import os
from faker import Faker
import requests
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Установка необходимых библиотек
# pip install faker Pillow requests

# Генерация имен и адресов с помощью Faker
fake = Faker('ru_RU')

def generate_person():
    name = fake.name()
    address = fake.address().replace('\n', ', ')
    birth_date = fake.date_of_birth(minimum_age=18, maximum_age=65)
    return name, address, birth_date

# Генерация лиц
def generate_face_image(save_path):
    api_url = "https://api.generated.photos/api/v1/faces"
    params = {
        "api_key": "YOUR_API_KEY",
        "order_by": "random",
        "age": "adult",
        "gender": "female"  # или 'male'
    }
    response = requests.get(api_url, params=params)
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        image_url = data['faces'][0]['urls'][4]['512']
        image_response = requests.get(image_url)
        if image_response.status_code == 200:
            with open(save_path, 'wb') as f:
                f.write(image_response.content)
            print(f"Изображение сохранено по пути: {save_path}")
        else:
            print("Не удалось загрузить изображение.")
    else:
        print("Ошибка при запросе к API.")

# Создание паспортной фотографии
def create_passport_photo(template_path, face_path, name, address, birth_date, save_path):
    template = Image.open(template_path).convert("RGBA")
    face = Image.open(face_path).convert("RGBA")
    face = face.resize((200, 200))
    template.paste(face, (100, 100), face)
    
    draw = ImageDraw.Draw(template)
    font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 24)
    
    draw.text((350, 120), f"Имя: {name}", font=font, fill="black")
    draw.text((350, 160), f"Адрес: {address}", font=font, fill="black")
    draw.text((350, 200), f"Дата рождения: {birth_date}", font=font, fill="black")
    
    template.save(save_path)
    print(f"Паспортное фото сохранено по пути: {save_path}")

# Генерация и создание нескольких паспортных фотографий
def main():
    num_passports = 10
    output_dir = "generated_passports"
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    
    for i in range(num_passports):
        name, address, birth_date = generate_person()
        face_path = os.path.join(output_dir, f"face_{i}.png")
        passport_path = os.path.join(output_dir, f"passport_{i}.png")
        
        generate_face_image(face_path)
        create_passport_photo("passport_template.jpg", face_path, name, address, birth_date, passport_path)

if __name__ == "__main__":
    main()

# Тестирование и анализ
# Реализация системы распознавания поддельных документов

def load_data():
    # Здесь необходимо загрузить и подготовить набор данных паспортов и водительских прав
    # Разделите данные на обучающую и тестовую выборки
    # Возвращает X (изображения) и y (метки: 0 - поддельный, 1 - подлинный)
    pass

def build_model(input_shape):
    model = models.Sequential([
        layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=input_shape),
        layers.MaxPooling2D((2,2)),
        layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
        layers.MaxPooling2D((2,2)),
        layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'),
        layers.MaxPooling2D((2,2)),
        layers.Flatten(),
        layers.Dense(512, activation='relu'),
        layers.Dense(1, activation='sigmoid')
    ])
    
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='binary_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])
    return model

def train_model():
    X, y = load_data()
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    
    model = build_model(X_train.shape[1:])
    model.summary()
    
    model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))
    
    model.save("document_classifier.h5")
    print("Модель сохранена.")

if __name__ == "__main__":
    train_model()

# Этические и юридические аспекты
# Убедитесь, что соблюдаете все необходимые законы и нормы при работе с данными.

# Заключение
# Этот код предоставляет основу для генерации и создания паспортных фотографий и водительских прав.
# Для более точной и эффективной системы распознавания поддельных документов рекомендуется использовать более сложные модели и большие наборы данных.


исправь этот код, нам нельзя использовать сторонние сервисы, только библиотеки