#pragma once

#include <vector>
#include <string>

// 避免在头文件中暴露完整的 OpenCV 头，使用前向声明
namespace cv {
    class Mat;
}

// SDK 状态码
enum class SDKStatus {
    SUCCESS = 0,
    MODEL_LOAD_ERROR = -1,
    EXTRACTION_ERROR = -2,
    NO_FACE_DETECTED = -3,
    POOR_QUALITY = -4,
    INVALID_INPUT = -5
};

// 特征提取结果
struct FeatureResult {
    SDKStatus status;
    std::vector<float> feature; // 512维特征
    std::string error_message;
};

// 【宏观架构核心】
// FaceSDK 类，提供给 C++ 调用
class FaceSDK {
public:
    /**
     * @brief 构造函数：初始化SDK，加载模型
     * @param model_dir 存放7个onnx文件的目录路径
     */
    FaceSDK(const std::string& model_dir);

    /**
     * @brief 析构函数：释放资源
     */
    ~FaceSDK();

    /**
     * @brief 接口1：提取图片特征值
     * @param image 输入图像 (OpenCV Mat, BGR 格式)
     * @return FeatureResult 结构体，包含状态和特征向量
     */
    FeatureResult extractFeature(const cv::Mat& image);

    /**
     * @brief 接口2：比较两个特征值 (静态函数)
     * @param feature1 特征向量1
     * @param feature2 特征向量2
     * @return 相似度 (0.0 ~ 1.0)，余弦相似度
     */
    static float compareFeatures(const std::vector<float>& feature1,
        const std::vector<float>& feature2);

private:
    // PImpl 模式 (Pointer to Implementation)
    // 这是一个高级 C++ 技巧，用于隐藏所有内部实现细节
    // (如 FacePipeline, ONNX Runtime, OpenCV 的成员变量)，
    // 使得这个头文件非常干净，并且编译速度更快。
    class Impl;
    Impl* p_impl;
};