欅坂４６から櫻坂４６に改名した事を画像処理的に考察例文ソースコード説明その３
欅坂４６から櫻坂４６に改名した事を画像処理的に考察例文ソースコード
説明その３
２０２５年１月４初稿
ここのソースコードは、エッセイ『欅坂４６から櫻坂４６に
改名した事を画像処理的に考察』用です！上記エッセイの
ファイル「欅ＢＭＰ白黒.bmp」・
ファイル「櫻ＢＭＰ白黒.bmp」を使用します！
そしてココでは、エッセイ『欅坂４６から櫻坂４６に改名し
た事を画像処理的に考察例文ソースコード説明』の
実行関数「execute( pimgA, pimgB );」を高速化する方法を
解説して行きますのでメインプログラム「main(){}」を
ココでは解説しません！高速化した関数「execute()」を
置き換えて実行実験して下さい！
１．高速化版execute( pimgA, pimgB )アルゴリズム
void execute(
TypeArray* pimgA, // テンプレート画像全体
TypeArray* pimgB // サーチ対象画像
){
TypeXY bufXY[2000]; // 座標結果格納バッファー
double buf[2000]; // 相関値結果格納バッファー
short bufix[1000]; // ソート用補助バッファー
TypeXY* pXY; // 座標結果格納バッファー実行ポインタ
double* pbuf; // 相関値結果格納バッファー実行ポインタ
BYTE* ptrA; // Ａ画像：処理ポインタ
BYTE* ptrBX; // Ｂ画像：処理ポインタＸ座標方向
BYTE* ptrBY; // Ｂ画像：処理ポインタＹ座標方向
int incA; // Ａ画像：増加幅
int incB; // Ｂ画像：増加幅
int x; // マッチング用部分画像Ｘ座標
int y; // マッチング用部分画像Ｙ座標
int n; // マッチング用部分水平幅（Ｎ×ＭのＮ）
int m; // マッチング用部分垂直幅（Ｎ×ＭのＭ）
int h; // マッチング用画像水平幅
int v; // マッチング用画像垂直幅
int stepX; // マッチング用画像Ｘ座標移動ステップ
int stepY; // マッチング用画像Ｙ座標移動ステップ
int cnt; // 計測個数カウント
int cnt1; // 計測個数カウント：詳細
double data; // 相関値≒一致率
getPatternSize( pimgA, x, y, n, m ); // テンプレート画像サイズ範囲取得
ptrA = pimgA->getPtrByte( x, y ); // Ａ画像：テンプレート画像ポインタをセット
ptrBY = pimgB->getPtrByte( 0, 0 ); // Ｂ画像：サーチ画像ポインタを画像左上隅セット
h = pimgB->h; // Ｂ画像：サーチ画像の水平幅
v = pimgB->v; // Ｂ画像：サーチ画像の垂直幅
incA = pimgA->inc; // Ａ画像：増加幅ローカル変数セット
incB = pimgB->inc; // Ｂ画像：増加幅ローカル変数セット
stepX = 5; // テンプレートマッチングする座標移動量を
stepY = 5; // ５画素単位≪備考：間引く事で処理時間減少！
// 説明用なので５に設定：高速化処理１≫
pXY = bufXY; // 座標結果格納バッファー実行ポインタ
pbuf = buf; // 相関値結果格納バッファー実行ポインタ
cnt = 0; // 個数カウント初期化
for( y = 0; y < v; y += stepY ){ // 外側ループとし垂直方向処理
ptrBX = ptrBY; // 水平方向サーチ原点セット
for( x = 0; x < h; x += stepX ){ // 内側ループとし水平方向処理
data = FUN.CorrNM( ptrA, ptrBX, // ｎ×ｍ画素の正規相関を
incA, incB, n, m ); // 算出し
if( abs(data) > 0.1){ // 条件「絶対値（相関値）が０．１超え」
