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* @Descripttion:
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* @version:
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* @Author: sueRimn
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* @Date: 2022-04-28 10:41:42
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* @LastEditors: xiewenji 527774126@qq.com
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* @LastEditTime: 2025-08-03 21:32:02
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*/
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/*
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* FileName:CoreLogicFactory.hpp
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* Version:V1.0
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* Description:
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* Created On:Mon Sep 10 11:13:13 UTC 2018
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* Modified date:
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* Author:Sky
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*/
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#ifndef _CheckUtil_HPP_
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#define _CheckUtil_HPP_
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#include <iostream>
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#include <stdio.h>
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#include <string.h>
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#include <sys/time.h>
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#include <mutex>
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#include <vector>
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#include <thread>
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#include <opencv2/opencv.hpp>
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using namespace std;
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// 掩膜主体（近似矩形）四周凸起（如把手）的描述
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struct Mask_Protrusion_
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{
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int nSide; // 所在边：0 左 1 右 2 上 3 下
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cv::Rect roi; // 凸起外接矩形（输入图坐标系，已裁剪到图像范围内）
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float fLen; // 沿该边的长度（像素）
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float fDepth; // 伸出主体的深度（像素）
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float fArea; // 凸起面积（roi 内掩膜像素数）
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float fFillRatio; // roi 内掩膜像素占比（用于判定是否"类似矩形块"）
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Mask_Protrusion_()
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{
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nSide = 0;
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fLen = 0.0f;
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fDepth = 0.0f;
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fArea = 0.0f;
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fFillRatio = 0.0f;
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}
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};
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class CheckUtil
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{
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public:
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static long getcurTime();
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static std::string getCurrentDate();
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static std::string getCurTimeHMS();
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static std::string Op_float2String(float nvalue);
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static int64_t getSnowId();
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static bool JudgRect(cv::Rect roi, int img_w, int img_h);
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static bool JudgRect_SZ(cv::Rect roi, int w, int h);
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static bool compareIgnoreCase(const std::string &str1, const std::string &str2);
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static bool RoiInImg(cv::Rect roi, cv::Mat img);
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static int printROI(cv::Rect roi, std::string str = "");
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static float CalIoU(cv::Rect rect1, cv::Rect rect2);
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static float CalIoU_t(cv::Rect rect1, cv::Rect rect2);
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static int CheckRect(cv::Rect &roi, int img_w, int img_h);
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static int SizeRect(cv::Rect &roi, int img_w, int img_h, int addw, int addh);
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static int CalHj(const cv::Mat &img, const cv::Mat &mask,int b_value);
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static int CalHj(const cv::Mat &img, const cv::Mat &mask,const cv::Mat &backgroundimg);
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static int CalHjWeighted(const cv::Mat &img, const cv::Mat &mask, int b_value, float power = 2.0f);
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// 计算平均灰度
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static float CalImgBrightness(cv::Mat imgRoi);
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// 计算角度
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static float Cal2PointAngle(cv::Point p_left, cv::Point p_right);
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// 获取 RotatedRect 长轴的方向角（归一化到 [0, 180) 度）
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static float getLongAxisAngle(const cv::RotatedRect rect);
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// 排序RotatedRect的四个顶点
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static std::vector<cv::Point2f> sort_vertices(cv::RotatedRect rrect);
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// 找图片的最大外轮廓
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static std::vector<cv::Point> getLargestContourROI(const cv::Mat &binaryImg, bool &found);
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// 抠出掩膜四周的凸起：主体近似矩形，凸起在该边表现为边界值的一次突变(进入)与一次反向突变(离开)
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// binMask：掩膜（非零为前景，兼容 0/1 与 0/255）；protrusions：输出的凸起列表
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// 参数调整影响（nJumpThresh/nMinRun/nMinDepth 为输入图像素，内部按降采样比例 nScale(1/2/4) 缩小后使用；nMaxRun 不换算，直接用工作图像素）：
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// nJumpThresh：边界突变阈值，相邻行/列边界值一次变化超过它才算"进入/离开"台阶；
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// 调大：只认陡峭台阶，圆角/噪声/锯齿被过滤，过大时边缘圆滑的真把手会漏检；
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// 调小：敏感，噪声/斜边易触发假配对（可能形成跨度很大的假凸起）。
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// nMinRun：凸起最小长度（"离开"突变搜索从 s+nMinRun 开始；profile 比它短的边直接跳过）；
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// 调大：短凸起被排除，若大于真把手长度，真"离开"突变被跳过、会配到更远突变 → 出更大的框；
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// 调小：小抖动/碎框变多。
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// nMinDepth：凸起最小深度，区间内 ≥80% 采样点相对首尾连线基线外偏 ≥ 它（且最大外偏 ≥ 它）才保留（滤斜边/圆角）；
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// 调大：只保留明显凸出的，浅凸起漏检，可挡"浅而长"的假配对；
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// 调小：浅波纹/边缘抖动也过检，假凸起变多。
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// nMaxRun：凸起最大长度（框沿边长度的硬上限）；<=0 时取 max(100, 掩膜短边/3)（工作图像素）；
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// 调大：允许远距离突变配对 → 会出"覆盖整边"的大框；调小：框被截短，小于真把手长度时真把手漏检。
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// 返回：0 成功、1 掩膜为空、2 无有效前景
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static int GetMaskProtrusions(const cv::Mat &binMask, std::vector<Mask_Protrusion_> &protrusions,
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int nJumpThresh = 40, int nMinRun = 40, int nMinDepth = 40, int nMaxRun = 0);
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static std::string GetRectString(cv::Rect rect);
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//创建目录
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static int CreateDir(const std::string &dir);
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// 异步存图
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static int SaveImgAsync(const std::string &path, const cv::Mat &img);
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// 点的距离是否过小
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static bool bcalDis(cv::Point p1, cv::Point p2, int disT);
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static double calDis(cv::Point p1, cv::Point p2);
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static void PrintRect(cv::Rect roi, std::string str = "");
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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);
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static cv::Point2f transformPoint(const cv::Point2f &point, const cv::Mat &transform_matrix);
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// 依目标图像通道数返回可用的绘制颜色:
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// 1 通道(灰度) -> 统一白色,保证可见
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// 4 通道(BGRA) -> 补 alpha = 255
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// 3 通道 -> 原样返回
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static inline cv::Scalar GetDrawColor(const cv::Mat &img, const cv::Scalar &color)
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{
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if (img.channels() == 1)
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{
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return cv::Scalar(255);
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}
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if (img.channels() == 4)
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{
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return cv::Scalar(color[0], color[1], color[2], 255);
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|
}
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return color;
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|
}
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|
};
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// 无参数重载：直接返回原字符串，避免 -Wformat-security 警告
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static inline std::string str_Format(const std::string &format)
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{
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return format;
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|
}
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template <typename... Args>
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static std::string str_Format(const std::string &format, Args... args)
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{
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auto size_buf = std::snprintf(nullptr, 0, format.c_str(), args...) + 1;
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std::unique_ptr<char[]> buf(new (std::nothrow) char[size_buf]);
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if (!buf)
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return std::string("");
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|
std::snprintf(buf.get(), size_buf, format.c_str(), args...);
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|
|
return std::string(buf.get(), buf.get() + size_buf - 1);
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|
}
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#endif //_CORELOGICFACTORY_HPP_
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