# =============================================================================
# Multi-Class Segmentation API - Requirements
# =============================================================================

# ===== CORE WEB FRAMEWORK =====
fastapi==0.115.14
uvicorn==0.35.0
starlette==0.46.2
pydantic==2.11.7
pydantic_core==2.33.2

# ===== STREAMLIT =====
streamlit==1.46.1
altair==5.5.0  # Utilisé par Streamlit pour les graphiques
blinker==1.9.0  # Streamlit dependency

# ===== HTTP REQUESTS =====
requests==2.32.4
httpx==0.28.1  # Modern HTTP client (utilisé par FastAPI)
httpcore==1.0.9
h11==0.16.0

# ===== MACHINE LEARNING CORE =====
tensorflow==2.19.0
keras==3.10.0
numpy>=1.24.0,<2.0.0

# Note: tensorflow-addons n'est plus nécessaire avec TensorFlow 2.19+
# Les fonctionnalités sont maintenant intégrées dans TensorFlow core

# ===== COMPUTER VISION =====
pillow==11.3.0
opencv-python-headless==4.9.0.80  # Pas dans votre freeze, mais nécessaire pour Docker
scikit-image==0.25.2
imageio==2.37.0

# ===== DATA SCIENCE =====
pandas==2.3.0
matplotlib==3.10.3
scipy==1.16.0
scikit-learn==1.7.0

# ===== MLFLOW & MODEL REGISTRY =====
mlflow==3.2.0
mlflow-skinny==3.2.0
mlflow-tracing==3.2.0

# ===== AWS/S3 SUPPORT =====
boto3==1.39.2
botocore==1.39.2
s3transfer==0.13.0

# ===== SEGMENTATION MODELS =====
# Option 1: Version figée par commit (RECOMMANDÉE pour production)
segmentation_models @ git+https://github.com/qubvel/segmentation_models.git@5d24bbfb28af6134e25e2c0b79e7727f6c0491d0

# Option 2: Si vous préférez une version PyPI (décommentez et commentez la ligne du dessus)
# segmentation-models==1.0.1

# ===== SUPPORTING LIBRARIES =====
# TensorFlow ecosystem
tensorboard==2.19.0
tensorboard-data-server==0.7.2
protobuf==3.20.3
flatbuffers==25.2.10
h5py==3.14.0
astunparse==1.6.3
gast==0.6.0
google-pasta==0.2.0
keras-applications==1.0.8
opt_einsum==3.4.0
termcolor==2.5.0
wrapt==1.17.2

# Data processing
networkx==3.5
tifffile==2025.6.11
lazy_loader==0.4

# Utilities
click==8.2.1
tqdm==4.67.1
joblib==1.5.1
python-dateutil
packaging
typing_extensions==4.14.0

# File handling
python-multipart==0.0.20  # Pour FastAPI file uploads

# ===== AJOUTS SPÉCIFIQUES POUR UTILS/UTILS.PY =====
# Pour la gestion des couleurs et légendes matplotlib
cycler==0.12.1  # Pour matplotlib customization

# Font handling pour matplotlib (nécessaire dans Docker)
fonttools==4.58.5

# ===== REMOVED FROM ORIGINAL =====
# Les packages suivants ont été supprimés car non utilisés dans votre app:
# - awsebcli (AWS CLI - pas nécessaire dans le container)
# - blessed, fabric, invoke (outils dev)
# - jupyter, ipython, spyder (dev environment)
# - nltk (pas d'NLP dans votre app)
# - pytest (tests - à garder seulement pour dev)
# - flask, gunicorn (vous utilisez FastAPI+uvicorn)
# - docker (pas besoin dans le container)
# - git* packages (dev tools)

# =============================================================================
# VERSION ALTERNATIVE - PLUS MINIMALISTE
# =============================================================================

# Si vous voulez une version encore plus légère, voici les STRICTEMENT nécessaires:
# fastapi==0.115.14
# uvicorn==0.35.0
# streamlit==1.46.1
# tensorflow==2.19.0
# numpy==2.1.3
# pillow==11.3.0
# matplotlib==3.10.3
# pandas==2.3.0
# requests==2.32.4
# mlflow==3.2.0
# boto3==1.39.2
# segmentation_models @ git+https://github.com/qubvel/segmentation_models.git@5d24bbfb28af6134e25e2c0b79e7727f6c0491d0

# =============================================================================
# NOTES SUR SEGMENTATION_MODELS
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# OPTION A: Git avec commit hash (ACTUEL - RECOMMANDÉ)
# Avantages: Version exacte, pas de surprises
# Inconvénients: Nécessite git dans le container de build

# OPTION B: Version PyPI officielle
# segmentation-models==1.0.1
# Avantages: Plus simple, pas besoin de git
# Inconvénients: Peut être différent de votre version dev

# OPTION C: Version locale (si vous avez des modifications)
# Copier le package dans le container et faire pip install -e .