if( cnt < 1000 ){ // 再条件「格納数が1000未満」の場合で
cnt++; // 格納数をカウントアップ
*pbuf++ = data; // バッファーに格納
pXY->x = x; // Ｘ座標格納
pXY->y = y; // Ｙ座標格納
pXY++; // 座標結果格納バッファー実行ポインタ増加
} //
} //
ptrBX += stepX; // サーチ画像ポインタを水平方向増加
} //
ptrBY += incB * stepY; // サーチ画像ポインタを垂直方向増加
}
FUN.SortIndex( 1, buf, bufix, cnt ); // リンク用インデックス付きで相関値で降順≪
// 大⇒小≫にソーティング
FUN.SortCopy( bufXY, bufix, cnt ); // 座標結果も連動してソーティング
printf( "予備的サーチ個数＝%d\n", cnt ); // 予備的サーチ結果数値表示
for( int i=0; i < cnt; i++ ){ // ソーティングした結果バッファーをインデックスで
printf( "data=%e,(%d,%d)\n", // 例文なのでソーティング結果（一致率、座標）
buf[i], bufXY[i].x, bufXY[i].y ); // 表示
} // ループ
cnt1 = cnt; // 詳細個数カウント初期化
for( int i=0; i < cnt; i++ ){ // ソーティングした結果バッファーをインデックスで
int x1 = bufXY[i].x - stepX; // ｆｏｒループ内ローカル変数：Ｘ座標始点
int y1 = bufXY[i].y - stepY; // ｆｏｒループ内ローカル変数：Ｙ座標始点
int x2 = x1 + stepX * 2; // ｆｏｒループ内ローカル変数：Ｘ座標終点
int y2 + stepY * 2; // ｆｏｒループ内ローカル変数：Ｙ座標終点
int xy; // ｆｏｒループ内ローカル変数：座標作業用
x1 = (x1 < 0) ? 0: x1; // 始点が０未満なら０に補正
y1 = (y1 < 0) ? 0: y1; // 始点が０未満なら０に補正
xy = h - n - 1; // サーチ画像右端Ｘ座標算出
x2 = (x2 > xy) ? xy: x2; // 終点が右端を超えたら右端に補正
xy = v - m - 1; // サーチ画像下端Ｙ座標算出
y2 = (x2 > xy) ? yy: y2; // 終点が下端を超えたら下端に補正
for( int yy=y1; yy <= y2; yy++ ){ // 詳細Ｙ座標方向サーチループ
for( int xx=x1; xx <= x2; xx++ ){ // 詳細Ｘ座標方向サーチループ
BYTE* ptrBXY = // Ｂ画像：詳細処理ポインタ
pimgB->getPtrByte(xx, yy); //
data = FUN.CorrNM( ptrA, // ｎ×ｍ画素の正規相関を
ptrBXY, incA, incB, n, m ); // 算出し
if( abs(data) > 0.1){ // 条件「絶対値（相関値）が０．１超え」
if( cnt1 < 2000 ){ // 再条件「格納数が2000未満」の場合で
cnt1++; // 格納数をカウントアップ
*pbuf++ = data; // バッファーに格納
pXY->x = x; // Ｘ座標格納
pXY->y = y; // Ｙ座標格納
pXY++; // 座標結果格納バッファー実行ポインタ増加
} //
} //
} //
} //
} // 詳細サーチループ終端
printf( "詳細サーチ個数＝%d\n", cnt1-cnt ); // 詳細サーチ結果数値表示
for( int i = cnt; i < cnt1; i++ ){ //
printf( "data=%e,(%d,%d)\n", // 例文なのでソーティング結果（一致率、座標）
