import cv2
import gradio as gr
import os

# ग्लोबल वेरिएबल्स
video_path = ""
live_mode = False

# अस्थायी फ़ोल्डर में वीडियो सहेजने के लिए पथ सेट करें
save_dir = "/tmp/videos"
if not os.path.exists(save_dir):
    os.makedirs(save_dir)

def upload_video(uploaded_video):
    global video_path, live_mode
    live_mode = False
    video_path = os.path.join(save_dir, "uploaded_video.mp4")

    # वीडियो को अस्थायी पथ पर कॉपी करें
    with open(video_path, "wb") as f:
        f.write(uploaded_video.read())
    
    return f"वीडियो अपलोड हुआ: {video_path}"

def start_live_feed():
    global live_mode, video_path
    live_mode = True
    video_path = 0  # कैमरा का उपयोग करने के लिए 0 सेट करें
    return "लाइव फीड शुरू हो गया"

def process_video():
    if video_path == "":
        return "कोई वीडियो अपलोड नहीं हुआ है या लाइव मोड सक्रिय नहीं है। कृपया पहले वीडियो अपलोड करें या लाइव मोड सक्रिय करें।", None

    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
    if not cap.isOpened():
        return "त्रुटि: वीडियो खोलने में असमर्थ", None

    processed_frame = None
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        # यहाँ हम मानते हैं कि लाइव फीड में चार्ट होते हैं। चार्ट को पहचानने के लिए ह्यू और एज डिटेक्शन का उपयोग कर सकते हैं।
        gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        edges = cv2.Canny(gray_frame, 50, 150)

        # ये सिर्फ एक उदाहरण है; आप इसे ट्रेडिंग संकेतकों और चार्ट पैटर्न की पहचान के लिए बढ़ा सकते हैं।
        contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        for cnt in contours:
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

        processed_frame = frame  # अंतिम फ्रेम जिसमें डिटेक्शन हुआ हो

    cap.release()
    if processed_frame is not None:
        processed_image_path = os.path.join(save_dir, "processed_frame.png")
        cv2.imwrite(processed_image_path, processed_frame)
        return None, processed_image_path
    else:
        return "कोई चार्ट नहीं मिला या वीडियो खाली है।", None

def end_processing():
    global video_path, live_mode
    video_path = ""
    live_mode = False
    return "प्रसंस्करण समाप्त हुआ। आप अब नया वीडियो अपलोड कर सकते हैं या लाइव फीड शुरू कर सकते हैं।"

# Gradio UI
iface = gr.Blocks()

with iface:
    gr.Markdown("## वीडियो और लाइव फीड चार्ट एनालिसिस टूल")
    
    with gr.Row():
        video_input = gr.Video(label="वीडियो अपलोड करें")
        upload_button = gr.Button("वीडियो अपलोड करें")
        live_button = gr.Button("लाइव फीड शुरू करें")
        upload_output = gr.Textbox(label="अपलोड स्थिति")
    
    upload_button.click(upload_video, inputs=video_input, outputs=upload_output)
    live_button.click(start_live_feed, outputs=upload_output)
    
    with gr.Row():
        process_button = gr.Button("वीडियो प्रोसेस करें")
        end_button = gr.Button("प्रसंस्करण समाप्त करें")
        process_output = gr.Image(label="प्रसंस्कृत वीडियो")
        process_status = gr.Textbox(label="प्रसंस्करण स्थिति")
        end_output = gr.Textbox(label="प्रसंस्करण स्थिति")

    process_button.click(process_video, outputs=[process_status, process_output])
    end_button.click(end_processing, outputs=end_output)

iface.launch()