚡ EL PUNTO DULCE: 0.62. 
                    # Está por encima del ruido máximo (0.57) y por debajo de las 
                    # caídas de Omar en el cluster 7-5-8 (0.64).
                    umbral = 0.62 
                else: 
                    # ⚡ LEJANOS: 0.66.
                    # Si salta de la Cam 1 a la Cam 8, exigimos seguridad alta 
                    # para no robarle el ID a alguien que acaba de entrar por la otra puerta.
                    umbral = 0.70"""


                """
                if misma_cam: 
                    if dt < 2.0: umbral = 0.55 
                    elif dt < 10.0: umbral = 0.60 
                    else: umbral = 0.60
                elif es_vecino: 
                    # ⚡ Subimos a 0.66. Si un extraño saca 0.62, será rechazado y nacerá un ID nuevo.
                    umbral = 0.66 
                else: 
                    # ⚡ Cámaras lejanas: Exigencia casi perfecta.
                    umbral = 0.70"""

                # PROTECCIÓN VIP (Le exigimos un poquito más si ya tiene nombre para no mancharlo)
                if data.get('nombre') is not None:
                    umbral += 0.05 if misma_cam else 0.02

                #  EL CHIVATO DE OSNET (Debug crucial)
                # Esto imprimirá en tu consola qué similitud real de ropa detectó al cruzar de cámara
                if sim > 0.35 and not misma_cam:
                    print(f" [OSNet] Cam {cam_id} evaluando ID {gid} (Viene de Cam {data['last_cam']}) -> Similitud Ropa: {sim:.2f} (Umbral exigido: {umbral:.2f})")

                if sim > umbral:
                    candidatos.append((sim, gid, misma_cam, es_vecino))

            if not candidatos:
                nid = self.next_gid; self.next_gid += 1
                self._actualizar_sin_lock(nid, firma_hibrida, cam_id, now)
                return nid, False

            candidatos.sort(reverse=True)
            best_sim, best_gid, best_misma, best_vecino = candidatos[0]

            if len(candidatos) >= 2:
                segunda_sim, segundo_gid, seg_misma, seg_vecino = candidatos[1]
                margen = best_sim - segunda_sim
                
                if margen <= 0.06 and best_sim < 0.75:
                    peso_1 = best_sim + (0.10 if (best_misma or best_vecino) else 0.0)
                    peso_2 = segunda_sim + (0.10 if (seg_misma or seg_vecino) else 0.0)
                    
                    if peso_1 > peso_2:
                        best_gid = best_gid 
                    elif peso_2 > peso_1:
                        best_gid = segundo_gid 
                    else:
                        print(f"\n[ ALERTA] Empate extremo entre ID {best_gid} ({best_sim:.2f}) y ID {segundo_gid} ({segunda_sim:.2f}). Se asigna temporal.")
                        nid = self.next_gid; self.next_gid += 1
                        self._actualizar_sin_lock(nid, firma_hibrida, cam_id, now)
                        return nid, False

            self._actualizar_sin_lock(best_gid, firma_hibrida, cam_id, now)
            return best_gid, True

    def _actualizar_sin_lock(self, gid, firma_dict, cam_id, now):
        if gid not in self.db: self.db[gid] = {'firmas': [], 'last_cam': cam_id, 'ts': now}
        if firma_dict is not None:
            firmas_list = self.db[gid]['firmas']
            if not firmas_list:
                firmas_list.append(firma_dict)
            else:
                if firma_dict['calidad'] > (firmas_list[0]['calidad'] * 1.50):
                    vieja_ancla = firmas_list[0]; firmas_list[0] = firma_dict; firma_dict = vieja_ancla 
                if len(firmas_list) >= MAX_FIRMAS_MEMORIA:
                    max_sim_interna = -1.0; idx_redundante = 1
                    for i in range(1, len(firmas_list)):
                        sims_con_otras = [similitud_hibrida(firmas_list[i], firmas_list[j]) for j in range(1, len(firmas_list)) if j != i]
                        sim_promedio = np.mean(sims_con_otras) if sims_con_otras else 0.0
                        if sim_promedio > max_sim_interna: max_sim_interna = sim_promedio; idx_redundante = i
                    firmas_list[idx_redundante] = firma_dict
                else:
                    firmas_list.append(firma_dict)
        self.db[gid]['last_cam'] = cam_id
        self.db[gid]['ts'] = now

