import gradio as gr
from PIL import Image
from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration
import time

# Carregando o modelo BLIP para geração de legendas
processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-large")
model_blip = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-large")

# Base de dados nutricionais simples (em português)
nutritional_database = {
    "bife": {"calorias": 250, "proteinas": 26, "carboidratos": 0, "gorduras": 15},
    "feijão": {"calorias": 120, "proteinas": 8, "carboidratos": 20, "gorduras": 1},
    "arroz": {"calorias": 130, "proteinas": 2.7, "carboidratos": 28, "gorduras": 0.3},
    "salada": {"calorias": 30, "proteinas": 1, "carboidratos": 5, "gorduras": 0.2},
    "tomate": {"calorias": 18, "proteinas": 0.9, "carboidratos": 3.9, "gorduras": 0.2},
}

# Função para gerar legenda da imagem usando BLIP
def generate_caption(img, min_len, max_len):
    try:
        raw_image = Image.open(img).convert('RGB')
        inputs = processor(raw_image, return_tensors="pt")
        out = model_blip.generate(**inputs, min_length=min_len, max_length=max_len)
        caption = processor.decode(out[0], skip_special_tokens=True)
        return caption
    except Exception as e:
        return f"Erro ao gerar legenda: {str(e)}"

# Função para gerar informações nutricionais com base na descrição
def generate_nutritional_info(food_description):
    try:
        # Dividir a descrição em palavras-chave
        keywords = food_description.lower().split(", ")
        
        total_calories = 0
        nutritional_summary = []
        
        for keyword in keywords:
            if keyword in nutritional_database:
                info = nutritional_database[keyword]
                total_calories += info["calorias"]
                nutritional_summary.append(
                    f"- {keyword.capitalize()}: {info['calorias']} calorias, "
                    f"{info['proteinas']}g proteínas, {info['carboidratos']}g carboidratos, "
                    f"{info['gorduras']}g gorduras"
                )
        
        if not nutritional_summary:
            return "Desculpe, não encontramos informações nutricionais detalhadas para este alimento."
        
        summary = "\n".join(nutritional_summary)
        return f"Informações Nutricionais:\n{summary}\n\nTotal de Calorias: {total_calories} kcal"
    except Exception as e:
        return f"Erro ao gerar informações nutricionais: {str(e)}"

# Função principal que combina tudo
def greet(img, min_len, max_len):
    start = time.time()
    
    # Passo 1: Gerar legenda para a imagem usando BLIP
    food_description = generate_caption(img, min_len, max_len)
    if "Erro" in food_description:
        return food_description  # Retorna mensagem de erro se houver falha no BLIP
    
    # Passo 2: Gerar informações nutricionais com base na legenda
    nutritional_info = generate_nutritional_info(food_description)
    
    end = time.time()
    total_time = str(round(end - start, 2))
    
    # Marketing agressivo
    marketing_message = (
        "🎉 OFERTA EXCLUSIVA! 🎉\n\n"
        "Inscreva-se AGORA para receber dicas diárias de nutrição e descontos exclusivos em nossos produtos premium!\n\n"
        "Compartilhe este resultado com seus amigos e ganhe 10% de desconto em nossa loja online.\n\n"
        "-----------------------------\n\n"
    )
    
    result = (
        f"{marketing_message}"
        f"Descrição do Alimento: {food_description}\n\n"
        f"{nutritional_info}\n\n"
        f"Gerado em {total_time} segundos."
    )
    
    return result

# Interface Gradio
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Base(primary_hue="red", secondary_hue="orange", neutral_hue="slate")) as demo:
    gr.Markdown(
        """
        # 🔥 NutriScan Pro 🔥
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        """
    )
    
    with gr.Row():
        img_input = gr.Image(type='filepath', label='Upload da Imagem')
        with gr.Column():
            min_len = gr.Slider(label='Tamanho Mínimo da Legenda', minimum=1, maximum=1000, value=30)
            max_len = gr.Slider(label='Tamanho Máximo da Legenda', minimum=1, maximum=1000, value=100)
    
    output = gr.Textbox(label='Resultado')
    
    submit_button = gr.Button("🔍 Analisar Agora! 🔍", variant="primary")
    
    submit_button.click(greet, inputs=[img_input, min_len, max_len], outputs=output)

demo.launch()