#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(int argc, char **argv){

    /*   生成一张像素点为0.05的空白图
    cv::Mat image = cv::Mat(400, 400, CV_8UC1, cv::Scalar(0));
    
    cv::Rect whiteRect(150, 150, 100, 100);
    cv::rectangle(image, whiteRect, cv::Scalar(255), cv::FILLED);
    cv::imshow(" Image", image);
    cv::imwrite("output.png", image);

    cv::waitKey(0);
    return 0;
    */
    // char *input_path = argv[0];
    // char *output_path = argv[1];
    // 读取PNG图片
    // cv::Mat image = cv::imread("../map/07.png");
    // cv::Mat image = cv::imread("/home/xxx/test_map/map/test.png");
    // cv::Mat image = cv::imread(input_path,1);
    
    // 保存输出图像的路径
    // std::string output_directory = argv[2];
    std::string input_image_name = argv[1];
    std::string output_image_name = argv[2];
    
    // 拼接输出图像的完整路径
    std::string input_path = "/home/xxx/test_map/map/" + input_image_name + ".png";
    std::string output_path = "/home/xxx/test_map/map/" + output_image_name + ".png";
    cv::Mat image = cv::imread(input_path);

    // 检查图像是否成功加载
    if (image.empty()) {
        std::cerr << "Error: Unable to load input image." << std::endl;
        return -1;
    }


    cv::Mat kernel = cv::getStructuringElement(cv::MORPH_RECT, cv::Size(5, 5));    
    cv::Mat closedImage;
    
    cv::morphologyEx(image, closedImage, cv::MORPH_OPEN, kernel);
    
    cv::bitwise_not(closedImage, closedImage);

    cv::Mat erodedImage;
    cv::dilate(closedImage, erodedImage, kernel);

    // 将图像转换为灰度图
    cv::Mat grayImage;
    cv::cvtColor(erodedImage, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    // 对灰度图进行阈值分割，得到二值图像
    cv::Mat binaryImage;
    cv::threshold(grayImage, binaryImage, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);
    
    cv::Mat edges;
    cv::Canny(binaryImage, edges, 50, 150);

    // 使用Hough线变换检测直线
    std::vector<cv::Vec2f> lines;
    cv::HoughLines(edges, lines, 1, CV_PI / 180, 100);

    // 绘制检测到的直线
    cv::Mat result_clone = edges.clone();
    for (size_t i = 0; i < lines.size(); ++i) {
        float rho = lines[i][0];
        float theta = lines[i][1];
        double a = cos(theta);
        double b = sin(theta);
        double x0 = a * rho;
        double y0 = b * rho;
        cv::Point pt1(cvRound(x0 + 1000 * (-b)), cvRound(y0 + 1000 * (a)));
        cv::Point pt2(cvRound(x0 - 1000 * (-b)), cvRound(y0 - 1000 * (a)));
        cv::line(result_clone, pt1, pt2, cv::Scalar(255), 1, cv::LINE_AA);
    }

    // 查找图像中的轮廓
    std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
    std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
    cv::findContours(edges, contours, hierarchy, cv::RETR_TREE, cv::CHAIN_APPROX_NONE);
    // std::cout<<contours.size()<<std::endl;
    // for (size_t i = 0; i < contours.size(); ++i) {
    //         std::cout << "Contour " << i << " points:" << std::endl;
    //         for (size_t j = 0; j < contours[i].size(); ++j) {
    //             std::cout << "(" << contours[i][j].x << ", " << contours[i][j].y << ") ";
    //         }
    //         std::cout << std::endl;
    //     }

    // 创建白色背景图像
    cv::Mat whiteBackground = cv::Mat::zeros(image.size(), CV_8UC1) + 255;

    // 绘制父轮廓（没有子轮廓的轮廓）
    if(contours.size()>4){
        for (int i = 0; i < contours.size(); ++i) {
            if (hierarchy[i][2] != -1 && hierarchy[i+1][2] != -1) {  
                cv::drawContours(whiteBackground, contours, i, cv::Scalar(0), cv::FILLED);
                cv::drawContours(whiteBackground, contours, i+1, cv::Scalar(255), cv::FILLED);
            }
        }
    }else{
        for (int i = 0; i < contours.size(); ++i) {
            if (hierarchy[i][2] != -1 ) {  
                cv::drawContours(whiteBackground, contours, i, cv::Scalar(0), cv::FILLED);
            }    
        }
    }
    

    // 显示结果
    cv::bitwise_not(whiteBackground, whiteBackground);

    cv::imshow("final output", whiteBackground);
    cv::imwrite(output_path, whiteBackground);

    cv::waitKey(0);
    return 0;

    
}