#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
# \file MinTree.py
# \brief TODO
# \author Florent Guiotte <florent.guiotte@gmail.com>
# \version 0.1
# \date 10 oct. 2017
#
# TODO details

from ComponentTree import ComponentTree
import cv2
from scipy.ndimage import label

class MinTree(ComponentTree):
    def __init__(self, parent=None, data=None):
        super().__init__(parent, data)

    def construct(self, value=0):
        if self.component is None:
            # Then self is groot, set filter to true
            self.component = self.data != None

            # Donc, tout le monde à le même pointeur sur data. Ensuite il faut
            # utiliser component (agit comme un filtre) sur cette data pour
            # obtenir le réel CC. Donc appliquer le test de treshold sur cette
            # donnée, labéliser les cluster et créer des enfants itérativement

        filter = self.data * self.component > value
        labels_array, num_features = label(filter)

        for i in range(num_features):
            child = MinTree(self, self.data)
            child.component = labels_array == i + 1
            child.construct(value + 1)
            self.children.append(child)

def main():
    img = cv2.imread('./img/lena.ppm', 0)
    t = MinTree(data=img)
    t.construct()
    print("Done")

if __name__ == "__main__":
    main()