import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'
os.environ["OPENCV_FFMPEG_CAPTURE_OPTIONS"] = "rtsp_transport;tcp|stimeout;3000000"
import cv2
import numpy as np
import time
import threading
from queue import Queue
from deepface import DeepFace
from ultralytics import YOLO
import warnings

warnings.filterwarnings("ignore")

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  1. IMPORTAMOS NUESTROS MÓDULOS 
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# Del motor matemático y tracking
from seguimiento2 import GlobalMemory, CamManager, SECUENCIA, URLS, FUENTE, similitud_hibrida

# Del motor de reconocimiento facial y audio
from reconocimiento2 import (
    gestionar_vectores,
    detectar_rostros_yunet,
    buscar_mejor_match,
    hilo_bienvenida,
    UMBRAL_SIM,
    COOLDOWN_TIME
)

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  2. PROTECCIONES MULTIHILO E INICIALIZACIÓN
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
COLA_ROSTROS = Queue(maxsize=4) 
YUNET_LOCK = threading.Lock() 
IA_LOCK = threading.Lock()    

# Inicializamos la base de datos usando tu función importada
print("\nIniciando carga de base de datos...")
BASE_DATOS_ROSTROS = gestionar_vectores(actualizar=True)

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  3. MOTOR ASÍNCRONO
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
def procesar_rostro_async(frame_hd, box_480, gid, cam_id, global_mem, trk):
    """ Toma el recorte del tracker, escala a HD, aplica filtros físicos y votación biométrica """
    try:
        if not BASE_DATOS_ROSTROS: return
        
        # ──────────────────────────────────────────────────────────
        # 1. ESCALADO HD Y EXTRACCIÓN DE CABEZA (Solución Xayli)
        # ──────────────────────────────────────────────────────────
        h_real, w_real = frame_hd.shape[:2]
        if w_real <= 480:
            print(f"[ERROR CAM {cam_id}] Le estás pasando el frame_show (480x270) a ArcFace, no el HD.")
            
        escala_x = w_real / 480.0
        escala_y = h_real / 270.0
        
        x_min, y_min, x_max, y_max = box_480
        h_box = y_max - y_min
        
        y_min_expandido = max(0, y_min - (h_box * 0.15))
        # ⚡ 50% del cuerpo para no cortar cabezas de personas de menor estatura
        y_max_cabeza = min(270, y_min + (h_box * 0.50)) 
        
        x1_hd = int(max(0, x_min) * escala_x)
        y1_hd = int(y_min_expandido * escala_y)
        x2_hd = int(min(480, x_max) * escala_x)
        y2_hd = int(y_max_cabeza * escala_y)
        
        roi_cabeza = frame_hd[y1_hd:y2_hd, x1_hd:x2_hd]
        
        # ⚡ Filtro físico relajado a 40x40
        if roi_cabeza.size == 0 or roi_cabeza.shape[0] < 20 or roi_cabeza.shape[1] < 20: 
            return

        h_roi, w_roi = roi_cabeza.shape[:2]
        
        # ──────────────────────────────────────────────────────────
        # 2. DETECCIÓN YUNET Y FILTROS ANTI-BASURA
        # ──────────────────────────────────────────────────────────
        faces = detectar_rostros_yunet(roi_cabeza, lock=YUNET_LOCK)

        for (rx, ry, rw, rh, score) in faces:
            rx, ry = max(0, rx), max(0, ry)
            rw, rh = min(w_roi - rx, rw), min(h_roi - ry, rh)

            area_rostro_actual = rw * rh
            
            with global_mem.lock:
                data = global_mem.db.get(gid, {})
                nombre_actual = data.get('nombre')
                area_ref = data.get('area_rostro_ref', 0)
                
                necesita_saludo = False
                if str(cam_id) == "7": 
                    if not hasattr(global_mem, 'ultimos_saludos'):
                        global_mem.ultimos_saludos = {}
                    ultimo = global_mem.ultimos_saludos.get(nombre_actual if nombre_actual else "", 0)
                    if (time.time() - ultimo) > COOLDOWN_TIME:
                        necesita_saludo = True

            if nombre_actual is None or area_rostro_actual >= (area_ref * 1.5) or necesita_saludo:
                
                m_x = int(rw * 0.25)
                m_y = int(rh * 0.25)
                
                roi_rostro = roi_cabeza[max(0, ry-m_y):min(h_roi, ry+rh+m_y), 
                                        max(0, rx-m_x):min(w_roi, rx+rw+m_x)]
                
                if roi_rostro.size == 0 or roi_rostro.shape[0] < 20 or roi_rostro.shape[1] < 20: 
                    continue
                
