#pragma once

#include "Types.h"
#include "PaperConfig.h"
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>

class PaperRecognizer {
public:
    PaperRecognizer();
    ~PaperRecognizer();
    
    // 主识别函数
    RecognitionResult recognize(const cv::Mat& image);
    
    // 获取裁剪后的试纸图片（NAPI用）
    cv::Mat getPaperImg() const;
    
private:
    // 定位块配对结果
    struct LocatorPair {
        bool isValid;
        LocatorInfo* big;
        LocatorInfo* small;
    };
    // ===== 第一步：图像预处理 =====
    void preprocessImage(const cv::Mat& image);
    
    // ===== 第二步：定位块检测 =====
    bool detectLocators();
    void findCandidateContours(std::vector<std::vector<cv::Point>>& contours);
    bool filterLocatorCandidates(const std::vector<std::vector<cv::Point>>& contours);
    bool validateLocatorPair();
    // 多条试纸处理
    std::vector<std::vector<LocatorInfo*>> groupCandidatesByY(std::vector<LocatorInfo>& candidates);
    LocatorPair findValidLocatorPairInGroup(std::vector<LocatorInfo*>& group);
    
    // ===== 第三步：颜色判断 =====
    LocatorColor determineLocatorColor(const cv::Rect& roi);
    LocatorColor determineLocatorColorByCenter(const cv::RotatedRect& rotatedRect);
    double calculateColorDistance(const cv::Scalar& c1, const cv::Scalar& c2);
    cv::Scalar getAverageColor(const cv::Rect& roi);
    cv::Scalar getCenterRegionColor(const cv::RotatedRect& rotatedRect);
    
    // ===== 第四步：规格匹配 =====
    bool matchPaperSpec();
    
    // ===== 第五步：色块位置计算 =====
    void calculateColorBlockCenters();
    
    // ===== 第六步：绘制标注 =====
    void drawAnnotations();
    
    // ===== 第七步：保存试纸图片 =====
    void savePaperImg();
    
    // ===== 辅助函数 =====
    double calculateAspectRatio(const cv::RotatedRect& rect);
    bool isPotentialLocator(const cv::RotatedRect& rect, double area, double& aspectRatio);
    void sortLocatorsByPosition();
    BigLocatorType determineBigLocatorType(double areaRatio);
    
    // ===== 清晰度评估 =====
    BlurLevel assessLocatorBlur(const cv::Mat& gray, const cv::RotatedRect& locator, double& score);
    
private:
    cv::Mat originalImage_;         // 原图
    cv::Mat processImage_;          // 处理用图像
    cv::Mat hsvImage_;              // HSV图像
    cv::Mat grayImage_;             // 灰度图像
    
    LocatorInfo locator1_;          // 第一个定位块
    LocatorInfo locator2_;          // 第二个定位块
    bool hasLocator1_;
    bool hasLocator2_;
    
    LocatorInfo* bigLocator_;       // 大定位块指针
    LocatorInfo* smallLocator_;     // 小定位块指针
    
    std::vector<cv::Point2f> centers_; // 色块中心点
    const PaperConfig* config_;     // 匹配的配置
    
    RecognitionResult result_;      // 结果
    cv::Mat paperImg_;              // 裁剪后的试纸图片（RGBA格式）
    
    size_t candidateCount_;         // 候选定位块数量（用于杂物检测）
};