#ifndef _ED_
#define _ED_

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "EDColor.h"

/// Special defines
#define EDGE_VERTICAL   1
#define EDGE_HORIZONTAL 2

#define ANCHOR_PIXEL  254
#define EDGE_PIXEL    255

#define LEFT  1
#define RIGHT 2
#define UP    3
#define DOWN  4

enum GradientOperator { PREWITT_OPERATOR = 101, SOBEL_OPERATOR = 102, SCHARR_OPERATOR = 103, LSD_OPERATOR = 104 };

struct StackNode {//存放需要发起搜索的像素点
	int r, c;   // 像素点位置
	int parent; // 这个像素点隶属的链表
	int dir;    // 搜索方向
};

struct Chain {//边缘画线时用于记录链表信息，每个Chain的方向是相同的，不同Chain之间通过parent，children的值进行查找

	int dir;                   // 当前链的方向
	int len;                   // 当前链的长度，像素个数
	int parent;                // 当前链的双亲
	int children[2];           // 当前链两个方向的孩子，children[0]代表left和up方向，children[1]代表right和down方向
	cv::Point *pixels;         // 组成当前链的像素点的首地址
};

class ED {
							
public:
	ED(cv::Mat _srcImage, GradientOperator _op = PREWITT_OPERATOR, int _gradThresh = 20, int _anchorThresh = 0, int _scanInterval = 1, int _minPathLen = 10, double _sigma = 1.0, bool _sumFlag = true);
	ED(const ED &cpyObj); 
	ED(short* gradImg, uchar *dirImg, int _width, int _height, int _gradThresh, int _anchorThresh, int _scanInterval = 1, int _minPathLen = 10, bool selectStableAnchors = true);
	ED(EDColor &cpyObj);
	ED();

	cv::Mat getEdgeImage();
	cv::Mat getAnchorImage();
	cv::Mat getSmoothImage();
	cv::Mat getGradImage();
	
	int getSegmentNo();
	int getAnchorNo();
	
	std::vector<cv::Point> getAnchorPoints();
	std::vector<std::vector<cv::Point>> getSegments();
	std::vector<std::vector<cv::Point>> getSortedSegments();
	
	cv::Mat drawParticularSegments(std::vector<int> list);

protected:
	int width; // 源图像宽度
	int height; // 源图像高度
	uchar *srcImg; //指向原图的数据区
	std::vector<std::vector< cv::Point> > segmentPoints;//边缘段像素链：二维容器，每一行代表一条边缘，每个数据是一个Point
	double sigma; //高斯宽度参数σ，σ越大作用范围越宽
	cv::Mat smoothImage;
	uchar *edgeImg; //指向得到的边缘图像数据区
	uchar *smoothImg; //指向高斯平滑后的图像数据区
	int segmentNos;//第几条边缘
	int minPathLen;//用于滤除短、细、杂、碎的边缘
	cv::Mat srcImage;

private:
	void ComputeGradient();
	void ComputeAnchorPoints();
	void JoinAnchorPointsUsingSortedAnchors(); 
	void sortAnchorsByGradValue();
	int* sortAnchorsByGradValue1();

	static int LongestChain(Chain *chains, int root);//计算出某条边缘的链表集中边缘像素点总数
	static int RetrieveChainNos(Chain *chains, int root, int chainNos[]);

	int anchorNos;//找到的锚点个数
	std::vector<cv::Point> anchorPoints;
	std::vector<cv::Point> edgePoints;

	cv::Mat edgeImage;//边缘图像
	cv::Mat gradImage;//梯度图像，当用Gx+Gy时，两者之和可能会大于255，所以要用short型。

	uchar *dirImg; //指向边缘方向的数据区，用于边缘路径追踪
	short *gradImg; //指向梯度图像的数据区

	GradientOperator op; //枚举梯度算子类型
	int gradThresh; //梯度阈值，用于抑制弱边缘点
	int anchorThresh; //锚点阈值，阈值越小，找到的锚点个数越多
	int scanInterval; //扫描间隔，每隔scanInterval行，scanInterval列扫描下一行，必须小于高斯核的尺寸。
	bool sumFlag;//=1时直接将两个方向的梯度相加（默认为true），=0时求两者平方和的开方（计算量大大增加）
};


#endif