Skip to content

structure.md

Latest commit

 

History

History
351 lines (247 loc) · 39 KB

structure.md

File metadata and controls

351 lines (247 loc) · 39 KB
Raw

ClassDef BoundingBox

BoundingBox: BoundingBoxの機能は、画像内の特定の領域を定義し、予測結果を管理することです。

attributes: このクラスの属性。 · x1: バウンディングボックスの左上のx座標。 · y1: バウンディングボックスの左上のy座標。 · x2: バウンディングボックスの右下のx座標。 · y2: バウンディングボックスの右下のy座標。 · detectionscore: バウンディングボックスの検出スコア。 · sentenceindex: バウンディングボックスが属する文のインデックス。 · prediction: バウンディングボックスに関連付けられた予測結果。

Code Description: このクラスは、画像処理やオブジェクト検出のコンテキストで使用されるバウンディングボックスを表します。コンストラクタで座標を指定することで、バウンディングボックスを初期化します。set_predictionメソッドは、予測結果を設定します。iswordboxメソッドは、予測が特定のクラスに属するかを確認し、iswordメソッドは、そのクラスが有効な単語であるかを確認します。wordメソッドは、予測結果に基づいてインデックスとスコアを返します。classifiercoreメソッドは、予測スコアを取得し、scoreメソッドは、検出スコアと予測スコアを掛け合わせた総合スコアを返します。

このクラスは、misc/detection.pyのDetector/bounding_boxメソッドやmisc/structure.py/SentenceBox/make_boundingboxメソッドで使用されています。これらのメソッドは、画像内のバウンディングボックスを生成し、分類モデルを用いてそれらを評価します。Detector/bounding_boxメソッドでは、バウンディングボックスのスコアを計算し、特定のしきい値を超えるものを選択します。

Note: バウンディングボックスの座標は、画像の境界を超えないように注意が必要です。また、予測結果が設定されていない場合、iswordboxやiswordメソッドは正しく動作しません。

Output Example:

  • バウンディングボックスのスコアが計算され、特定のしきい値を超える場合、Detector/bounding_boxメソッドはそのバウンディングボックスを返します。例えば、BoundingBox(x1=10, y1=20, x2=50, y2=60)のように座標が設定されたオブジェクトが返されます。

FunctionDef init(self, x1, y1, x2, y2)

init: The function of init is BoundingBoxオブジェクトの初期化を行います。

parameters: The parameters of this Function. · x1: バウンディングボックスの左上のx座標。 · y1: バウンディングボックスの左上のy座標。 · x2: バウンディングボックスの右下のx座標。 · y2: バウンディングボックスの右下のy座標。

Code Description: この関数は、BoundingBoxクラスのインスタンスを初期化するために使用されます。引数として与えられたx1, y1, x2, y2の値を使用して、バウンディングボックスの位置を定義します。これらの座標は、バウンディングボックスの左上と右下の角を指定します。さらに、detectionscore、sentenceindex、およびpredictionという3つの追加属性が初期化されます。detectionscoreは初期値として0.0に設定され、これは通常、オブジェクト検出のスコアを格納するために使用されます。sentenceindexは0に設定され、これは文のインデックスを示すために使用される可能性があります。predictionはNoneに設定され、これは予測結果を格納するためのプレースホルダーとして機能します。

Note: このコンストラクタを使用する際は、x1, y1, x2, y2の値が適切に設定されていることを確認してください。これらの値はバウンディングボックスの正確な位置を決定するために重要です。また、detectionscoreやpredictionなどの属性は、後で更新されることを前提として初期化されています。

FunctionDef set_prediction(self, pred)

set_prediction: set_predictionの機能は、予測値を設定することです。

parameters: この関数のパラメータ。 · pred: 設定する予測値を表すパラメータ。

Code Description: この関数は、オブジェクトのprediction属性に指定されたpredの値を設定します。self.prediction = predという単一の行で構成されており、predパラメータを受け取り、それをself.predictionに代入します。これにより、オブジェクトの予測値が更新されます。

