import gradio as gr
import pytesseract
from PIL import Image

# Tesseract OCR 경로 설정
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = "/usr/bin/tesseract"  # Tesseract 설치 경로

# 1단계: 손글씨 이미지에서 텍스트 추출 후 파일로 저장
def extract_text(image):
    try:
        # OCR로 이미지에서 텍스트 추출
        extracted_text = pytesseract.image_to_string(image, lang="kor")
        
        # 텍스트를 파일로 저장
        with open("output.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
            file.write(extracted_text)
        
        return "텍스트가 성공적으로 추출되어 'output.txt'에 저장되었습니다.", extracted_text
    except Exception as e:
        return f"오류 발생: {str(e)}", ""

# 2단계: 저장된 텍스트 파일을 읽고 평가 수행
def evaluate_text():
    try:
        # 텍스트 파일 읽기
        with open("output.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
            text_content = file.read()
        
        # 간단한 평가 논리 (예: 특정 키워드 포함 여부)
        score = 0
        feedback = []
        
        if "혼합 계산" in text_content:
            feedback.append("혼합 계산 풀이가 포함되었습니다.")
            score += 30
        else:
            feedback.append("혼합 계산 풀이가 누락되었습니다.")

        if "약수와 배수" in text_content:
            feedback.append("약수와 배수 관련 풀이가 포함되었습니다.")
            score += 30
        else:
            feedback.append("약수와 배수 관련 풀이가 누락되었습니다.")

        if "분수의 덧셈과 뺄셈" in text_content or "소수의 곱셈과 나눗셈" in text_content:
            feedback.append("분수 또는 소수 연산이 포함되었습니다.")
            score += 40
        else:
            feedback.append("분수 또는 소수 연산이 누락되었습니다.")

        # 결과 반환
        return f"점수: {score}\n피드백:\n" + "\n".join(feedback)
    except FileNotFoundError:
        return "텍스트 파일이 존재하지 않습니다. 먼저 손글씨를 인식하여 텍스트를 저장하세요."
    except Exception as e:
        return f"오류 발생: {str(e)}"

# Gradio 인터페이스 구성
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# 손글씨 수학 풀이 평가 시스템")
    
    with gr.Tab("1단계: 손글씨 인식"):
        with gr.Row():
            image_input = gr.Image(label="손글씨 이미지 업로드", type="pil")
            output_message = gr.Textbox(label="결과 메시지")
            extracted_text = gr.Textbox(label="추출된 텍스트")
        
        extract_button = gr.Button("텍스트 추출 및 저장")
        extract_button.click(
            extract_text,
            inputs=image_input,
            outputs=[output_message, extracted_text]
        )
    
    with gr.Tab("2단계: 텍스트 평가"):
        with gr.Row():
            evaluation_result = gr.Textbox(label="평가 결과")
        
        evaluate_button = gr.Button("평가 실행")
        evaluate_button.click(
            evaluate_text,
            inputs=None,
            outputs=evaluation_result
        )

# 애플리케이션 실행
demo.launch()