/**
*
* @param i_ref_raster
* 基本画像
* @param i_ref_raster_distortion
* 歪み解除オブジェクト(nullの場合歪み解除を省略)
* @param i_ref_rob_raster
* エッジ探索用のROB画像
* @param
*/
public NyARVectorReader_INT1D_GRAY_8(NyARGrayscaleRaster i_ref_raster,NyARCameraDistortionFactor i_ref_raster_distortion,NyARGrayscaleRaster i_ref_rob_raster)
: base()
{
Debug.Assert (i_ref_raster.getBufferType() == NyARBufferType.INT1D_GRAY_8);
Debug.Assert (i_ref_rob_raster.getBufferType() == NyARBufferType.INT1D_GRAY_8);
this.initInstance(i_ref_raster, i_ref_raster_distortion, i_ref_rob_raster,new NyARContourPickup());
}
/**
* ラスタの指定点を基点に、輪郭線を抽出します。開始点は、輪郭の一部、かつ左上のエッジで有る必要があります。
* @param i_raster
* 輪郭線を抽出するラスタを指定します。
* @param i_th
* 輪郭とみなす暗点の敷居値を指定します。
* @param i_entry_x
* 輪郭抽出の開始点です。
* @param i_entry_y
* 輪郭抽出の開始点です。
* @param o_coord
* 輪郭点を格納する配列を指定します。i_array_sizeよりも大きなサイズの配列が必要です。
* @return
* 輪郭の抽出に成功するとtrueを返します。輪郭抽出に十分なバッファが無いと、falseになります。
* @throws NyARException
*/
public bool getContour(NyARGrayscaleRaster i_raster, int i_th, int i_entry_x, int i_entry_y, NyARIntCoordinates o_coord)
{
Debug.Assert(i_raster.isEqualBufferType(NyARBufferType.INT1D_GRAY_8));
NyARIntSize s = i_raster.getSize();
return(impl_getContour(i_raster, 0, 0, s.w - 1, s.h - 1, i_th, i_entry_x, i_entry_y, o_coord));
}
/**
* GSラスタの２値ラべリングを実行します。
* @param i_gs_raster
* @param i_th
* 二値化の敷居値を指定します。
* @param o_stack
* 結果を蓄積するスタックオブジェクトを指定します。
* 関数は、このオブジェクトに結果を追記します。
* @return
* @throws NyARException
*/
public virtual void labeling(NyARGrayscaleRaster i_gs_raster, int i_th)
{
Debug.Assert(i_gs_raster.isEqualBufferType(NyARBufferType.INT1D_GRAY_8));
NyARIntSize size = i_gs_raster.getSize();
this.imple_labeling(i_gs_raster, i_th, 0, 0, size.w, size.h);
}
/**
* ラスタの異解像度間コピーをします。
* @param i_input
* 入力ラスタ
* @param i_top
* 入力ラスタの左上点を指定します。
* @param i_left
* 入力ラスタの左上点を指定します。
* @param i_skip
* skip値。1なら等倍、2なら1/2倍、3なら1/3倍の偏重の画像を出力します。
* @param o_output
* 出力先ラスタ。このラスタの解像度は、w=(i_input.w-i_left)/i_skip,h=(i_input.h-i_height)/i_skipを満たす必要があります。
* 出力先ラスタと入力ラスタのバッファタイプは、同じである必要があります。
*/
public void copyTo(int i_left, int i_top, int i_skip, NyARGrayscaleRaster o_output)
{
Debug.Assert(this.getSize().isInnerSize(i_left + o_output.getWidth() * i_skip, i_top + o_output.getHeight() * i_skip));
Debug.Assert(this.isEqualBufferType(o_output.getBufferType()));
this._impl.copyTo(this, i_left, i_top, i_skip, o_output);
return;
}
public void doFilter(INyARRgbRaster i_input, NyARGrayscaleRaster i_output)
{
Debug.Assert(i_input.getSize().isEqualSize(i_output.getSize()) == true);
NyARIntSize s = i_input.getSize();
this._do_filter_impl.doFilter(i_input, (int[])i_output.getBuffer(), 0, 0, s.w, s.h);
return;
}
public void fill(NyARGrayscaleRaster i_raster, int i_value)
{
Debug.Assert(i_raster._buffer_type == NyARBufferType.INT1D_GRAY_8);
int[] buf = (int[])i_raster._buf;