Note: この関数を使用する際は、predに適切な予測値を渡す必要があります。predのデータ型や内容に関しては、オブジェクトの他の部分や使用されるコンテキストに依存するため、適切な値を提供することが重要です。

FunctionDef iswordbox(self)

iswordbox: iswordboxの機能は、予測が特定の条件を満たすかどうかを判定することです。

parameters: この関数にはパラメータがありません。

Code Description: iswordbox関数は、BoundingBoxオブジェクトの予測属性がNoneではなく、かつその予測の最大値のインデックスがnihongo_classの長さより小さいかどうかを確認します。具体的には、np.argmax(self.prediction)を使用して予測の中で最も高い確率を持つクラスのインデックスを取得し、それがnihongo_classの範囲内にあるかを判定します。この関数は、isword関数から呼び出され、isword関数ではこの判定に加えて、予測の最大値のインデックスが0より大きいかどうかを確認します。これにより、isword関数はiswordboxの判定に基づき、さらに具体的な条件を満たすかどうかを判断します。

Note: この関数は、予測がNoneでないことを前提としているため、予測が適切に設定されていることを確認する必要があります。また、nihongo_classの定義が正しく行われていることも重要です。

Output Example: 例えば、self.predictionが[0.1, 0.7, 0.2]であり、nihongo_classの長さが3の場合、この関数はTrueを返します。

FunctionDef isword(self)

isword: iswordの機能は、予測が特定の条件を満たすかどうかを判定することです。

parameters: この関数にはパラメータがありません。

Code Description: isword関数は、BoundingBoxオブジェクトの予測が特定の条件を満たすかどうかを判定するために使用されます。この関数は、まずiswordbox関数を呼び出して、予測がNoneでなく、かつその予測の最大値のインデックスがnihongo_classの範囲内にあるかを確認します。iswordbox関数がTrueを返した場合、さらにnp.argmax(self.prediction) > 0という条件を確認します。これは、予測の中で最も高い確率を持つクラスのインデックスが0より大きいかどうかを判定するものです。この2つの条件が満たされると、isword関数はTrueを返します。これにより、予測が特定のクラスに属するかどうかをさらに具体的に判断することができます。

Note: この関数を使用する際には、予測が適切に設定されていることを確認する必要があります。また、nihongo_classの定義が正しく行われていることも重要です。

Output Example: 例えば、self.predictionが[0.1, 0.7, 0.2]であり、nihongo_classの長さが3の場合、この関数はTrueを返します。これは、予測の最大値のインデックスが1であり、0より大きいためです。

FunctionDef word(self)

word: The function of word is 予測結果から最も可能性の高いクラスのインデックスとその確率を返すことです。

parameters: この関数にはパラメータはありません。

Code Description: word関数は、self.predictionという配列から、最も可能性の高いクラスのインデックスとその確率を取得します。具体的には、np.argmaxを用いて、self.predictionの配列の中で、nihongo_classの長さまでの範囲で最も高い値を持つインデックスを見つけ、そのインデックスを1加えた値をidxとして取得します。これにより、最も高い確率を持つクラスのインデックスが得られます。その後、self.prediction[idx]を用いて、そのインデックスに対応する確率を取得し、インデックスと確率のタプルを返します。

この関数は、classifiercoreという別の関数から呼び出されています。classifiercore関数は、word関数を呼び出し、その結果の確率部分を返します。これにより、classifiercoreは最も可能性の高いクラスの確率を取得するためにwordを利用しています。

Note:

  • self.predictionは、予測されたクラスの確率を含む配列である必要があります。
  • nihongo_classは、クラスの数を示すために使用される変数である必要があります。

Output Example: 例えば、self.predictionが[0.1, 0.3, 0.6, 0.0]であり、nihongo_classが4の場合、word関数は(2, 0.6)を返します。これは、インデックス2が最も高い確率0.6を持つことを示しています。

