lib/src/jp/nyatla/nyartoolkit/core/match/NyARMatchPattDeviationBlackWhiteData.java

   1 /* \r
   2  * PROJECT: NyARToolkit\r
   3  * --------------------------------------------------------------------------------\r
   4  * This work is based on the original ARToolKit developed by\r
   5  *   Hirokazu Kato\r
   6  *   Mark Billinghurst\r
   7  *   HITLab, University of Washington, Seattle\r
   8  * http://www.hitl.washington.edu/artoolkit/\r
   9  *\r
  10  * The NyARToolkit is Java edition ARToolKit class library.\r
  11  * Copyright (C)2008-2009 Ryo Iizuka\r
  12  *\r
  13  * This program is free software: you can redistribute it and/or modify\r
  14  * it under the terms of the GNU General Public License as published by\r
  15  * the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or\r
  16  * (at your option) any later version.\r
  17  * \r
  18  * This program is distributed in the hope that it will be useful,\r
  19  * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of\r
  20  * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the\r
  21  * GNU General Public License for more details.\r
  22  *\r
  23  * You should have received a copy of the GNU General Public License\r
  24  * along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.\r
  25  * \r
  26  * For further information please contact.\r
  27  *      http://nyatla.jp/nyatoolkit/\r
  28  *      <airmail(at)ebony.plala.or.jp> or <nyatla(at)nyatla.jp>\r
  29  * \r
  30  */\r
  31 package jp.nyatla.nyartoolkit.core.match;\r
  32 \r
  33 \r
  34 import jp.nyatla.nyartoolkit.core.raster.*;\r
  35 import jp.nyatla.nyartoolkit.core.types.*;\r
  36 \r
  37 \r
  38 /**\r
  39  * このクラスは、グレースケールの差分画像を格納します。\r
  40  * 差分画像は、p[i]=((255-画素[i])-画像全体の平均値)のピクセルで構成されている、平均値との差分値です。\r
  41  * {@link NyARMatchPatt_BlackWhite}の入力値と使います。\r
  42  * <p>使い方 - \r
  43  * {@link #setRaster}関数で、差分画像を作成し、プロパティ取得関数でその情報を得ます。\r
  44  * </p>\r
  45  */\r
  46 public class NyARMatchPattDeviationBlackWhiteData\r
  47 {\r
  48         private int[] _data;\r
  49         private double _pow;\r
  50         //\r
  51         private int _number_of_pixels;\r
  52         /**\r
  53          * この関数は、画素データを格納した配列を返します。\r
  54          * {@link NyARMatchPatt_BlackWhite#evaluate}関数から使います。\r
  55          */\r
  56         public int[] refData()\r
  57         {\r
  58                 return this._data;\r
  59         }\r
  60         /**\r
  61          * この関数は、差分画像の強度値を返します。\r
  62          * 強度値は、差分画像の画素を二乗した値の合計です。\r
  63          * @return\r
  64          * 0&lt;nの強度値。\r
  65          */\r
  66         public double getPow()\r
  67         {\r
  68                 return this._pow;\r
  69         }\r
  70         /**\r
  71          * コンストラクタです。\r
  72          * 差分画像のサイズを指定して、インスタンスを生成します。\r
  73          * @param i_width\r
  74          * 差分画像のサイズ\r
  75          * @param i_height\r
  76          * 差分画像のサイズ\r
  77          */\r
  78         public NyARMatchPattDeviationBlackWhiteData(int i_width,int i_height)\r
  79         {\r
  80                 this._number_of_pixels=i_height*i_width;\r
  81                 this._data=new int[this._number_of_pixels];\r
  82                 return;\r
  83         }\r
  84         /**\r
  85          * この関数は、ラスタから差分画像を生成して、格納します。\r
  86          * 制限事項として、{@link NyARBufferType#INT1D_X8R8G8B8_32}形式のラスタのみ、入力できます。\r
  87          * @param i_buffer\r
  88          * 差分画像の元画像。サイズは、このインスタンスと同じである必要があります。\r
  89          */\r
  90         public void setRaster(INyARRaster i_raster)\r
  91         {\r
  92                 //i_buffer[XRGB]→差分[BW]変換                     \r
  93                 int i;\r
  94                 int ave;//<PV/>\r
  95                 int rgb;//<PV/>\r
  96                 final int[] linput=this._data;//<PV/>\r
  97                 final int[] buf=(int[])i_raster.getBuffer();\r
  98 \r
  99                 // input配列のサイズとwhも更新// input=new int[height][width][3];\r
 100                 final int number_of_pixels=this._number_of_pixels;\r
 101 \r
 102                 //<平均値計算(FORの1/8展開)/>\r
 103                 ave = 0;\r
 104                 for(i=number_of_pixels-1;i>=0;i--){\r
 105                         rgb = buf[i];\r
 106                         ave += ((rgb >> 16) & 0xff) + ((rgb >> 8) & 0xff) + (rgb & 0xff);\r
 107                 }\r
 108                 ave=(number_of_pixels*255*3-ave)/(3*number_of_pixels);\r
 109                 //\r
 110                 int sum = 0,w_sum;\r
 111                 \r
 112                 //<差分値計算/>\r
 113                 for (i = number_of_pixels-1; i >= 0;i--) {\r
 114                         rgb = buf[i];\r
 115                         w_sum =((255*3-(rgb & 0xff)-((rgb >> 8) & 0xff)-((rgb >> 16) & 0xff))/3)-ave;\r
 116                         linput[i] = w_sum;\r
 117                         sum += w_sum * w_sum;\r
 118                 }\r
 119                 final double p=Math.sqrt((double) sum);\r
 120                 this._pow=p!=0.0?p:0.0000001;\r
 121                 return;\r
 122         }\r
 123 }\r