Changeset 32699

Show
Ignore:
Timestamp:
04/21/09 16:14:17 (4 years ago)
Author:
schima
Message:

japanese/english comments

Location:
lang/cpluspluscli/OpenCvSharp2/trunk
Files:
4 modified

Legend:

Unmodified
Added
Removed

  • lang/cpluspluscli/OpenCvSharp2/trunk/OpenCvSharp.Test/Program.cs

    r32679 r32699  
    9595            //new Test.EM();                          // EMアルゴリズム 
    9696 
    97             new Test.FaceDetect();                  // 顔の検出 
     97            //new Test.FaceDetect();                  // 顔の検出 
    9898 
    9999            //new Test.FileStorage();                 // データのファイルストレージへの書き込み・読み込み 
    … …  
    102102 
    103103            //new Test.FindContours();                // 輪郭の検出と描画 
    104  
     104             
    105105            //new Test.Histogram();                   // ヒストグラムの描画 
    106106 

  • lang/cpluspluscli/OpenCvSharp2/trunk/OpenCvSharp/Src/Class/CvStereoBMState.cs

    r32510 r32699  
    1212    { 
    1313        /// <summary> 
    14         /// C++/CLI側でポインタにアクセスするオブジェクト 
     14        /// C++/CLI wrapper of native CvStereoBMState* pointer 
    1515        /// </summary> 
    1616        private Extern.WCvStereoBMState data; 
    1717        /// <summary> 
    18         /// データポインタ 
     18        /// data pointer 
    1919        /// </summary> 
    2020        private IntPtr ptr; 
    2121 
    2222 
    23         #region 初期化と解放 
     23        #region Init and Disposal 
    2424        /// <summary> 
    25             /// ステレオブロックマッチング構造体を作成する (cvCreateStereoBMState相当) 
    26             /// </summary> 
     25        /// ステレオブロックマッチング構造体を作成する (cvCreateStereoBMState相当) 
     26        /// </summary> 
    2727        public CvStereoBMState() 
    2828            : this(StereoBMPreset.Basic, 0) 
    2929        { 
    3030        } 
    31             /// <summary> 
    32             /// ステレオブロックマッチング構造体を作成する (cvCreateStereoBMState相当) 
    33             /// </summary> 
    34             /// <param name="preset">あらかじめ定義されたパラメータのID．構造体を作成した後で，任意のパラメータをオーバーライドできる． </param> 
     31        /// <summary> 
     32        /// ステレオブロックマッチング構造体を作成する (cvCreateStereoBMState相当) 
     33        /// </summary> 
     34        /// <param name="preset">あらかじめ定義されたパラメータのID．構造体を作成した後で，任意のパラメータをオーバーライドできる． </param> 
    3535        public CvStereoBMState(StereoBMPreset preset) 
    3636            : this(preset, 0) 
    3737        { 
    3838        } 
    39             /// <summary> 
    40             /// ステレオブロックマッチング構造体を作成する (cvCreateStereoBMState相当) 
    41             /// </summary> 
    42             /// <param name="preset">あらかじめ定義されたパラメータのID．構造体を作成した後で，任意のパラメータをオーバーライドできる． </param> 
    43             /// <param name="numberOfDisparities">視差数（最大視差-最小視差）． このパラメータが 0 の場合，preset から選択される． そうでない場合は，与えられた値が preset の値をオーバーライドする．</param> 
     39        /// <summary> 
     40        /// ステレオブロックマッチング構造体を作成する (cvCreateStereoBMState相当) 
     41        /// </summary> 
     42        /// <param name="preset">あらかじめ定義されたパラメータのID．構造体を作成した後で，任意のパラメータをオーバーライドできる． </param> 
     43        /// <param name="numberOfDisparities">視差数（最大視差-最小視差）． このパラメータが 0 の場合，preset から選択される． そうでない場合は，与えられた値が preset の値をオーバーライドする．</param> 
    4444        public CvStereoBMState(StereoBMPreset preset, int numberOfDisparities) 
    4545        { 
    … …  
    5353        } 
    5454 
     55#if LANG_JP 
    5556        /// <summary> 
    5657        /// ポインタから初期化 
    5758        /// </summary> 
    5859        /// <param name="ptr">CvStereoBMState*</param> 
     60#else 
     61        /// <summary> 
     62        /// Initializes from native pointer 
     63        /// </summary> 
     64        /// <param name="ptr"></param> 
     65#endif 
    5966        public CvStereoBMState(IntPtr ptr) 
    6067        { 
    … …  
    7784 
    7885 
    79         #region プロパティ 
     86        #region Properties 
    8087        /// <summary> 
    81         /// sizeof(CvStereoBMState) を取得する 
     88        /// sizeof(CvStereoBMState) 
    8289        /// </summary> 
    8390        public const int SizeOf = Extern.WCvStereoBMState.SizeOf; 
    8491        /// <summary> 
    85         /// データポインタ(CvStereoBMState*)を取得する 
