# ai_tutor_full.py

import cv2
import numpy as np
import re
from PIL import Image
from pytesseract import image_to_string
from datetime import datetime

# === Bộ nhớ học sinh ===
student_memory = []

def log_interaction(student_id, question, answer, correct, topic, emotion):
    student_memory.append({
        "student_id": student_id,
        "question": question,
        "answer": answer,
        "correct": correct,
        "topic": topic,
        "emotion": emotion,
        "timestamp": datetime.now()
    })

# === Phân tích cảm xúc ===
def detect_emotion(text):
    if "giúp" in text or "khó" in text:
        return "lo lắng"
    elif "dễ" in text or "biết rồi" in text:
        return "tự tin"
    return "trung tính"

# === Phân tích đề bài ===
def detect_subject(text: str) -> str:
    subjects = {
        "Ngữ Văn": ["ngữ văn", "văn học", "tập làm văn"],
        "Toán": ["toán", "số học", "hình học"],
        "Lịch Sử": ["lịch sử", "sử học"],
        "Địa Lí": ["địa lí", "địa lý"],
        "Sinh học": ["sinh học", "sinh vật"],
        "Vật lí": ["vật lí", "vật lý"],
        "Hóa học": ["hóa học", "hóa"],
        "Tiếng Anh": ["tiếng anh", "english"],
        "GDCD": ["giáo dục công dân", "gdcd"],
        "Tin học": ["tin học", "công nghệ thông tin"]
    }
    for subject, keywords in subjects.items():
        for keyword in keywords:
            if keyword.lower() in text.lower():
                return subject
    return "Không xác định"

def detect_grade(text: str) -> str:
    match = re.search(r"lớp\s*(\d+)", text.lower())
    return match.group(1) if match else "Không xác định"

def detect_series(text: str) -> str:
    series_keywords = {
        "Chân Trời Sáng Tạo": ["chân trời sáng tạo"],
        "Kết Nối Tri Thức": ["kết nối tri thức"],
        "Cánh Diều": ["cánh diều"]
    }
    for series, keywords in series_keywords.items():
        for keyword in keywords:
            if keyword.lower() in text.lower():
                return series
    return "Không xác định"

def detect_metadata(text: str) -> dict:
    return {
        "subject": detect_subject(text),
        "grade": detect_grade(text),
        "series": detect_series(text)
    }

# === Làm nét ảnh ===
def enhance_image(image_path: str) -> Image.Image:
    img = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
    contrast = clahe.apply(gray)
    denoised = cv2.GaussianBlur(contrast, (3, 3), 0)
    kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5,-1], [0, -1, 0]])
    sharpened = cv2.filter2D(denoised, -1, kernel)
    return Image.fromarray(sharpened)

# === Trích xuất văn bản từ ảnh ===
def extract_text_from_image(image: Image.Image) -> str:
    return image_to_string(image, lang="vie")

# === Tìm sách giáo khoa và kiểm tra độ khớp ===
def verify_alignment(question: str, textbook: str) -> tuple:
    score = 0.85 if question in textbook else 0.4
    return score > 0.6, score

def find_and_verify_textbook(subject: str, grade: str, series: str, extracted_text: str) -> dict:
    pdf_url = f"https://giaovien.net/sach/{subject.lower()}_lop_{grade}_{series.replace(' ', '_')}.pdf"
    textbook_content = "Nội dung sách giáo khoa giả lập"
    is_aligned, score = verify_alignment(extracted_text, textbook_content)
    return {
        "status": "Tìm thấy sách",
        "url": pdf_url,
        "khớp_nội_dung": is_aligned,
        "độ_tương_đồng": score
    }

# === Chọn mô hình AI phù hợp ===
def route_to_model(question: str, image_attached: bool = False):
    if len(question) > 500 or image_attached:
        return "Gemini 2.5 Pro"
    return "ChatGPT-5.0"

# === Đánh giá độ chắc chắn ===
def estimate_confidence(answer: str) -> float:
    return 0.9 if "chắc chắn" in answer else 0.5

# === Học từ lỗi sai ===
def log_error(student_id: str, question: str):
    with open("error_log.txt", "a", encoding="utf-8") as f:
        f.write(f"{student_id} | {question}\n")

def retrain_on_correct_data(question: str):
    correct_answer = "Đáp án đúng từ nguồn xác thực"
    print(f"✅ Đã cập nhật tri thức cho câu hỏi: {question}")

# === Xử lý đề bài ===
def process_homework(image_path: str, student_id: str):
    enhanced = enhance_image(image_path)
    extracted_text = extract_text_from_image(enhanced)
    metadata = detect_metadata(extracted_text)
    emotion = detect_emotion(extracted_text)
    textbook = find_and_verify_textbook(
        subject=metadata["subject"],
        grade=metadata["grade"],
        series=metadata["series"],
        extracted_text=extracted_text
    )
    model = route_to_model(extracted_text, image_attached=True)
    answer = f"Giải bằng {model} (giả lập)"
    confidence = estimate_confidence(answer)
    if confidence < 0.5:
        log_error(student_id, extracted_text)
        retrain_on_correct_data(extracted_text)
    log_interaction(student_id, extracted_text, answer, confidence > 0.6, metadata["subject"], emotion)
    return {
        "student_id": student_id,
        "question": extracted_text,
        "metadata": metadata,
        "emotion": emotion,
        "model_used": model,
        "textbook": textbook,
        "confidence": confidence,
        "answer": answer
    }