api.py

from fastapi import FastAPI, HTTPException, UploadFile, File, Form
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
from pydantic import BaseModel
from typing import Dict, List, Any, Optional
import json
import tempfile
import os
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2
import torch
import torchvision.transforms as T
import torchvision.transforms.functional as f
import yaml
from tqdm import tqdm
from huggingface_hub import hf_hub_download

from get_camera_params import get_camera_parameters

# Imports pour l'inférence automatique
from model.cls_hrnet import get_cls_net
from model.cls_hrnet_l import get_cls_net as get_cls_net_l
from utils.utils_calib import FramebyFrameCalib
from utils.utils_heatmap import get_keypoints_from_heatmap_batch_maxpool, get_keypoints_from_heatmap_batch_maxpool_l, complete_keypoints, coords_to_dict

app = FastAPI(
    title="Football Vision Calibration API",
    description="API pour la calibration de caméras à partir de lignes de terrain de football",
    version="1.0.0"
)

# Configuration CORS pour autoriser les requêtes depuis le frontend
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],  # En production, spécifiez les domaines autorisés
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

# Paramètres par défaut pour l'inférence
WEIGHTS_KP = "models/SV_FT_TSWC_kp"
WEIGHTS_LINE = "models/SV_FT_TSWC_lines"
# DEVICE = "cuda:0"
DEVICE = "cpu"
KP_THRESHOLD = 0.15
LINE_THRESHOLD = 0.15
PNL_REFINE = True
FRAME_STEP = 5

# Cache pour les modèles (éviter de les recharger à chaque requête)
_models_cache = None

# Paramètres pour HF Hub
HF_MODEL_REPO = "2nzi/SV_FT_TSWC_kp"  # Remplacez par votre repo
WEIGHTS_KP_FILE = "SV_FT_TSWC_kp"  # Nom du fichier dans le repo
WEIGHTS_LINE_FILE = "SV_FT_TSWC_lines"  # Nom du fichier dans le repo

def load_inference_models():
    """Charge les modèles d'inférence depuis Hugging Face Hub"""
    global _models_cache
    
    if _models_cache is not None:
        return _models_cache
    
    try:
        # Device detection
        device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
        print(f"Using device: {device}")
        
        # Télécharger les modèles depuis HF Hub
        print("Téléchargement des modèles depuis Hugging Face Hub...")
        
        weights_kp_path = hf_hub_download(
            repo_id=HF_MODEL_REPO,
            filename=WEIGHTS_KP_FILE,
            cache_dir="./hf_cache"
        )
        
        weights_line_path = hf_hub_download(
            repo_id=HF_MODEL_REPO, 
            filename=WEIGHTS_LINE_FILE,
            cache_dir="./hf_cache"
        )
        
        print(f"Modèles téléchargés:")
        print(f"  - Keypoints: {weights_kp_path}")
        print(f"  - Lines: {weights_line_path}")
        
        # Vérifier l'existence des fichiers de configuration
        config_files = ["config/hrnetv2_w48.yaml", "config/hrnetv2_w48_l.yaml"]
        for config_file in config_files:
            if not os.path.exists(config_file):
                raise FileNotFoundError(f"Fichier de configuration manquant: {config_file}")
        
        # Charger les configurations
        with open("config/hrnetv2_w48.yaml", 'r') as f:
            cfg = yaml.safe_load(f)
        with open("config/hrnetv2_w48_l.yaml", 'r') as f:
            cfg_l = yaml.safe_load(f)
        
        # Modèle keypoints
        model = get_cls_net(cfg)
        model.load_state_dict(torch.load(weights_kp_path, map_location=device))
        model.to(device)
        model.eval()
        
        # Modèle lignes
        model_l = get_cls_net_l(cfg_l)
        model_l.load_state_dict(torch.load(weights_line_path, map_location=device))
        model_l.to(device)
        model_l.eval()
        
