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Raw Blame History

Sistema de Imagen de Referencia para Canvas de CtrEditor

Este sistema permite generar y analizar imágenes de fondo de referencia para el canvas de CtrEditor, facilitando la detección de problemas de resolución y posicionamiento en las capturas de pantalla.

📁 Archivos del Sistema

generate_canvas_reference.py - Generador de imagen de fondo con QR codes
analyze_canvas_screenshot.py - Analizador de capturas con QR codes
requirements.txt - Dependencias Python necesarias
canvas_reference_background.png - Imagen generada (3915×2726 px)

🚀 Instalación y Uso

1. Instalar Dependencias

pip install -r requirements.txt

2. Generar Imagen de Referencia

python generate_canvas_reference.py

Esto crea canvas_reference_background.png con:

Dimensiones: 3915×2726 píxeles (78.31×54.53 metros)
Resolución: 50 píxeles por metro
8 QR codes en posiciones estratégicas
Grilla de coordenadas cada 1 metro (gruesas cada 5m)
4 zonas de color para identificación visual
Área de objetos marcada en rojo

3. Usar en CtrEditor

Cargar canvas_reference_background.png como imagen de fondo del canvas
Tomar capturas de pantalla (completas o parciales)
Analizar las capturas con el script analizador

4. Analizar Capturas

python analyze_canvas_screenshot.py screenshot.png

El analizador detecta automáticamente:

Posición real de QR codes vs posición esperada
Factor de escala actual vs original
Distorsiones en resolución horizontal/vertical
Problemas de posicionamiento en área de objetos

🎯 QR Codes y Sus Posiciones

Etiqueta	Posición (metros)	Propósito
TL	(5, 5)	Esquina superior izquierda
TR	(70, 5)	Esquina superior derecha
BL	(5, 45)	Esquina inferior izquierda
BR	(70, 45)	Esquina inferior derecha
CENTER	(39, 27)	Centro del canvas
OBJECTS	(42, 20)	Área donde están los objetos
CAL1	(20, 15)	Punto de calibración 1
CAL2	(55, 35)	Punto de calibración 2

📊 Información en QR Codes

Cada QR contiene datos JSON con:

{
  "position": [42, 20],
  "label": "OBJECTS",
  "canvas_size": [78.31, 54.53],
  "image_size": [3915, 2726],
  "pixels_per_meter": 50,
  "timestamp": "2025-01-09T...",
  "type": "CtrEditor_Canvas_Reference"
}

🔍 Ejemplos de Análisis

Captura Normal

$ python analyze_canvas_screenshot.py debug_full_canvas.png

📸 Analizando imagen: debug_full_canvas.png
📐 Tamaño de imagen: 3915 × 2726 píxeles
🔍 QR codes encontrados: 8

🎯 QR #1: TL
   📍 Posición esperada: [5, 5] metros
   📱 Encontrado en píxeles: (250, 250)
   📊 Escala original: 50.0 px/m
   📊 Escala actual: 50.0 px/m
   📊 Factor de escala: 1.000

Captura con Problemas

🎯 QR #1: OBJECTS
   📍 Posición esperada: [42, 20] metros  
   📱 Encontrado en píxeles: (1890, 850)
   📊 Escala original: 50.0 px/m
   📊 Escala actual: 25.2 px/m
   📊 Factor de escala: 0.504
   ⚠️  PROBLEMA: Resolución reducida al 50.4%

🛠️ Resolución de Problemas Detectados

Factor de Escala < 1.0

Causa: Canvas se renderiza a menor resolución
Solución: Ajustar factor de escala en ScreenshotManager.cs

QR Codes Faltantes

Causa: Área de captura muy pequeña o desplazada
Solución: Verificar coordenadas de área de captura

Distorsión Horizontal/Vertical

Causa: Aspect ratio incorrecto
Solución: Verificar cálculos de píxeles vs metros

🎨 Características de la Imagen

Zonas de Color

Zona 1 (Superior izquierda): Rojo muy claro
Zona 2 (Superior derecha): Verde muy claro
Zona 3 (Inferior izquierda): Azul muy claro
Zona 4 (Inferior derecha): Amarillo muy claro

Patrones de Referencia

Círculos concéntricos en el centro (radios 2, 4, 6, 8, 10m)
Líneas finas para detectar aliasing
Grilla precisa con coordenadas etiquetadas

Área de Objetos

Rectángulo rojo que marca la región donde están ubicados los objetos del análisis:

Coordenadas: 39.92, 19.76 → 44.99, 20.47 metros
Tamaño: 5.07 × 0.71 metros

📋 Flujo de Trabajo Recomendado

Generar imagen de referencia
Cargar como fondo en CtrEditor
Tomar capturas problemáticas
Analizar con script automático
Identificar problemas específicos
Corregir código ScreenshotManager.cs
Validar con nuevas capturas

🤖 Integración con LLM

El sistema está diseñado para que los LLMs puedan:

Leer automáticamente los QR codes de las capturas
Detectar problemas de escala y posicionamiento
Generar reportes específicos de cada captura
Sugerir correcciones basadas en los datos detectados

Este enfoque automatiza completamente la detección de problemas en el sistema de capturas de CtrEditor.

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