                # 🛡️ FILTRO ANTI-PERFIL: Evita falsos positivos de personas viendo de lado
                ratio_aspecto = roi_rostro.shape[1] / float(roi_rostro.shape[0])
                if ratio_aspecto < 0.50:
                    continue
                
                # 🛡️ FILTRO ÓPTICO (Movimiento)
                gray_roi = cv2.cvtColor(roi_rostro, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
                nitidez = cv2.Laplacian(gray_roi, cv2.CV_64F).var()
                if nitidez < 15.0:
                    continue

                # VISIÓN NOCTURNA (Simetría con Base de Datos)
                try:
                    lab = cv2.cvtColor(roi_rostro, cv2.COLOR_BGR2LAB)
                    l, a, b = cv2.split(lab)
                    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
                    l = clahe.apply(l)
                    roi_mejorado = cv2.cvtColor(cv2.merge((l, a, b)), cv2.COLOR_LAB2BGR)
                except Exception:
                    roi_mejorado = roi_rostro

                # ──────────────────────────────────────────────────────────
                # 3. MOTOR MTCNN Y SISTEMA DE VOTACIÓN
                # ──────────────────────────────────────────────────────────
                with IA_LOCK:
                    try:
                        res = DeepFace.represent(
                            img_path=roi_mejorado, 
                            model_name="ArcFace", 
                            detector_backend="mtcnn", 
                            align=True, 
                            enforce_detection=True
                        )
                        emb = np.array(res[0]["embedding"], dtype=np.float32)
                        mejor_match, max_sim = buscar_mejor_match(emb, BASE_DATOS_ROSTROS)
                    except Exception:
                        continue # Cara inválida para MTCNN

                print(f"[DEBUG CAM {cam_id}] ArcFace: {mejor_match} al {max_sim:.2f}")

                if max_sim >= UMBRAL_SIM and mejor_match:
                    nombre_limpio = mejor_match.split('_')[0]

                    with global_mem.lock:
                        datos_id = global_mem.db.get(gid)
                        if not datos_id: continue

                        # SISTEMA DE VOTACIÓN (Anti-Falsos Positivos)
                        if datos_id.get('candidato_nombre') == nombre_limpio:
                            datos_id['votos_nombre'] = datos_id.get('votos_nombre', 0) + 1
                        else:
                            datos_id['candidato_nombre'] = nombre_limpio
                            datos_id['votos_nombre'] = 1

                        # ⚡ EL PASE VIP: Si la certeza es aplastante (>0.55), salta la burocracia
                        if max_sim >= 0.50:
                            datos_id['votos_nombre'] = max(2, datos_id['votos_nombre'])

                        # Solo actuamos si tiene 2 votos consistentes...
                        if datos_id['votos_nombre'] >= 2:
                            nombre_actual = datos_id.get('nombre')
                            
                            # CANDADO DE BAUTIZO: Protege a los VIPs de alucinaciones borrosas
                            if nombre_actual is not None and nombre_actual != nombre_limpio:
                                if max_sim < 0.59:
                                    # Si es un puntaje bajo, es una confusión de ArcFace. Lo ignoramos.
                                    print(f" [RECHAZO] ArcFace intentó renombrar a {nombre_actual} como {nombre_limpio} con solo {max_sim:.2f}")
                                    continue 
                                else:
                                    # Si el puntaje es masivo, significa que OSNet se equivocó y pegó 2 personas
                                    print(f"[CORRECCIÓN VIP] OSNet se confundió. Renombrando a {nombre_limpio} ({max_sim:.2f})")