        _models_cache = (model, model_l, device)
        print("✅ Modèles chargés avec succès depuis HF Hub!")
        return _models_cache
        
    except Exception as e:
        print(f"❌ Erreur lors du chargement des modèles: {e}")
        raise HTTPException(
            status_code=503, 
            detail=f"Modèles non disponibles: {str(e)}. Veuillez réessayer plus tard."
        )

def process_frame_inference(frame, model, model_l, device, frame_width, frame_height):
    """Traite une frame et retourne les paramètres de caméra"""
    transform = T.Resize((540, 960))
    
    # Préparer la frame pour l'inférence
    frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    frame_pil = Image.fromarray(frame_rgb)
    frame_tensor = f.to_tensor(frame_pil).float().unsqueeze(0)
    
    if frame_tensor.size()[-1] != 960:
        frame_tensor = transform(frame_tensor)
    
    frame_tensor = frame_tensor.to(device)
    b, c, h, w = frame_tensor.size()
    
    # Inférence
    with torch.no_grad():
        heatmaps = model(frame_tensor)
        heatmaps_l = model_l(frame_tensor)
    
    # Extraire les keypoints et lignes
    kp_coords = get_keypoints_from_heatmap_batch_maxpool(heatmaps[:,:-1,:,:])
    line_coords = get_keypoints_from_heatmap_batch_maxpool_l(heatmaps_l[:,:-1,:,:])
    kp_dict = coords_to_dict(kp_coords, threshold=KP_THRESHOLD)
    lines_dict = coords_to_dict(line_coords, threshold=LINE_THRESHOLD)
    kp_dict, lines_dict = complete_keypoints(kp_dict[0], lines_dict[0], w=w, h=h, normalize=True)
    
    # Calibration
    cam = FramebyFrameCalib(iwidth=frame_width, iheight=frame_height, denormalize=True)
    cam.update(kp_dict, lines_dict)
    final_params_dict = cam.heuristic_voting(refine_lines=PNL_REFINE)
    
    return final_params_dict

# Modèles Pydantic pour la validation des données
class Point(BaseModel):
    x: float
    y: float

class LinePolygon(BaseModel):
    points: List[Point]

class CalibrationRequest(BaseModel):
    lines: Dict[str, List[Point]]

# Nouvelles classes pour les coordonnées
class ImageCoordinate(BaseModel):
    x: float
    y: float

class WorldCoordinate(BaseModel):
    x: float  # Coordonnée X sur le terrain (mètres)
    y: float  # Coordonnée Y sur le terrain (mètres)

class KeypointData(BaseModel):
    id: int
    image_coords: ImageCoordinate
    world_coords: Optional[WorldCoordinate] = None
    confidence: Optional[float] = None

class LineData(BaseModel):
    id: int
    start_image: ImageCoordinate
    end_image: ImageCoordinate
    start_world: Optional[WorldCoordinate] = None
    end_world: Optional[WorldCoordinate] = None
    confidence: Optional[float] = None

class DetectionData(BaseModel):
    keypoints: List[KeypointData]
    lines: List[LineData]

class CalibrationResponse(BaseModel):
    status: str
    camera_parameters: Dict[str, Any]
    input_lines: Dict[str, List[Point]]
    detections: Optional[DetectionData] = None
    message: str

class InferenceImageResponse(BaseModel):
    status: str
    camera_parameters: Optional[Dict[str, Any]]
    image_info: Dict[str, Any]
    detections: Optional[DetectionData] = None
    message: str

class FrameResult(BaseModel):
    frame_number: int
    timestamp_seconds: float
    camera_parameters: Optional[Dict[str, Any]]
    detections: Optional[DetectionData] = None

class InferenceVideoResponse(BaseModel):
    status: str
    video_info: Dict[str, Any]
    frames_processed: int
    frames_results: List[FrameResult]
    message: str

# Fonction de conversion coordonnées image -> terrain
def image_to_world(point_2d, cam_params):
    """

    Convertit un point 2D de l'image vers des coordonnées 3D du terrain.

