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# app.py - Calcul OCR v3.0
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"""
Application principale - Entraînement aux calculs avec OCR
"""

import gradio as gr
import warnings
import os
import gc
import numpy as np
from PIL import Image
import simple_gpu

warnings.filterwarnings("ignore")

# Import avec structure claire : GPU ou CPU uniquement
try:
    # Test GPU : torch + CUDA disponible
    import torch
    if torch.cuda.is_available():
        from image_processing_gpu import init_ocr_model, create_white_canvas, cleanup_memory
        print("📱 Interface: Mode GPU détecté - TrOCR")
    else:
        # Torch installé mais pas de GPU → CPU
        from image_processing_cpu import init_ocr_model, create_white_canvas, cleanup_memory
        print("📱 Interface: Mode CPU détecté - EasyOCR")
except ImportError:
    # Torch pas installé → CPU obligatoire
    from image_processing_cpu import init_ocr_model, create_white_canvas, cleanup_memory
    print("📱 Interface: Mode CPU détecté - EasyOCR")

from game_engine import MathGame, export_to_clean_dataset

print("🚀 Initialisation Calcul OCR v3.0...")

print("🔄 Chargement modèle OCR...")
init_ocr_model()
print("✅ Modèle OCR prêt")

game = MathGame()

def start_game_wrapper(duration: str, operation: str, difficulty: str) -> tuple:
    cleanup_memory()
    return game.start_game(duration, operation, difficulty)

def next_question_wrapper(image_data: dict | np.ndarray | Image.Image | None) -> tuple:
    return game.next_question(image_data)

def export_current_session() -> str:
    """Export vers le nouveau dataset calcul_ocr_dataset"""
    
    if not hasattr(game, 'session_data') or not game.session_data:
        return "❌ Aucune donnée de session à exporter"
    
    export_info = game.get_export_status()
    
    if export_info["status"] == "exported":
        return f"""✅ Session déjà exportée !
        
📅 Exporté le: {export_info['timestamp'][:19].replace('T', ' ')}
📊 Résultat: {export_info['result'][:100]}...

💡 Jouez une nouvelle session pour contribuer davantage !"""
    
    if export_info["status"] == "exporting":
        return "⏳ Export en cours..."
    
    if not export_info["can_export"]:
        return "❌ Aucune donnée à exporter"
    
    game.mark_export_in_progress()
    
    try:
        result = export_to_clean_dataset(game.session_data)
        game.mark_export_completed(result)
        cleanup_memory()
        return result
        
    except Exception as e:
        game.export_status = "not_exported"
        return f"❌ Erreur export: {str(e)}"

# Interface Gradio
with gr.Blocks(
    title="🧮 Calcul OCR - Entraînement mathématiques",
    theme=gr.themes.Soft(),
    css="""
    .gradio-container { max-width: 1200px !important; }
    .config-section { 
        background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
        color: white;
        padding: 15px;
        border-radius: 10px;
        margin: 10px 0;
    }
    .dataset-info {
        background: linear-gradient(135deg, #11998e 0%, #38ef7d 100%);
        color: white;
        padding: 15px;
        border-radius: 10px;
        margin: 10px 0;
    }
    .radio-group {
        background: #f8f9fa;
        padding: 10px;
        border-radius: 8px;
        margin: 5px 0;
    }
    """,
    head="<meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>"
) as demo:

    gr.Markdown(
        """
        # 🧮 Entraînement aux calculs avec OCR
               
        **Nouveau !** Choisissez votre configuration et entraînez-vous sur différents types de calculs !
        
        **Comment jouer :**
        1. **Configurez** votre session ci-dessous
        2. Cliquez sur **🚀 GO !** pour démarrer
        3. **Écrivez** ✏️ votre réponse sur le tableau 
        4. Cliquez sur **➡️ NEXT !** pour la question suivante
        
        À la fin, vous pourrez contribuer au dataset ouvert pour améliorer l'OCR mathématique !
        
        ---
        """
    )
    
    # Configuration de la session
    with gr.Group():
        gr.Markdown("### ⚙️ Configuration de la session", elem_classes=["config-section"])
        
        with gr.Row():
            duration_choice = gr.Radio(
                choices=["30 secondes", "60 secondes"],
                value="30 secondes",
                label="⏱️ Durée",
                elem_classes=["radio-group"]
            )
            
            operation_choice = gr.Radio(
                choices=["×", "+", "-", "÷", "Aléatoire"],
                value="×",
                label="🔢 Opération",
                elem_classes=["radio-group"]
            )
            
            difficulty_choice = gr.Radio(
                choices=["Facile", "Difficile"],
                value="Facile",
                label="🎯 Difficulté",
                elem_classes=["radio-group"]
            )
    
    with gr.Row():
        with gr.Column(scale=1):
            # Question
            question_display = gr.HTML(
                value='<div style="font-size: 2.5em; font-weight: bold; text-align: center; padding: 20px; background: linear-gradient(45deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); color: white; border-radius: 10px;">Prêt à jouer ?</div>'
            )

            # Contrôles
            with gr.Row():
                go_button = gr.Button("🚀 GO !", variant="primary", size="lg")
                next_button = gr.Button("➡️ NEXT !", variant="secondary", size="lg", interactive=False)

            # Status
            status_display = gr.Markdown("### 🎯 Configurez votre session et cliquez sur GO !")
            timer_display = gr.Markdown("### ⏱️ --")

        with gr.Column(scale=1):
            # Zone de dessin
            canvas = gr.ImageEditor(
                label="✏️ Votre réponse",
                height=350,
                width=350,
                value=create_white_canvas(350, 350),
                brush=gr.Brush(default_size=8, default_color="#000000"),
                sources=[],
                layers=False,
                transforms=[],
                eraser=gr.Eraser(default_size=20)
            )

    # Résultats
    results_display = gr.HTML("")

    # Export vers dataset dédié
    gr.Markdown("### 📤 Contribuer au dataset", elem_classes=["dataset-info"])
    export_button = gr.Button("📤 Ajouter la série au dataset calcul_ocr", variant="primary", size="lg")
    export_status = gr.Markdown("")

    # Événements
    go_button.click(
        fn=start_game_wrapper,
        inputs=[duration_choice, operation_choice, difficulty_choice],
        outputs=[question_display, canvas, status_display, timer_display, go_button, next_button, results_display]
    )

    next_button.click(
        fn=next_question_wrapper,
        inputs=[canvas],
        outputs=[question_display, canvas, status_display, timer_display, go_button, next_button, results_display]
    )

    export_button.click(
        fn=export_current_session,
        outputs=[export_status]
    )

if __name__ == "__main__":
    print("🚀 Lancement Calcul OCR v3.0...")
    print("🎯 Dataset: calcul_ocr_dataset")
    print("📊 Opérations: ×, +, -, ÷, Aléatoire")
    print("⚙️ Durées: 30s, 60s")
    print("🎯 Difficultés: Facile, Difficile")
    demo.launch(
        share=False,
        show_error=True,
        server_name="0.0.0.0",
        server_port=7860,
        show_api=False,
        favicon_path=None
    )