/*
 * @Descripttion:
 * @version:
 * @Author: sueRimn
 * @Date: 2022-04-28 10:41:42
 * @LastEditors: xiewenji 527774126@qq.com
 * @LastEditTime: 2025-08-03 21:32:02
 */
/*
 *	FileName:CoreLogicFactory.hpp
 *	Version:V1.0
 *	Description:
 *	Created On:Mon Sep 10 11:13:13 UTC 2018
 *	Modified date:
 *	Author:Sky
 */
#ifndef _CheckUtil_HPP_
#define _CheckUtil_HPP_
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <sys/time.h>
#include <mutex>
#include <vector>
#include <thread>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;

// 掩膜主体（圆角矩形）外的凸起区域（如把手）的描述
struct Mask_Protrusion_
{
	int nCorner;          // 就近角（产品主轴坐标系）：0 左上 1 右上 2 左下 3 右下
	cv::Rect roi;         // 凸起外接矩形（输入图坐标系，已裁剪到图像范围内）
	cv::Point2f ptCenter; // 凸起质心（输入图坐标系）
	float fAngle;         // 边缘倾角（度，日志排查用）
	float fLen;           // 凸起外接矩形长边（像素）
	float fDepth;         // 凸起相对主体直边的最大伸出深度（像素）
	float fArea;          // 凸起面积（掩膜像素数）
	float fFillRatio;     // 凸起外接矩形内掩膜像素占比
	Mask_Protrusion_()
	{
		nCorner = 0;
		ptCenter = cv::Point2f(0.0f, 0.0f);
		fAngle = 0.0f;
		fLen = 0.0f;
		fDepth = 0.0f;
		fArea = 0.0f;
		fFillRatio = 0.0f;
	}
};

class CheckUtil
{
public:
	static long getcurTime();
    static std::string getCurrentDate();
	 static std::string getCurTimeHMS();
    static std::string Op_float2String(float nvalue);
    static int64_t getSnowId();
	// 当前日期(年月日, 8 位纯数字), 形如 "20261029", 便于存图文件名检索/排序
	static std::string getCurrentDateYMD();
	// 生成不重名的存图完整路径 = strDir + strPrefix + [ "_序号" ] + "_" + strName + strExt
	static std::string GetUniqueImgPath(const std::string &strDir, const std::string &strPrefix, const std::string &strName, const std::string &strExt);
	static bool JudgRect(cv::Rect roi, int img_w, int img_h);
	static bool JudgRect_SZ(cv::Rect roi, int w, int h);
	static bool compareIgnoreCase(const std::string &str1, const std::string &str2);
	static bool RoiInImg(cv::Rect roi, cv::Mat img);
	static int printROI(cv::Rect roi, std::string str = "");
	static float CalIoU(cv::Rect rect1, cv::Rect rect2);
	static float CalIoU_t(cv::Rect rect1, cv::Rect rect2);
	static int CheckRect(cv::Rect &roi, int img_w, int img_h);
	static int SizeRect(cv::Rect &roi, int img_w, int img_h, int addw, int addh);
	static int CalHj(const cv::Mat &img, const cv::Mat &mask,int b_value);
	static int CalHj(const cv::Mat &img, const cv::Mat &mask,const cv::Mat &backgroundimg);
	static int CalHjWeighted(const cv::Mat &img, const cv::Mat &mask, int b_value, float power = 2.0f);
	// 计算平均灰度
	static float CalImgBrightness(cv::Mat imgRoi);
	// 计算角度
	static float Cal2PointAngle(cv::Point p_left, cv::Point p_right);
	// 获取 RotatedRect 长轴的方向角（归一化到 [0, 180) 度）
 	static float getLongAxisAngle(const cv::RotatedRect rect);
	// 排序RotatedRect的四个顶点
	static std::vector<cv::Point2f> sort_vertices(cv::RotatedRect rrect);


	// 找图片的最大外轮廓
	static std::vector<cv::Point> getLargestContourROI(const cv::Mat &binaryImg, bool &found);

