# Importar la biblioteca OpenCV para visión por computadora
import cv2
# Importar NumPy para operaciones numéricas
import numpy as np
# Importar Matplotlib para visualización de gráficos
import matplotlib.pyplot as plt

# Obtener la lista de todos los elementos disponibles en el módulo aruco
list = dir(cv2.aruco)
# Imprimir mensaje indicando los diccionarios ArUco disponibles
print("Available ArUco dictionaries:")
# Iterar sobre cada elemento de la lista
for name in list:
    # Verificar si el nombre comienza con "DICT_"
    if name.startswith("DICT_"):
        # Imprimir el nombre del diccionario
        print(name)

# Definir el diccionario ArUco que se va a utilizar (4x4 con 50 marcadores)
aruco_dict = cv2.aruco.getPredefinedDictionary(cv2.aruco.DICT_4X4_50)

# Iterar para generar marcadores con IDs del 0 al 49
for id in range(50):
    # Generar la imagen del marcador ArUco para el ID especificado (200x200 píxeles)
    marker_image = cv2.aruco.generateImageMarker(aruco_dict, id, 200)
    # Crear una subfigura en una cuadrícula de 5 filas x 10 columnas
    plt.subplot(5, 10, id + 1)
    # Mostrar la imagen del marcador en escala de grises
    plt.imshow(marker_image, cmap='gray', interpolation='nearest')
    # Ocultar los ejes de la subfigura
    plt.axis('off')  # Hide axes
    # Añadir título con el ID del marcador
    plt.title(f'{id}')
    # Guardar la imagen del marcador en un archivo PNG
    cv2.imwrite(f'marker_DICT_4X4_50_{id}.png', marker_image)

# Mostrar todas las subfiguras en la ventana
plt.show()