FunctionDef classifiercore(self)

classifiercore: classifiercore関数の機能は、最も可能性の高いクラスの確率を返すことです。

parameters: この関数にはパラメータはありません。

Code Description: classifiercore関数は、BoundingBoxクラス内で定義されており、word関数を呼び出してその結果の確率部分を返します。具体的には、word関数は予測結果から最も可能性の高いクラスのインデックスとその確率を取得し、そのタプルを返します。classifiercore関数は、このタプルの2番目の要素、すなわち確率を返します。この関数は、score関数から呼び出され、score関数では、detectionscoreとclassifiercoreの結果を掛け合わせたスコアを返します。これにより、classifiercoreは、予測されたクラスの確率を取得し、それを他の計算で利用するための重要な役割を果たしています。

Note:

  • classifiercore関数は、word関数が正常に動作することに依存しています。
  • self.predictionは、予測されたクラスの確率を含む配列である必要があります。

Output Example: 例えば、self.predictionが[0.1, 0.3, 0.6, 0.0]であり、nihongo_classが4の場合、classifiercore関数は0.6を返します。これは、最も高い確率を持つクラスの確率を示しています。

FunctionDef score(self)

score: score関数の機能は、detectionscoreとclassifiercoreの結果を掛け合わせたスコアを返すことです。

parameters: この関数にはパラメータはありません。

Code Description: score関数は、BoundingBoxクラス内で定義されています。この関数は、まずself.detectionscoreを取得し、次にclassifiercore関数を呼び出してその結果を取得します。classifiercore関数は、最も可能性の高いクラスの確率を返すため、score関数はこの確率とdetectionscoreを掛け合わせた値を返します。これにより、score関数は、物体検出の信頼度（detectionscore）と分類器の確率（classifiercore）を組み合わせた総合的なスコアを提供します。このスコアは、検出された物体の信頼性を評価するために使用されます。

Note:

  • score関数は、classifiercore関数が正常に動作することに依存しています。
  • detectionscoreは、適切に初期化され、信頼度を示す数値である必要があります。

Output Example: 例えば、detectionscoreが0.8であり、classifiercore関数が0.6を返す場合、score関数は0.48を返します。これは、検出と分類の両方を考慮したスコアを示しています。

ClassDef SentenceBox

SentenceBox: SentenceBoxの機能は、画像内のテキスト領域を検出し、バウンディングボックスを生成することです。

attributes: このクラスの属性。 · boundingboxs: 検出されたバウンディングボックスのリストを保持します。 · word_threshold: テキスト検出の際のしきい値を設定します。

Code Description: このクラスは、画像処理を通じてテキスト領域を検出し、バウンディングボックスを生成するための機能を提供します。

  • __init__: 初期化メソッドで、バウンディングボックスのリストとテキスト検出のしきい値を設定します。

  • _conv3_filter: 画像内のピクセルを走査し、しきい値を超えるテキストの特徴を持つピクセルを検出します。これにより、テキストの位置とサイズを特定し、バウンディングボックスの候補を生成します。

  • make_boundingbox: _conv3_filterで得られた情報を基に、実際のバウンディングボックスを生成します。サイズやアスペクト比の調整を行い、重複を避けるための処理も含まれています。

  • make_detectionscore: 各バウンディングボックスに対して、検出スコアを計算します。これは、予測されたヒートマップと理想的なガウス分布との平均二乗誤差を基に算出されます。

  • make_sentenceid: 各バウンディングボックスに一意のIDを割り当てます。これにより、後続の処理でバウンディングボックスを識別しやすくします。

このクラスは、misc/detection.py内のDetectorクラスのdetect_imageメソッドやbounding_boxメソッドで使用され、画像内のテキスト領域を検出し、分類するための基盤を提供します。detect_imageメソッドでは、画像からテキスト領域を検出し、SentenceBoxを用いてバウンディングボックスを生成します。一方、bounding_boxメソッドでは、生成されたバウンディングボックスに対してさらなる処理を行い、最終的なテキスト領域の分類を行います。

Note: 使用時には、word_thresholdの設定が重要であり、適切なしきい値を選択することで、検出精度が向上します。また、画像のサイズや解像度に応じて、min_boundやresize_valなどのパラメータを調整することが推奨されます。

Output Example:

  • バウンディングボックスのリスト: [BoundingBox(x1, y1, x2, y2), ...]
  • 各バウンディングボックスには、検出スコアや一意のIDが付与されます。

FunctionDef init(self, word_threshold)

init: The function of init is to initialize a SentenceBox object with a specified word threshold.

parameters: The parameters of this Function.