                            # ⚡ BAUTIZO Y LIMPIEZA
                            if nombre_actual != nombre_limpio:
                                datos_id['nombre'] = nombre_limpio
                                print(f" [BAUTIZO] ID {gid} confirmado como {nombre_limpio}")
                                
                                ids_a_borrar = []
                                firma_actual = datos_id['firmas'][0] if datos_id['firmas'] else None

                                for otro_gid, datos_otro in list(global_mem.db.items()):
                                    if otro_gid == gid: continue 
                                    if datos_otro.get('nombre') == nombre_limpio:
                                        ids_a_borrar.append(otro_gid)
                                    elif datos_otro.get('nombre') is None and firma_actual and datos_otro['firmas']:
                                        sim_huerfano = similitud_hibrida(firma_actual, datos_otro['firmas'][0])
                                        if sim_huerfano > 0.75:
                                            ids_a_borrar.append(otro_gid)

                                for id_basura in ids_a_borrar:
                                    del global_mem.db[id_basura]

                            # Actualizamos referencias
                            datos_id['area_rostro_ref'] = area_rostro_actual
                            datos_id['ts'] = time.time()

                            # BLINDAJE VIP: Si la certeza es absoluta, amarrar la ropa a este ID
                            if max_sim > 0.65:
                                # Usamos la función externa para evitar bloqueos dobles (Deadlocks)
                                pass 

                            # 🔊 SALUDO DE BIENVENIDA
                            if str(cam_id) == "7" and necesita_saludo:
                                global_mem.ultimos_saludos[nombre_limpio] = time.time()
                                
                                import json
                                genero = "Man" # Valor por defecto seguro
                                ruta_generos = os.path.join("cache_nombres", "generos.json")
                                
                                if os.path.exists(ruta_generos):
                                    try:
                                        with open(ruta_generos, 'r') as f:
                                            dic_generos = json.load(f)
                                            genero = dic_generos.get(nombre_limpio, "Man")
                                    except Exception:
                                        pass # Si el archivo está ocupado, usamos el defecto
                                
                                # Lanzamos el audio instantáneamente sin IA pesada
                                threading.Thread(target=hilo_bienvenida, args=(nombre_limpio, genero), daemon=True).start()
                    
                    # Ejecutamos el blindaje fuera del lock principal
                    if max_sim > 0.65 and datos_id.get('votos_nombre', 0) >= 2:
                         global_mem.confirmar_firma_vip(gid, time.time())
                         
                    break # Salimos del loop de rostros si ya identificamos
    except Exception as e:
        pass
    finally:
        trk.procesando_rostro = False

def worker_rostros(global_mem):
    """ Consumidor de la cola multihilo """
    while True:
        frame, box, gid, cam_id, trk = COLA_ROSTROS.get()
        procesar_rostro_async(frame, box, gid, cam_id, global_mem, trk)
        COLA_ROSTROS.task_done()

# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
#  4. LOOP PRINCIPAL DE FUSIÓN 
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
class CamStream:
    def __init__(self, url):
        self.url = url
        self.cap = cv2.VideoCapture(url)
        self.cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)
        self.frame = None
        threading.Thread(target=self._run, daemon=True).start()
        
    def _run(self):
        while True:
            ret, f = self.cap.read()
            if ret: 
                self.frame = f
                time.sleep(0.01) 
            else: 
                time.sleep(2)
                self.cap.open(self.url)

def dibujar_track_fusion(frame_show, trk, global_mem):
    try: x1, y1, x2, y2 = map(int, trk.box)
    except Exception: return
    
    nombre_str = ""
    if trk.gid is not None:
        with global_mem.lock:
            nombre = global_mem.db.get(trk.gid, {}).get('nombre')
            if nombre: nombre_str = f" [{nombre}]"

    if trk.gid is None: color, label = (150, 150, 150), f"?{trk.local_id}"        
    elif nombre_str: color, label = (255, 0, 255), f"ID:{trk.gid}{nombre_str}" 
    elif trk.en_grupo: color, label = (0, 0, 255), f"ID:{trk.gid} [grp]"
    elif trk.aprendiendo: color, label = (255, 255, 0), f"ID:{trk.gid} [++]" 
    elif trk.origen_global: color, label = (0, 165, 255), f"ID:{trk.gid} [re-id]"
    else: color, label = (0, 255, 0), 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("\nIniciando Sistema")
    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]
    
    for _ in range(2):
        threading.Thread(target=worker_rostros, args=(global_mem,), daemon=True).start()

