routers/textclas.py

from fastapi import APIRouter, HTTPException, Query
from fastapi.responses import JSONResponse
import cv2
import numpy as np
import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO
import base64

# Criação do roteador
router = APIRouter()


def remove_handwritten_content(image: np.ndarray) -> np.ndarray:
    """
    Remove conteúdo manuscrito de uma imagem usando técnicas do OpenCV.
    """
    # Converte a imagem para escala de cinza
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # Aplica threshold para detectar manuscritos
    _, thresh = cv2.threshold(gray, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

    # Aplica dilatação para conectar as partes manuscritas
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
    dilated = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=2)

    # Aplica inpainting para remover manuscritos
    result = cv2.inpaint(image, dilated, inpaintRadius=3, flags=cv2.INPAINT_TELEA)
    
    return result


@router.get("/image/remove-handwriting/")
def process_image(image_url: str = Query(..., description="URL da imagem para ser processada")):
    """
    Recebe uma URL de imagem, remove conteúdo manuscrito e retorna em base64.
    """
    try:
        # Baixar a imagem da URL
        response = requests.get(image_url)
        if response.status_code != 200:
            raise HTTPException(
                status_code=400, detail="Não foi possível baixar a imagem da URL fornecida."
            )

        # Carregar imagem com OpenCV
        image_array = np.asarray(bytearray(response.content), dtype=np.uint8)
        image = cv2.imdecode(image_array, cv2.IMREAD_COLOR)
        if image is None:
            raise HTTPException(status_code=400, detail="A URL não contém uma imagem válida.")

        # Remover manuscrito
        processed_image = remove_handwritten_content(image)

        # Converter imagem processada para base64
        _, buffer = cv2.imencode('.png', processed_image)
        img_base64 = base64.b64encode(buffer).decode('utf-8')

        return JSONResponse(content={
            "image_url": image_url,
            "processed_image_base64": f"data:image/png;base64,{img_base64}"
        })

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        raise HTTPException(status_code=400, detail=f"Erro ao acessar a URL: {str(e)}")
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Erro interno do servidor: {str(e)}")