JuniorHighClient/Identifier/Util.h

#pragma once
#include <string>
#include "schema_struct.h"
#include "schema_struct_auto.h"

void SetTBLR(identify::autoschema::ASCH_SchemaQuestionScore& score);
/************************************************************************/
/* 按x坐标升序排序  2014年11月28日10:50:56                              */
/************************************************************************/
bool sortx(const CvContour * c1,const CvContour * c2);
/************************************************************************/
/* 按y坐标升序排序  2014年11月28日10:51:22                              */
/************************************************************************/
bool sorty(const CvContour * c1,const CvContour * c2);
/************************************************************************/
/*解析条码图像                                                          */
/************************************************************************/
int PraseQRCode(IplImage* img ,std::string & resultString);
/************************************************************************/
/*计算两个点所组成的执行与x轴的夹角                                     */
/************************************************************************/       
double degree(const int& x1,const int&  y1,const int&  x2,const int&  y2);
/************************************************************************/
/* 获取区域黑色点数量                                                   */
/************************************************************************/
int GetBlackArea( const IplImage * dst ,int valve =180);
/************************************************************************/
/* rgb模型(颜色空间)转换为hsv模型(颜色空间)                             */
/************************************************************************/
void  rgb2hsv(const int& r,const int& g,const int& b,float& h,float& s,float& v);
/************************************************************************/
/* 从灰度图像中获取灰度值   2014年11月28日20:10:57                      */
/************************************************************************/
int GetGrayValue( const IplImage * dst, int x, int y );
/************************************************************************/
/* 从RGB图像中获取灰度值    2014年11月28日20:11:13                      */
/************************************************************************/
int GetBGRGray( const IplImage * dst, int x, int y );
/************************************************************************/
/* 切割图像                 2014年11月28日20:11:13                      */
/************************************************************************/
IplImage* CutImage( IplImage* img,CvRect rect);
/************************************************************************/
/* 斜切图像                 2014年11月28日20:11:13                      */
/************************************************************************/
IplImage* CutRotateImage(const IplImage* img,CvPoint center,CvSize size,float degree);
void split(std::string& s, std::string& delim,std::vector< std::string >* ret);
//排序CvRect
bool sort_locate_point_by_x( const CvRect c1,const CvRect c2 );
bool sort_locate_point_by_y( const CvRect c1,const CvRect c2 );
//计算两个点组成的三角函数值和距离
template<class Point> inline void caculate_sc(const Point &p2,const Point &p1, double &sina, double &cosa ,double& d){
	double dy =p2.y-p1.y;
	double dx =p2.x-p1.x;
	d = sqrt(dx*dx+dy*dy);
	sina=dy/d;
	cosa=dx/d;
}
/***********************计算仿射变换矩阵，并旋转图像*********************************/
/************************************************************************/
/*校正图像  http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044    */
/************************************************************************/
template<class Point> void JiaoZheng(const IplImage * src,IplImage * dst,Point p_dst1,Point p_dst2,Point p_src1,Point p_src2){
	double sin_dst ;double cos_dst;
	double sin_src ;double cos_src;
	double da,db;
	caculate_sc(p_src2, p_src1, sin_src, cos_src,db);
	caculate_sc(p_dst2, p_dst1, sin_dst, cos_dst,da);
	double sina_b=-sin_dst*cos_src+cos_dst*sin_src;
	double cosa_b=cos_dst*cos_src+sin_dst*sin_src;
	double scale = da/db;
	float degree = 90;
	double offsetx = p_dst1.x-(cosa_b*scale*p_src1.x+sina_b*scale*p_src1.y);
	double offsety = p_dst1.y-(-sina_b*scale*p_src1.x+cosa_b*scale*p_src1.y);
	float m1[6]={cosa_b*scale,sina_b*scale,offsetx,-sina_b*scale,cosa_b*scale,offsety};
	CvMat M = cvMat(2, 3, CV_32F, m1);  
	cvWarpAffine( src, dst, &M,CV_INTER_LINEAR,cvScalarAll(255) );
}
//计算旋转矩阵
template<class Point> CvMat* caculate_scm(const Point &p_dst1,const Point & p_dst2,const Point & p_src1,const Point & p_src2){
	double sin_dst ;double cos_dst;
	double sin_src ;double cos_src;
	double da,db;
	caculate_sc(p_src2, p_src1, sin_src, cos_src,db);
	caculate_sc(p_dst2, p_dst1, sin_dst, cos_dst,da);
	double sina_b=-sin_dst*cos_src+cos_dst*sin_src;
	double cosa_b=cos_dst*cos_src+sin_dst*sin_src;
	double scale = da/db;
	float degree = 90;
	double offsetx = p_dst1.x-(cosa_b*scale*p_src1.x+sina_b*scale*p_src1.y);
	double offsety = p_dst1.y-(-sina_b*scale*p_src1.x+cosa_b*scale*p_src1.y);
	float m1[6]={cosa_b*scale,sina_b*scale,offsetx,-sina_b*scale,cosa_b*scale,offsety};
	CvMat* m=cvCreateMat(2, 3, CV_32F);
	memcpy(m->data.fl,m1,sizeof(float)*6);
	return m;  
}
int PraseQRCode_Normal( IplImage* img ,std::string & resultString );
int PraseBarCode_Normal( IplImage* img ,std::string & resultString );
int PraseBarCode( IplImage* img ,std::string & resultString );
//从灰度图像中获取灰度值
#define GET_GRAY_VALUE_BY_FIRST(first,x) (first[x]&&0xff)
#define GET_GRAY_VALUE(img,x,y) GET_GRAY_VALUE_BY_FIRST(&img->imageData[img->widthStep*y],x)

//从RBG图像中获取灰度值
#define GET_GRAY_VALUE_BY_RBG_FIRST(first,x) (((0xff& first[x*3])*15+(0xff&first[x*3+1])*75+(0xff&first[x*3+2])*38)>>7)
#define GET_GRAY_VALUE_BY_RBG(img,x,y) GET_GRAY_VALUE_BY_RBG_FIRST(&img->imageData[img->widthStep*y],x)


template<typename T1,typename T2> T2 warpAffinePoint(T1& src,Mat * map_matrix){
	T2 r;
	r.x = map_matrix->at<double>(0,0)*src.x+map_matrix->at<double>(0,1)*src.y+map_matrix->at<double>(0,2);
	r.y = map_matrix->at<double>(1,0)*src.x+map_matrix->at<double>(1,1)*src.y+map_matrix->at<double>(1,2);
	return r;
}

template<typename T1,typename T2 >
double GetDistance( T1 point1, T2 point2 )
{
	double dx = point1.x-point2.x;
	double dy = point1.y-point2.y;
	return sqrt(dx*dx+dy*dy);
}