buf[i], bufXY[i].x, bufXY[i].y ); // 表示
} // ループ終端
}（１）ローカル変数
){
TypeXY bufXY[2000]; // 座標結果格納バッファー
double buf[2000]; // 相関値結果格納バッファー
short bufix[1000]; // ソート用補助バッファー
TypeXY* pXY; // 座標結果格納バッファー実行ポインタ
double* pbuf; // 相関値結果格納バッファー実行ポインタ
BYTE* ptrA; // Ａ画像：処理ポインタ
BYTE* ptrBX; // Ｂ画像：処理ポインタＸ座標方向
BYTE* ptrBY; // Ｂ画像：処理ポインタＹ座標方向
int incA; // Ａ画像：増加幅
int incB; // Ｂ画像：増加幅
int x; // マッチング用部分画像Ｘ座標
int y; // マッチング用部分画像Ｙ座標
int n; // マッチング用部分水平幅（Ｎ×ＭのＮ）
int m; // マッチング用部分垂直幅（Ｎ×ＭのＭ）
int h; // マッチング用画像水平幅
int v; // マッチング用画像垂直幅
int stepX; // マッチング用画像Ｘ座標移動ステップ
int stepY; // マッチング用画像Ｙ座標移動ステップ
int cnt; // 計測個数カウント
int cnt1; // 計測個数カウント：詳細
double data; // 相関値≒一致率基本的にエッセイ『欅坂４６から櫻坂４６に改名した事を
画像処理的に考察例文ソースコード説明』の
「２．execute( pimgA, pimgB );実際の処理部」の
「（３）ローカル変数」に追加した物です、ここの説明は、
追加・変更した所をだけ行います！
「TypeXY bufXY[2000];」は、ＸＹ座標格納用ですが、
配列のサイズ「[2000]」と元のサイズ「[1000]」の倍に増や
しています！
「double buf[2000];」は、相関値結果格納用ですが、
配列のサイズ「[2000]」と元のサイズ「[1000]」の倍に増や
しています！
「int cnt1;」は、詳細計測用の計数カウンタです！
（２）アルゴリズム
getPatternSize( pimgA, x, y, n, m ); // テンプレート画像サイズ範囲取得
ptrA = pimgA->getPtrByte( x, y ); // Ａ画像：テンプレート画像ポインタをセット
ptrBY = pimgB->getPtrByte( 0, 0 ); // Ｂ画像：サーチ画像ポインタを画像左上隅セット
h = pimgB->h; // Ｂ画像：サーチ画像の水平幅
v = pimgB->v; // Ｂ画像：サーチ画像の垂直幅
incA = pimgA->inc; // Ａ画像：増加幅ローカル変数セット
incB = pimgB->inc; // Ｂ画像：増加幅ローカル変数セット
stepX = 5; // テンプレートマッチングする座標移動量を
stepY = 5; // ５画素単位≪備考：間引く事で処理時間減少！
// 説明用なので５に設定：高速化処理１≫
pXY = bufXY; // 座標結果格納バッファー実行ポインタ
pbuf = buf; // 相関値結果格納バッファー実行ポインタ
cnt = 0; // 個数カウント初期化
for( y = 0; y < v; y += stepY ){ // 外側ループとし垂直方向処理
ptrBX = ptrBY; // 水平方向サーチ原点セット
for( x = 0; x < h; x += stepX ){ // 内側ループとし水平方向処理
data = FUN.CorrNM( ptrA, ptrBX, // ｎ×ｍ画素の正規相関を
incA, incB, n, m ); // 算出し
if( abs(data) > 0.1){ // 条件「絶対値（相関値）が０．１超え」
if( cnt < 1000 ){ // 再条件「格納数が1000未満」の場合で
cnt++; // 格納数をカウントアップ
