/**
 * =============================================================================
 *            动态版 - 手部姿态识别与模型管理脚本 (v3.0)
 *            由人体姿态识别修改为手部姿态识别
 * =============================================================================
 */

'use strict';

// --- 全局变量和常量 ---
const videoElement = document.getElementById('video');
const canvasElement = document.getElementById('canvas');
const canvasCtx = canvasElement.getContext('2d');
const statusElement = document.getElementById('status');
const resultElement = document.getElementById('result-text');

// UI元素
const poseClassesContainer = document.getElementById('pose-classes-container');
const addClassButton = document.getElementById('btn-add-class');
const predictButton = document.getElementById('btn-predict');
const exportButton = document.getElementById('btn-export');
const importButton = document.getElementById('btn-import');
const fileImporter = document.getElementById('file-importer');

let detector, classifier, animationFrameId;
let isPredicting = false;

const appState = {
    classMap: {},
    nextClassId: 0
};

// --- 主应用逻辑 ---

/**
 * 初始化应用，加载模型并设置摄像头
 */
async function init() {
    try {
        classifier = knnClassifier.create();
        
        // --- 修改点 1: 加载手部检测模型 ---
        const model = handPoseDetection.SupportedModels.MediaPipeHands;
        const detectorConfig = {
            runtime: 'mediapipe', // 推荐使用 MediaPipe runtime 获得最佳性能
            solutionPath: 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/hands' // MediaPipe solution files path
        };
        detector = await handPoseDetection.createDetector(model, detectorConfig);

        await setupCamera();
        setupEventListeners();
        mainLoop();

        statusElement.innerText = "手部模型和摄像头已就绪!";
        enableControls();
        addNewClass(); // 默认创建第一个类别

    } catch (error) {
        console.error("初始化失败:", error);
        statusElement.innerText = "初始化失败，请检查摄像头权限或刷新。";
        statusElement.style.backgroundColor = '#fce8e6';
        statusElement.style.color = '#d93025';
    }
}

/**
 * 设置和启动用户摄像头 (无需修改，与之前一致)
 */
async function setupCamera() {
    const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true });
    videoElement.srcObject = stream;
    return new Promise((resolve) => {
        videoElement.onloadedmetadata = () => {
            videoElement.play();
            // 确保 Canvas 与 Video 宽高一致，并且在这里不需要 Canvas 镜像
            canvasElement.width = videoElement.videoWidth;
            canvasElement.height = videoElement.videoHeight;
            resolve();
        };
    });
}

/**
 * 为所有交互式元素绑定事件监听器 (无需修改，与之前一致)
 */
function setupEventListeners() {
    addClassButton.addEventListener('click', addNewClass);
    predictButton.addEventListener('click', togglePrediction);
    exportButton.addEventListener('click', exportModel);
    importButton.addEventListener('click', () => fileImporter.click());
    fileImporter.addEventListener('change', importModel);
}

// --- 动态类别管理 (无需修改，与之前一致) ---

/**
 * 动态创建一个新类别的UI元素并添加到页面
 * @param {number} cId - 类别的唯一ID
 * @param {string} cName - 类别的名称
 */
function createClassUI(cId, cName) {
    const poseClassDiv = document.createElement('div');
    poseClassDiv.className = 'pose-class';
    poseClassDiv.dataset.classId = cId;

    poseClassDiv.innerHTML = `
        <div class="class-info">
            <input type="text" class="class-name-input" value="${cName}" data-class-id="${cId}">
            <span class="sample-count">(0 样本)</span>
        </div>
        <div class="class-actions">
            <button class="btn-sample" data-class-id="${cId}">采集样本</button>
            <button class="btn-delete-class" title="删除类别" data-class-id="${cId}">×</button>
        </div>
    `;

    poseClassesContainer.appendChild(poseClassDiv);

    const nameInput = poseClassDiv.querySelector('.class-name-input');
    nameInput.addEventListener('change', (e) => {
        appState.classMap[cId] = e.target.value;
    });

    const sampleButton = poseClassDiv.querySelector('.btn-sample');
    sampleButton.addEventListener('click', () => addExample(cId));
    
    if (isPredicting) sampleButton.disabled = true;

    const deleteButton = poseClassDiv.querySelector('.btn-delete-class');
    deleteButton.addEventListener('click', () => deleteClass(cId));
}

/**
 * 添加一个新的姿态类别
 */
function addNewClass() {
    const classId = appState.nextClassId;
    const className = `手势 ${classId + 1}`; // 改为“手势”
    appState.classMap[classId] = className;
    appState.nextClassId++;
    createClassUI(classId, className);
}

/**
 * 删除一个指定的姿态类别
 * @param {number} classId - 要删除的类别的ID
 */
function deleteClass(classId) {
    if (confirm(`确定要删除类别 "${appState.classMap[classId]}" 吗？所有样本都将丢失。`)) {
        const elementToRemove = poseClassesContainer.querySelector(`[data-class-id="${classId}"]`);
        if (elementToRemove) elementToRemove.remove();

        delete appState.classMap[classId];
        classifier.clearClass(classId);

        updateSampleCounts();
        updatePredictionUI();
        checkExportAbility();
    }
}

