Al detectar los marcadores, si ocurre un error en ardetectmarker o getmultitransmat

entonces seteo la info de los marcadores en valores por defecto

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diff --git a/Utilidades/src/Pui.cpp b/Utilidades/src/Pui.cpp
index b4bc932..83f11b4 100644
--- a/Utilidades/src/Pui.cpp
+++ b/Utilidades/src/Pui.cpp
@@ -183,7 +183,7 @@ void Pui::obtenerCoordenadasIdealesMarcadorNoDetectado(double markerToCameraMatr
 	for(i=0;i<4;i++){
 		marker.trans[0][3] = marker.pos3d[i][0];		// Seteo la posicion del vertice Vi
 		marker.trans[1][3] = marker.pos3d[i][1];
-		arUtilMatMul(C_Por_Tcm,marker.trans,auxiliar);		//FIXME Esta linea no es necesario. En vez de auxiliar tengo que usar hXi_hYi que ya esta calculado
+		arUtilMatMul(C_Por_Tcm,marker.trans,auxiliar);
 		if(auxiliar[2][3]!=0){
 			vertex[i][0] = auxiliar[0][3]/auxiliar[2][3];
 			vertex[i][1] = auxiliar[1][3]/auxiliar[2][3];
@@ -953,6 +953,26 @@ void Pui::setAutoWhiteBalance(int habilitado, char * device){
 }
 
 
+void Pui::setearTodosLosMarcadoresNoVisibles(){
+	for( int i = 0; i < this->dataArtoolkit.config->marker_num; i++ ) {
+		this->dataArtoolkit.coordenadas_marcadores[i].area = 0;
+		//Seteo centro
+		this->dataArtoolkit.coordenadas_marcadores[i].centro[0]= -1;
+		this->dataArtoolkit.coordenadas_marcadores[i].centro[1]= -1;
+		//Seteo vertices
+		this->dataArtoolkit.coordenadas_marcadores[i].vertex[0][0] = -1;
+		this->dataArtoolkit.coordenadas_marcadores[i].vertex[0][1] = -1;
+		this->dataArtoolkit.coordenadas_marcadores[i].vertex[1][0] = -1;
+		this->dataArtoolkit.coordenadas_marcadores[i].vertex[1][1] = -1;
+		this->dataArtoolkit.coordenadas_marcadores[i].vertex[2][0] = -1;
+		this->dataArtoolkit.coordenadas_marcadores[i].vertex[2][1] = -1;
+		this->dataArtoolkit.coordenadas_marcadores[i].vertex[3][0] = -1;
+		this->dataArtoolkit.coordenadas_marcadores[i].vertex[3][1] = -1;
+
+		this->dataArtoolkit.coordenadas_marcadores[i].cf = 0;
+		this->dataArtoolkit.coordenadas_marcadores[i].visible = 0;
+	}
+}
 /*Devuelve la informacion de todos los marcadores
  * Tanto los marcadores  que no figuran en la estructura de dectados pero estan como visible o aquellos
  * que directamente estan como no visibles tendran su area y cf en -1 */
@@ -969,36 +989,36 @@ int Pui::detectarYCalcularPosicionTodosMultiMarkers(){
 		if(debugMode){
 			printf("data->dataPtr es NULL\n");
 		}
+		this->setearTodosLosMarcadoresNoVisibles();
 		return ERROR_IMAGEN_NULL;
 	}
-printf("Detect 1\n");
+
 	/*------------------- DETECCION DE LOS MARCADORES -----------------------------*/
 	if(this->dataArtoolkit.usarAlgoritmoLite){
-		printf("Detect 1.1 lite\n");
 		res = arDetectMarkerLite(this->dataArtoolkit.dataPtr, this->dataArtoolkit.thresh, &this->dataArtoolkit.marker_info, &this->dataArtoolkit.marker_num);
 	}else{
-		printf("Detect 1.1 NO lite\n");
 		res = arDetectMarker(this->dataArtoolkit.dataPtr, this->dataArtoolkit.thresh, &this->dataArtoolkit.marker_info, &this->dataArtoolkit.marker_num);
 	}
 