     92        /// Data pointer (CvStereoBMState*) 
    8693        /// </summary> 
    8794        public IntPtr CvPtr 
    … …  
    9097        } 
    9198 
    92          
    93                 /// <summary> 
    94                 /// 事前フィルタのタイプ (現在のところ0) 
    95                 /// </summary> 
    96                 public int PreFilterType{ 
    97                         get{ return data.preFilterType; } 
    98                         set{ data.preFilterType = value; } 
    99                 } 
    100                 /// <summary> 
    101                 /// 事前フィルタのサイズ (おおよそ5x5から21x21) 
    102                 /// </summary> 
    103                 public int PreFilterSize{ 
    104                         get{ return data.preFilterSize; } 
    105                         set{ data.preFilterSize = value; } 
    106                 } 
    107                 /// <summary> 
    108                 /// 事前フィルタのキャップ (おおよそ31以下) 
    109                 /// </summary> 
    110                 public int PreFilterCap{ 
    111                         get{ return data.preFilterCap; } 
    112                         set{ data.preFilterCap = value; } 
    113                 } 
    11499 
    115                 /// <summary> 
    116                 /// SAD(Sum of Absolute Difference)の窓の大きさ (5x5から21x21) 
    117                 /// </summary> 
    118                 public int SADWindowSize{ 
    119                         get{ return data.SADWindowSize; } 
    120                         set{ data.SADWindowSize = value; } 
    121                 } 
    122                 /// <summary> 
    123                 /// SAD(Sum of Absolute Difference)の最小視差 (=0) 
    124                 /// </summary> 
    125                 public int MinDisparity{ 
    126                         get{ return data.minDisparity; } 
    127                         set{ data.minDisparity = value; } 
    128                 } 
    129                 /// <summary> 
    130                 /// SAD(Sum of Absolute Difference)の 最大視差-最小視差 
    131                 /// </summary> 
    132                 public int NumberOfDisparities{ 
    133                         get{ return data.numberOfDisparities; } 
    134                         set{ data.numberOfDisparities = value; } 
    135                 } 
     100        /// <summary> 
     101        /// 事前フィルタのタイプ (現在のところ0) 
     102        /// </summary> 
     103        public int PreFilterType 
     104        { 
     105            get { return data.preFilterType; } 
     106            set { data.preFilterType = value; } 
     107        } 
     108        /// <summary> 
     109        /// 事前フィルタのサイズ (おおよそ5x5から21x21) 
     110        /// </summary> 
     111        public int PreFilterSize 
     112        { 
     113            get { return data.preFilterSize; } 
     114            set { data.preFilterSize = value; } 
     115        } 
     116        /// <summary> 
     117        /// 事前フィルタのキャップ (おおよそ31以下) 
     118        /// </summary> 
     119        public int PreFilterCap 
     120        { 
     121            get { return data.preFilterCap; } 
     122            set { data.preFilterCap = value; } 
     123        } 
    136124 
    137                 /// <summary> 
    138                 /// 事後フィルタの、テクスチャの無い領域を無視する際の閾値 
    139                 /// </summary> 
    140                 public int TextureThreshold{ 
    141                         get{ return data.textureThreshold; } 
    142                         set{ data.textureThreshold = value; } 
    143                 } 
    144                 /// <summary> 
    145                 /// 事後フィルタの、異なる視差でのマッチが近辺にある場合にそのピクセルを除外する際の比率? 
    146                 /// </summary> 
    147                 public int UniquenessRatio{ 
    148                         get{ return data.uniquenessRatio; } 
    149                         set{ data.uniquenessRatio = value; } 
    150                 } 
    151                 /// <summary> 
    152                 /// 事後フィルタの視差変化ウィンドウ（利用されない） 
    153                 /// </summary> 
    154                 [Obsolete("", true)]  
    155                 public int SpeckleWindowSize{ 