	// 从外轮廓掩膜(outer定位mask)中分离凸起区域（如把手）：
	// 主体是圆角矩形、把手基本出现在四角附近：逐行/逐列扫描掩膜边界，为每条边缘搜索带内点数最多的直线；
	// 掩膜中超出四条边缘(超过容差带)的像素按连通域切分成凸起区域（含就近角/质心/面积/深度/填充率）。
	// binMask：掩膜（非零为前景，兼容 0/1 与 0/255）；protrusions：输出的凸起列表（按面积从大到小）
	// 可调参数（应对实际情况）：
	//   nMinDepth：凸起最小深度(输入图像素；<=0 时按掩膜短边/150 自动取值，下限 6)
	//     调大：只报明显外凸的把手，浅把手会漏检，可压住边缘毛刺/噪声；
	//     调小：浅凸起与噪声都易报出(误报变多)。mask 由模型输出放大而来时直边带量化台阶
	//           (台阶高≈量化步长)，建议取 2 个量化步长左右（调用方见 CheckHandleByBigMask）。
	//   nMinArea：凸起最小面积(输入图像素²；<=0 时按 nMinDepth² 自动取值)
	//     调大：小碎块被过滤，把手很小或被遮挡一部分时可能漏检；
	//     调小：碎块残留为候选的几率变大(仍会被 nMinDepth 再过滤一遍)。
	//   nEdgeMargin：边缘外扩量(输入图像素；<=0 时自动取“最小深度的一半”)
	//     把四条边缘线整体向外推该距离后再判凸起，等效于把凸起区域相应减小：
	//     调大：边缘顺边毛刺/线条偏差被吞掉，凸起区域更小更干净；过大时浅把手漏检；
	//     调小：更灵敏，但边缘毛刺容易连进凸起区域。
	// 边缘拟合的细节参数(带宽容差/斜率上限)见 FitEdgeLine 注释。
	// pBodyQuad：可选输出，拟合出的主体四边形(左上/右上/右下/左下，输入图坐标)，仅 -s 存图观察用
	// 返回：0 成功、1 掩膜为空、2 无有效前景
	static int GetMaskProtrusions(const cv::Mat &binMask, std::vector<Mask_Protrusion_> &protrusions,
								  int nMinDepth = 0, int nMinArea = 0, std::vector<cv::Point2f> *pBodyQuad = NULL,
								  int nEdgeMargin = 0);

	static std::string GetRectString(cv::Rect rect);
	//创建目录
	static int CreateDir(const std::string &dir);

	// 异步存图
	static int SaveImgAsync(const std::string &path, const cv::Mat &img);

	// 点的距离是否过小
	static bool bcalDis(cv::Point p1, cv::Point p2, int disT);
	static double calDis(cv::Point p1, cv::Point p2);
	static void PrintRect(cv::Rect roi, std::string str = "");
	static int cutSmallImg(cv::Mat img, std::vector<cv::Rect> &samllRoiList, cv::Rect config_roi, int config_SmallImg_Width, int config_SmallImg_Height, int config_MinOverlap_Width, int config_MinOverlap_Height);
    static cv::Point2f transformPoint(const cv::Point2f &point, const cv::Mat &transform_matrix);

	// 依目标图像通道数返回可用的绘制颜色:
	//   1 通道(灰度) -> 统一白色,保证可见
	//   4 通道(BGRA) -> 补 alpha = 255
	//   3 通道       -> 原样返回
	static inline cv::Scalar GetDrawColor(const cv::Mat &img, const cv::Scalar &color)
	{
		if (img.channels() == 1)
		{
			return cv::Scalar(255);
		}
		if (img.channels() == 4)
		{
			return cv::Scalar(color[0], color[1], color[2], 255);
		}
		return color;
	}
};
// 无参数重载：直接返回原字符串，避免 -Wformat-security 警告
static inline std::string str_Format(const std::string &format)
{
    return format;
}

template <typename... Args>
static std::string str_Format(const std::string &format, Args... args)
{
	auto size_buf = std::snprintf(nullptr, 0, format.c_str(), args...) + 1;
	std::unique_ptr<char[]> buf(new (std::nothrow) char[size_buf]);

	if (!buf)
		return std::string("");

	std::snprintf(buf.get(), size_buf, format.c_str(), args...);
	return std::string(buf.get(), buf.get() + size_buf - 1);
	
}
#endif //_CORELOGICFACTORY_HPP_