    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=0.50, classes=[0], verbose=False, imgsz=480)
                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_fusion(frame_show, trk, global_mem)
                    
                    if turno_activo and trk.gid is not None and not getattr(trk, 'procesando_rostro', False):
                        if not COLA_ROSTROS.full():
                            trk.procesando_rostro = True
                            COLA_ROSTROS.put((frame.copy(), trk.box, trk.gid, cid, 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 Fusion", np.vstack([np.hstack(tiles[0:3]), np.hstack(tiles[3:6])]))
        
        idx += 1
        
        # ⚡ CAPTURAMOS LA TECLA EN UNA VARIABLE
        # ⚡ CAPTURAMOS LA TECLA EN UNA VARIABLE
        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF 
        
        if key == ord('q'): 
            break
            
        elif key == ord('r'):
            print("\n[MODO REGISTRO] Escaneando mosaico para registrar...")
            mejor_roi = None
            max_area = 0
            
            # ⚡ CORRECCIÓN: 'cams' es una lista, usamos enumerate
            for i, cam_obj in enumerate(cams):
                if cam_obj.frame is None: continue
                
                faces = detectar_rostros_yunet(cam_obj.frame)
                for (fx, fy, fw, fh, score) in faces:
                    area = fw * fh
                    if area > max_area:
                        max_area = area
                        h_frame, w_frame = cam_obj.frame.shape[:2]
                        
                        # Margen amplio (30%) para MTCNN
                        m_x, m_y = int(fw * 0.30), int(fh * 0.30)
                        y1 = max(0, fy - m_y)
                        y2 = min(h_frame, fy + fh + m_y)
                        x1 = max(0, fx - m_x)
                        x2 = min(w_frame, fx + fw + m_x)
                        
                        mejor_roi = cam_obj.frame[y1:y2, x1:x2]
            
            if mejor_roi is not None and mejor_roi.size > 0:
                cv2.imshow("Nueva Persona", mejor_roi)
                cv2.waitKey(1)
                
                nom = input("Escribe el nombre de la persona: ").strip()
                cv2.destroyWindow("Nueva Persona")
                
                if nom:
                    import json
                    # 1. Pedimos el género para no usar IA en el futuro
                    gen_input = input("¿Es Hombre (h) o Mujer (m)?: ").strip().lower()
                    genero_guardado = "Woman" if gen_input == 'm' else "Man"
                    
                    # 2. Actualizamos el caché de géneros al instante
                    ruta_generos = os.path.join("cache_nombres", "generos.json")
                    os.makedirs("cache_nombres", exist_ok=True)
                    dic_generos = {}
                    
                    if os.path.exists(ruta_generos):
                        try:
                            with open(ruta_generos, 'r') as f:
                                dic_generos = json.load(f)
                        except Exception:
                            pass
                            
                    dic_generos[nom] = genero_guardado
                    try:
                        with open(ruta_generos, 'w') as f:
                            json.dump(dic_generos, f)
                    except Exception as e:
                        print(f"[!] Error al guardar el género: {e}")

                    # 3. Guardado tradicional de la foto
                    ruta_db = "db_institucion"
                    os.makedirs(ruta_db, exist_ok=True)
                    cv2.imwrite(os.path.join(ruta_db, f"{nom}.jpg"), mejor_roi)
                    
                    print(f"[OK] Rostro de '{nom}' guardado como {genero_guardado}.")
                    print(" Sincronizando base de datos en caliente...")
                    
                    # Al llamar a esta función, el sistema alineará la foto sin pisar nuestro JSON
                    nuevos_vectores = gestionar_vectores(actualizar=True)
                    BASE_DATOS_ROSTROS.clear() 
                    BASE_DATOS_ROSTROS.update(nuevos_vectores)
                    print(" Sistema listo.")
                else:
                    print("[!] Registro cancelado.")

if __name__ == "__main__":
    main()