    156                         get{ return data.speckleWindowSize; } 
    157                         set{ data.speckleWindowSize = value; } 
    158                 } 
    159                 /// <summary> 
    160                 /// 事後フィルタのウィンドウの変化範囲（利用されない） 
    161                 /// </summary> 
    162                 [Obsolete("", true)]  
    163                 public int SpeckleRange{ 
    164                         get{ return data.speckleRange; } 
    165                         set{ data.speckleRange = value; } 
    166                 } 
     125        /// <summary> 
     126        /// SAD(Sum of Absolute Difference)の窓の大きさ (5x5から21x21) 
     127        /// </summary> 
     128        public int SADWindowSize 
     129        { 
     130            get { return data.SADWindowSize; } 
     131            set { data.SADWindowSize = value; } 
     132        } 
     133        /// <summary> 
     134        /// SAD(Sum of Absolute Difference)の最小視差 (=0) 
     135        /// </summary> 
     136        public int MinDisparity 
     137        { 
     138            get { return data.minDisparity; } 
     139            set { data.minDisparity = value; } 
     140        } 
     141        /// <summary> 
     142        /// SAD(Sum of Absolute Difference)の 最大視差-最小視差 
     143        /// </summary> 
     144        public int NumberOfDisparities 
     145        { 
     146            get { return data.numberOfDisparities; } 
     147            set { data.numberOfDisparities = value; } 
     148        } 
     149 
     150        /// <summary> 
     151        /// 事後フィルタの、テクスチャの無い領域を無視する際の閾値 
     152        /// </summary> 
     153        public int TextureThreshold 
     154        { 
     155            get { return data.textureThreshold; } 
     156            set { data.textureThreshold = value; } 
     157        } 
     158        /// <summary> 
     159        /// 事後フィルタの、異なる視差でのマッチが近辺にある場合にそのピクセルを除外する際の比率? 
     160        /// </summary> 
     161        public int UniquenessRatio 
     162        { 
     163            get { return data.uniquenessRatio; } 
     164            set { data.uniquenessRatio = value; } 
     165        } 
     166        /// <summary> 
     167        /// 事後フィルタの視差変化ウィンドウ（利用されない） 
     168        /// </summary> 
     169        [Obsolete("", true)] 
     170        public int SpeckleWindowSize 
     171        { 
     172            get { return data.speckleWindowSize; } 
     173            set { data.speckleWindowSize = value; } 
     174        } 
     175        /// <summary> 
     176        /// 事後フィルタのウィンドウの変化範囲（利用されない） 
     177        /// </summary> 
     178        [Obsolete("", true)] 
     179        public int SpeckleRange 
     180        { 
     181            get { return data.speckleRange; } 
     182            set { data.speckleRange = value; } 
     183        } 
    167184        #endregion 
    168185 
    169186 
    170187        /// <summary> 
    171             /// ブロックマッチングアルゴリズムを用いて視差画像を計算する (cvFindStereoCorrespondenceBM相当) 
    172             /// </summary> 
    173             /// <param name="left">左画像．シングルチャンネル，8ビット．</param> 
    174             /// <param name="right">左画像．シングルチャンネル，8ビット．</param> 
    175             /// <param name="disparity">出力の視差配列．シングルチャンネル，16ビット，符号有り整数，入力画像と同サイズ．各要素は，計算された視差であり，16倍されて整数値にまるめられる．</param> 
    176             public void FindStereoCorrespondence( CvArr left, CvArr right, CvArr disparity ) 
    177             { 
    178                     Cv.FindStereoCorrespondenceBM(left, right, disparity, this); 
    179             } 
     188        /// ブロックマッチングアルゴリズムを用いて視差画像を計算する (cvFindStereoCorrespondenceBM相当) 
     189        /// </summary> 
     190        /// <param name="left">左画像．シングルチャンネル，8ビット．</param> 
     191        /// <param name="right">左画像．シングルチャンネル，8ビット．</param> 
     192        /// <param name="disparity">出力の視差配列．シングルチャンネル，16ビット，符号有り整数，入力画像と同サイズ．各要素は，計算された視差であり，16倍されて整数値にまるめられる．</param> 
     193        public void FindStereoCorrespondence(CvArr left, CvArr right, CvArr disparity) 
     194        { 
     195            Cv.FindStereoCorrespondenceBM(left, right, disparity, this); 
     196        } 
    180197    } 
    181198} 

