"""
目标跟踪模块
"""
import cv2
import numpy as np

class TargetTracker:
    """基于计算机视觉的目标识别与跟踪类"""
    def __init__(self, camera_index=0):
        """
        初始化摄像头和跟踪参数
        
        参数:
            camera_index: 摄像头设备索引号
        """
        self.cap = cv2.VideoCapture(camera_index)
        if not self.cap.isOpened():
            raise Exception("无法打开摄像头")
            
        # 初始化跟踪参数
        self.tracker = cv2.TrackerCSRT_create()
        self.bbox = None
        self.tracking = False

    def get_frame(self):
        """获取当前帧"""
        ret, frame = self.cap.read()
        if not ret:
            raise Exception("无法读取帧")
            
        return frame

    def detect_power_equipment(self, frame):
        """
        检测电力设备（模拟实现）
        
        参数:
            frame: 输入图像帧
        返回:
            检测到的设备位置列表
        """
        # 这里应添加实际的电力设备检测算法
        # 模拟返回一个检测到的目标
        height, width = frame.shape[:2]
        center_x, center_y = width//2, height//2
        return [(center_x-50, center_y-50, 100, 100)]  # 返回一个示例边界框

    def start_tracking(self, frame, bbox):
        """
        开始跟踪指定区域
        
        参数:
            frame: 当前图像帧
            bbox: 要跟踪的边界框 (x, y, w, h)
        """
        self.tracker.init(frame, bbox)
        self.bbox = bbox
        self.tracking = True

    def update_tracking(self):
        """更新跟踪结果"""
        if not self.tracking:
            return False, None
            
        # 读取下一帧
        frame = self.get_frame()
        success, bbox = self.tracker.update(frame)
        
        if success:
            self.bbox = bbox
        else:
            self.tracking = False
            
        return success, bbox

    def release(self):
        """释放摄像头资源"""
        self.cap.release()