for (int i = i_raster._size.h * i_raster._size.w - 1; i >= 0; i--)
{
buf[i] = i_value;
}
}
public override void labeling(NyARGrayscaleRaster i_raster, NyARIntRect i_area, int i_th)
{
//配列初期化
this.label_stack.clear();
//ラベルの検出
base.labeling(i_raster, i_area, i_th);
//ソート
this.label_stack.sortByArea();
}
public void detectMarker(NyARGrayscaleRaster i_raster, NyARIntRect i_area, int i_th)
{
Debug.Assert(i_area.w * i_area.h > 0);
NyARRleLabelFragmentInfoPtrStack flagment = this._labeling.label_stack;
NyARLabelOverlapChecker <NyARRleLabelFragmentInfo> overlap = this._overlap_checker;
// ラベル数が0ならここまで
this._labeling.labeling(i_raster, i_area, i_th);
int label_num = flagment.getLength();
if (label_num < 1)
{
return;
}
//ラベルリストを取得
NyARRleLabelFragmentInfo[] labels = flagment.getArray();
NyARIntCoordinates coord = this._coord;
int[] mkvertex = this.__detectMarker_mkvertex;
//重なりチェッカの最大数を設定
overlap.setMaxLabels(label_num);
for (int i = 0; i < label_num; i++)
{
NyARRleLabelFragmentInfo label_pt = labels[i];
// 既に検出された矩形との重なりを確認
if (!overlap.check(label_pt))
{
// 重なっているようだ。
continue;
}
//輪郭を取得
if (!this._cpickup.getContour(i_raster, i_area, i_th, label_pt.entry_x, label_pt.clip_t, coord))
{
continue;
}
int label_area = label_pt.area;
//輪郭線をチェックして、矩形かどうかを判定。矩形ならばmkvertexに取得
if (!this._coord2vertex.getVertexIndexes(coord, label_area, mkvertex))
{
// 頂点の取得が出来なかった
continue;
}
//矩形を発見したことをコールバック関数で通知
this.onSquareDetect(coord, mkvertex);
// 検出済の矩形の属したラベルを重なりチェックに追加する。
overlap.push(label_pt);
}
return;
}
/**
* 継承クラスのコンストラクタから呼び出す。
* @param i_ref_raster
* 基本画像
* @param i_ref_raster_distortion
* 歪み解除オブジェクト(nullの場合歪み解除を省略)
* @param i_ref_rob_raster
* エッジ探索用のROB画像
* @param i_contour_pickup
* 輪郭線取得クラス
* @param
*/
public void initInstance(NyARGrayscaleRaster i_ref_raster,INyARCameraDistortionFactor i_ref_raster_distortion,NyARGrayscaleRaster i_ref_rob_raster,NyARContourPickup i_contour_pickup)
{
this._rob_resolution=i_ref_raster.getWidth()/i_ref_rob_raster.getWidth();
this._ref_rob_raster=i_ref_rob_raster;
this._ref_base_raster=i_ref_raster;
this._coord_buf = new NyARIntCoordinates((i_ref_raster.getWidth() + i_ref_raster.getHeight()) * 4);
this._factor=i_ref_raster_distortion;
this._tmp_coord_pos = VecLinearCoordinates.VecLinearCoordinatePoint.createArray(this._coord_buf.items.Length);
this._cpickup = i_contour_pickup;
return;
}
public void doCutFilter(INyARRaster i_input, int l, int t, int i_st, NyARGrayscaleRaster o_output)
{
Debug.Assert(i_input.isEqualBufferType(NyARBufferType.BYTE1D_B8G8R8_24) || i_input.isEqualBufferType(NyARBufferType.BYTE1D_R8G8B8_24));
Debug.Assert(i_input.getSize().isInnerSize(l + o_output.getWidth() * i_st, t + o_output.getHeight() * i_st));
byte[] input = (byte[])i_input.getBuffer();
int[] output = (int[])o_output.getBuffer();
int pt_src, pt_dst;
