/*
 * @Author: your name
 * @Date: 2022-04-20 15:49:50
 * @LastEditTime: 2022-09-23 21:51:58
 * @LastEditors: sueRimn
 * @Description: 打开koroFileHeader查看配置 进行设置: https://github.com/OBKoro1/koro1FileHeader/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE
 * @FilePath: /ZCXD_MonitorPlatform/src/CoreLogicModule/include/CamDeal.h
 */
#ifndef ImgCheckAnalysisy_H_
#define ImgCheckAnalysisy_H_

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <sys/time.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <condition_variable>
#include <mutex>
#include <vector>
#include <thread>
#include <string>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
#include "BlobBase.h"
#include "AICheck.h"
#include "ImgCheckBase.h"
#include "ImageDetBase.h"
#include "ImgCheckConfig.h"
#include "CheckErrorCodeDefine.hpp"
#include "AIImgDeal.h"
#include "DrawImg.h"
#include "CheckConfigDefine.h"
#include "ConfigBase.h"
#include "ImageDetConfig.h"
#include "QX_Analysis.h"
#include "AIClassify.h"
#include "OtherDetect.h"
#include "AI_Second_Det.h"
#include "Define_Error.h"

using namespace std;
using namespace cv;

enum AT_THRESHOLD_TYPE_
{
    AT_THRESHOLD_TYPE_NULL,
    AT_THRESHOLD_TYPE_READY,
    AT_THRESHOLD_TYPE_BUSY,
    AT_THRESHOLD_TYPE_COMPLETE,
};

// 全局静态变量， 记录图像灰度值异常累计数量
static int g_nImgBrightnessErrorCount = 0;
class ImgCheckAnalysisy : public ImgCheckBase
{

public:
    ImgCheckAnalysisy();
    ~ImgCheckAnalysisy();

    // 初始化参数 pconfig 参数指针 返回：0 成功 其他异常
    int RunStart(void *pconfig1);

    // 设置检测数据，并开启检测   返回：0 成AT_THRESHOLD_TYPE_READY功 其他异常
    int SetDataRun_SharePtr(std::shared_ptr<ImageDetconfig> p);

    // 获取结果信息  返回：0 成功 其他异常
    int GetCheckReuslt(std::shared_ptr<ImageDetResult> &pResult);

    int CheckImg(std::shared_ptr<ImageDetconfig> p, std::shared_ptr<ImageDetResult> &pResult);
    int ReJsonResul(std::shared_ptr<ImageDetconfig> p, std::shared_ptr<ImageDetResult> &pResult);
    // 获取检测库 状态信息   返回：CHECK_THREAD_RUN_STATUS
    int GetStatus();

    // 更新参数 pconfig 参数指针，nConfigType 需要更新的参数类型  返回：0 成功 其他异常
    int UpdateConfig(void *pconfig, int nConfigType);

    std::string GetVersion();

    std::string GetErrorInfo();

private:
    // 加载运行参数
    int LoadRunConfig(void *p);

    // 加载分析参数
    int LoadCheckConfig(void *p);

    /// @brief 初始化并且启动程序
    /// @return
    int InitRun(int nId);

    /// @brief 开启检测
    /// @return
    int StartCheck();

    /// @brief 设置空闲
    /// @return
    int SetIDLE();

private:
    // 开启线程
    int StartThread(int nId);
    // 停止线程
    int StopThread();

    // 退出系统
    int ExitSystem();

    // 初始化模型
    int InitModel();
    int InitModel_NF();
    int InitModel_YX();
    int InitModel_Clas();
    int InitModel_ZF();
    int InitModel_Up();
    int InitModel_127Cell();
    // 检测
    int CheckRun();

    // 设置新的检测参数
    int SetNewConfig();
    int GetParamidx();
    // 增加检测日志
    int AddCheckLog(int nlevel, std::string str);

    int GetRegionIdx(int x, int y);

    ChannelCheckFunction *GetChannelFuntion(std::string strChannelName); // 获得 通道的检测功能

private:
    // 图片处理线程
    std::shared_ptr<std::thread> ptr_thread_Run;
    int Run(int nId); // 运行;

    // 图片处理线程
    std::shared_ptr<std::thread> ptr_thread_AI;

    int set_cpu_id(const std::vector<int> &cpu_set_vec);

    int saveAIImg();
    int AnalysisResult_New();
    int AnalysisResult_Qx();
    int AnalysisResult_Param_Judge();
    int AnalysisResult_Pre(QX_ERROR_INFO_ *pQX_info, std::string strChannel); // 弱化处理
    int AI_Det(cv::Mat inImg, cv::Mat &outimg);

