import cv2
import numpy as np
import gradio as gr

def create_mask(frame):
    """Frame'de kırmızı renk maskesi oluşturur."""
    hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    mask1 = cv2.inRange(hsv, (0, 120, 70), (10, 255, 255))
    mask2 = cv2.inRange(hsv, (170, 120, 70), (180, 255, 255))
    mask = mask1 | mask2
    return mask

def apply_morphology(mask, kernel_size=15):
    """Maskeye morfolojik işlemler uygular."""
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (kernel_size, kernel_size))
    morph = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
    return morph

def find_largest_component(morph):
    """En büyük bağlı bileşenin merkezini bulur."""
    num_labels, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(morph, connectivity=8)
    if num_labels > 1:
        largest_label = 1 + np.argmax(stats[1:, cv2.CC_STAT_AREA])
        cX = int(centroids[largest_label][0])
        cY = int(centroids[largest_label][1])
        return cX, cY
    else:
        return None

def draw_trajectory(frame, trajectory):
    """Topun izlediği yolu çizer."""
    if len(trajectory) > 1:
        pts = np.array(trajectory, np.int32)
        pts = pts.reshape((-1, 1, 2))
        cv2.polylines(frame, [pts], False, (0, 255, 0), 2)

def analyze_trajectory(trajectory, std_threshold=10):
    """Trajektori analizini yapar."""
    if len(trajectory) < 2:
        return "Yolu belirlemek için yeterli veri yok."
    else:
        x_coords = np.array(trajectory)[:, 0]
        std_x = np.std(x_coords)
        return "ok" if std_x < std_threshold else "not ok"

def process_video(video, kernel_size=15, std_threshold=10):
    """Videoyu işler ve topun yörüngesini analiz eder."""
    try:
        cap = cv2.VideoCapture(video)
        fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
        _, frame = cap.read()

        if frame is None:
            return "Videodan çerçeve okunamadı!", None, None

        fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
        height, width = frame.shape[:2]
        try:
            out_mask = cv2.VideoWriter('mask_output.avi', fourcc, fps, (width, height), False)
            out_final = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, fps, (width, height))
        except:
            return "Video dosyaları oluşturulamadı!", None, None

        trajectory = []
        while cap.isOpened():
            ret, frame = cap.read()
            if not ret:
                break

            mask = create_mask(frame)
            out_mask.write(mask)

            morph = apply_morphology(mask, kernel_size)

            center = find_largest_component(morph)
            if center:
                cX, cY = center
                trajectory.append((cX, cY))
                cv2.circle(frame, (cX, cY), 5, (0, 255, 0), -1)

            draw_trajectory(frame, trajectory)

            out_final.write(frame)

        cap.release()
        out_mask.release()
        out_final.release()

        result_text = analyze_trajectory(trajectory, std_threshold)

        return result_text, 'mask_output.avi', 'output.avi'

    except:
        return "Video işlenirken bir hata oluştu!", None, None

demo = gr.Interface(
    fn=process_video,
    inputs=[
        gr.Video(label="Girdi Video"),
        gr.Slider(1, 50, value=15, step=1, label="Kernel Boyutu"),  # Accordion içindeki bileşenler ayrı ayrı eklendi
        gr.Slider(1, 100, value=10, step=1, label="Standart Sapma Eşiği")  # Accordion içindeki bileşenler ayrı ayrı eklendi
    ],
    outputs=[
        gr.Textbox(label="Yol Analiz Sonucu"),
        gr.Video(label="Maske Video"),
        gr.Video(label="Çıktı Video")
    ],
    examples=[
        ["ok.mp4", 15, 10],
        ["not_ok1.mp4", 15, 10],
        ["not_ok2.mp4", 15, 10]
    ]
)

# Launch the Gradio app
if __name__ == "__main__":
    demo.launch(show_error=True)