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# import mmengine.fileio as fileio

from mmseg.registry import DATASETS
from .basesegdataset import BaseSegDataset


@DATASETS.register_module()
class PublicDataSet_AutoLaparo(BaseSegDataset): # 表示你定义的数据的名字，顺便取一个名字即可
    """PublicDataSet_AutoLaparo dataset.
    """
    METAINFO = dict(
        classes=['背景', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'], # 背景最好放到第一个
        palette=[[0, 0, 0], [255, 91, 0], [255, 234, 0], [85, 111, 181], [181, 227, 14], [72, 0, 255], [0, 155, 33], [255, 0, 255], [29, 32, 136], [160, 15, 95]]) # TODO 标注类型和颜色

    def __init__(self,
                 img_suffix='.png', # TODO mask图像类型
                 seg_map_suffix='.png', # TODO mask图像后缀
                 reduce_zero_label=False, # TODO 在第 0 类为无意义黑边时，使用reduce_zero_label = True将其和待分类内容分开；在第 0 类为 background 类别的数据集上，如果您最终是需要将背景和您的其余类别分开时，是不需要使用reduce_zero_label的 【reduce_zero_label = False】
                 **kwargs) -> None:
        super().__init__(
            img_suffix=img_suffix,
            seg_map_suffix=seg_map_suffix,
            reduce_zero_label=reduce_zero_label,
            **kwargs)
        
        # assert fileio.exists(
        #     self.data_prefix['img_path'], backend_args=self.backend_args)