    

    Args:

        point_2d: [x, y] coordonnées dans l'image

        cam_params: Paramètres de la caméra

        

    Returns:

        [x, y] coordonnées sur le terrain (Z=0)

    """
    try:
        # Matrice de calibration
        K = np.array([
            [cam_params["cam_params"]["x_focal_length"], 0, cam_params["cam_params"]["principal_point"][0]],
            [0, cam_params["cam_params"]["y_focal_length"], cam_params["cam_params"]["principal_point"][1]],
            [0, 0, 1]
        ])
        
        # Matrice de rotation et position
        R = np.array(cam_params["cam_params"]["rotation_matrix"])
        camera_pos = np.array(cam_params["cam_params"]["position_meters"])
        
        # Point 2D en coordonnées homogènes
        point_2d_h = np.array([point_2d[0], point_2d[1], 1])
        
        # Back-projection du rayon depuis la caméra
        ray = np.linalg.inv(K) @ point_2d_h
        ray = R.T @ ray
        
        # Intersection avec le plan Z=0 (terrain)
        if abs(ray[2]) < 1e-6:  # Éviter division par zéro
            return None
            
        t = -camera_pos[2] / ray[2]
        world_point = camera_pos + t * ray
        
        return world_point[:2]  # Retourner seulement X,Y (Z=0)
        
    except Exception as e:
        print(f"Erreur conversion image->monde: {e}")
        return None

def process_detections(kp_dict, lines_dict, cam_params):
    """

    Traite les détections et convertit les coordonnées image vers terrain.

    

    Args:

        kp_dict: Dictionnaire des keypoints détectés

        lines_dict: Dictionnaire des lignes détectées  

        cam_params: Paramètres de la caméra

        

    Returns:

        DetectionData: Données structurées avec coordonnées image et terrain

    """
    keypoints_data = []
    lines_data = []
    
    # Traiter les keypoints
    if kp_dict:
        for kp_id, kp_value in kp_dict.items():
            image_coords = ImageCoordinate(x=kp_value['x'], y=kp_value['y'])
            
            # Convertir vers coordonnées terrain
            world_coords = None
            if cam_params and 'cam_params' in cam_params:
                world_point = image_to_world([kp_value['x'], kp_value['y']], cam_params)
                if world_point is not None:
                    world_coords = WorldCoordinate(x=float(world_point[0]), y=float(world_point[1]))
            
            keypoints_data.append(KeypointData(
                id=kp_id,
                image_coords=image_coords,
                world_coords=world_coords,
                confidence=kp_value.get('confidence', None)
            ))
    
    # Traiter les lignes
    if lines_dict:
        for line_id, line_value in lines_dict.items():
            start_image = ImageCoordinate(x=line_value['x_1'], y=line_value['y_1'])
            end_image = ImageCoordinate(x=line_value['x_2'], y=line_value['y_2'])
            
            # Convertir vers coordonnées terrain
            start_world = None
            end_world = None
            if cam_params and 'cam_params' in cam_params:
                start_point = image_to_world([line_value['x_1'], line_value['y_1']], cam_params)
                end_point = image_to_world([line_value['x_2'], line_value['y_2']], cam_params)
                
                if start_point is not None:
                    start_world = WorldCoordinate(x=float(start_point[0]), y=float(start_point[1]))
                if end_point is not None:
                    end_world = WorldCoordinate(x=float(end_point[0]), y=float(end_point[1]))
            
            lines_data.append(LineData(
                id=line_id,
                start_image=start_image,
                end_image=end_image,
                start_world=start_world,
                end_world=end_world,
                confidence=line_value.get('confidence', None)
            ))
    
    return DetectionData(keypoints=keypoints_data, lines=lines_data)

def process_frame_inference_with_coords(frame, model, model_l, device, frame_width, frame_height):
    """

    Version enrichie qui retourne les paramètres de caméra ET les coordonnées détectées.

