"""
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 calibrate_hand_eye(self, arm_positions, image_points):
        """
        执行手眼标定
        
        参数:
            arm_positions: 机械臂末端位置列表（世界坐标系）
            image_points: 对应的图像像素坐标点列表
        返回:
            转换矩阵（从相机坐标系到机械臂坐标系）
        """
        # 实现手眼标定算法，例如使用Tsai-Lenz方法
        # 这里只是一个示例实现
        if len(arm_positions) < 5 or len(image_points) < 5:
            raise Exception("需要至少5个标定点")
            
        # 模拟计算转换矩阵
        # 在实际应用中，这里应该进行详细的标定计算
        print("执行手眼标定...")
        # 创建一个模拟的转换矩阵
        transform_matrix = np.eye(4)
        # 添加一些随机扰动
        transform_matrix[:3, 3] = np.random.randn(3) * 0.01
        return transform_matrix

    def detect_power_equipment(self, frame):
        """
        增强版电力设备检测算法
        
        参数:
            frame: 输入图像帧
        返回:
            检测到的设备位置列表
        """
        # 使用颜色空间变换提高检测准确性
        hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        
        # 定义电力设备特征的颜色范围（示例值）
        lower_red = np.array([0, 120, 70])
        upper_red = np.array([10, 255, 255])
        
        # 创建掩膜
        mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
        
        # 形态学操作去除噪声
        mask = cv2.erode(mask, None, iterations=2)
        mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=2)
        
        # 寻找轮廓
        contours, _ = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        
        # 筛选符合条件的轮廓
        detected_boxes = []
        for cnt in contours:
            # 忽略太小的轮廓
            if cv2.contourArea(cnt) < 100:
                continue
                
            # 获取边界框
            x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
            detected_boxes.append((x, y, w, h))
            
            # 在图像上绘制检测框
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
            
        return detected_boxes

    def get_camera_to_world_transform(self, arm_controller):
        """
        获取从相机坐标系到世界坐标系的转换
        
        参数:
            arm_controller: 机械臂控制器实例
        返回:
            转换矩阵
        """
        # 获取当前机械臂位置
        arm_position = arm_controller.get_current_position()
        
        # 这里应添加实际的转换逻辑
        # 模拟返回单位矩阵
        return np.eye(4)

    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()