  • lang/cpluspluscli/OpenCvSharp2/trunk/OpenCvSharp/Src/Core/Cv_A-C.cs

    r32691 r32699  
    31663166        #endregion 
    31673167        #region ComputeCorrespondEpilines 
     3168#if LANG_JP 
    31683169        /// <summary> 
    31693170        /// 2枚の画像間の点対応から基礎行列（F行列）を計算する 
    … …  
    31733174        /// <param name="fundamental_matrix">基礎行列</param> 
    31743175        /// <param name="correspondent_lines">計算されたエピポーラ線．大きさは3xN また Nx3 の配列．</param> 
     3176#else 
     3177        /// <summary> 
     3178        /// For points in one image of stereo pair computes the corresponding epilines in the other image 
     3179        /// </summary> 
     3180        /// <param name="points">The input points. 2xN, Nx2, 3xN or Nx3 array (where N number of points). Multi-channel 1xN or Nx1 array is also acceptable. </param> 
     3181        /// <param name="which_image">Index of the image (1 or 2) that contains the points</param> 
     3182        /// <param name="fundamental_matrix">Fundamental matrix </param> 
     3183        /// <param name="correspondent_lines">Computed epilines, 3xN or Nx3 array </param> 
     3184#endif 
    31753185        public static void ComputeCorrespondEpilines(this CvMat points, int which_image, CvMat fundamental_matrix, out CvMat correspondent_lines) 
    31763186        { 
    … …  
    33403350        #endregion 
    33413351        #region ConvertPointsHomogeneous 
     3352#if LANG_JP 
    33423353        /// <summary> 
    33433354        /// 2枚の画像間の点対応から基礎行列（F行列）を計算する 
    … …  
    33453356        /// <param name="src">入力点の配列．大きさは2xN, Nx2, 3xN, Nx3, 4xN，またはNx4（ここでNは点の数）．マルチチャンネルの1xNまたはNx1の配列も使用可能．</param> 
    33463357        /// <param name="dst">出力点の配列．入力配列と同じ数の点が含まれる次元数は，同じ， あるいは入力より1少ないか1大きい．そして2..4の範囲内でなければならない． </param> 
     3358#else 
     3359        /// <summary> 
     3360        /// Convert points to/from homogeneous coordinates 
     3361        /// </summary> 
     3362        /// <param name="src">The input point array, 2xN, Nx2, 3xN, Nx3, 4xN or Nx4  (where N is the number of points). Multi-channel 1xN or Nx1 array is also acceptable. </param> 
     3363        /// <param name="dst">The output point array, must contain the same number of points as the input; The dimensionality must be the same, 1 less or 1 more than the input, and also within 2..4. </param> 
     3364#endif 
    33473365        public static void ConvertPointsHomogenious(this CvMat src, CvMat dst) 
    33483366        { 
    33493367            ConvertPointsHomogenious(src, dst); 
    33503368        } 
     3369#if LANG_JP 
    33513370        /// <summary> 
    33523371        /// 2枚の画像間の点対応から基礎行列（F行列）を計算する 
    … …  
    33543373        /// <param name="src">入力点の配列．大きさは2xN, Nx2, 3xN, Nx3, 4xN，またはNx4（ここでNは点の数）．マルチチャンネルの1xNまたはNx1の配列も使用可能．</param> 
    33553374        /// <param name="dst">出力点の配列．入力配列と同じ数の点が含まれる次元数は，同じ， あるいは入力より1少ないか1大きい．そして2..4の範囲内でなければならない． </param> 
     3375#else 
     3376        /// <summary> 
     3377        /// Convert points to/from homogeneous coordinates 
     3378        /// </summary> 
     3379        /// <param name="src">The input point array, 2xN, Nx2, 3xN, Nx3, 4xN or Nx4  (where N is the number of points). Multi-channel 1xN or Nx1 array is also acceptable. </param> 
     3380        /// <param name="dst">The output point array, must contain the same number of points as the input; The dimensionality must be the same, 1 less or 1 more than the input, and also within 2..4. </param> 
     3381#endif 
    33563382        public static void ConvertPointsHomogeneous(this CvMat src, CvMat dst) 
    33573383        { 