    """
    transform = T.Resize((540, 960))
    
    # Préparer la frame pour l'inférence
    frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    frame_pil = Image.fromarray(frame_rgb)
    frame_tensor = f.to_tensor(frame_pil).float().unsqueeze(0)
    
    if frame_tensor.size()[-1] != 960:
        frame_tensor = transform(frame_tensor)
    
    frame_tensor = frame_tensor.to(device)
    b, c, h, w = frame_tensor.size()
    
    # Inférence
    with torch.no_grad():
        heatmaps = model(frame_tensor)
        heatmaps_l = model_l(frame_tensor)
    
    # Extraire les keypoints et lignes
    kp_coords = get_keypoints_from_heatmap_batch_maxpool(heatmaps[:,:-1,:,:])
    line_coords = get_keypoints_from_heatmap_batch_maxpool_l(heatmaps_l[:,:-1,:,:])
    kp_dict = coords_to_dict(kp_coords, threshold=KP_THRESHOLD)
    lines_dict = coords_to_dict(line_coords, threshold=LINE_THRESHOLD)
    kp_dict, lines_dict = complete_keypoints(kp_dict[0], lines_dict[0], w=w, h=h, normalize=True)
    
    # Calibration
    cam = FramebyFrameCalib(iwidth=frame_width, iheight=frame_height, denormalize=True)
    cam.update(kp_dict, lines_dict)
    final_params_dict = cam.heuristic_voting(refine_lines=PNL_REFINE)
    
    return final_params_dict, kp_dict, lines_dict

@app.get("/")
async def root():
    return {
        "message": "Football Vision Calibration API", 
        "version": "1.0.0",
        "endpoints": {
            "/calibrate": "POST - Calibrer une caméra à partir d'une image et de lignes",
            "/inference/image": "POST - Extraire les paramètres de caméra d'une image automatiquement",
            "/inference/video": "POST - Extraire les paramètres de caméra d'une vidéo automatiquement",
            "/health": "GET - Vérifier l'état de l'API"
        }
    }

@app.get("/health")
async def health_check():
    return {"status": "healthy", "message": "API is running"}

@app.post("/calibrate", response_model=CalibrationResponse)
async def calibrate_camera(

    image: UploadFile = File(..., description="Image du terrain de football"),

    lines_data: str = Form(..., description="JSON des lignes du terrain")

):
    """

    Calibrer une caméra à partir d'une image et des lignes du terrain.

    Retourne aussi les coordonnées détectées sur l'image et le terrain.

    """
    try:
        # Validation du format d'image - version robuste
        content_type = getattr(image, 'content_type', None) or ""
        filename = getattr(image, 'filename', "") or ""
        
        # Vérifier le type MIME ou l'extension du fichier
        image_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.tiff', '.tif']
        is_image_content = content_type.startswith('image/') if content_type else False
        is_image_extension = any(filename.lower().endswith(ext) for ext in image_extensions)
        
        if not is_image_content and not is_image_extension:
            raise HTTPException(
                status_code=400, 
                detail=f"Le fichier doit être une image. Type détecté: {content_type}, Fichier: {filename}"
            )
        
        # Parse des données de lignes
        try:
            lines_dict = json.loads(lines_data)
        except json.JSONDecodeError:
            raise HTTPException(status_code=400, detail="Format JSON invalide pour les lignes")
        
        # Validation de la structure des lignes
        validated_lines = {}
        for line_name, points in lines_dict.items():
            if not isinstance(points, list):
                raise HTTPException(
                    status_code=400, 
                    detail=f"Les points de la ligne '{line_name}' doivent être une liste"
                )
            
            validated_points = []
            for i, point in enumerate(points):
                if not isinstance(point, dict) or 'x' not in point or 'y' not in point:
                    raise HTTPException(
                        status_code=400,
                        detail=f"Point {i} de la ligne '{line_name}' doit avoir les clés 'x' et 'y'"
                    )
                try:
                    validated_points.append({
                        "x": float(point['x']),
                        "y": float(point['y'])
                    })
                except (ValueError, TypeError):
                    raise HTTPException(
                        status_code=400,
                        detail=f"Coordonnées invalides pour le point {i} de la ligne '{line_name}'"
                    )
            
            validated_lines[line_name] = validated_points
        
        # Sauvegarde temporaire de l'image
        file_extension = os.path.splitext(filename)[1] if filename else '.jpg'
        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=file_extension) as temp_file:
            content = await image.read()
            temp_file.write(content)
            temp_image_path = temp_file.name
        
        try:
            # Validation de l'image
            pil_image = Image.open(temp_image_path)
            pil_image.verify()
            