    // 利用Up 画面过滤
    float UseUpMaskAnalysis(cv::Rect teroi, cv::Mat AIMaskImg);
    float CalImgScorl(cv::Mat det_img, cv::Mat up_img);
    float CalImgScorl_t(cv::Mat det_img, cv::Mat up_img);
    // 分类
    int AI_Classify(cv::Mat img, cv::Rect qx_roi, float fjustarea, float *fmaxScore);
    // 多区域分类
    int AI_Classify_New(const cv::Mat &src_Img, cv::Rect qx_roi, float fjustarea, float *fmaxScore);
    // 计算缺陷长度
    float Cal_QXLen(cv::Mat qx_maskImg, int qx_type, float fsc_x, float fsc_y);
    // 启动AI处理
    int StartAIDeal();
    // 等待AIdeal完成
    int waitImgAIDealEnd();
    void waitAIData();
    // 二次计算缺陷面积
    int ReCalQX_AreaAndLen(AI_SecondDet::DetConfigResult *pdetConfig);

    // 检测结果分析
    int CheckAnalysisResult();

    // BLob分析
    int BlobAnalysis_new();

    int CalBLobMean_GrayDis();
    int CalBLobMean_GrayDis_127Cell();

    // 计算blob的密度
    int CalBlobDensity();
    int CalBlobDensity_QX();

    // 轮廓处理
    int Contours();
    // 轮廓处理
    int Contours_New(cv::Mat mask);

    cv::Rect GetCutRoi(cv::Rect roi, cv::Mat img);
    cv::Rect GetREAIRoi(cv::Rect roi, cv::Mat img);
    // 异显检测
    int AI_Det_YX(cv::Mat cropImg);
    // 检测初始化
    int CheckImgInit();
    // 参数 核对
    int ConfigCheck(cv::Mat img);
    // 多线程方式处理
    int AI_Detect_Thread(cv::Mat img, cv::Mat &ResultImg);
    // 多线程处理，获取小图 序号。
    int Multi_Thread_GetSmallImgIdx(int ntype);
    // 多线程处理，设置资源状态
    int Multi_Thread_SetSmallType(int idx, int ntype);
    // AI 后处理
    int Multi_Thread_AIResultDet(cv::Mat &resultImg, int idx);
    // AI预处理图片
    int AI_PreImg(cv::Mat img, cv::Mat &AI_DealImg);

    int ThreadAI(int nId); // 运行;
    // resize 图片
    int ResizeImg();

    // 更新 检测区域
    int Update_DetRoiList();
    // 绘制结果
    int DrawResult();

    // 对127重复检测
    int ReCheck127Cell(const cv::Mat &DetImage);

    // 把检查结果转成json
    int DetResultToJson();

    int DrawOther();
    // 创建mask
    int CreateMaskImg();

    int SetInDetConfig();
    // 更新亮点参数
    int UPdateLDConfig();
    // 添加检测结果
    int AddQXResult(cv::Rect qx_roi_src, cv::Rect qx_roi_resize, int qx_type, float fJudgArea, float fenergy, float fgrayDis, cv::Mat YX_AI_InImg, cv::Mat YX_AI_OUTImg);

    // 参数缺陷类型转 结果参数类型
    int AIClassTypeToConfigType(int nAIQXType, cv::Rect qx_roi);
    // 参数缺陷类型转 结果参数类型
    int ConfigTypeToResultType(int nconfigType);
    int ConfigTypeToQXAnalysis(int nconfigType);
    // 判断是否是点状缺陷
    bool IsPointQX(int config_qx_tpe);
    // 解析 指令
    int GetInstruct(int nInstruct);

    int GetZfCropMask(cv::Rect roi);

    int ZF_Check(cv::Mat img, cv::Mat &inImg, cv::Mat &maskimg);
    int YX_Check_L255(cv::Mat cropImg, cv::Mat &inImg, cv::Mat &outmaskimg);

    // 使用 DP mask 进行二次判断
    int UseDPMask(int L0, int nconfigtype, cv::Rect roi, float JudgeArea, int maxV, int hj);
    // 检测有效区域mask图片
    int GetDetMaskImg(cv::Mat img, cv::Rect cutroi);

    // 亮的判断
    int LDJudge(int nconfigtype, cv::Rect roi, float JudgeArea, int maxV, int hj);

    // 获取缺陷 对应的AI输入 输出图片，
    int GetAIDetImg(cv::Rect Qx_roi, cv::Mat &AI_InImg, cv::Mat &AI_OutImg);
    int GetUpMaskImg(cv::Mat inImg, cv::Mat &maskimg);
    // 更新成像精度
    int UpdateImgageScale(const cv::Mat &srcimg);
    // 更新屏蔽区域
    int UpdateSheildMask(std::string strChannel, cv::Rect roi);

    // 缺陷是否要进行检测分析 缺陷是参数类型的缺陷
    bool JudgeQXAnalysis(int nqx_configType);

    // 缺陷是否要进行检测分析 缺陷是参数类型的缺陷
    bool Judge_MarkLine_QX(int nqx_configType,cv::Rect detqx_Roi);

    // AI 检测的缺陷类型，转换成 web 控制 是否要分析检测的缺陷类型
    std::string ConfigTypeToWebDetType(int nconfigType);

