##### 기본 정보 입력 ####
# Streamlit 패키지 추가
import streamlit as st

# OpenAI 패키지 추가
from openai import OpenAI

# 이미지를 처리하기 위한 파이썬 기본 패키지
import os
import io
import base64
from PIL import Image

# GPT-4V와 TTS를 위한 client 선언
client = OpenAI(
    api_key = 'sk-proj-0sylvk4-YROvd-CBiFrvs456XKX1PvIXCqS-rFhahjUPaGQA'
)

#### 기능 구현 함수 정리 ####
# GPT-4V
def describe(text):
    response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "이 이미지에 대해서 아주 자세히 묘사해줘"},
            {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
                "url": text,
            },
            },
        ],
        }
    ],
    max_tokens=1024,
    )
    return response.choices[0].message.content

# TTS
def TTS(response):    
    # TTS를 활용하여 만든 음성을 파일로 저장.
    response = client.audio.speech.create(
    model="tts-1",
    voice="onyx",
    input=response
    )
    filename = "output.mp3"
    response.stream_to_file(filename)

    # 저장한 음성 파일 자동 재생
    with open(filename, "rb") as f:
        data = f.read()
        b64 = base64.b64encode(data).decode()
        # HTML 문법을 사용하여 자동으로 음원을 재생하는 코드를 작성하여
        # streamlit 안에서 HTML 문법 구현에 사용되는 st.markdown() 을 활용하여 실행을 합니다.
        md = f"""
            <audio autoplay="True">
            <source src="data:audio/mp3;base64,{b64}" type="audio/mp3">
            </audio>
            """
        st.markdown(md, unsafe_allow_html=True,)
    # 폴더에 남지 않도록 파일 삭제
    os.remove(filename)

##### 메인 함수 #####
def main():
    st.image('ai.png', width=200)
    st.title("💬 이미지를 해설해드립니다.")

    # 이미지를 업로드
    img_file_buffer = st.file_uploader('Upload a PNG image', type='png')

    if img_file_buffer is not None:
        image = Image.open(img_file_buffer)

        # 업로드한 이미지를 화면에 출력
        st.image(image, caption='Uploaded Image.', use_column_width=True)

        # 이미지 => 바이트 버퍼로 변환
        buffered = io.BytesIO()
        image.save(buffered, format="PNG")
        
        # 바이트 버퍼 => Base64 인코딩 바이트 문자열로 변환
        img_base64 = base64.b64encode(buffered.getvalue())
        
        # Base64 인코딩 바이트 문자열 => UTF-8 문자열로 디코딩
        img_base64_str = img_base64.decode('utf-8')

        # GPT-4V에서 입력받을 수 있는 형태로 변환
        # 예시 참고: https://platform.openai.com/docs/guides/vision/uploading-base-64-encoded-images
        image = f"data:image/jpeg;base64,{img_base64_str}"

        # GPT4V가 이미지에 대한 설명을 반환하고 이를 st.info()로 출력.
        text = describe(image)
        st.info(text)

        # 이미지에 대한 설명을 음성으로 변환.
        TTS(text)

if __name__=="__main__":
    main()