    def actualizar(self, gid, firma, cam_id, now):
        with self.lock: self._actualizar_sin_lock(gid, firma, cam_id, now)

    def limpiar_fantasmas(self):
        with self.lock:
            ahora = time.time()
            ids_a_borrar = []
            
            for gid, data in self.db.items():
                tiempo_inactivo = ahora - data.get('ts', ahora)
                
                if data.get('nombre') is None and tiempo_inactivo > 600.0:
                    ids_a_borrar.append(gid)
                
                elif data.get('nombre') is not None and tiempo_inactivo > 900.0:
                    ids_a_borrar.append(gid)
                    
            for gid in ids_a_borrar:
                del self.db[gid]

    def confirmar_firma_vip(self, gid, ts):
        with self.lock:
            if gid in self.db and self.db[gid]['firmas']:
                firmas_actuales = self.db[gid]['firmas']
                self.db[gid]['firmas'] = firmas_actuales[-3:] 
                self.db[gid]['ts'] = ts

    def fusionar_ids(self, id_mantiene, id_elimina):
        with self.lock:
            if id_mantiene in self.db and id_elimina in self.db:
                # 1. Le pasamos toda la memoria de ropa al ID ganador
                self.db[id_mantiene]['firmas'].extend(self.db[id_elimina]['firmas'])
                
                # Topamos a las 15 mejores firmas para no saturar la RAM
                if len(self.db[id_mantiene]['firmas']) > 15:
                    self.db[id_mantiene]['firmas'] = self.db[id_mantiene]['firmas'][-15:]
                
                self.db[id_mantiene]['ts'] = max(self.db[id_mantiene]['ts'], self.db[id_elimina]['ts'])
                
                # 2. Vaciamos al perdedor y le ponemos un "Redireccionamiento"
                self.db[id_elimina]['firmas'] = []
                self.db[id_elimina]['fusionado_con'] = id_mantiene
                print(f"[FUSIÓN MÁGICA] Las firmas del ID {id_elimina} fueron absorbidas por el ID {id_mantiene}.")
                return True
        return False

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  4. GESTOR LOCAL (Kalman Elasticity & Ghost Killer)
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
def iou_overlap(boxA, boxB):
    xA, yA, xB, yB = max(boxA[0], boxB[0]), max(boxA[1], boxB[1]), min(boxA[2], boxB[2]), min(boxA[3], boxB[3])
    inter = max(0, xB-xA) * max(0, yB-yA)
    areaA = (boxA[2]-boxA[0]) * (boxA[3]-boxA[1]); areaB = (boxB[2]-boxB[0]) * (boxB[3]-boxB[1])
    return inter / (areaA + areaB - inter + 1e-6)

class CamManager:
    def __init__(self, cam_id, global_mem):
        self.cam_id, self.global_mem, self.trackers = cam_id, global_mem, []

    def _detectar_grupo(self, trk, box, todos_los_tracks):
        x1, y1, x2, y2 = box
        w_box = x2 - x1
        h_box = y2 - y1
        cx, cy = (x1 + x2) / 2, (y1 + y2) / 2

        estado_actual = getattr(trk, 'en_grupo', False)
        # Si están a menos de medio cuerpo de distancia lateral, es un grupo.
        factor_x = 0.9 if estado_actual else 0.7 
        factor_y = 0.35 if estado_actual else 0.2

        for other in todos_los_tracks:
            if other is trk: continue
            if not hasattr(other, 'box') or other.box is None: continue

            ox1, oy1, ox2, oy2 = other.box
            ocx, ocy = (ox1 + ox2) / 2, (oy1 + oy2) / 2

            dist_x = abs(cx - ocx)
            dist_y = abs(cy - ocy)

            if dist_x < (w_box * factor_x) and dist_y < (h_box * factor_y):
                return True
        return False

    def _gestionar_aprendizaje_post_grupo(self, now, frame_hd):
        CUARENTENA = 1.2 
        for trk in self.trackers:
            if trk.gid is None or getattr(trk, 'en_grupo', False) or getattr(trk, 'firma_pre_grupo', None) is None: 
                continue
            
            tiempo_fuera = now - getattr(trk, 'ts_salio_grupo', 0)
            
            if tiempo_fuera >= CUARENTENA:
                firma_actual = extraer_firma_hibrida(frame_hd, trk.box) 
                
                if firma_actual is not None:
                    sim = similitud_hibrida(firma_actual, trk.firma_pre_grupo)
                    
