code_device/hgdriver/ImageProcess/ImageApplyAutoCrop.h

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 * 功能：自动裁剪、纠偏、除黑底
 * 作者：刘丁绿
 * 生成时间＿020/4/21
 * 最近修改时间：2020/4/21  v1.0
				 2020/7/22  v1.1     增加获取图像有效区域轮廓的接口maxContour（用于配合一体机的“跳过空白页”算法，PC端暂时无需使用＿
				 2020/10/16 v1.2     修复自动裁剪尺寸精度丢失的BUG；提高除黑底缩进精度
				 2020/10/28 v1.2.1   修复凹凸多边形填充背景的逻辑BUG
				 2020/10/28 v1.2.2   修复图像处理必定会缩小尺寸的BUG
				 2020/10/29 v1.2.3   避免无谓的纠偏（0°纠偏＿
				 2020/11/30 v1.3.0   增加功能，可识别文稿颜色进行填充黑底
				 2021/06/18 v1.3.1   调整默认noise
				 2021/07/01 v1.3.2   修复 无裁切情况下，自适应颜色除黑底不生效的BUG
				 2021/07/08 v1.3.3   完善流程。当无法定位内容时，且为固定幅面裁切，则返回按照固定幅面进行裁切的结果
				 2021/07/08 v1.3.4   调整参数，让消除背景噪声不对纵向像素造成影响
				 2021/07/09 v1.3.5   增加normalCrop机制，当m_isCrop m_isDesaskew m_isFillBlank均为false时可选用，实现传统裁切
				 2021/07/13 v1.3.6   调整normalCrop逻辑，当normalCrop为true时，m_isCrop m_isDesaskew m_isFillBlank失效
				 2021/07/19 v1.3.7   调整仿射变换模式为INTER_LINEAR
				 2021/07/22 v1.3.8   修复第二次寻边，找不到外界轮廓会导致崩溃的BUG
				 2021/08/02 v1.3.9   精细化除黑底算法，可以应对只有条纹内容的黑色图像
				 2021/10/08 v1.3.10  优化算法，用腐蚀代替绘制实现缩进，提高整体算法效率
				 2021/10/19 v1.3.11  解决一些极端情况，例如纸张自然0角度，纸张定格在图像顶部的处理
				 2021/10/19 v1.3.12  微调裁切纠偏像素精度
				 2022/04/24 v1.4	 重构算法，增加除色散功能
				 2022/05/03 v1.4.1	 完善逻辑
				 2022/06/09 v1.4.2	 修复获取文稿底色时，threshold值，设为固定值0.5
				 2022/10/31 v1.5	 增加横纵DPI缩放参数fx,fy。
				 2022/11/19 v1.5.1	 修复文稿背景色识别算法的BUG。
				 2022/11/19 v1.5.2	 修复灰度文稿背景色识别算法的BUG。
 * 版本号：v1.5.2

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 */

#ifndef IMAGE_APPLY_AUTO_CROP_H
#define IMAGE_APPLY_AUTO_CROP_H

#include "ImageApply.h"

class CImageApplyDispersion;
class GIMGPROC_LIBRARY_API CImageApplyAutoCrop : public CImageApply
{
public:
	CImageApplyAutoCrop();

	/*
	 * isCrop      [in]:自动幅面裁剪使能，true自动裁剪，false为固定裁剿
	 * isDesaskew  [in]:自动纠偏使能，true自动纠偏，false为不纠偏
	 * isFillBlank [in]:黑底填充使能，true为填充，false为不填充
	 * fixedSize   [in]:固定幅面尺寸，当isCrop为false时生效，结果尺寸按fixedSize大小输出，单位像紿
	 * isConvex    [in]:黑底填充时的填充方式,true为凸多边形填充，false为凹多边形填充，默认true
	 * isFillColor [in]:黑底填充时采用自适应色彩填充，false为白色填充，true为自适应文稿底色填充，默认false
	 * threshold   [in]:二值化阈值，取值范囿0, 255)，默访0
	 * noise       [in]:除噪像素，能够消除noise宽度的背景竖条纹干扰，默访
	 * indent      [in]:轮廓缩进，裁剪、纠偏或者黑底填充时，对探索到的纸张轮廓进行缩进indent像素，默访
	 * normalCrop  [in]:为true时，m_isCrop m_isDesaskew m_isFillBlank失效，固定裁切采用最传统的裁切方式，默认false
	 * dispersion  [in]:为true时，除色散；false时不除色散。默认为true
	 * fx		   [in]:横向缩放比例。默认1.0
	 * fy		   [in]:纵向缩放比例。默认1.0
	*/
	CImageApplyAutoCrop(bool isCrop, bool isDesaskew, bool isFillBlank, const cv::Size& fixedSize, bool isConvex = true,
		bool isFillColor = false, double threshold = 40, int noise = 8, int indent = 5, bool normalCrop = false, bool dispersion = true, double fx = 1.0, double fy = 1.0);

	virtual ~CImageApplyAutoCrop();

	virtual void apply(cv::Mat& pDib, int side);

	virtual void apply(std::vector<cv::Mat>& mats, bool isTwoSide);

	bool isAutoCrop() { return m_isCrop; }

	bool isFillBlank() { return m_isFillBlank; }

	bool isDesaskew() { return m_isDesaskew; }

	bool isConvexHull() { return m_isConvexHull; }

	cv::RotatedRect getROI() { return m_rect; }

	double threshold() { return m_threshold; }

	int noise() { return m_noise; }

	int indent() { return m_indent; }

	cv::Size fixedSize() { return m_fixedSize; }

	const std::vector<cv::Point>& maxContour() { return m_maxContour; }

	void setAutoCrop(bool enabled) { m_isCrop = enabled; }

	void setFillBlank(bool enabled) { m_isFillBlank = enabled; }

	void setDesaskew(bool enabled) { m_isDesaskew = enabled; }

	void setConvexHull(bool convex) { m_isConvexHull = convex; }

	void setThreshold(double value) { m_threshold = value; }

	void setNoise(int value) { m_noise = value; }

	void setIndent(int value) { m_indent = value; }

	void setFixedSize(cv::Size size) { m_fixedSize = size; }

	void setDispersion(bool enable) { m_isDispersion = enable; }

	static void autoCrop_desaskew_fillBlank(cv::Mat& src, cv::Mat& dst, bool isAutoCrop, bool isDesaskew, bool isFillBlank, int dWidth, int dHeight,
		bool isConvex = true, bool isColorBlank = false, double threshold = 40, int noise = 8, int indent = 5, bool isNormalCrop = false, bool dispersion = true,
		double fx = 1.0, double fy = 1.0);

private:
	static void myWarpAffine(cv::InputArray _src, cv::OutputArray _dst, cv::InputArray _M0, cv::Size dsize, int flags, int borderType, const cv::Scalar& borderValue);

	static cv::Scalar getBackGroudColor(const cv::Mat& image, int threshold);
private:
	bool m_isCrop;
	bool m_isDesaskew;
	bool m_isFillBlank;
	bool m_isConvexHull;
	bool m_isFillColor;
	bool m_isDispersion;

	double m_threshold;
	int m_noise;
	int m_indent;
	bool m_normalCrop;	//为true且m_isCrop m_isDesaskew m_isFillBlank均为false时生效，固定裁切采用最传统的裁切方弿
	cv::Size m_fixedSize;
	cv::RotatedRect m_rect;
	std::vector<cv::RotatedRect> m_rects;
	std::vector<cv::Point> m_maxContour;

	double m_fx;
	double m_fy;
};

#endif // !IMAGE_APPLY_AUTO_CROP_H