#ifndef _VIDEOPIPE_H_
#define _VIDEOPIPE_H_

#include <vector>
#include <map>
#include <string>

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>


namespace libvideopipe 
{
	#define	WM_AI_VIDEO_FOOD_PIPE_MARK_EMPTY							0x10020001         // 输入temp为空
	#define	WM_AI_VIDEO_FOOD_PIPE_INPUT_FRAME_EMPTY						0x10020002         // 输入input数据为空
	#define	WM_AI_VIDEO_FOOD_PIPE_INPUT_FRAME_SIZE_SMALLER_THAN_MARK	0x10020003         // 输入input数据尺寸比mark小
	#define	WM_AI_VIDEO_MOTION_PIPE_INPUT_FRAME_EMPTY					0x10020004
	#define	WM_AI_VIDEO_DEPTH_PIPE_INPUT_FRAME_EMPTY					0x10020005
	#define	WM_AI_VIDEO_DEPTH_PIPE_INPUT_PARAM_ERROR					0x10020006

	// 视频流回调函数申明
	typedef void (*VideoPipeCallback)(const char* data, int len, void* user);

//*****************************************
//food
//*****************************************
	struct FOOD_VIDEOPIPE_INPUT
	{
		unsigned int pts; // 时间戳
		cv::Mat img;	  // 输入的该帧图片(roi之后)
		bool debug_mode;  // 是否debug模式
	};


	enum FOOD_REALTIME_SERVICE_PLATE_STATUS_TYPES
	{
		STATIC_EMPTY = 0, // 静止的空盘
		MOVING_EMPTY = 1, // 运动的空盘
		STATIC_FULL = 2,  // 静止的餐盘
		MOVING_FULL = 3,  // 运动的餐盘
		MOVING_2_STATIC = 4,  // 运动->静止
		STATIC_EMPTY_2_MOVING = 5,  // 静止空->运动
		STATIC_FULL_2_MOVING = 6,  // 静止餐->运动
	};


	struct DEBUG_INFO    //此部分为调试信息
	{
		cv::Mat back, fore, shadow;
		float movement_area;
		float match;
	};

	enum FOOD_OUTPUT_TYPES // 输出的类型
	{
		NORMAL = 0,   // 正常输出
		CHANGED = 1,  // 经过更改后的输出
	};

	struct FOOD_VIDEOPIPE_OUTPUT
	{
		int index;					// 图像索引，目前该字段无效
		bool has_best_obj;			// 是否具有目标，如果有则需要后续的AI识别
		unsigned int output_pts;	// 时间戳（与输入时的时间戳一致）
		cv::Mat best_img;			// 最佳的用于识别的图像帧
		bool debug_mode;			// 是否debug模式
		FOOD_OUTPUT_TYPES output_types;  // 输出的类型
		FOOD_REALTIME_SERVICE_PLATE_STATUS_TYPES service_plate_status;
		DEBUG_INFO debug_info;		// debug信息
		int error_code;			    // 错误码
	};

	class FoodVideoPipe
	{
		public:
			FoodVideoPipe();
			~FoodVideoPipe();

		public:
			//	目前该函数无效
			void SetROI(cv::Rect roi);
			//	设置标志物的图像
			void SetMarkMat(cv::Mat temp);
			//	返回标志物的图像
			cv::Mat GetMarkMat();

			// 设置标志物的阈值，这个阈值范围是0~1(建议0.95~0.99调调看)；
			//          如果值设越大，越容易“把空盘当餐盘”回调出来，这样调用AI识别次数会变多。
			void SetMarkThreshold(float threshold);
			//	获取标志物的阈值
			float GetMarkThreshold();


			// 设置运动程度的阈值，这个阈值范围是0~1(建议0.1~0.2调调看)；
			//           值设得越小，检测运动越灵敏
			void SetMovementThreshold(float threshold);
			float GetMovementThreshold();


			// 设置运动面积的阈值；
			//           值设得越小，检测运动越灵敏
			void SetAreaThreshold(float threshold);
			float GetAreaThreshold();