NyARIntSize dest_size = o_output.getSize();
NyARIntSize src_size = i_input.getSize();
int skip_src_y = (src_size.w - dest_size.w * i_st) * 3 + src_size.w * (i_st - 1) * 3;
int skip_src_x = 3 * i_st;
int pix_count = dest_size.w;
int pix_mod_part = pix_count - (pix_count % 8);
//左上から1行づつ走査していく
pt_dst = 0;
pt_src = (t * src_size.w + l) * 3;
for (int y = dest_size.h - 1; y >= 0; y -= 1)
{
int x;
for (x = pix_count - 1; x >= pix_mod_part; x--)
{
output[pt_dst++] = ((input[pt_src + 0] & 0xff) + (input[pt_src + 1] & 0xff) + (input[pt_src + 2] & 0xff)) >> 2;
pt_src += skip_src_x;
}
for (; x >= 0; x -= 8)
{
output[pt_dst++] = ((input[pt_src + 0] & 0xff) + (input[pt_src + 1] & 0xff) + (input[pt_src + 2] & 0xff)) >> 2;
pt_src += skip_src_x;
output[pt_dst++] = ((input[pt_src + 0] & 0xff) + (input[pt_src + 1] & 0xff) + (input[pt_src + 2] & 0xff)) >> 2;
pt_src += skip_src_x;
output[pt_dst++] = ((input[pt_src + 0] & 0xff) + (input[pt_src + 1] & 0xff) + (input[pt_src + 2] & 0xff)) >> 2;
pt_src += skip_src_x;
output[pt_dst++] = ((input[pt_src + 0] & 0xff) + (input[pt_src + 1] & 0xff) + (input[pt_src + 2] & 0xff)) >> 2;
pt_src += skip_src_x;
output[pt_dst++] = ((input[pt_src + 0] & 0xff) + (input[pt_src + 1] & 0xff) + (input[pt_src + 2] & 0xff)) >> 2;
pt_src += skip_src_x;
output[pt_dst++] = ((input[pt_src + 0] & 0xff) + (input[pt_src + 1] & 0xff) + (input[pt_src + 2] & 0xff)) >> 2;
pt_src += skip_src_x;
output[pt_dst++] = ((input[pt_src + 0] & 0xff) + (input[pt_src + 1] & 0xff) + (input[pt_src + 2] & 0xff)) >> 2;
pt_src += skip_src_x;
output[pt_dst++] = ((input[pt_src + 0] & 0xff) + (input[pt_src + 1] & 0xff) + (input[pt_src + 2] & 0xff)) >> 2;
pt_src += skip_src_x;
}
//スキップ
pt_src += skip_src_y;
}
return;
}
public void copyTo(NyARGrayscaleRaster i_input, int i_left, int i_top, int i_skip, NyARGrayscaleRaster o_output)
{
Debug.Assert(i_input.getSize().isInnerSize(i_left + o_output.getWidth() * i_skip, i_top + o_output.getHeight() * i_skip));
int[] input = (int[])i_input.getBuffer();
int[] output = (int[])o_output.getBuffer();
int pt_src, pt_dst;
NyARIntSize dest_size = o_output.getSize();
NyARIntSize src_size = i_input.getSize();
int skip_src_y = (src_size.w - dest_size.w * i_skip) + src_size.w * (i_skip - 1);
int pix_count = dest_size.w;
int pix_mod_part = pix_count - (pix_count % 8);
// 左上から1行づつ走査していく
pt_dst = 0;
pt_src = (i_top * src_size.w + i_left);
for (int y = dest_size.h - 1; y >= 0; y -= 1)
{
int x;
for (x = pix_count - 1; x >= pix_mod_part; x--)
{
output[pt_dst++] = input[pt_src];
pt_src += i_skip;
}
for (; x >= 0; x -= 8)
{
output[pt_dst++] = input[pt_src];
pt_src += i_skip;
output[pt_dst++] = input[pt_src];
pt_src += i_skip;
output[pt_dst++] = input[pt_src];
pt_src += i_skip;
output[pt_dst++] = input[pt_src];
pt_src += i_skip;
output[pt_dst++] = input[pt_src];
pt_src += i_skip;