  • word_threshold: 文のしきい値を指定する整数値。この値は、SentenceBoxオブジェクトの初期化時に設定されます。

Code Description: この関数は、SentenceBoxクラスのインスタンスを初期化するためのコンストラクタです。__init__メソッドは、以下の2つの属性を設定します。

  • self.boundingboxs: 空のリストとして初期化されます。このリストは、後にバウンディングボックスの情報を格納するために使用されます。
  • self.word_threshold: 引数として渡されたword_thresholdの値を設定します。この属性は、特定のしきい値を超える単語数を処理するために使用されます。

Note:

  • word_thresholdは整数である必要があります。この値を適切に設定することで、SentenceBoxオブジェクトが期待通りに動作することを保証します。
  • boundingboxsは初期化時には空のリストですが、後にデータを追加することができます。

FunctionDef _conv3_filter(self, img, pos)

_conv3_filter: _conv3_filterの機能は、画像内の特定の条件を満たすピクセルをフィルタリングし、その位置、矩形領域、およびサイズを返すことです。

parameters: この関数のパラメータ。 · img: 処理対象の画像を表す2次元配列。 · pos: 画像内の各ピクセルに関連付けられた位置情報を持つ2次元配列のタプル。

Code Description: この関数は、画像内の各ピクセルを調べ、特定の条件を満たすピクセルを探します。具体的には、ピクセルの値が周囲の8つのピクセルよりも大きく、かつ、self.word_thresholdよりも大きい場合、そのピクセルを選択します。選択されたピクセルの位置はpointsリストに追加され、そのピクセルに関連するサイズ情報はsizesリストに追加されます。また、選択されたピクセルを中心とした矩形領域がrectsリストに追加されます。これらのリストは最終的に関数の戻り値として返されます。

この関数は、make_boundingboxメソッド内で呼び出され、画像内の特定の領域を検出するために使用されます。make_boundingboxメソッドでは、_conv3_filterから得られた情報を基に、バウンディングボックスを生成し、self.boundingboxsに追加します。

Note: この関数は、画像の境界から1ピクセル内側の領域のみを処理します。また、self.word_thresholdは、ピクセルが選択されるためのしきい値として機能します。

Output Example: 関数の戻り値の例としては、以下のような形式が考えられます。

  • points: [(x1, y1), (x2, y2), ...]
  • rects: [(x1, y1, x2, y2), (x3, y3, x4, y4), ...]
  • sizes: [size1, size2, ...]

FunctionDef make_boundingbox(self, hm_wd, hm_pos, min_bound, resize_val, aspect_val, dup_threathold)

make_boundingbox: make_boundingboxの機能は、画像内の特定の領域を検出し、バウンディングボックスを生成することです。

parameters: この関数のパラメータ。 · hm_wd: 画像内のヒートマップデータを表す2次元配列。 · hm_pos: 画像内の各ピクセルに関連付けられた位置情報を持つ2次元配列のタプル。 · min_bound: バウンディングボックスの最小サイズを指定する整数値。デフォルトは12。 · resize_val: バウンディングボックスのサイズを調整するための倍率。デフォルトは1.1。 · aspect_val: バウンディングボックスのアスペクト比を調整するための倍率。デフォルトは1.25。 · dup_threathold: バウンディングボックスの重複を防ぐためのしきい値。デフォルトは0.033。