/**
 * 采集一个姿态样本并添加到KNN分类器
 * @param {number} classId 类别的ID
 */
async function addExample(classId) {
    // --- 修改点 2: 使用 estimateHands 替代 estimatePoses ---
    // flipHorizontal: false 确保模型输出的坐标与原视频方向一致 (非镜像)
    const hands = await detector.estimateHands(videoElement, { flipHorizontal: false }); 
    if (hands && hands.length > 0) {
        // KNN 分类器通常只处理一个实例，这里我们取检测到的第一只手
        const handTensor = flattenHand(hands[0]); // 使用新的 flattenHand
        classifier.addExample(handTensor, classId);
        handTensor.dispose(); // 释放内存
        
        updateSampleCounts();
        checkExportAbility();
    } else {
        console.warn(`为类别 ${appState.classMap[classId]} 采集样本失败，未检测到手部。`);
    }
}

// --- 模型与预测逻辑  ---

/**
 * 开始或停止姿态预测 
 */
function togglePrediction() {
    if (classifier.getNumClasses() === 0) {
        alert("请先为至少一个手势采集样本后再开始预测！"); 
        return;
    }
    isPredicting = !isPredicting;
    updatePredictionUI();
}

/**
 * 应用的主循环
 */
async function mainLoop() {
    // --- 修改点 3: 使用 estimateHands 替代 estimatePoses ---
    // flipHorizontal: false 确保模型输出的坐标与原视频方向一致 (非镜像)
    const hands = await detector.estimateHands(videoElement, { flipHorizontal: false }); 
    canvasCtx.clearRect(0, 0, canvasElement.width, canvasElement.height); // 清空画布

    if (hands && hands.length > 0) {
        // 通常只处理检测到的第一只手，如果有两只手，可以根据需求处理
        drawHand(hands[0]); // 使用新的 drawHand
        if (isPredicting && classifier.getNumClasses() > 0) {
            const handTensor = flattenHand(hands[0]); // 使用新的 flattenHand
            const result = await classifier.predictClass(handTensor, 3);
            handTensor.dispose();
            
            const confidence = Math.round(result.confidences[result.label] * 100);
            const predictedClassName = appState.classMap[result.label] || '未知手势'; // 文案修改
            resultElement.innerText = `手势: ${predictedClassName} (${confidence}%)`; // 文案修改
        }
    }
    animationFrameId = requestAnimationFrame(mainLoop);
}

// --- 模型管理函数 (无需修改，与之前一致) ---

/**
 * 导出KNN模型为包含类别信息的JSON文件
 */
function exportModel() {
    if (classifier.getNumClasses() === 0) {
        alert('模型中还没有任何样本，无法导出！');
        return;
    }

    const dataset = classifier.getClassifierDataset();
    const datasetObj = {};
    Object.keys(dataset).forEach((key) => {
        const data = dataset[key];
        datasetObj[key] = data.arraySync();
    });

    const modelData = {
        classMap: appState.classMap,
        dataset: datasetObj
    };

    const jsonStr = JSON.stringify(modelData);
    const blob = new Blob([jsonStr], { type: "application/json" });
    const url = URL.createObjectURL(blob);
    const a = document.createElement('a');
    a.href = url;
    a.download = `hand-knn-model.json`; // 文件名改为 hand-knn-model.json
    document.body.appendChild(a);
    a.click();
    document.body.removeChild(a);
    URL.revokeObjectURL(url);
}

/**
 * 从JSON文件导入KNN模型并恢复类别状态 (无需修改，与之前一致)
 * @param {Event} event
 */
function importModel(event) {
    const file = event.target.files[0];
    if (!file) return;

    const reader = new FileReader();
    reader.onload = (e) => {
        try {
            const modelData = JSON.parse(e.target.result);
            
            if (!modelData.classMap || !modelData.dataset) {
                throw new Error("无效的模型文件格式。");
            }
            
            classifier.clearAllClasses();
            poseClassesContainer.innerHTML = '';
            appState.classMap = {};

            appState.classMap = modelData.classMap;
            const classIds = Object.keys(appState.classMap).map(Number);
            appState.nextClassId = classIds.length > 0 ? Math.max(...classIds) + 1 : 0;
            
            classIds.forEach(id => {
                createClassUI(id, appState.classMap[id]);
            });

            const newDataset = {};
            Object.keys(modelData.dataset).forEach((key) => {
                newDataset[key] = tf.tensor(modelData.dataset[key]);
            });
            classifier.setClassifierDataset(newDataset);
            
            updateSampleCounts();
            checkExportAbility();
            alert('模型导入成功！');

        } catch (error) {
            console.error("导入模型失败:", error);
            alert(`导入失败！请确保文件是正确的模型JSON文件。\n错误: ${error.message}`);
        } finally {
            fileImporter.value = '';
        }
    };
    reader.readAsText(file);
}