output[pt_dst++] = input[pt_src];
pt_src += i_skip;
output[pt_dst++] = input[pt_src];
pt_src += i_skip;
output[pt_dst++] = input[pt_src];
pt_src += i_skip;
}
// スキップ
pt_src += skip_src_y;
}
return;
}
public static NyARNftFreakFsetFile genFeatureSet3(NyARNftIsetFile i_iset_file)
{
int max_features = 500;
DogFeaturePointStack _dog_feature_points = new DogFeaturePointStack(max_features);
FreakFeaturePointStack query_keypoint = new FreakFeaturePointStack(max_features);
//
List <NyARNftFreakFsetFile.RefDataSet> refdataset = new List <NyARNftFreakFsetFile.RefDataSet>();
List <NyARNftFreakFsetFile.ImageInfo> imageinfo = new List <NyARNftFreakFsetFile.ImageInfo>();
for (int ii = 0; ii < i_iset_file.items.Length; ii++)
{
NyARNftIsetFile.ReferenceImage rimg = i_iset_file.items[ii];
FREAKExtractor mFeatureExtractor = new FREAKExtractor();
int octerves = BinomialPyramid32f.octavesFromMinimumCoarsestSize(rimg.width, rimg.height, 8);
BinomialPyramid32f _pyramid = new BinomialPyramid32f(rimg.width, rimg.height, octerves, 3);
DoGScaleInvariantDetector _dog_detector = new DoGScaleInvariantDetector(rimg.width, rimg.height, octerves, 3, 3, 4, max_features);
//RefDatasetの作成
_pyramid.build(NyARGrayscaleRaster.createInstance(rimg.width, rimg.height, NyARBufferType.INT1D_GRAY_8, rimg.img));
// Detect feature points
_dog_feature_points.clear();
_dog_detector.detect(_pyramid, _dog_feature_points);
// Extract features
query_keypoint.clear();
mFeatureExtractor.extract(_pyramid, _dog_feature_points, query_keypoint);
for (int i = 0; i < query_keypoint.getLength(); i++)
{
FreakFeaturePoint ffp = query_keypoint.getItem(i);
NyARNftFreakFsetFile.RefDataSet rds = new NyARNftFreakFsetFile.RefDataSet();
rds.pageNo = 1;
rds.refImageNo = ii;
rds.coord2D.setValue(ffp.x, ffp.y);
rds.coord3D.setValue((ffp.x + 0.5f) / rimg.dpi * 25.4f, ((rimg.height - 0.5f) - ffp.y) / rimg.dpi * 25.4f);
rds.featureVec.angle = ffp.angle;
rds.featureVec.maxima = ffp.maxima ? 1 : 0;
rds.featureVec.scale = ffp.scale;
ffp.descripter.getValueLe(rds.featureVec.v);
refdataset.Add(rds);
}
imageinfo.Add(new NyARNftFreakFsetFile.ImageInfo(rimg.width, rimg.height, ii));
}
NyARNftFreakFsetFile.PageInfo[] pi = new NyARNftFreakFsetFile.PageInfo[1];
pi[0] = new NyARNftFreakFsetFile.PageInfo(1, imageinfo.ToArray());
return(new NyARNftFreakFsetFile(refdataset.ToArray(), pi));
}
/**
* @param i_number_of_sample
* サンプラが検出する最大数。
* 通常100~200以上を指定します。(QVGA画像あたり、100個を基準にします。)
* 数が少なすぎると、検出率が低下します。最低でも、NyARTrackerに設定するターゲット数の合計*2以上を指定してください。
* @param i_ref_raster_distortion
* 歪み矯正の為のオブジェクトを指定します。歪み矯正が必要ない時は、NULLを指定します。
* @param i_width
* ソース画像のサイズ
* @param i_height
* ソース画像のサイズ
* @param i_depth
* 解像度の深さ(1/(2^n))倍の画像として処理する。
* @param i_is_alloc
* ベースラスタのバッファを内部確保外部参照にするかのフラグです。
* trueの場合、バッファは内部に確保され、{@link #wrapBuffer}関数が使用できなくなります。
* @throws NyARException
*/