                    # ⚡ Bajamos a 0.50 como umbral de supervivencia base
                    if sim >= 0.50:
                        print(f"[GRUPO] ID {trk.gid} validado post-grupo ({sim:.2f}).")
                        trk.fallos_post_grupo = 0 # Reseteamos los strikes si tenía
                        
                        with self.global_mem.lock:
                            if trk.gid in self.global_mem.db:
                                self.global_mem.db[trk.gid]['firmas'] = [trk.firma_pre_grupo, firma_actual]
                        trk.firma_pre_grupo = None # Aprobado, limpiamos memoria
                        
                    else:
                        # ⚡ SISTEMA DE 3 STRIKES
                        trk.fallos_post_grupo = getattr(trk, 'fallos_post_grupo', 0) + 1
                        
                        if trk.fallos_post_grupo >= 3:
                            print(f" [ALERTA GRUPO] ID {trk.gid} falló 3 veces validación ({sim:.2f}). Reseteando ID.")
                            trk.gid = None
                            trk.firma_pre_grupo = None # Eliminado, limpiamos memoria
                            trk.fallos_post_grupo = 0  # Reiniciamos contador
                        else:
                            print(f" [STRIKE {trk.fallos_post_grupo}/3] ID {trk.gid} sacó {sim:.2f}. Dando otra oportunidad...")
                            # OJO: NO ponemos firma_pre_grupo en None aquí, 
                            # para que lo vuelva a intentar en el siguiente frame.

    def update(self, boxes, frame_show, frame_hd, now, turno_activo):

        # 1. MUTACIÓN FUSIÓN
        for trk in self.trackers:
            if trk.gid is not None:
                with self.global_mem.lock:
                    if trk.gid in self.global_mem.db and 'fusionado_con' in self.global_mem.db[trk.gid]:
                        print(f" Tracker mutando de ID {trk.gid} a {self.global_mem.db[trk.gid]['fusionado_con']}")
                        trk.gid = self.global_mem.db[trk.gid]['fusionado_con']
                        
        # ──────────────────────────────────────────────────────────
        # ⚡ FILTRO ANTI-FANTASMAS
        vivos_predict = []
        for trk in self.trackers: 
            caja_predicha = trk.predict(turno_activo=turno_activo)
            if caja_predicha is not None:
                vivos_predict.append(trk)
                
        self.trackers = vivos_predict  
        
        if not turno_activo: return self.trackers

        # ──────────────────────────────────────────────────────────
        matched, unmatched_dets, unmatched_trks = self._asignar(boxes, now)
        
        active_gids = {t.gid for t in self.trackers if t.gid is not None}
        
        # El Salvavidas OSNet
        extracciones_hoy = 0 

        for t_idx, d_idx in matched:
            trk = self.trackers[t_idx]
            box = boxes[d_idx]
            
            es_grupo_ahora = self._detectar_grupo(trk, box, self.trackers)

            if not getattr(trk, 'en_grupo', False) and es_grupo_ahora:
                if trk.gid is not None:
                    with self.global_mem.lock:
                        firmas = self.global_mem.db.get(trk.gid, {}).get('firmas', [])
                        if firmas:
                            trk.firma_pre_grupo = firmas[-1] 
                            trk.validado_post_grupo = False 
                print(f" ID {trk.gid} entró a grupo. Protegiendo firma.")
                trk.ts_salio_grupo = 0.0

            elif getattr(trk, 'en_grupo', False) and not es_grupo_ahora:
                trk.ts_salio_grupo = now
                print(f" ID {trk.gid} salió de grupo. Cuarentena de 3s.")

            trk.en_grupo = es_grupo_ahora
            trk.update(box, es_grupo_ahora, now) 
            
            # ──────────────────────────────────────────────────────────
            # 📝 REGISTRO DE MOVIMIENTO (Anti Ping-Pong Dinámico)
            # ──────────────────────────────────────────────────────────
            if trk.gid is not None:
                registro_pendiente = None 
                
                with self.global_mem.lock:
                    datos = self.global_mem.db.get(trk.gid, {})
                    nombre_oficial = datos.get('nombre')
                    cam_anterior = datos.get('last_cam')
                    ultimo_salto_ts = datos.get('last_jump_ts', 0.0)
                    