Code Description: この関数は、まず_conv3_filterメソッドを呼び出し、画像内の特定の条件を満たすピクセルの位置、矩形領域、およびサイズを取得します。次に、取得した情報を基にバウンディングボックスを生成し、self.boundingboxsリストに追加します。具体的には、各ピクセルに対して以下の処理を行います：

  1. 矩形領域の座標を画像の境界内に収めるように調整します。
  2. 矩形の幅と高さがmin_bound以上である場合、バウンディングボックスを生成します。
  3. resize_valを用いてサイズを調整したバウンディングボックスを生成します。
  4. aspect_valを用いてアスペクト比を調整したバウンディングボックスを生成します。
  5. サイズがdup_threatholdを超える場合、さらに調整したバウンディングボックスを生成します。

この関数は、Detector/detect_imageメソッド内で使用され、画像内のバウンディングボックスを生成するために利用されます。detect_imageメソッドは、画像のヒートマップデータを処理し、make_boundingboxを呼び出してバウンディングボックスを生成し、結果を返します。

Note: バウンディングボックスの座標は、画像の境界を超えないように注意が必要です。また、min_boundやdup_threatholdの値は、検出精度に影響を与えるため、適切に設定する必要があります。

FunctionDef make_detectionscore(self, hm_wd_all)

make_detectionscore: The function of make_detectionscore is バウンディングボックスの検出スコアを計算することです。

parameters: The parameters of this Function. · hm_wd_all: 検出スコアを計算するために使用される2次元配列。

Code Description: この関数は、各バウンディングボックスに対して検出スコアを計算します。具体的には、self.boundingboxsリスト内の各バウンディングボックスについて、次の手順を実行します。

  1. バウンディングボックスの座標（x1, y1, x2, y2）を取得します。
  2. hm_wd_allから、バウンディングボックスの領域に対応する部分をy_predとして抽出します。
  3. バウンディングボックスの幅（w）と高さ（h）を計算します。
  4. y_trueを、ガウス分布に基づいて計算します。これは、幅と高さに基づく2次元のガウス分布を生成します。
  5. y_predとy_trueの差の二乗平均を計算し、それを1.0から引くことで検出スコアを求めます。
  6. 計算された検出スコアを、対応するバウンディングボックスのdetectionscore属性に設定します。

この関数は、misc/detection.pyのDetectorクラスのbounding_boxメソッドから呼び出されます。このメソッドでは、文のバウンディングボックスを処理し、各ボックスに対してmake_detectionscoreを使用して検出スコアを計算します。これにより、検出されたバウンディングボックスの精度を評価し、後続の処理に役立てます。

Note:

  • hm_wd_allは、バウンディングボックスの領域に対応する部分を正確に抽出できるように、適切にサイズが設定されている必要があります。
  • boundingboxsリスト内の各要素は、x1, y1, x2, y2の属性を持つ必要があります。
  • 関数は、検出スコアを1.0からの差として計算するため、スコアが低いほど予測が真の分布に近いことを示します。

FunctionDef make_sentenceid(self, id)

make_sentenceid: The function of make_sentenceid is 各バウンディングボックスに文のインデックスを設定することです。

parameters: The parameters of this Function. · id: 文のインデックスとして設定される整数値。

Code Description: make_sentenceid関数は、SentenceBoxオブジェクト内のすべてのバウンディングボックスに対して、指定されたidを文のインデックスとして設定します。具体的には、SentenceBoxオブジェクトのboundingboxsリストをループし、各バウンディングボックスのsentenceindex属性にidを代入します。これにより、各バウンディングボックスがどの文に属しているかを識別するためのインデックスが設定されます。

この関数は、misc/detection.py内のDetectorクラスのbounding_boxメソッドから呼び出されています。bounding_boxメソッドでは、各SentenceBoxに対してmake_sentenceidを呼び出し、文のインデックスを設定した後、バウンディングボックスの検出スコアを計算します。このプロセスは、画像内のテキスト検出において、各バウンディングボックスを適切に分類し、処理するために重要です。