public NyARTrackerSource_Reference(int i_number_of_sample, INyARCameraDistortionFactor i_ref_raster_distortion, int i_width, int i_height, int i_depth, bool i_is_alloc)
: base((int)Math.Pow(2, i_depth))
{
Debug.Assert(i_depth>0);
int div=this._rob_resolution;
//主GSラスタ
this._base_raster=new NyARGrayscaleRaster(i_width,i_height,NyARBufferType.INT1D_GRAY_8,i_is_alloc);
this._gs_graphics = NyARGsRasterGraphicsFactory.createDriver(this._base_raster);
//Roberts変換ラスタ
this._rb_source=new NyARGrayscaleRaster(i_width/div,i_height/div,NyARBufferType.INT1D_GRAY_8, true);
//Robertsラスタは最も解像度の低いラスタと同じ
this._rbraster=new NyARGrayscaleRaster(i_width/div,i_height/div,NyARBufferType.INT1D_GRAY_8, true);
this._vec_reader=new NyARVectorReader_INT1D_GRAY_8(this._base_raster,i_ref_raster_distortion,this._rbraster);
//samplerとsampleout
this._sampler=new LowResolutionLabelingSampler(i_width, i_height,(int)Math.Pow(2,i_depth));
this._sample_out=new LowResolutionLabelingSamplerOut(i_number_of_sample);
}
public void doFilter(NyARGrayscaleRaster i_input, NyARBinRaster i_output)
{
Debug.Assert(i_input.getBufferType() == NyARBufferType.INT1D_GRAY_8);
Debug.Assert(i_output.getBufferType() == NyARBufferType.INT1D_BIN_8);
int[] out_buf = (int[])i_output.getBuffer();
int[] in_buf = (int[])i_input.getBuffer();
NyARIntSize s = i_input.getSize();
int th = this._threshold;
int bp = s.w * s.h - 1;
int pix_count = s.h * s.w;
int pix_mod_part = pix_count - (pix_count % 8);
for (bp = pix_count - 1; bp >= pix_mod_part; bp--)
{
out_buf[bp] = (in_buf[bp] & 0xff) <= th?0:1;
}
//タイリング
for (; bp >= 0;)
{
out_buf[bp] = (in_buf[bp] & 0xff) <= th?0:1;
bp--;
out_buf[bp] = (in_buf[bp] & 0xff) <= th?0:1;
bp--;
out_buf[bp] = (in_buf[bp] & 0xff) <= th?0:1;
bp--;
out_buf[bp] = (in_buf[bp] & 0xff) <= th?0:1;
bp--;
out_buf[bp] = (in_buf[bp] & 0xff) <= th?0:1;
bp--;
out_buf[bp] = (in_buf[bp] & 0xff) <= th?0:1;
bp--;
out_buf[bp] = (in_buf[bp] & 0xff) <= th?0:1;
bp--;
out_buf[bp] = (in_buf[bp] & 0xff) <= th?0:1;
bp--;
}
return;
}
public void doFilter(NyARGrayscaleRaster i_input, NyARBinRaster i_output)
{
Debug.Assert(i_input.getBufferType()==NyARBufferType.INT1D_GRAY_8);
Debug.Assert(i_output.getBufferType()==NyARBufferType.INT1D_BIN_8);
int[] out_buf = (int[]) i_output.getBuffer();
int[] in_buf = (int[]) i_input.getBuffer();
NyARIntSize s=i_input.getSize();
int th=this._threshold;
int bp =s.w*s.h-1;
int pix_count =s.h*s.w;
int pix_mod_part=pix_count-(pix_count%8);
for(bp=pix_count-1;bp>=pix_mod_part;bp--){
out_buf[bp]=(in_buf[bp] & 0xff)<=th?0:1;
}
//タイリング
for (;bp>=0;) {
out_buf[bp]=(in_buf[bp] & 0xff)<=th?0:1;
bp--;
out_buf[bp]=(in_buf[bp] & 0xff)<=th?0:1;
bp--;
out_buf[bp]=(in_buf[bp] & 0xff)<=th?0:1;
bp--;
out_buf[bp]=(in_buf[bp] & 0xff)<=th?0:1;
bp--;
out_buf[bp]=(in_buf[bp] & 0xff)<=th?0:1;
bp--;
out_buf[bp]=(in_buf[bp] & 0xff)<=th?0:1;