                    # Inicialización
                    if cam_anterior is None:
                        datos['last_cam'] = self.cam_id
                        datos['last_cam_entry_ts'] = now
                        datos['last_jump_ts'] = now
                        
                    # Detección de salto
                    elif nombre_oficial is not None and str(cam_anterior) != str(self.cam_id):
                        
                        cam_origen = str(cam_anterior)
                        cam_destino = str(self.cam_id)
                        cluster_interseccion = {'5', '7', '8'}
                        
                        # ⚡ COOLDOWN INTELIGENTE POR TOPOLOGÍA
                        if cam_origen in cluster_interseccion and cam_destino in cluster_interseccion:
                            cooldown_exigido = 4.0 
                        else:
                            cooldown_exigido = 1.0 
                            
                        if (now - ultimo_salto_ts) > cooldown_exigido:
                            entrada_ts = datos.get('last_cam_entry_ts', now)
                            duracion = now - entrada_ts
                            
                            registro_pendiente = (nombre_oficial, cam_anterior, self.cam_id, duracion)
                            
                            datos['last_cam'] = self.cam_id
                            datos['last_cam_entry_ts'] = now
                            datos['last_jump_ts'] = now

                # Escribimos el CSV fuera del lock de memoria
                if registro_pendiente:
                    self.global_mem.registrar_movimiento(*registro_pendiente)

            # ──────────────────────────────────────────────────────────
            # LÓGICA DE BAUTIZO Y APRENDIZAJE
            # ──────────────────────────────────────────────────────────
            area_actual = (box[2] - box[0]) * (box[3] - box[1])
            tiempo_desde_separacion = now - getattr(trk, 'ts_salio_grupo', 0)
            en_cuarentena = (tiempo_desde_separacion < 3.0) and (getattr(trk, 'ts_salio_grupo', 0) > 0)

            if not trk.en_grupo and not en_cuarentena:
                
                # A) Bautizo de IDs Nuevos (Con Aduana Temporal)
                if trk.gid is None and trk.listo_para_id:
                    firma = extraer_firma_hibrida(frame_hd, box)
                    if firma is not None:
                        fh, fw = frame_hd.shape[:2] # ⚡ FIX: Agregado [:2]
                        bx1, by1, bx2, by2 = map(int, box)
                        nace_en_borde = (bx1 < 25 or by1 < 25 or bx2 > fw - 25 or by2 > fh - 25)
                        
                        candidato_gid, es_reid = self.global_mem.identificar_candidato(firma, self.cam_id, now, active_gids, en_borde=nace_en_borde)
                        
                        if candidato_gid is not None:
                            active_gids.add(candidato_gid)
                            
                            if not es_reid:
                                trk.gid, trk.origen_global, trk.area_referencia = candidato_gid, False, area_actual
                            else:
                                if getattr(trk, 'candidato_temporal', None) == candidato_gid:
                                    trk.votos_reid = getattr(trk, 'votos_reid', 0) + 1
                                else:
                                    trk.candidato_temporal = candidato_gid
                                    trk.votos_reid = 1
                                
                                if trk.votos_reid >= 2:
                                    trk.gid, trk.origen_global = candidato_gid, True

                # B) Aprendizaje Continuo OSNet
                elif trk.gid is not None:
                    tiempo_ultima_firma = getattr(trk, 'ultimo_aprendizaje', 0)
                    
                    if (now - tiempo_ultima_firma) > 0.5 and analizar_calidad(box) and extracciones_hoy < 1:
                        fh, fw = frame_hd.shape[:2] # ⚡ FIX: Agregado [:2]
                        x1, y1, x2, y2 = map(int, box)
                        en_borde = (x1 < 15 or y1 < 15 or x2 > fw - 15 or y2 > fh - 15)
                        
                        if not en_borde:
                            firma_nueva = extraer_firma_hibrida(frame_hd, box) 
                            if firma_nueva is not None:
                                extracciones_hoy += 1 
                                
                                with self.global_mem.lock:
                                    if trk.gid in self.global_mem.db and self.global_mem.db[trk.gid].get('firmas'):
                                        
                                        firma_reciente = self.global_mem.db[trk.gid]['firmas'][-1]
                                        firma_original = self.global_mem.db[trk.gid]['firmas'][0]
                                        
                                        sim_coherencia = similitud_hibrida(firma_nueva, firma_reciente)
                                        sim_raiz = similitud_hibrida(firma_nueva, firma_original)
                                        