            # Calibration de la caméra
            camera_params = get_camera_parameters(temp_image_path, validated_lines)
            
            # Pour l'endpoint calibrate, nous n'avons pas de détections automatiques
            # mais nous pouvons traiter les lignes manuelles fournies
            detections = None
            
            # Formatage de la réponse
            response = CalibrationResponse(
                status="success",
                camera_parameters=camera_params,
                input_lines=validated_lines,
                detections=detections,
                message="Calibration réussie"
            )
            
            return response
            
        except Exception as e:
            raise HTTPException(
                status_code=500, 
                detail=f"Erreur lors de la calibration: {str(e)}"
            )
        
        finally:
            # Nettoyage du fichier temporaire
            if os.path.exists(temp_image_path):
                os.unlink(temp_image_path)
    
    except HTTPException:
        raise
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Erreur interne: {str(e)}")

@app.post("/inference/image", response_model=InferenceImageResponse)
async def inference_image(

    image: UploadFile = File(..., description="Image du terrain de football"),

    kp_threshold: float = Form(KP_THRESHOLD, description="Seuil pour les keypoints"),

    line_threshold: float = Form(LINE_THRESHOLD, description="Seuil pour les lignes")

):
    """

    Extraire automatiquement les paramètres de caméra à partir d'une image.

    Retourne les coordonnées détectées sur l'image et le terrain.

    """
    params = None
    temp_image_path = None
    
    try:
        # Validation du format d'image - version robuste
        content_type = getattr(image, 'content_type', None) or ""
        filename = getattr(image, 'filename', "") or ""
        
        # Vérifier le type MIME ou l'extension du fichier
        image_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.tiff', '.tif']
        is_image_content = content_type.startswith('image/') if content_type else False
        is_image_extension = any(filename.lower().endswith(ext) for ext in image_extensions)
        
        if not is_image_content and not is_image_extension:
            raise HTTPException(
                status_code=400, 
                detail=f"Le fichier doit être une image. Type détecté: {content_type}, Fichier: {filename}"
            )
        
        # Sauvegarde temporaire de l'image
        file_extension = os.path.splitext(filename)[1] if filename else '.jpg'
        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=file_extension) as temp_file:
            content = await image.read()
            temp_file.write(content)
            temp_image_path = temp_file.name
        
        # Charger les modèles
        model, model_l, device = load_inference_models()
        
        # Lire l'image
        frame = cv2.imread(temp_image_path)
        if frame is None:
            raise HTTPException(status_code=400, detail="Impossible de lire l'image")
        
        frame_height, frame_width = frame.shape[:2]
        
        # Mettre à jour les seuils globaux
        global KP_THRESHOLD, LINE_THRESHOLD
        KP_THRESHOLD = kp_threshold
        LINE_THRESHOLD = line_threshold
        
        # Traitement avec coordonnées
        params, kp_dict, lines_dict = process_frame_inference_with_coords(
            frame, model, model_l, device, frame_width, frame_height
        )
        
        # Traiter les détections (coordonnées image + terrain)
        detections = process_detections(kp_dict, lines_dict, params)
        
        # Formatage de la réponse
        response = InferenceImageResponse(
            status="success" if params is not None else "failed",
            camera_parameters=params,
            image_info={
                "filename": filename,
                "width": frame_width,
                "height": frame_height,
                "kp_threshold": kp_threshold,
                "line_threshold": line_threshold
            },
            detections=detections,
            message="Paramètres extraits avec succès" if params is not None else "Échec de l'extraction des paramètres"
        )
        
        return response
        
    except HTTPException:
        raise
    except Exception as e:
        raise HTTPException(
            status_code=500, 
            detail=f"Erreur lors de l'inférence: {str(e)}"
        )
    finally:
        # Nettoyage du fichier temporaire
        if temp_image_path and os.path.exists(temp_image_path):
            os.unlink(temp_image_path)

@app.post("/inference/video", response_model=InferenceVideoResponse)
async def inference_video(

    video: UploadFile = File(..., description="Vidéo du terrain de football"),

    kp_threshold: float = Form(KP_THRESHOLD, description="Seuil pour les keypoints"),

    line_threshold: float = Form(LINE_THRESHOLD, description="Seuil pour les lignes"),

    frame_step: int = Form(FRAME_STEP, description="Traiter 1 frame sur N")

):
    """

    Extraire automatiquement les paramètres de caméra à partir d'une vidéo.