bp--;
out_buf[bp]=(in_buf[bp] & 0xff)<=th?0:1;
bp--;
out_buf[bp]=(in_buf[bp] & 0xff)<=th?0:1;
bp--;
}
return;
}
public void doFilter(INyARRgbRaster i_input, NyARGrayscaleRaster i_output)
{
Debug.Assert (i_input.getSize().isEqualSize(i_output.getSize()) == true);
this._dofilterimpl.doFilter(i_input,i_output,i_input.getSize());
}
public static INyARGrayscaleRaster createInstance(NyARIntSize i_size)
{
return(NyARGrayscaleRaster.createInstance(i_size.w, i_size.h, true));
}
/**
* 内部参照のバッファ（{@link NyARBufferType#INT1D_GRAY_8}形式）を持つインスタンスを生成します。
* @param i_width
* ラスタのサイズ
* @param i_height
* ラスタのサイズ
* @throws NyARRuntimeException
*/
public static INyARGrayscaleRaster createInstance(int i_width, int i_height)
{
return(NyARGrayscaleRaster.createInstance(i_width, i_height, true));
}
/**
* 画像のサイズパラメータとバッファ参照方式を指定して、インスタンスを生成します。
* バッファの形式は、{@link NyARBufferType#INT1D_GRAY_8}です。
* @param i_width
* ラスタのサイズ
* @param i_height
* ラスタのサイズ
* @param i_is_alloc
* バッファを外部参照にするかのフラグ値。
* trueなら内部バッファ、falseなら外部バッファを使用します。
* falseの場合、初期のバッファはnullになります。インスタンスを生成したのちに、{@link #wrapBuffer}を使って割り当ててください。
* @throws NyARRuntimeException
*/
public static INyARGrayscaleRaster createInstance(int i_width, int i_height, bool i_is_alloc)
{
return(NyARGrayscaleRaster.createInstance(i_width, i_height, NyARBufferType.INT1D_GRAY_8, i_is_alloc));
}
/**
* 範囲付きでGSラスタの２値ラべリングを実行します。
* @param i_gs_raster
* @param i_area
* @param i_th
* @param o_stack
* 結果を蓄積するスタックオブジェクトを指定します。
* 関数は、このオブジェクトに結果を追記します。
* @return
* @throws NyARException
*/
public virtual void labeling(NyARGrayscaleRaster i_gs_raster, NyARIntRect i_area, int i_th)
{
Debug.Assert(i_gs_raster.isEqualBufferType(NyARBufferType.INT1D_GRAY_8));
this.imple_labeling(i_gs_raster, i_th, i_area.x, i_area.y, i_area.w, i_area.h);
}
/**
* この関数は、インスタンスを初期化します。
* 継承先のクラスから呼び出してください。
* @param i_param
* カメラパラメータオブジェクト。このサイズは、{@link #detectMarker}に入力する画像と同じサイズである必要があります。
* @param i_encoder
* IDマーカの値エンコーダを指定します。
* @param i_marker_width
* マーカの物理縦横サイズをmm単位で指定します。
* @
*/
protected void initInstance(NyARParam i_param, INyIdMarkerDataEncoder i_encoder, double i_marker_width)
{
//初期化済？
Debug.Assert(this._initialized == false);
NyARIntSize scr_size = i_param.getScreenSize();
// 解析オブジェクトを作る
this._square_detect = new RleDetector(
i_param,
i_encoder,
new NyIdMarkerPickup());
this._transmat = new NyARTransMat(i_param);
// ２値画像バッファを作る
this._gs_raster = new NyARGrayscaleRaster(scr_size.w, scr_size.h);
this._histmaker = (INyARHistogramFromRaster)this._gs_raster.createInterface(typeof(INyARHistogramFromRaster));
//ワーク用のデータオブジェクトを２個作る
this._data_current = i_encoder.createDataInstance();
this._threshold_detect = new NyARHistogramAnalyzer_SlidePTile(15);
this._initialized = true;
this._is_active = false;
this._offset = new NyARRectOffset();
this._offset.setSquare(i_marker_width);