                                        # ⚡ BOTÓN DE PÁNICO (Anti ID-Switch)
                                        if sim_raiz < 0.35:
                                            print(f" Ropa de ID {trk.gid} cambió drásticamente. Revocando ID.")
                                            trk.gid = None
                                            trk.listo_para_id = False
                                            trk.frames_buena_calidad = 0
                                            continue 
                                        
                                        ya_bautizado = self.global_mem.db[trk.gid].get('nombre') is not None
                                        umbral_raiz = 0.52 if ya_bautizado else 0.62 
                                        
                                        if sim_coherencia > 0.60 and sim_raiz > umbral_raiz:
                                            es_coherente = True
                                            for otro_gid, otro_data in self.global_mem.db.items():
                                                if otro_gid == trk.gid or not otro_data.get('firmas'): continue
                                                sim_intruso = similitud_hibrida(firma_nueva, otro_data['firmas'][0])
                                                if sim_intruso > sim_raiz:  
                                                    es_coherente = False
                                                    break
                                            if es_coherente:
                                                self.global_mem._actualizar_sin_lock(trk.gid, firma_nueva, self.cam_id, now)
                                                trk.ultimo_aprendizaje = now
                                                trk.aprendiendo = True

        for d_idx in unmatched_dets: self.trackers.append(KalmanTrack(boxes[d_idx], now))
        
        # ──────────────────────────────────────────────────────────
        # ⚡ LIMPIEZA AGRESIVA
        # ──────────────────────────────────────────────────────────
        vivos = []
        fh, fw = frame_show.shape[:2] # ⚡ FIX: Agregado [:2]
        for t in self.trackers:
            x1, y1, x2, y2 = t.box
            toca_borde = (x1 < 20 or y1 < 20 or x2 > fw - 20 or y2 > fh - 20)
            tiempo_oculto = now - t.ts_ultima_deteccion
            
            if t.gid is None:
                limite_vida = 1.0 if toca_borde else 2.5 
            else:
                limite_vida = 3.0 if toca_borde else 8.0 
                
            if tiempo_oculto < limite_vida:
                vivos.append(t)
                
        self.trackers = vivos
        self._gestionar_aprendizaje_post_grupo(now, frame_hd)
        
        return self.trackers
    

    def _asignar(self, boxes, now): 
        n_trk = len(self.trackers); n_det = len(boxes)
        if n_trk == 0: return [], list(range(n_det)), []
        if n_det == 0: return [], [], list(range(n_trk))
        
        cost_mat = np.zeros((n_trk, n_det), dtype=np.float32)
        
        for t, trk in enumerate(self.trackers):
            tiempo_oculto = now - trk.ts_ultima_deteccion
            
            # ⚡ INCERTIDUMBRE CUADRÁTICA DE KALMAN
            radio_dinamico = min(400.0, max(150.0, 300.0 * math.sqrt(max(0.1, tiempo_oculto))))
            incertidumbre = min(0.5, tiempo_oculto * 0.2) 
            
            for d, det in enumerate(boxes):
                iou = iou_overlap(trk.box, det)
                cx_t, cy_t = (trk.box[0]+trk.box[2])/2, (trk.box[1]+trk.box[3])/2
                cx_d, cy_d = (det[0]+det[2])/2, (det[1]+det[3])/2
                
                dist_pixel = np.sqrt((cx_t-cx_d)**2 + (cy_t-cy_d)**2)
                
                area_trk = (trk.box[2] - trk.box[0]) * (trk.box[3] - trk.box[1])
                area_det = (det[2] - det[0]) * (det[3] - det[1])
                
                if dist_pixel > radio_dinamico:
                    cost_mat[t, d] = 100.0
                    continue
                
                dist_norm = dist_pixel / radio_dinamico
                ratio_area = max(area_trk, area_det) / (min(area_trk, area_det) + 1e-6)
                
                if area_det < area_trk: castigo_tam = (ratio_area - 1.0) * 0.5 
                else: castigo_tam = (ratio_area - 1.0) * 0.15 
                
                cost_mat[t, d] = (1.0 - iou) + (0.5 * dist_norm) + castigo_tam + incertidumbre
                
        row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost_mat)
        matched, unmatched_dets, unmatched_trks = [], [], []
        
