from flask import Flask, render_template, request, jsonify
from deepface import DeepFace
import os
import tempfile
import shutil

app = Flask(__name__)

# Configuration pour l'upload des images (facultatif, pour stocker les images temporairement)
UPLOAD_FOLDER = 'uploads'
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER
ALLOWED_EXTENSIONS = {'png', 'jpg', 'jpeg'}

def allowed_file(filename):
    return '.' in filename and \
           filename.rsplit('.', 1)[1].lower() in ALLOWED_EXTENSIONS

def process_image(image_path):
    """
    Traite une image avec DeepFace (détection, alignement, etc.).
    Vous pouvez personnaliser cette fonction en fonction de vos besoins.
    """
    try:
        # Exemple d'extraction des visages avec alignement et détection
        faces = DeepFace.extract_faces(img_path=image_path, detector_backend='retinaface', align=True)
        if len(faces) > 0 :
            return faces[0]['facial_area']
        else:
             return None
    
    except Exception as e:
        print(f"Erreur lors du traitement de l'image : {e}")
        return None

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/compare', methods=['POST'])
def compare():
    
    # Gestion des fichiers uploadés
    if 'file1' not in request.files or 'file2' not in request.files:
        return jsonify({'error': 'Aucun fichier sélectionné'}), 400

    file1 = request.files['file1']
    file2 = request.files['file2']

    if file1.filename == '' or file2.filename == '':
        return jsonify({'error': 'Aucun fichier sélectionné'}), 400

    if file1 and allowed_file(file1.filename) and file2 and allowed_file(file2.filename):
        # Créer un dossier temporaire pour stocker les images
        temp_dir = tempfile.mkdtemp(prefix="face_compare_", dir=app.config['UPLOAD_FOLDER'])
        
        # Enregistre les fichiers dans le dossier temporaire
        file1_path = os.path.join(temp_dir, file1.filename)
        file2_path = os.path.join(temp_dir, file2.filename)
        file1.save(file1_path)
        file2.save(file2_path)

        # Traitement des images (vous pouvez personnaliser cette partie)
        processed_img1 = process_image(file1_path)
        processed_img2 = process_image(file2_path)
        
        if processed_img1 is None or processed_img2 is None:
          # Supprimer le dossier temporaire et son contenu
          shutil.rmtree(temp_dir)
          return jsonify({'error': 'Aucun visage détecté dans une ou plusieurs images'}), 400
          
        try:
            # Comparaison des visages avec DeepFace
            result = DeepFace.verify(
                img1_path=file1_path,
                img2_path=file2_path,
                model_name="VGG-Face",
                detector_backend="retinaface",
                distance_metric="cosine",
                enforce_detection=False
            )

            # Formater la réponse
            response_data = {
                'verified': result['verified'],
                'similarity': round((1 - result['distance']) * 100, 1) if result['verified'] else round((1 - result['distance']) * 100, 1)
            }

            # Supprimer le dossier temporaire et son contenu
            shutil.rmtree(temp_dir)
            return jsonify(response_data)

        except Exception as e:
            # Supprimer le dossier temporaire et son contenu
            shutil.rmtree(temp_dir)
            print(f"Erreur lors de la comparaison des visages : {e}")
            return jsonify({'error': str(e)}), 500

    else:
        return jsonify({'error': 'Type de fichier non autorisé'}), 400

if __name__ == '__main__':
    # Créer le dossier d'upload si nécessaire
    os.makedirs(app.config['UPLOAD_FOLDER'], exist_ok=True)
    app.run(debug=True) # Mettre debug=False en production