Note: make_sentenceid関数を使用する際は、idが適切に設定されていることを確認してください。これは、バウンディングボックスが正しい文に関連付けられるために重要です。また、boundingboxsリストが空でないことを前提としているため、事前にリストの内容を確認することが推奨されます。

ClassDef CenterLine

CenterLine: CenterLineの機能は、与えられたヒートマップと2点間の線に基づいてスコアを計算し、線の特性を評価することです。

attributes: このクラスの属性。

  • hm_sent: 文レベルのヒートマップ。
  • hm_word: 単語レベルのヒートマップ。
  • hm_pos: 位置情報を含むヒートマップ。
  • p1: 線の始点を示す座標。
  • p2: 線の終点を示す座標。
  • score: 線のスコア。
  • maxw: 線の最大幅。
  • stdw: 線の幅の標準偏差。

Code Description: このクラスは、与えられたヒートマップと2つの座標点に基づいて、線の特性を評価します。コンストラクタでは、ヒートマップの形状が正しいか、2点が異なるかを確認し、線の幅とスコアを計算します。_intersectメソッドは、2つの線が交差するかどうかを判定し、_distanceメソッドは、他の点から線までの距離を計算します。_scoreメソッドは、線のスコアを計算します。distメソッドは、他の線との最小距離を計算し、crossメソッドは、2つの線が交差しているかどうかを判定します。containメソッドは、他の線がこの線内に含まれているかどうかを判定します。

このクラスは、misc/detection.pyのDetectorクラスの_preprocessメソッドで使用され、ヒートマップから中心線を検出し、線のスコアに基づいて線をフィルタリングします。これにより、重複した線や交差する線を除去し、画像の前処理を行います。

Note: 使用する際には、ヒートマップの形状が一致していること、2点が異なることを確認してください。また、線のスコアはヒートマップの値に依存するため、ヒートマップの前処理が重要です。

Output Example: このクラスの出力は、線のスコアや幅に関する情報を含むオブジェクトであり、Detectorクラスの前処理段階で使用されます。具体的な出力例はありませんが、線のスコアや幅が計算され、他の線との関係が評価されます。

FunctionDef init(self, hm_sent, hm_word, hm_pos, p1, p2)

init: __init__の機能は、CenterLineオブジェクトの初期化を行うことです。

parameters: この関数のパラメータは以下の通りです。

  • hm_sent: センテンスレベルのヒートマップを表す配列。
  • hm_word: 単語レベルのヒートマップを表す配列。
  • hm_pos: 位置情報を含むヒートマップを表す配列。
  • p1: 線分の始点を示す座標。
  • p2: 線分の終点を示す座標。

Code Description: __init__関数は、まず与えられたヒートマップの形状とポイントの有効性を確認します。具体的には、hm_sentとhm_wordの形状が一致し、hm_sentの行数がhm_posの2次元目のサイズと一致し、列数が3次元目のサイズと一致していることを確認します。また、p1とp2が異なる点であることを確認します。

次に、これらのパラメータをインスタンス変数として保存します。scoreは初期化時に0に設定されます。

その後、p1からp2までの線分に沿って、hm_posの値を基に重みを計算します。dxとdyは線分の方向を決定するために使用され、wリストに各点の重みを追加します。重みは、hm_posの各位置の値を基に計算され、np.round関数で丸められた整数としてリストに追加されます。

最後に、wリストの最大値と標準偏差を計算し、それぞれmaxwとstdwとして保存します。これらの計算が完了した後、_scoreメソッドを呼び出してscoreを計算し、インスタンス変数として保存します。

Note: p1とp2は異なる点である必要があります。また、hm_sent、hm_word、hm_posの形状が適切であることを確認してください。_scoreメソッドは、初期化時に計算されたscoreを効率的に利用するために重要です。

FunctionDef _intersect(self, p1, p2, p3, p4)