*pbuf++ = data; // バッファーに格納
pXY->x = x; // Ｘ座標格納
pXY->y = y; // Ｙ座標格納
pXY++; // 座標結果格納バッファー実行ポインタ増加
} //
} //
ptrBX += stepX; // サーチ画像ポインタを水平方向増加
} //
ptrBY += incB * stepY; // サーチ画像ポインタを垂直方向増加
}
FUN.SortIndex( 1, buf, bufix, cnt ); // リンク用インデックス付きで相関値で降順≪
// 大⇒小≫にソーティング
FUN.SortCopy( bufXY, bufix, cnt ); // 座標結果も連動してソーティング
printf( "予備的サーチ個数＝%d\n", cnt ); // 予備的サーチ結果数値表示
for( int i=0; i < cnt; i++ ){ // ソーティングした結果バッファーをインデックスで
printf( "data=%e,(%d,%d)\n", // 例文なのでソーティング結果（一致率、座標）
buf[i], bufXY[i].x, bufXY[i].y ); // 表示
} // ループ
cnt1 = cnt; // 詳細個数カウント初期化
for( int i=0; i < cnt; i++ ){ // ソーティングした結果バッファーをインデックスで
int x1 = bufXY[i].x - stepX; // ｆｏｒループ内ローカル変数：Ｘ座標始点
int y1 = bufXY[i].y - stepY; // ｆｏｒループ内ローカル変数：Ｙ座標始点
int x2 = x1 + stepX * 2; // ｆｏｒループ内ローカル変数：Ｘ座標終点
int y2 + stepY * 2; // ｆｏｒループ内ローカル変数：Ｙ座標終点
int xy; // ｆｏｒループ内ローカル変数：座標作業用
x1 = (x1 < 0) ? 0: x1; // 始点が０未満なら０に補正
y1 = (y1 < 0) ? 0: y1; // 始点が０未満なら０に補正
xy = h - n - 1; // サーチ画像右端Ｘ座標算出
x2 = (x2 > xy) ? xy: x2; // 終点が右端を超えたら右端に補正
xy = v - m - 1; // サーチ画像下端Ｙ座標算出
y2 = (x2 > xy) ? yy: y2; // 終点が下端を超えたら下端に補正
for( int yy=y1; yy <= y2; yy++ ){ // 詳細Ｙ座標方向サーチループ
for( int xx=x1; xx <= x2; xx++ ){ // 詳細Ｘ座標方向サーチループ
BYTE* ptrBXY = // Ｂ画像：詳細処理ポインタ
pimgB->getPtrByte(xx, yy); //
data = FUN.CorrNM( ptrA, // ｎ×ｍ画素の正規相関を
ptrBXY, incA, incB, n, m ); // 算出し
if( abs(data) > 0.1){ // 条件「絶対値（相関値）が０．１超え」
if( cnt1 < 2000 ){ // 再条件「格納数が2000未満」の場合で
cnt1++; // 格納数をカウントアップ
*pbuf++ = data; // バッファーに格納
pXY->x = x; // Ｘ座標格納
pXY->y = y; // Ｙ座標格納
pXY++; // 座標結果格納バッファー実行ポインタ増加
} //
} //
} //
} //
} // 詳細サーチループ終端
printf( "詳細サーチ個数＝%d\n", cnt1-cnt ); // 詳細サーチ結果数値表示
for( int i = cnt; i < cnt1; i++ ){ //
printf( "data=%e,(%d,%d)\n", // 例文なのでソーティング結果（一致率、座標）
buf[i], bufXY[i].x, bufXY[i].y ); // 表示
} // ループ終端
}基本的にエッセイ『欅坂４６から櫻坂４６に改名した事を