        for r, c in zip(row_ind, col_ind):
            if cost_mat[r, c] > 3.5: 
                unmatched_trks.append(r); unmatched_dets.append(c)
            else: 
                matched.append((r, c))
            
        for t in range(n_trk):
            if t not in [m[0] for m in matched]: unmatched_trks.append(t)
        for d in range(n_det):
            if d not in [m[1] for m in matched]: unmatched_dets.append(d)
            
        return matched, unmatched_dets, unmatched_trks

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  5. STREAM Y MAIN LOOP (Standalone)
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
class CamStream:
    def __init__(self, url):
        self.url = url
        self.cap = cv2.VideoCapture(url)
        # ⚡ COLA DE TAMAÑO 1 PARA PARALELISMO REAL (Sin frames del pasado)
        self.q = queue.Queue(maxsize=1) 
        self.stopped = False
        threading.Thread(target=self._run, daemon=True).start()
        
    def _run(self):
        while not self.stopped:
            ret, f = self.cap.read()
            if not ret: 
                time.sleep(2)
                self.cap.open(self.url)
                continue
                
            # Si la cola está llena, descartamos el frame viejo
            if self.q.full():
                try: 
                    self.q.get_nowait() 
                except queue.Empty: 
                    pass
                    
            self.q.put(f)

    @property
    def frame(self):
        # ⚡ Extrae el frame fresco de la cola, si está vacía espera medio segundo
        try: 
            return self.q.get(timeout=0.5)
        except queue.Empty: 
            return None

    def stop(self):
        self.stopped = True
        self.cap.release()

def dibujar_track(frame_show, trk):
    try: x1, y1, x2, y2 = map(int, trk.box)
    except Exception: return
    
    if trk.gid is None: color, label = C_CANDIDATO, f"?{trk.local_id}"        
    elif trk.en_grupo: color, label = C_GRUPO, f"ID:{trk.gid} [grp]"
    elif trk.aprendiendo: color, label = C_APRENDIZAJE, f"ID:{trk.gid} [++]" 
    elif trk.origen_global: color, label = C_GLOBAL, f"ID:{trk.gid} [re-id]"
    else: color, label = C_LOCAL, f"ID:{trk.gid}"
    
    cv2.rectangle(frame_show, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)
    (tw, th), _ = cv2.getTextSize(label, FUENTE, 0.55, 1)
    cv2.rectangle(frame_show, (x1, y1-th-6), (x1+tw+2, y1), color, -1)
    cv2.putText(frame_show, label, (x1+1, y1-4), FUENTE, 0.55, (0,0,0), 1)

def main():
    print("Iniciando Sistema V-PRO — Tracker Resiliente (Código Unificado Maestro)")
    model = YOLO("yolov8n.pt")
    global_mem = GlobalMemory()
    managers = {str(c): CamManager(c, global_mem) for c in SECUENCIA}
    cams = [CamStream(u) for u in URLS]
    cv2.namedWindow("SmartSoft", cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
    
    idx = 0
    while True:
        now = time.time()
        tiles = []
        cam_ia = idx % len(cams)
        for i, cam_obj in enumerate(cams):
            frame = cam_obj.frame; cid = str(SECUENCIA[i])
            if frame is None: tiles.append(np.zeros((270, 480, 3), np.uint8)); continue
            frame_show = cv2.resize(frame.copy(), (480, 270)); boxes = []; turno_activo = (i == cam_ia)
            if turno_activo:
                res = model.predict(frame_show, conf=0.50, iou=0.40, classes=[0], verbose=False, imgsz=480, device='cpu')
                if res[0].boxes: boxes = res[0].boxes.xyxy.cpu().numpy().tolist()
            tracks = managers[cid].update(boxes, frame_show, frame, now, turno_activo)
            for trk in tracks:
                if trk.time_since_update <= 1: dibujar_track(frame_show, trk)
            if turno_activo: cv2.circle(frame_show, (460, 20), 6, (0, 0, 255), -1)
            con_id = sum(1 for t in tracks if t.gid and t.time_since_update==0)
            cv2.putText(frame_show, f"CAM {cid} [{con_id} ID]", (10, 28), FUENTE, 0.7, (255, 255, 255), 2)
            tiles.append(frame_show)
            
        if len(tiles) == 6: cv2.imshow("SmartSoft", np.vstack([np.hstack(tiles[0:3]), np.hstack(tiles[3:6])]))
        idx += 1
        if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()


