#pragma once

#include <atomic>
#include <condition_variable>
#include <filesystem>  // C++17 用于创建文件夹
#include <iomanip>	   // 用于时间格式化
#include <map>
#include <memory>
#include <mutex>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <queue>
#include <sstream>
#include <string>
#include <thread>
#include <vector>

#include "spdlog/spdlog.h"
#include "yoloDetector/yolo_detector.hpp"

class VideoPipeline {
public:
	VideoPipeline();
	~VideoPipeline();

	void Start(const std::string& inputUrl, const std::string& outputUrl);
	void StartTest(const std::string& filePath, const std::string& outputUrl);
	void Stop();
	void setTripwire(const TripwireConfig& config);

private:
	void processLoop(std::string inputUrl, std::string outputUrl, bool isFileSource);

	// [新增] 工作线程函数
	void inferenceWorker();

	void drawOverlay(cv::Mat& frame, const std::vector<TrackedVehicle>& trackedObjects);
	void updateTracker(const FrameData& frameData);
	float computeIOU(const cv::Rect& box1, const cv::Rect& box2);

	bool isLineCrossed(const cv::Point& p1, const cv::Point& p2, const cv::Point& line_start,
					   const cv::Point& line_end);

	void processCrossing(const TrackedVehicle& vehicle, const cv::Mat& frame);

private:
	std::atomic<bool> running_;
	std::thread processingThread_;	// 主处理线程
	std::unique_ptr<YoloDetector> detector_;

	// 追踪相关
	std::map<int, TrackedVehicle> tracks_;
	int next_track_id_ = 0;

	// === [新增] 多线程并行处理相关 ===
	std::vector<std::thread> worker_threads_;  // 3个工作线程

	// 输入队列 (待检测)
	std::queue<FrameData> input_queue_;
	std::mutex input_mtx_;
	std::condition_variable input_cv_;
	const size_t MAX_INPUT_QUEUE_SIZE = 5;	// 限制缓冲大小，防止内存爆炸

	// 输出缓冲区 (已检测，等待排序)
	// 使用 map 自动按 frame_id 排序，解决乱序问题
	std::map<long, FrameData> output_buffer_;
	std::mutex output_mtx_;
	std::condition_variable output_cv_;

	TripwireConfig tripwire_config_;  // 配置数据
	cv::Point tripwire_p1_pixel_;	  // 缓存：转换后的起点像素坐标
	cv::Point tripwire_p2_pixel_;	  // 缓存：转换后的终点像素坐标
	int current_frame_width_ = 0;	  // 缓存：当前分辨率宽
	int current_frame_height_ = 0;	  // 缓存：当前分辨率高
};