return;
}
public void doCutFilter(INyARRaster i_input, int l, int t, int i_st, NyARGrayscaleRaster o_output)
{
NyARException.notImplement();
}
/**
* レイヤ2以降のイメージを生成する。
* idxは{@link #dpi }のlength-1まで。
* @param i_idx
* @return
*/
public ReferenceImage(int i_w, int i_h, int[] i_src, double i_src_dpi, double i_dest_dpi) : this(NyARGrayscaleRaster.createInstance(i_w, i_h, NyARBufferType.INT1D_GRAY_8, i_src), i_src_dpi, i_dest_dpi)
{
//int1Dラスタのラッパーを通して実行する。
;
return;
}
/**
*
* @param i_raster
* @param i_th
* 画像を２値化するための閾値。暗点<=i_th<明点となります。
* @param i_entry_x
* 輪郭の追跡開始点を指定します。
* @param i_entry_y
* @param i_array_size
* @param o_coord_x
* @param o_coord_y
* @return
* @throws NyARException
*/
public int getContour(NyARGrayscaleRaster i_raster, int i_th, int i_entry_x, int i_entry_y, int i_array_size, int[] o_coord_x, int[] o_coord_y)
{
Debug.Assert(i_raster.isEqualBufferType(NyARBufferType.INT1D_GRAY_8));
return impl_getContour(i_raster, i_th, i_entry_x, i_entry_y, i_array_size, o_coord_x, o_coord_y);
}
public bool InitializeApplication(Form1 topLevelForm, CaptureDevice i_cap_device)
{
this._top_form = topLevelForm;
topLevelForm.ClientSize=new Size(SCREEN_WIDTH,SCREEN_HEIGHT);
//キャプチャを作る(QVGAでフレームレートは30)
i_cap_device.SetCaptureListener(this);
i_cap_device.PrepareCapture(SCREEN_WIDTH, SCREEN_HEIGHT, 30);
this._cap = i_cap_device;
//ARの設定
//ARラスタを作る(DirectShowキャプチャ仕様)。
this._raster = new DsRgbRaster(i_cap_device.video_width, i_cap_device.video_height,NyARBufferType.OBJECT_CS_Bitmap);
this.gs = new NyARGrayscaleRaster(i_cap_device.video_width, i_cap_device.video_height);
this.filter = NyARRgb2GsFilterFactory.createRgbAveDriver(this._raster);
this.tracker = new NyARTracker(100, 1, 10);
this.tracksource = new NyARTrackerSource_Reference(100, null, i_cap_device.video_width, i_cap_device.video_height,2, false);
return true;
}
/**
* 同一サイズのラスタi_inputとi_outputの間で、一部の領域だけにラスタ処理を実行します。
* @param i_input
* @param i_rect
* @param i_output
* @throws NyARException
*/
public void doFilter(INyARRgbRaster i_input, NyARIntRect i_rect, NyARGrayscaleRaster i_output)
{
Debug.Assert(i_input.getSize().isEqualSize(i_output.getSize()) == true);
this._do_filter_impl.doFilter(i_input, (int[])i_output.getBuffer(), i_rect.x, i_rect.y, i_rect.w, i_rect.h);
}
/**
* i_inのデータをサンプリングして、o_outにサンプル値を作成します。
* この関数は、o_outにi_inのサンプリング結果を出力します。既にo_outにあるデータは初期化されます。
* @param i_in
* 入力元のデータです。
* @param i_th
* ラべリングの敷居値です。
* @param o_out
* 出力先のデータです。
* @throws NyARException
*/
public void sampling(NyARGrayscaleRaster i_in,int i_th,LowResolutionLabelingSamplerOut o_out)
{
//クラスのパラメータ初期化
Main_Labeling lb=this._main_labeling;
lb.current_output=o_out;
lb.current_th=i_th;
//パラメータの設定
o_out.initializeParams();
//ラべリング
lb.setAreaRange(10000,3);
lb.labeling(i_in,i_th);
}