			//	开始追踪判断目标
			int Trace(FOOD_VIDEOPIPE_INPUT input);
			// 设置回调函数
			void SetResultCallback(VideoPipeCallback cb, void* user);


		private:
			void trace_out(FOOD_VIDEOPIPE_INPUT input);
			bool movement_detect(FOOD_VIDEOPIPE_INPUT input);
			bool mark_detect(FOOD_VIDEOPIPE_INPUT input);
			void resize(cv::Mat src, cv::Mat& dst, float scale);

		private:

			// roi
			cv::Rect roi_;

			// call back
			VideoPipeCallback cb_function_;
			void* cb_param_;

			// video track handle
			void* video_handle_;

	};

//*****************************************
//motion
//*****************************************
	struct MOTION_VIDEOPIPE_INPUT
	{
		unsigned int pts; // 时间戳
		cv::Mat img;	  // 输入的该帧图片(roi之后)
		std::vector<cv::Point> obj_points;
	};

	struct MOTION_VIDEOPIPE_OUTPUT
	{
		int index;					// 图像索引，目前该字段无效
		unsigned int output_pts;	// 时间戳（与输入时的时间戳一致）
		cv::Mat best_img;			// 最佳的用于识别的图像帧
		bool debug_mode;			// 是否debug模式
		int error_code;			    // 错误码
	};

	class MotionVideoPipe
	{
		public:
			MotionVideoPipe();
			~MotionVideoPipe();

		public:
			void SetROI(cv::Rect roi);

			//	喂数据
			int FeedFrame(MOTION_VIDEOPIPE_INPUT input);
			// 设置回调函数
			void SetResultCallback(VideoPipeCallback cb, void* user);


		private:
			void trace_out(MOTION_VIDEOPIPE_INPUT input);

		private:
			// roi
			cv::Rect roi_;

			// call back
			VideoPipeCallback cb_function_;
			void* cb_param_;

			// 
			void* video_handle_;

	};

//*****************************************
//depth
//*****************************************

	enum DEPTH_VIDEOPIPE_STATUS // 输出的类型
	{
		DEPTH_IN = 0,    // 进入
		DEPTH_OUT = 1,  // 出去
	};

	struct DEPTH_VIDEOPIPE_INPUT
	{
		unsigned int pts;			// 时间戳
		cv::Mat img;				// 输入的该帧图片(roi之后)
		bool debug_mode;			// 是否debug模式
	};

	struct DEPTH_VIDEOPIPE_OUTPUT
	{
		int index;					// 图像索引，目前该字段无效
		unsigned int output_pts;	// 时间戳（与输入时的时间戳一致）
		DEPTH_VIDEOPIPE_STATUS status; //状态
		cv::Mat best_img;			// 最佳的用于识别的图像帧
		bool debug_mode;			// 是否debug模式
		int error_code;			    // 错误码
	};

	class DepthVideoPipe
	{
	public:
		DepthVideoPipe();
		~DepthVideoPipe();

	public:
		void SetROI(cv::Rect roi);

		//	喂数据
		int FeedFrame(DEPTH_VIDEOPIPE_INPUT input);
		// 设置回调函数
		void SetResultCallback(VideoPipeCallback cb, void* user);

		// 设置运动程度的阈值，这个阈值范围是0~1(建议0.1~0.2调调看)；
		//           值设得越小，检测运动越灵敏
		void SetAreaThreshold(float threshold);
		float GetAreaThreshold();

		// 设置有效深度信息检测范围，这个阈值范围；
		int SetVaildDepthRange(float* valid_depth_range);
		int GetVaildDepthRange(float* valid_depth_range);

	private:
		void trace_out(DEPTH_VIDEOPIPE_STATUS status);
		bool detect_obj(DEPTH_VIDEOPIPE_INPUT input);
	private:
		// roi
		cv::Rect roi_;

		// call back
		VideoPipeCallback cb_function_;
		void* cb_param_;

		// 
		void* video_handle_;

	};


}


#endif