// --- 辅助和UI更新函数 ---

/**
 * --- 修改点 4: 展平手部关键点 ---
 * 将手部关键点展平为一维张量。
 * 考虑到 MediaPipe Hands 模型的关键点总数是21个 (0-20)。
 * @param {Object} hand - 单个手部检测结果对象
 * @returns {tf.Tensor} - 展平后的关键点坐标张量
 */
function flattenHand(hand) {
    // 归一化关键点坐标到 [0, 1] 范围，然后展平
    const keypoints = hand.keypoints.map(p => [p.x / videoElement.videoWidth, p.y / videoElement.videoHeight]).flat();
    return tf.tensor(keypoints);
}

const HAND_CONNECTIONS = [
    [0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 4],       // Thumb
    [0, 5], [5, 6], [6, 7], [7, 8],       // Index finger
    [0, 9], [9, 10], [10, 11], [11, 12],  // Middle finger
    [0, 13], [13, 14], [14, 15], [15, 16], // Ring finger
    [0, 17], [17, 18], [18, 19], [19, 20], // Pinky finger
    [0, 5], [5, 9], [9, 13], [13, 17], [17, 0] // Palm base connections
];

/**
 * --- 修改点 5: 绘制手部骨骼 ---
 * 绘制手部关键点和连接线。
 * @param {Object} hand - 单个手部检测结果对象
 */
function drawHand(hand) {
    if (hand.keypoints) {
        const keypoints = hand.keypoints;
        
        // 绘制连接线
        canvasCtx.strokeStyle = '#00FFFF'; // 青色
        canvasCtx.lineWidth = 2;

        for (const connection of HAND_CONNECTIONS) {
            const start = keypoints[connection[0]];
            const end = keypoints[connection[1]];
            // 检查关键点是否存在
            if (start && end) {
                canvasCtx.beginPath();
                canvasCtx.moveTo(start.x, start.y);
                canvasCtx.lineTo(end.x, end.y);
                canvasCtx.stroke();
            }
        }
        
        // 绘制关键点
        canvasCtx.fillStyle = '#FF0000'; // 红色
        for (const keypoint of keypoints) {
            if (keypoint) { // 同样检查
                canvasCtx.beginPath();
                // 关键点半径设置小一点，因为手部关键点比人体姿态更密集
                canvasCtx.arc(keypoint.x, keypoint.y, 4, 0, 2 * Math.PI); 
                canvasCtx.fill();
            }
        }
    }
}


/**
 * 更新所有类别UI上的样本数量 (无需修改，与之前一致)
 */
function updateSampleCounts() {
    const dataset = classifier.getClassifierDataset();
    const allClassElements = document.querySelectorAll('.pose-class');
    allClassElements.forEach(el => {
        const classId = parseInt(el.dataset.classId, 10);
        const classInfo = dataset[classId];
        // 确保 classInfo 存在，因为 classifier.clearClass(id) 后，dataset[id] 可能会是 undefined
        const count = classInfo ? classInfo.shape[0] : 0; 
        el.querySelector('.sample-count').innerText = `(${count} 样本)`;
    });
}

/**
 * 根据状态更新UI (少量文案修改)
 */
function updatePredictionUI() {
    const allActionButtons = document.querySelectorAll('.btn-sample, .btn-delete-class, .btn-add-class, #btn-import');
    if (isPredicting) {
        predictButton.innerText = "停止预测";
        predictButton.classList.add('stop');
        resultElement.innerText = "正在分析手势..."; // 文案修改
        allActionButtons.forEach(btn => btn.disabled = true);
        document.querySelectorAll('.class-name-input').forEach(input => input.disabled = true);
        checkExportAbility();
    } else {
        predictButton.innerText = "开始预测";
        predictButton.classList.remove('stop');
        resultElement.innerText = "已停止";
        allActionButtons.forEach(btn => btn.disabled = false);
        document.querySelectorAll('.class-name-input').forEach(input => input.disabled = false);
        checkExportAbility();
    }
    // 只有在有类别且有样本时才能预测
    predictButton.disabled = isPredicting ? false : classifier.getNumClasses() === 0;
}

function enableControls() {
    [predictButton, importButton, exportButton, addClassButton].forEach(btn => btn.disabled = false);
    checkExportAbility();
}

/** 检查是否可以导出模型并更新按钮状态 */
function checkExportAbility() {
    exportButton.disabled = isPredicting || classifier.getNumClasses() === 0;
}

// 释放 TensorFlow.js 相关的内存
function cleanup() {
    if (detector) {
        // 对于 MediaPipe runtime，detector.dispose() 可能不是必须的，
        // 其内部会管理WebGL资源。但为保险起见可以保留。
        // 或者更彻底地，如果不再需要，可以手动清理所有tf.Tensor。
    }
    if (classifier) classifier.clearAllClasses();
    if (animationFrameId) cancelAnimationFrame(animationFrameId);
    tf.disposeAll(); // 额外添加，确保所有创建的张量都被释放，防止内存泄露
    console.log("Cleanup complete. All TensorFlow.js tensors disposed.");
}

// --- 启动应用 ---
window.onbeforeunload = cleanup; // 页面关闭前清理资源
init();
