# pip install opencv-python opencv-contrib-python
# Comando para instalar las librerías necesarias de visión por computadora

import cv2
# Importamos la librería OpenCV, que nos permite trabajar con imágenes y video

# Cambia esta dirección IP por la de tu cámara
cap = cv2.VideoCapture('http://192.168.137.81:8080/video')
# Creamos un objeto que captura video desde una cámara IP
# VideoCapture abre la conexión a la dirección web de la cámara

# Obtenemos el diccionario de marcadores ArUco predefinido (4x4 con 50 códigos)
aruco_dict = cv2.aruco.getPredefinedDictionary(cv2.aruco.DICT_4X4_50)
# Establecemos los parámetros para la detección de marcadores ArUco
parameters = cv2.aruco.DetectorParameters()
# Creamos el detector de marcadores ArUco con el diccionario y parámetros
detector = cv2.aruco.ArucoDetector(aruco_dict, parameters)

# Iniciamos un bucle que se ejecuta mientras la cámara esté abierta
while (cap.isOpened()):
    # Leemos un frame (fotograma) de la cámara
    # ret indica si la lectura fue exitosa, frame contiene la imagen
    ret, frame = cap.read()
    # Rotamos el frame 90 grados en sentido horario
    frame = cv2.rotate(frame, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
    # Convertimos el frame a escala de grises para mejorar la detección
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # Detectamos los marcadores ArUco en la imagen en escala de grises
    corners, ids, rejected = detector.detectMarkers(gray)

    # Si se detectaron marcadores, dibujamos los marcadores en el frame
    if ids is not None:
        cv2.aruco.drawDetectedMarkers(frame, corners, ids)

    try:
        # Mostramos el frame en una ventana llamada 'Detected Ids'
        # cv2.resize() redimensiona la imagen a 480x640 píxeles
        cv2.imshow('Detected Ids', cv2.resize(frame, (480, 640)))

        # Capturamos la entrada del teclado (espera 1ms por cada iteración)
        key = cv2.waitKey(1)
        # Si presionamos 'q', salimos del bucle
        if key == ord('q'):
            break
    # Capturamos excepciones de OpenCV por si la transmisión se corta
    except cv2.error:
        print("Stream ended...")
        break

# Liberamos los recursos de la cámara
cap.release()
# Cerramos todas las ventanas creadas por OpenCV
cv2.destroyAllWindows()