 	if( res < 0 ) {
-		printf("Detect 1.2\n");
+		this->setearTodosLosMarcadoresNoVisibles();
 		return ERROR_DETECTANDO_MARCADORES;
 	}else{
-printf("Detect 2\n");
+
 		/*----------------------------CALCULO POSICIONES RELATIVAS DE LOS MARCADORES------------------------------*/
 		if( (err=arMultiGetTransMat(this->dataArtoolkit.marker_info, this->dataArtoolkit.marker_num,this->dataArtoolkit.config)) < 0 ) {
 			if(debugMode){
 				printf("detectarMultiMarkers: Error obteniendo matriz de transformacion\n");
 			}
+			this->setearTodosLosMarcadoresNoVisibles();
 			return ERROR_CALCULANDO_MATRIZ_TRANSFORMACION;
 		}else if(err > 100.0){
 			if(debugMode){
 				printf("detectarMultiMarkers: Error elevado al calcular matriz de transformacion\n");
 			}
+			this->setearTodosLosMarcadoresNoVisibles();
 			return ERROR_CALCULANDO_MATRIZ_TRANSFORMACION;
 		}else if(this->dataArtoolkit.marker_num>0){
-			printf("Detect 3\n");
 
 			/*for( int i = 0; i < data->config->marker_num; i++ ) {
 				if(data->config->marker[i].visible>=0){
@@ -1081,6 +1101,7 @@ printf("Detect 2\n");
 				}
 			}
 		}else{ //Ningun marcador detectado
+			this->setearTodosLosMarcadoresNoVisibles();
 			return ERROR_NINGUN_MARCADOR_DETECTADO;
 		}
 	}
diff --git a/Utilidades/src/Pui.h b/Utilidades/src/Pui.h
index 694b184..58c645f 100644
--- a/Utilidades/src/Pui.h
+++ b/Utilidades/src/Pui.h
@@ -263,6 +263,17 @@ private:
 	 * */
 	void initARConVideo(char * config_name,char * camera_para,char *vconf,int usarAlgoritmoRapido,int loopSpeed,double zoom);
 
+	/**
+	 * Se invoca cuando no se puede detectar ningun marcador.
+	 * En dichos casos se setean las propiedades de la estructura ARCoordMarcador con los
+	 * siguientes valores:
+	 * area = 0
+	 * vertices = (-1,-1) en todos los casos
+	 * centro = (-1,-1)
+	 * cf=0
+	 * visible=0
+	 */
+	void setearTodosLosMarcadoresNoVisibles();
 	//TODO
 	//void initAR(int usarAlgoritmoRapido);-->permitir no inicializar la captura de video
 
@@ -370,68 +381,69 @@ public:
 
 	char * getNombreRelacionObjetoPUI(int idObjeto);
 