    // 增加到 绘制区域
    int addInDrawBlob(int errortype, int blobidx, ERROR_DOTS_BLOB_DATA *blob, float fs_resize_x, float fs_resize_y);
    int addInDrawBlob_New(int errortype, int blobidx, QX_ERROR_INFO_ *QX_info, float fs_resize_x, float fs_resize_y);
    // 初始化其他检测类
    int InitOtherDet();

    // 其他类的检测
    int OtherDetect();
    // 缺失pol检测
    int Detect_LackPol(const cv::Mat &DetImage);

    // 精确计算缺陷能量（基于像素灰度差）
    cv::Scalar calc_blob_info_withstats(cv::Mat &img, const cv::Mat &mask, cv::Rect &stats, cv::Size k_size = cv::Size(5, 5), int expand = 10, double threshold = 0.7);

private:
    int m_nErrorCode; // 错误代码
    bool m_bInitSucc; // 初始化状态
    bool m_bExit;     // 是否退出检测
    int m_nThreadIdx; // 线程序号 //相机处理的顺序号，该序号 程序运行就已经固定

    std::shared_ptr<shareImage> DetImgInfo_shareP;
    std::shared_ptr<ImageDetconfig> ImageDet_shareP;
    // 检测结果
    std::shared_ptr<CheckResult> m_CheckResult_shareP;
    std::shared_ptr<ImageDetResult> m_ImageDetResult_shareP;
    // 检测参数模块
    ConfigBase *m_pConfig;
    // 线程运行的一些参数
    RunInfoST m_RunConfig;
    // 检测结果
    // CheckResult m_CheckResult;
    //  基本信息和深度学习模型文件参数
    CheckConfigST m_CheckConfig;

    float m_fImgage_Scale_X;
    float m_fImgage_Scale_Y;

    // 分析参数
    AnalysisyConfigST m_AnalysisyConfig;
    ChannelCheckFunction *m_pFuntion;
    BaseCheckFunction *m_pbaseCheckFunction; // 基础检测
    CommonConfigNodeST *m_pCommonAnalysisyConfig;
    BasicConfig *m_pBasicConfig;
    RegionConfigST *m_pRegionAnalysisyParam; // 分析参数
    int m_QxInParamListIdx[CONFIG_QX_NAME_count];

    cv::Mat m_AnalysisyMaskImg; // 分析的mask
    cv::Rect m_CutRoi;
    cv::Rect m_Crop_Roi_paramImg; // 裁切在参数模板图上的 位置。
    bool m_bShield_ZF;            // 屏蔽字符检测

    //     // 检测控制参数
    //     CheckControlConfigSt *m_pcheckControlConfig;
    int m_nRun_Status; // 运行状态：空闲，运行中，异常，。。。。。

    int m_nCheckResultErrorCode;

    AI_IMG_deal m_AIDeal;

    CHECK_TEM_RESULT m_TemCheck;

    Detect_ROI_Config m_DetRoiList; // 检测区域roi List

    ERROR_DOTS_BLOBS blobs;
    ERROR_DOTS_BLOBS blobs_127;

    std::mutex mutex_AIDeal;              // AI处理互斥锁
    std::condition_variable condVar_AI;   // 条件变量
    int m_nWaite_AIDeal_SmallImg_Num;     // 等待AI处理多线程状态 小图数目
    int m_nWaite_AIComplete_SmallImg_Num; // AI处理完成 等待 后处理的小图数目

    // 小图资源
    // SMALLIMGINFO Multi_Thread_DetSmallImgList[MAX_THREAD_AIDET_NUM];
    SMALLIMGINFO Multi_Thread_DetSmallImgList[MAX_THREAD_AIDET_NUM];
    std::vector<SMALLIMGINFO> AI_DetImgList;
    std::mutex mutex_SmallImgList; // 小图资源锁

    OtherCheckResult m_OtherResult;
    DrawImg m_DrawImg;
    CHECK_INSTRUCT_ m_CheckInstruct; // 检测指令

    std::vector<cv::Point> m_ZF_centerPoint; // 字符的中心点位置
    cv::Rect m_Cut_roi;                      // 裁剪区域
    int m_curLogLevel;                       // 当前日志等级
    cv::Mat m_DetImgMask;                    // 检测有效区域mask图片
    cv::Mat m_ShieldImg_resize;

    QX_Analysis m_qx_Analysis;

    LD_ConfigT_ m_LDConfig;
    LD_ConfigT_ m_LD_WTBConfig;
    LD_ConfigT_ m_LD_HSConfig;

    AIClassify m_AIClassify; // 缺陷分类

    DetResultST m_DetResult; // 检测结果

    OtherDet_Config m_OtherDet_Config;
    LackPolDet m_LackPolDet;  // 缺Pol 检测；
    AI_SecondDet m_SecondDet; // 二次分割检测

    std::vector<QXImageResult> m_Draw_qxImageResult; // 缺陷小图结果

    std::vector<cv::Rect> SmallRoiList;
    int det_SmallImgNum;

    cv::Mat m_127CellAIMask;
    bool m_bstatus_ReJson;
    CheckResultJson m_CheckResultJson;
};

#endif