画像処理的に考察例文ソースコード説明』の
「２．execute( pimgA, pimgB );実際の処理部」の
「（４）アルゴリズム」に追加した物です、ここの説明は、
追加・変更した所をだけ行います！
「stepX=5;stepY=5;」は、テンプレートマッチングする座標
移動量ですが、元は、「stepX=1;stepY=1;」と１画素単位で
移動していたが、今回は、高速化と言う事で５画素単位で
移動する事が、異なります！そして５画素単位でサーチ処理
を【予備的サーチ】と言う事にして、一致率が高かった周辺
を改めて詳細にサーチする事でサーチ時間の高速化と言う事
です！※備考：念押し説明としてオリジナルが１画素単位で
の移動で今回の予備的サーチが、５画素単位での移動と言う
事は、サーチ基本部「CorrNM()」関数の処理回数が５×５＝２５分の１に激減した事を理解して下さい！この関数の
処理時間が一番重い処理です！
目印とし「FUN.SortCopy(bufXY,bufix,cnt);」の後に
「printf("予備的サーチ個数＝%d\n",cnt);」と例文なので
デバッグ用に中間結果表示の表題「予備的サーチ個数＝」と
既に相関値の一致率で降順≪大⇒小に整理≫した相関値と
その相関値のＸＹ座標値を表示する個数を表示し、降順に
ソートした相関値とその相関値のＸＹ座標値を表示する
「for(inti=0;i<cnt;i++){printf("data=%e,(%d,%d)\n",
buf[i],bufXY[i].x,bufXY[i].y);}」でデバッグ用に表示
そしてコノ予備的サーチでの相関値とその相関値のＸＹ座標
値を表示した後こそ、今回追加した詳細計測用の部分です！
「cnt1=cnt;」は、詳細計測用の個数を予備的サーチ個数で
初期化！
「for(int i=0;i<cnt;i++){・・詳細サーチループ・・}」は
ｆｏｒループ構文「int i=0;i<cnt;i++」で所謂、教科書的
な解り易いループローカル変数「int i=0;」で初期値「0」
から始めループ条件「i<cnt;」で予備的サーチ個数分繰り返
し「i++」と増分で・・詳細サーチループ・・を繰り返し、
その・・詳細サーチループ・・で
「int x1=bufXY[i].x-stepX;」は、ループローカル変数の
「int x1」を用意して初期値として「bufXY[i].x-stepX;」
と予備的サーチでのＸ座標結果「bufXY[i].x」と添字「i」
のＸ座標結果を詳細サーチＸ座標始点とし算出しセット
※備考：「-stepX」とマイナス方向にして居るのは予備的
サーチで相関値が高かった場所が予備的に候補とし結果保存
して居るのでソノ一つ前の座標から細かく詳細サーチを行う
との理由です！
「int y1=bufXY[i].y-stepY;」は、上記と同じく、ループ
ローカル変数の「int y1」を用意して初期値として
「bufXY[i].y-stepY;」とＹ座標始点をセット
「int x2=x1+stepX2;」は、上記と同じく、ループローカル
変数の「int x2」を用意して初期値としてＸ座標終点を
「x1+stepX2;」と算出し※備考：「stepX2」は、始点が、
「-stepX;」と一旦、「stepX」減じて居るので「2」で終点
を算出したと考えて下さい！
「int y2+stepY2;」は、上記と同じく、ループローカル
変数の「int y2」を用意して初期値としてＹ座標終点を
「y1+stepY2;」と算出し初期値としセット
「int xy;」は、ループローカル変数の「int xy」を用意し
この変数は作業用でしす！
※備考：この様にｆｏｒループの中でローカル変数を用意す
ると実用として多くのコンパイラは高速ＣＰＵレジスタ優先
順位を高く割り付ける事が多いので速度向上します！
「x1=(x1<0)?0:x1;y1=(y1<0)?0:y1;」は、ＸＹ座標始点が
０未満に成る事を阻止し「0」に補正！
「xy=h-n-1;x2=(x2>xy)?xy:x2;」は、サーチ画像のＸ座標
上限を「xy=h-n-1;」と算出し、「x2=(x2>xy)?xy:x2;」で