  • lang/cpluspluscli/OpenCvSharp2/trunk/OpenCvSharp/Src/Core/Cv_D-G.cs

    r32689 r32699  
    13361336        #endregion 
    13371337        #region FindFundamentalMat 
     1338#if LANG_JP 
    13381339        /// <summary> 
    13391340        /// 2枚の画像間の点対応から基礎行列（F行列）を計算する 
    … …  
    13431344        /// <param name="fundamental_matrix">出力される基礎行列．サイズは 3x3， または 9x3（7-point methodは3つの行列を返す）．</param> 
    13441345        /// <returns>求めた基礎行列の数（1 または 3）．もし行列が求まらないときは0．</returns> 
     1346#else 
     1347        /// <summary> 
     1348        /// Calculates fundamental matrix from corresponding points in two images 
     1349        /// </summary> 
     1350        /// <param name="points1">Array of the first image points of 2xN, Nx2, 3xN or Nx3 size (where N is number of points). Multi-channel 1xN or Nx1 array is also acceptable. The point coordinates should be floating-point (single or double precision) </param> 
     1351        /// <param name="points2">Array of the second image points of the same size and format as points1</param> 
     1352        /// <param name="fundamental_matrix">The output fundamental matrix or matrices. The size should be 3x3 or 9x3 (7-point method may return up to 3 matrices). </param> 
     1353        /// <returns></returns> 
     1354#endif 
    13451355        public static int FindFundamentalMat(CvMat points1, CvMat points2, CvMat fundamental_matrix) 
    13461356        { 
    13471357            return FindFundamentalMat(points1, points2, fundamental_matrix, FundamentalMatMethod.Ransac, 3.0, 0.99, null); 
    13481358        } 
     1359#if LANG_JP 
    13491360        /// <summary> 
    13501361        /// 2枚の画像間の点対応から基礎行列（F行列）を計算する 
    … …  
    13551366        /// <param name="method">基礎行列の計算手法</param> 
    13561367        /// <returns>求めた基礎行列の数（1 または 3）．もし行列が求まらないときは0．</returns> 
     1368#else 
     1369        /// <summary> 
     1370        /// Calculates fundamental matrix from corresponding points in two images 
     1371        /// </summary> 
     1372        /// <param name="points1">Array of the first image points of 2xN, Nx2, 3xN or Nx3 size (where N is number of points). Multi-channel 1xN or Nx1 array is also acceptable. The point coordinates should be floating-point (single or double precision) </param> 
     1373        /// <param name="points2">Array of the second image points of the same size and format as points1</param> 
     1374        /// <param name="fundamental_matrix">The output fundamental matrix or matrices. The size should be 3x3 or 9x3 (7-point method may return up to 3 matrices). </param> 
     1375        /// <param name="method">Method for computing the fundamental matrix </param> 
     1376        /// <returns></returns> 
     1377#endif 
    13571378        public static int FindFundamentalMat(CvMat points1, CvMat points2, CvMat fundamental_matrix, FundamentalMatMethod method) 
    13581379        { 
    13591380            return FindFundamentalMat(points1, points2, fundamental_matrix, method, 3.0, 0.99, null); 
    13601381        } 
     1382#if LANG_JP 
    13611383        /// <summary> 
    13621384        /// 2枚の画像間の点対応から基礎行列（F行列）を計算する 
    … …  
    13691391        /// <param name="param2">RANSAC または LMedSメソッドのときにのみ使用されるパラメータ． F行列の推定精度の信頼レベルを示す．</param> 
    13701392        /// <returns>求めた基礎行列の数（1 または 3）．もし行列が求まらないときは0．</returns> 
     1393#else 
     1394        /// <summary> 
     1395        /// Calculates fundamental matrix from corresponding points in two images 
     1396        /// </summary> 
     1397        /// <param name="points1">Array of the first image points of 2xN, Nx2, 3xN or Nx3 size (where N is number of points). Multi-channel 1xN or Nx1 array is also acceptable. The point coordinates should be floating-point (single or double precision) </param> 
