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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（圆角矩形）外的凸起区域（如把手）的描述
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struct Mask_Protrusion_
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{
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int nCorner; // 就近角（产品主轴坐标系）：0 左上 1 右上 2 左下 3 右下
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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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cv::Point2f ptCenter; // 凸起质心（输入图坐标系）
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float fAngle; // 边缘倾角（度，日志排查用）
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float fLen; // 凸起外接矩形长边（像素）
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float fDepth; // 凸起相对主体直边的最大伸出深度（像素）
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float fArea; // 凸起面积（掩膜像素数）
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float fFillRatio; // 凸起外接矩形内掩膜像素占比
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Mask_Protrusion_()
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{
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nCorner = 0;
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ptCenter = cv::Point2f(0.0f, 0.0f);
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fAngle = 0.0f;
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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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// 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
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static std::string getCurrentDateYMD();
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// 生成不重名的存图完整路径 = strDir + strPrefix + [ "_序号" ] + "_" + strName + strExt
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static std::string GetUniqueImgPath(const std::string &strDir, const std::string &strPrefix, const std::string &strName, const std::string &strExt);
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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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// 从外轮廓掩膜(outer定位mask)中分离凸起区域（如把手）：
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// 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；
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// 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）。
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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（按面积从大到小）
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// 可调参数（应对实际情况）：
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// 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)
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// 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；
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// 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
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// (台阶高≈量化步长)，建议取 2 个量化步长左右（调用方见 CheckHandleByBigMask）。
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// nMinArea：凸起最小面积(输入图像素²；<=0 时按 nMinDepth² 自动取值)
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// 调大：小碎块被过滤，把手很小或被遮挡一部分时可能漏检；
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// 调小：碎块残留为候选的几率变大(仍会被 nMinDepth 再过滤一遍)。
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// nEdgeMargin：边缘外扩量(输入图像素；<=0 时自动取“最小深度的一半”)
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// 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：
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// 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；
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// 调小：更灵敏，但边缘毛刺容易连进凸起区域。
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// 边缘拟合的细节参数(带宽容差/斜率上限)见 FitEdgeLine 注释。
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// 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
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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 nMinDepth = 0, int nMinArea = 0, std::vector<cv::Point2f> *pBodyQuad = NULL,
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int nEdgeMargin = 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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