-	/* Si hay algun apuntador tocando un marcador entonces devuelve el indice del marcador,
+	/**
+	 *  Si hay algun apuntador tocando un marcador entonces devuelve el indice del marcador,
 	 * de lo contrario retorna -1. Como máximo retorna el id de un sólo marcador aunque
 	 * puedan existir multiples selecciones
 	 *
 	 * Algoritmo de detección:
 	 *
-	 * 	1- Para cada marcador M no detectado:
-	 * 	  	1.1 - hay apuntador en el área correspondiente a M?
-	 * 			1.1.1 - Si ==> MarcadorSeleccionado = M
-	 * 				   		   break //termina el loop
-	 *
-	 *  2- Está habilitada la funciónalidad de historico?
-	 *  	2.1 - cantDeteccionesMarcador = Registrar detección (M)
-	 *  	2.2 - cantDeteccionesMarcador >= CANT_HISTORICO?
-	 *  		2.1 - Si ==> retorno M.id
-	 *  		2.2 - No ==> retonro -1	(aun no se llegó a detectar la selección sobre el mismo marcador la cantidad mínima
-	 *  								de veces seguidas para decidir que realmente se haya producido una selección. Esta funcionalidad
-	 *  								se denomina histórico y agrega robustez al algoritmo de detección evitando falsos positivos en
-	 *  								los casos en que el apuntador no se detenga encima del marcador o que simplemente se haya introducido
-	 *  								ruido en la imágen)
-	 *
-	 *  Desarrollo del punto 1.1:
-	 *  	Función hayApuntador:
-	 *  		1- Transformar la imagen original img a su respectiva representación en HSV(H:0-360,S:0-100,V:0-100) : img_hsv
-	 *  		2- Binarización de la imágen:
-	 *  			2.1: Para cada píxel P perteneciente a img_hsv:
-	 *  				2.1.1 : P está dentro de los rangos de color (definidos en la estructura RangosColorApuntador) ?
-	 *  					2.1.1.1 Si ==> img_mono[indice(P)] = 1
-	 *  					2.1.1.2 No ==> img_mono[indice(P)] = 0
-	 *
-	 *  		3 - Aplicar cvSmooth (openCV) para eliminar ruido
-	 *  		   Si PropiedadesDeteccionApuntador.smooth		 		El smooth o también conocido como blur (desenfoque) genera un borroneo en la
-	 *  			==>	img_mono = cvSmooth(img_mono)			 		imagen y se utiliza para reducir el ruido de la imagen. Se utiliza un vecindario de 7x7 píxeles para este filtro
-	 *  																------------------------------------------------------
-	 *  		4 - Aplicar cvErode (openCV) para eliminar ruido.
-	 *  			Si PropiedadesDeteccionApuntador.erode > 0								Esta operación se utiliza para eliminar las pequeñas manchas aisladas en
-	 *  			==> img_mono = cvErode(img_mono,PropiedadesDeteccionApuntador.erode)	la imagen. La idea es que las pequeñas manchas desaparezcan pero que
-	 *  														 							las áreas mas grandes y significativas queden visibles. Luego de aplicar
-	 *  														 							este filtro deberían permanecer en la imágen binaria solamente aquellos
-	 *  														 							objetos de tamaño significativo cuyo color estaba comprendido dentro de los
-	 *  														 							rangos aplicados en la binarización.
-	 *  																------------------------------------------------------
-	 *  		5- Aplicar cvDilate (openCV).
-	 *  			Si PropiedadesDeteccionApuntador.dilate > 0								Se aplica dilate para conectar regiones cercanas y asi encontrar componentes
-	 *  			==>img_mono = cvDilate(img_mono,PropiedadesDeteccionApuntador.dilate)	conectados. Muchas veces algunas regiones quedan con vacios que pueden ser producidos
-	 *						  							 							 		por ejemplo por un punto de luz u otro tipo de ruido. Una pequeña dilatación alrededor
-	 *  																			 		de estas regiones vacias puede terminar rellenandolas y produciendo un componente conexo sin
-	 *  																			 		agujeros. (luego se aproximan los componentes a polígonos y se hayan sus contornos)
-	 *			6- Deteccion de contornos y calculo del area
-	 *				6.1- contornos = calcularContonosExteriores(img_mono)					Calcula solamente los contornos exteriores, no interesan aquellos contornos que estén anidados
-	 *					Si: PropiedadesDeteccionApuntador.enclosing_circle
-	 *						==> area = area del circulo que circunscribe al contorno		-- Se utiliza cvMinEnclosingCircle
-	 *					No:
-	 *						==> area = area de la aproximacion por poligono del contorno	-- Se utiliza poly = cvApproxPoly y area = cvContourArea(poly)
-	 *				6.2  (area>=PropiedadesDeteccionApuntador.min_area &&
-	 *				      area<=(areaMarcador/PropiedadesDeteccionApuntador.factorProporcionApuntadorMarcador))?	--Actualmente los chequeos de proporcion entre el area del
-	 *				      Si:==>retorna area																		apuntador y el marcador no son de mucha utilidad porque no se
-	 *				      No:==>retorna -1																			logró una precisión tan exacta en los calculos de ambas áreas y
-	 *																												los resultados son muy variables.
-	 *																												En cambio es importante establecer un area minima y chequear que el
-	 *																												area encontrada al menos la iguale, esto evita falsos positivos por ruido
-	 *																												en la imagen u objetos con tonalidades similares al apuntador