    Retourne les coordonnées détectées pour chaque frame traitée.

    """
    try:
        # Validation du format vidéo - version robuste
        content_type = getattr(video, 'content_type', None) or ""
        filename = getattr(video, 'filename', "") or ""
        
        video_extensions = ['.mp4', '.avi', '.mov', '.mkv', '.wmv', '.flv']
        is_video_content = content_type.startswith('video/') if content_type else False
        is_video_extension = any(filename.lower().endswith(ext) for ext in video_extensions)
        
        if not is_video_content and not is_video_extension:
            raise HTTPException(
                status_code=400, 
                detail=f"Le fichier doit être une vidéo. Type détecté: {content_type}, Fichier: {filename}"
            )
        
        # Sauvegarde temporaire de la vidéo
        file_extension = os.path.splitext(filename)[1] if filename else '.mp4'
        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=file_extension) as temp_file:
            content = await video.read()
            temp_file.write(content)
            temp_video_path = temp_file.name
        
        try:
            # Charger les modèles
            model, model_l, device = load_inference_models()
            
            # Ouvrir la vidéo
            cap = cv2.VideoCapture(temp_video_path)
            if not cap.isOpened():
                raise HTTPException(status_code=400, detail="Impossible d'ouvrir la vidéo")
            
            frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
            frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
            total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
            fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
            
            # Mettre à jour les seuils globaux
            global KP_THRESHOLD, LINE_THRESHOLD
            KP_THRESHOLD = kp_threshold
            LINE_THRESHOLD = line_threshold
            
            frames_results = []
            frame_count = 0
            processed_count = 0
            
            while cap.isOpened():
                ret, frame = cap.read()
                if not ret:
                    break
                    
                # Traiter seulement 1 frame sur frame_step
                if frame_count % frame_step != 0:
                    frame_count += 1
                    continue
                
                # Traitement avec coordonnées
                params, kp_dict, lines_dict = process_frame_inference_with_coords(
                    frame, model, model_l, device, frame_width, frame_height
                )
                
                if params is not None:
                    # Traiter les détections (coordonnées image + terrain)
                    detections = process_detections(kp_dict, lines_dict, params)
                    
                    frame_result = FrameResult(
                        frame_number=frame_count,
                        timestamp_seconds=frame_count / fps,
                        camera_parameters=params,
                        detections=detections
                    )
                    
                    frames_results.append(frame_result)
                    processed_count += 1
                
                frame_count += 1
            
            cap.release()
            
            # Formatage de la réponse
            response = InferenceVideoResponse(
                status="success" if frames_results else "failed",
                video_info={
                    "filename": filename,
                    "width": frame_width,
                    "height": frame_height,
                    "total_frames": total_frames,
                    "fps": fps,
                    "duration_seconds": total_frames / fps,
                    "kp_threshold": kp_threshold,
                    "line_threshold": line_threshold,
                    "frame_step": frame_step
                },
                frames_processed=processed_count,
                frames_results=frames_results,
                message=f"Paramètres extraits de {processed_count} frames" if frames_results else "Aucun paramètre extrait"
            )
            
            return response
            
        except Exception as e:
            raise HTTPException(
                status_code=500, 
                detail=f"Erreur lors de l'inférence vidéo: {str(e)}"
            )
        
        finally:
            # Nettoyage du fichier temporaire
            if os.path.exists(temp_video_path):
                os.unlink(temp_video_path)
    
    except HTTPException:
        raise
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Erreur interne: {str(e)}")

app_instance = app