_intersect: _intersectの機能は、2つの線分が交差しているかどうかを判定することです。

parameters: この関数のパラメータ。

  • p1: 最初の線分の始点を表す座標タプル (x, y)。
  • p2: 最初の線分の終点を表す座標タプル (x, y)。
  • p3: 2番目の線分の始点を表す座標タプル (x, y)。
  • p4: 2番目の線分の終点を表す座標タプル (x, y)。

Code Description: この関数は、2つの線分が交差しているかどうかを判定するために、数学的な計算を行います。具体的には、各線分の端点を用いて、交差判定に必要な計算を行い、交差している場合はTrueを、そうでない場合はFalseを返します。計算は、線分の端点の座標を用いて行われ、交差判定には、線分の方向ベクトルと位置関係を利用します。

この関数は、他の関数であるdistとcontainから呼び出されています。dist関数では、2つの線分が交差している場合に距離を0とし、交差していない場合は最短距離を計算します。contain関数では、交差している場合にTrueを返し、交差していない場合は距離に基づいて包含関係を判定します。これにより、_intersect関数は、線分の交差判定を行う基礎的な役割を果たしています。

Note: この関数は、2次元平面上の線分に対してのみ適用されます。入力される座標は、タプル形式である必要があります。

Output Example: 例えば、線分が交差している場合はTrue、交差していない場合はFalseが返されます。

FunctionDef _distance(self, p1, p2, other)

_distance: _distance関数は、与えられた点と線分の間の距離を計算します。

parameters: この関数のパラメータ。 · p1: 線分の始点を示す座標のリスト。 · p2: 線分の終点を示す座標のリスト。 · other: 距離を計算する対象となる点の座標のリスト。

Code Description: この関数は、2点p1とp2で定義される線分と、otherで示される点との間の距離を計算します。まず、線分の方向ベクトルabと、点otherから線分の始点p1および終点p2へのベクトルapとbpを計算します。次に、これらのベクトルを用いて、点と線分の距離を求めます。もし、線分の長さが0である場合や、点が線分の端点と一致する場合は、距離は0とします。距離dは、ベクトルの外積を用いて計算され、線分の長さlで割ることで正規化されます。さらに、線分上の点の位置を確認し、線分上にある場合は絶対距離を返し、そうでない場合は、点と線分の端点との距離の最小値を返します。

この関数は、他の関数であるdistとcontainから呼び出されています。dist関数では、2つの線分間の最小距離を計算するために使用され、contain関数では、他の線分が自身の線分内に含まれるかどうかを判定するために使用されます。

Note: この関数は、線分の長さが0の場合や、点が線分の端点と一致する場合に特別な処理を行います。

Output Example: 例えば、p1 = [0, 0], p2 = [1, 0], other = [0, 1]の場合、関数は1を返します。これは、点[0, 1]が線分上にないため、点と線分の最短距離が1であることを示しています。

FunctionDef _score(self)

_score: _scoreの機能は、指定された線分上の特定の条件を満たす要素の数を計算することです。

parameters: この関数には引数はありません。

Code Description: _score関数は、まずhm_sentと同じ形状のゼロで初期化された配列filtを作成します。この配列はnp.uint8型であり、OpenCVのcv2.line関数を使用して、p1からp2までの線分を描画します。この線分は、白色(255, 255, 255)で、幅maxwで描かれます。次に、hm_wordの要素が0.015より大きい部分をフィルタリングし、filtがゼロでない位置に対応する要素の合計を計算して返します。この関数は、CenterLineクラスの初期化時に呼び出され、score属性にその結果を格納します。これにより、指定された線分上で条件を満たす要素の数を効率的に計算し、後続の処理に利用されます。

Note: この関数は、hm_sent、hm_word、p1、p2が適切に初期化されていることを前提としています。また、p1とp2は異なる点である必要があります。

Output Example: 例えば、関数が返す値は整数であり、指定された線分上で条件を満たす要素の数を示します。具体的な値は入力データに依存しますが、例えば42のような値が返される可能性があります。