上限内に納める様に補正です！
「xy=v-m-1;y2=(x2>xy)?yy:y2;」は、サーチ画像のＹ座標
上限を「xy=v-m-1;」と算出し、「y2=(x2>xy)?yy:y2;」で
上限内に納める様に補正です！
備考：これでＸＹ座標範囲「x1．．x2、y1．．y2」をセット
「for(int yy=y1;yy<=y2;yy++){・・Ｙ座標方向処理・・}」
は、詳細サーチでのＹ座標方向処理としてｆｏｒループ構文
「int yy=y1;yy<=y2;yy++」でループローカル変数「yy」を
用意して「yy=y1;」とＹ座標方向始点から始めループ条件
「yy<=y2;」と終点まで繰り返し増分「yy++」で１画素づつ
増加し、・・Ｙ座標方向処理・・を繰り返し、その
・・Ｙ座標方向処理・・では、
「for(int xx=x1;xx<=x2;xx++){・・Ｘ座標方向処理・・}」
は、詳細サーチでのＸ座標方向処理としてｆｏｒループ構文
「int xx=x1;xx<=x2;xx++」でループローカル変数「xx」を
用意して「xx=x1;」とＸ座標方向始点から始めループ条件
「xx<=x2;」と終点まで繰り返し増分「xx++」で１画素づつ
増加し、・・Ｘ座標方向処理・・を繰り返し、その
・・Ｘ座標方向処理・・では、
「BYTE* ptrBXY=pimgB->getPtrByte(xx,yy);」は、ループ
ローカル変数「BYTE* ptrBXY」を詳細サーチ用画素処理
ポインタとし用意して
初期値「pimgB->getPtrByte(xx,yy);」と座標の位置のポイ
ンタをセット
「data=FUN.CorrNM(ptrA,ptrBXY,incA,incB,n,m);」は、
詳細サーチを関数「FUN.CorrNM()」で算出し
「if(abs(data)>0.1){・・詳細サーチ格納・・}」は、
ｉｆ構文条件「abs(data)>0.1」で相関値が絶対値で「0.1」
を超えたならば、・・詳細サーチ格納・・で格納する、
その・・詳細サーチ格納・・で
「if(cnt1<2000){cnt1++;*pbuf++=data;pXY->x=x;pXY->y=y;
pXY++;}」は、結果格納バッファーのサイズ「2000」なので
超えた場合は、格納を止める条件です！
備考：例文作者としては、十分に大きなサイズを用意した
心算ですが、ＯＳが許す限り大きな物を用意して結構です！
画像を今回使用した「欅・櫻」で無く、色々、行う場合は、
余裕を持ってサイズとか、相関値が絶対値で「0.1」を超え
た場合と言う条件は、色々、考えて設定して下さい！
次は、デバッグ用に用意して計測結果表示です！
「printf("詳細サーチ個数＝%d\n",cnt1-cnt);」は、
タイトル表示＆詳細サーチ個数表示です！そして個別の
詳細サーチデータ表示を
「for(int i=cnt;i<cnt1;i++){printf(
"data=%e,(%d,%d)\n",buf[i],bufXY[i].x,bufXY[i].y);}」
でｆｏｒループ構文「int i=cnt;i<cnt1;i++」でバッファー
に格納したインデックス位置が「cnt」から始まり「cnt1」
で終わりなのでこのループを使用しＣ言語標準の
「printf()」関数で標準します！
２．備考
今回の「欅坂４６から櫻坂４６に改名した事を画像処理的に
考察」シリーズは、ココで終わります！
小間切れにトピックスとして読者様に興味を抱かせる「欅・
櫻」を使用する等、姑息な細かいエッセイとして発表したの
は、個人的な都合≪ｎｏｔｅ毎日連続投稿（記事）記録が、
３６５日でバッジが得られるとの事で無理な投稿の一部に
していた為≫で、本来は、
解説『解説クラスＣｏｐｙＣｌｅａｒ（○○）』で正規に
授業とし、ここの正規化相関の関数を解説する予定で既に
毎日連続投稿チャレンジは終了なので毎週連続投稿記録に
チャレンジする為に本格的な分量の有る
解説『解説クラスＣｏｐｙＣｌｅａｒ（○○）』を発表す
る予定です！解説『受講順番の手引き』に従って受講する
事をお願い致します！！