     1398        /// <param name="points2">Array of the second image points of the same size and format as points1</param> 
     1399        /// <param name="fundamental_matrix">The output fundamental matrix or matrices. The size should be 3x3 or 9x3 (7-point method may return up to 3 matrices). </param> 
     1400        /// <param name="method">Method for computing the fundamental matrix </param> 
     1401        /// <param name="param1">The parameter is used for RANSAC method only. It is the maximum distance from point to epipolar line in pixels, beyond which the point is considered an outlier and is not used for computing the final fundamental matrix. Usually it is set somewhere from 1 to 3. </param> 
     1402        /// <param name="param2">The parameter is used for RANSAC or LMedS methods only. It denotes the desirable level of confidence of the fundamental matrix estimate. </param> 
     1403        /// <returns></returns> 
     1404#endif 
    13711405        public static int FindFundamentalMat(CvMat points1, CvMat points2, CvMat fundamental_matrix, FundamentalMatMethod method, double param1, double param2) 
    13721406        { 
    13731407            return FindFundamentalMat(points1, points2, fundamental_matrix, method, param1, param2, null); 
    13741408        } 
     1409#if LANG_JP 
    13751410        /// <summary> 
    13761411        /// 2枚の画像間の点対応から基礎行列（F行列）を計算する 
    … …  
    13841419        /// <param name="status">N個の要素からなる出力配列． 各要素は，アウトライア（外れ値）に対しては 0，「インライア」，つまり推定されたエピポーラ幾何に良く適合する値， に対しては 1 にセットされる． この配列は RANSAC または LMedS のときのみ計算される．他の手法では，すべて 1 にセットされる.</param> 
    13851420        /// <returns>求めた基礎行列の数（1 または 3）．もし行列が求まらないときは0．</returns> 
     1421#else 
     1422        /// <summary> 
     1423        /// Calculates fundamental matrix from corresponding points in two images 
     1424        /// </summary> 
     1425        /// <param name="points1">Array of the first image points of 2xN, Nx2, 3xN or Nx3 size (where N is number of points). Multi-channel 1xN or Nx1 array is also acceptable. The point coordinates should be floating-point (single or double precision) </param> 
     1426        /// <param name="points2">Array of the second image points of the same size and format as points1</param> 
     1427        /// <param name="fundamental_matrix">The output fundamental matrix or matrices. The size should be 3x3 or 9x3 (7-point method may return up to 3 matrices). </param> 
     1428        /// <param name="method">Method for computing the fundamental matrix </param> 
     1429        /// <param name="param1">The parameter is used for RANSAC method only. It is the maximum distance from point to epipolar line in pixels, beyond which the point is considered an outlier and is not used for computing the final fundamental matrix. Usually it is set somewhere from 1 to 3. </param> 
     1430        /// <param name="param2">The parameter is used for RANSAC or LMedS methods only. It denotes the desirable level of confidence of the fundamental matrix estimate. </param> 
     1431        /// <param name="status">The optional output array of N elements, every element of which is set to 0 for outliers and to 1 for the "inliers", i.e. points that comply well with the estimated epipolar geometry. The array is computed only in RANSAC and LMedS methods. For other methods it is set to all 1’s. </param> 
     1432        /// <returns></returns> 
     1433#endif 
    13861434        public static int FindFundamentalMat(CvMat points1, CvMat points2, CvMat fundamental_matrix, FundamentalMatMethod method, double param1, double param2, CvMat status) 
    13871435        {