public bool getContour(NyARGrayscaleRaster i_raster, NyARIntRect i_area, int i_th, int i_entry_x, int i_entry_y, NyARIntCoordinates o_coord)
{
Debug.Assert(i_raster.isEqualBufferType(NyARBufferType.INT1D_GRAY_8));
return(impl_getContour(i_raster, i_area.x, i_area.y, i_area.x + i_area.w - 1, i_area.h + i_area.y - 1, i_th, i_entry_x, i_entry_y, o_coord));
}
/**
* GS画像をセットします。
* この関数を使ってセットした画像は、インスタンスから参照されます。
* @param i_ref_source
* @throws NyARException
*/
public void wrapBuffer(NyARGrayscaleRaster i_ref_source)
{
//バッファのスイッチ
this._base_raster.wrapBuffer(i_ref_source.getBuffer());
}
/**
* BINラスタをラベリングします。
* @param i_gs_raster
* @param i_th
* 画像を２値化するための閾値。暗点<=th<明点となります。
* @param i_top
* @param i_bottom
* @param o_stack
* @return
* @throws NyARException
*/
public int labeling(NyARGrayscaleRaster i_gs_raster, int i_th, int i_top, int i_bottom, RleLabelFragmentInfoStack o_stack)
{
Debug.Assert(i_gs_raster.isEqualBufferType(NyARBufferType.INT1D_GRAY_8));
return(this.imple_labeling(i_gs_raster, i_th, i_top, i_bottom, o_stack));
}
/**
* この関数は、インスタンスを初期化します。
* 継承先のクラスから呼び出してください。
* @param i_param
* カメラパラメータオブジェクト。このサイズは、{@link #detectMarker}に入力する画像と同じサイズである必要があります。
* @
*/
protected void initInstance(NyARParam i_param)
{
//初期化済？
Debug.Assert(this._initialized == false);
NyARIntSize scr_size = i_param.getScreenSize();
// 解析オブジェクトを作る
this._transmat = new NyARTransMat(i_param);
this._thdetect = new NyARHistogramAnalyzer_SlidePTile(15);
// ２値画像バッファを作る
this._gs_raster = new NyARGrayscaleRaster(scr_size.w, scr_size.h);
this._initialized = true;
//コールバックハンドラ
this._detectmarker = new DetectSquare(i_param);
this._offset = new NyARRectOffset();
return;
}
/**
* 異サイズのラスタi_inputとi_outputの間で、一部の領域をi_outputへ転送します。
* 関数は、i_outputのサイズをi_skip倍した領域を、i_inputのi_left,i_topの位置から切り出し、フィルタ処理をしてi_outputへ格納します。
* @param i_input
* @param i_left
* @param i_top
* @param i_skip
* @param i_output
*/
public void doCutFilter(INyARRgbRaster i_input, int i_left, int i_top, int i_skip, NyARGrayscaleRaster i_output)
{
this._do_filter_impl.doCutFilter(i_input, i_left, i_top, i_skip, i_output);
}
/**
*
* @param i_raster
* @param i_th
* 画像を２値化するための閾値。暗点<=i_th<明点となります。
* @param i_entry_x
* 輪郭の追跡開始点を指定します。
* @param i_entry_y
* @param i_array_size
* @param o_coord_x
* @param o_coord_y
* @return
* @throws NyARException
*/
public int getContour(NyARGrayscaleRaster i_raster, int i_th, int i_entry_x, int i_entry_y, int i_array_size, int[] o_coord_x, int[] o_coord_y)
{
Debug.Assert(i_raster.isEqualBufferType(NyARBufferType.INT1D_GRAY_8));
return(impl_getContour(i_raster, i_th, i_entry_x, i_entry_y, i_array_size, o_coord_x, o_coord_y));
}
public void doFilter(INyARRgbRaster i_input, NyARGrayscaleRaster i_output)
{
Debug.Assert(i_input.getSize().isEqualSize(i_output.getSize()) == true);
this._do_filter_impl.doFilter(i_input, i_output, i_input.getSize());
return;
}