+	 * 	1- Para cada marcador M no detectado: <br>
+	 * 	  	1.1 - hay apuntador en el área correspondiente a M? <br>
+	 * 			1.1.1 - Si ==> MarcadorSeleccionado = M <br>
+	 * 				   		   break //termina el loop <br>
+	 *
+	 *  2- Está habilitada la funciónalidad de historico? <br>
+	 *  	2.1 - cantDeteccionesMarcador = Registrar detección (M) v
+	 *  	2.2 - cantDeteccionesMarcador >= CANT_HISTORICO? <br>
+	 *  		2.1 - Si ==> retorno M.id <br>
+	 *  		2.2 - No ==> retonro -1	(aun no se llegó a detectar la selección sobre el mismo marcador la cantidad mínima <br>
+	 *  								de veces seguidas para decidir que realmente se haya producido una selección. Esta funcionalidad <br>
+	 *  								se denomina histórico y agrega robustez al algoritmo de detección evitando falsos positivos en <br>
+	 *  								los casos en que el apuntador no se detenga encima del marcador o que simplemente se haya introducido <br>
+	 *  								ruido en la imágen) <br>
+	 *
+	 *  Desarrollo del punto 1.1: <br>
+	 *  	Función hayApuntador: <br>
+	 *  		1- Transformar la imagen original img a su respectiva representación en HSV(H:0-360,S:0-100,V:0-100) : img_hsv <br>
+	 *  		2- Binarización de la imágen: <br>
+	 *  			2.1: Para cada píxel P perteneciente a img_hsv: <br>
+	 *  				2.1.1 : P está dentro de los rangos de color (definidos en la estructura RangosColorApuntador) ? <br>
+	 *  					2.1.1.1 Si ==> img_mono[indice(P)] = 1 <br>
+	 *  					2.1.1.2 No ==> img_mono[indice(P)] = 0 <br>
+	 *
+	 *  		3 - Aplicar cvSmooth (openCV) para eliminar ruido <br>
+	 *  		   Si PropiedadesDeteccionApuntador.smooth		 		El smooth o también conocido como blur (desenfoque) genera un borroneo en la <br>
+	 *  			==>	img_mono = cvSmooth(img_mono)			 		imagen y se utiliza para reducir el ruido de la imagen. Se utiliza un vecindario de 7x7 píxeles para este filtro <br>
+	 *  																------------------------------------------------------ <br>
+	 *  		4 - Aplicar cvErode (openCV) para eliminar ruido. <br>
+	 *  			Si PropiedadesDeteccionApuntador.erode > 0								Esta operación se utiliza para eliminar las pequeñas manchas aisladas en <br>
+	 *  			==> img_mono = cvErode(img_mono,PropiedadesDeteccionApuntador.erode)	la imagen. La idea es que las pequeñas manchas desaparezcan pero que <br>
+	 *  														 							las áreas mas grandes y significativas queden visibles. Luego de aplicar <br>
+	 *  														 							este filtro deberían permanecer en la imágen binaria solamente aquellos <br>
+	 *  														 							objetos de tamaño significativo cuyo color estaba comprendido dentro de los <br>
+	 *  														 							rangos aplicados en la binarización. <br>
+	 *  																------------------------------------------------------ <br>
+	 *  		5- Aplicar cvDilate (openCV). <br>
+	 *  			Si PropiedadesDeteccionApuntador.dilate > 0								Se aplica dilate para conectar regiones cercanas y asi encontrar componentes <br>
+	 *  			==>img_mono = cvDilate(img_mono,PropiedadesDeteccionApuntador.dilate)	conectados. Muchas veces algunas regiones quedan con vacios que pueden ser producidos <br>
+	 *						  							 							 		por ejemplo por un punto de luz u otro tipo de ruido. Una pequeña dilatación alrededor <br>
+	 *  																			 		de estas regiones vacias puede terminar rellenandolas y produciendo un componente conexo sin <br>
+	 *  																			 		agujeros. (luego se aproximan los componentes a polígonos y se hayan sus contornos) <br>
+	 *			6- Deteccion de contornos y calculo del area <br>
+	 *				6.1- contornos = calcularContonosExteriores(img_mono)					Calcula solamente los contornos exteriores, no interesan aquellos contornos que estén anidados <br>
+	 *					Si: PropiedadesDeteccionApuntador.enclosing_circle <br>
+	 *						==> area = area del circulo que circunscribe al contorno		-- Se utiliza cvMinEnclosingCircle <br>
+	 *					No:<br>
+	 *						==> area = area de la aproximacion por poligono del contorno	-- Se utiliza poly = cvApproxPoly y area = cvContourArea(poly) <br>
+	 *				6.2  (area>=PropiedadesDeteccionApuntador.min_area && <br>
+	 *				      area<=(areaMarcador/PropiedadesDeteccionApuntador.factorProporcionApuntadorMarcador))?	--Actualmente los chequeos de proporcion entre el area del <br>
+	 *				      Si:==>retorna area																		apuntador y el marcador no son de mucha utilidad porque no se <br>
+	 *				      No:==>retorna -1																			logró una precisión tan exacta en los calculos de ambas áreas y <br>
+	 *																												los resultados son muy variables. <br>
+	 *																												En cambio es importante establecer un area minima y chequear que el <br>
+	 *																												area encontrada al menos la iguale, esto evita falsos positivos por ruido <br>
+	 *																												en la imagen u objetos con tonalidades similares al apuntador <br>
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