FunctionDef dist(self, other)

dist: dist関数の機能は、2つの線分間の最小距離を計算することです。

parameters: この関数のパラメータ。 · self: 現在のCenterLineオブジェクトを指します。 · other: 距離を計算する対象となる別のCenterLineオブジェクト。

Code Description: dist関数は、2つの線分が交差しているかどうかをまず確認します。交差している場合、線分間の距離は0と見なされます。この交差判定には、_intersect関数が使用されます。交差していない場合、各線分の端点と他の線分との間の距離を計算し、その最小値を返します。この距離計算には、_distance関数が使用されます。具体的には、selfの線分の端点p1とp2からotherの線分の端点p1とp2までの距離を計算し、逆も同様に計算します。これにより、2つの線分間の最短距離を求めます。

この関数は、cross関数から呼び出されており、cross関数では、2つの線分が交差しているか、または指定された幅の範囲内で近接しているかを判定するために使用されます。

Note: この関数は、2次元平面上の線分に対してのみ適用されます。線分が交差している場合、距離は0と見なされます。

Output Example: 例えば、2つの線分が交差している場合、関数は0を返します。交差していない場合は、計算された最短距離が返されます。

FunctionDef cross(self, other)

cross: cross関数の機能は、2つのCenterLineオブジェクトが交差しているか、または指定された幅の範囲内で近接しているかを判定することです。

parameters: この関数のパラメータ。 · self: 現在のCenterLineオブジェクトを指します。 · other: 交差または近接を判定する対象となる別のCenterLineオブジェクト。

Code Description: cross関数は、まずselfとotherという2つのCenterLineオブジェクト間の最小距離をdist関数を用いて計算します。dist関数は、2つの線分が交差しているかどうかを確認し、交差している場合は距離を0と見なします。交差していない場合は、各線分の端点と他の線分との間の距離を計算し、その最小値を返します。cross関数では、この計算された距離が、selfとotherの最大幅(maxw)の平均値よりも小さいかどうかを判定します。小さい場合は、2つの線分が交差しているか、非常に近接していると判断されます。

この関数は、misc/detection.py内のDetectorクラスの_preprocessメソッドから呼び出されます。_preprocessメソッドでは、画像内の線分を検出し、重複する線分や交差する線分を削除するためにcross関数が使用されます。これにより、画像内の線分の正確な検出と処理が可能になります。

Note: この関数は、2次元平面上の線分に対してのみ適用されます。また、selfとotherのmaxwプロパティが適切に設定されていることが前提となります。

Output Example: 例えば、2つの線分が交差している場合、関数はTrueを返します。交差していないが、指定された幅の範囲内で近接している場合もTrueを返します。それ以外の場合はFalseを返します。

FunctionDef contain(self, other)

contain: contain関数の機能は、他の線分が自身の線分内に含まれるかどうかを判定することです。

parameters: この関数のパラメータ。 · other: 判定対象となる他の線分を表すオブジェクト。

Code Description: contain関数は、まず自身の線分と他の線分が交差しているかどうかを確認します。このために、内部で_intersect関数を呼び出し、交差している場合はTrueを返します。交差していない場合は、_distance関数を使用して、他の線分の両端点が自身の線分からどれだけ離れているかを計算します。計算された距離のうち最大のものが、自身の線分の最大幅(maxw)より小さい場合、他の線分は自身の線分内に含まれると判断し、Trueを返します。そうでない場合はFalseを返します。

この関数は、misc/detection.pyのDetectorクラス内の_preprocess関数から呼び出されています。_preprocess関数では、線分の重複を排除するために、contain関数を使用して、ある線分が他の線分に含まれているかを確認し、含まれている場合はスコアを加算し、重複を削除します。

Note: この関数は、2次元平面上の線分に対してのみ適用されます。また、他の線分の端点が自身の線分の最大幅内にあるかどうかを確認するために、距離計算を行います。

Output Example: 例えば、他の線分が自身の線分内に含まれている場合はTrue、含まれていない場合はFalseが返されます。