from pathlib import Path
from PIL import Image
from iinfer.app.predicts import onnx_det_YoloX
from typing import List, Tuple
import logging


SITE = 'https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/'
IMAGE_WIDTH = 416
IMAGE_HEIGHT = 416
USE_MODEL_CONF = False

class OnnxdetYoloXLite(onnx_det_YoloX.OnnxDetYoloX):
    def __init__(self, logger:logging.Logger) -> None:
        super().__init__(logger)

    def create_session(self, model_path:Path, model_conf_path:Path, model_provider:str, gpu_id:int=None):
        """
        推論セッションを作成する関数です。
        startコマンド実行時に呼び出されます。
        この関数内でAIモデルのロードを行い、推論準備を完了するようにしてください。
        戻り値の推論セッションの型は問いません。

        Args:
            model_path (Path): モデルファイルのパス
            model_conf_path (Path): モデル設定ファイルのパス
            gpu_id (int, optional): GPU ID. Defaults to None.

        Returns:
            推論セッション
        """
        return super().create_session(model_path, model_conf_path, model_provider, gpu_id)

    def predict(self, session, img_width:int, img_height:int, image:Image.Image, labels:List[str]=None, colors:List[Tuple[int]]=None, nodraw:bool=False):
        """
        予測を行う関数です。
        predictコマンドやcaptureコマンド実行時に呼び出されます。
        引数のimageはRGBですので、戻り値の出力画像もRGBにしてください。
        戻り値の推論結果のdictは、通常推論結果項目ごとに値(list)を設定します。
        例）Image Classification（EfficientNet_Lite4）の場合
        return dict(output_scores=output_scores, output_classes=output_classes), image_obj
        例）Object Detection（YoloX）の場合
        return dict(output_boxes=final_boxes, output_scores=final_scores, output_classes=final_cls_inds), output_image

        Args:
            session: 推論セッション
            img_width (int): モデルのINPUTサイズ（画像の幅）
            img_height (int): モデルのINPUTサイズ（画像の高さ）
            image (Image): 入力画像（RGB配列であること）
            labels (List[str], optional): クラスラベルのリスト. Defaults to None.
            colors (List[Tuple[int]], optional): ボックスの色のリスト. Defaults to None.
            nodraw (bool, optional): 描画フラグ. Defaults to False.

        Returns:
            Tuple[Dict[str, Any], Image]: 予測結果と出力画像のタプル
        """
        return super().predict(session, img_width, img_height, image, labels=labels, colors=colors, nodraw=nodraw)
