FLARDetector.js

/*
 * PROJECT: FLARToolKit
 * --------------------------------------------------------------------------------
 * This work is based on the NyARToolKit developed by
 *   R.Iizuka (nyatla)
 * http://nyatla.jp/nyatoolkit/
 *
 * The FLARToolKit is ActionScript 3.0 version ARToolkit class library.
 * Copyright (C)2008 Saqoosha
 *
 * This program is free software: you can redistribute it and/or modify
 * it under the terms of the GNU General Public License as published by
 * the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
 * (at your option) any later version.
 *
 * This program is distributed in the hope that it will be useful,
 * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
 * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
 * GNU General Public License for more details.
 *
 * You should have received a copy of the GNU General Public License
 * along with this program.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
 *
 * For further information please contact.
 *  http://www.libspark.org/wiki/saqoosha/FLARToolKit
 *  <saq(at)saqoosha.net>
 *
 */

FLARDetectMarkerResult = ASKlass('FLARDetectMarkerResult',
{
  arcode_id : 0
  ,confidence : 0
  ,direction : 0
  ,square : new NyARSquare()
})

FLARDetectMarkerResultStack = ASKlass('FLARDetectMarkerResultStack', NyARObjectStack,
{
  FLARDetectMarkerResultStack : function(i_length)
  {
    NyARObjectStack.initialize.call(this, i_length);
  },
  createArray : function(i_length)
  {
    var ret = new Array(i_length);
    for (var i=0; i < i_length; i++){
      ret[i] = new FLARDetectMarkerResult();
    }
    return (ret);
  }
})


/**
 * 複数のマーカーを検出し、それぞれに最も一致するARコードを、コンストラクタで登録したARコードから 探すクラスです。最大300個を認識しますが、ゴミラベルを認識したりするので100個程度が限界です。
 *
 */
FLARMultiMarkerDetector = ASKlass('FLARMultiMarkerDetector',
{
  _detect_cb : null
  ,AR_SQUARE_MAX : 300
  ,_is_continue : false
  ,_square_detect : null
  ,_transmat : null
  ,_offset : null
  // import が消える現象回避用
  ,_flarcode : null
  /**
   * 複数のマーカーを検出し、最も一致するARCodeをi_codeから検索するオブジェクトを作ります。
   *
   * @param i_param
   * カメラパラメータを指定します。
   * @param i_code
   * 検出するマーカーのARCode配列を指定します。
   * 配列要素のインデックス番号が、そのままgetARCodeIndex関数で得られるARCodeインデックスになります。
   * 例えば、要素[1]のARCodeに一致したマーカーである場合は、getARCodeIndexは1を返します。
   * @param i_marker_width
   * i_codeのマーカーサイズをミリメートルで指定した配列を指定します。 先頭からi_number_of_code個の要素には、有効な値を指定する必要があります。
   * @param i_number_of_code
   * i_codeに含まれる、ARCodeの数を指定します。
   * @throws NyARException
   */
  ,FLARMultiMarkerDetector : function(i_param, i_code, i_marker_width, i_number_of_code)
  {
    this.initInstance(i_param,i_code,i_marker_width,i_number_of_code);
    return;
  }
  ,initInstance : function(
    i_ref_param,
    i_ref_code,
    i_marker_width,
    i_number_of_code)
  {
    var scr_size=i_ref_param.getScreenSize();
    // @todo この部分にマーカーの幅や高さ、枠線の割合がすべて一致するかのチェックを入れる
    // もしくは、FLARCodeの生成時に強制的に同一の数値を入力する事
    // 解析オブジェクトを作る
    var cw = i_ref_code[0].getWidth();
    var ch = i_ref_code[0].getHeight();
    // 枠線の割合(ARToolKit標準と同じなら、25 -> 1.0系と数値の扱いが異なるので注意！)
    var markerWidthByDec = (100 - i_ref_code[0].markerPercentWidth) / 2;
    var markerHeightByDec = (100 - i_ref_code[0].markerPercentHeight) / 2;
    //評価パターンのホルダを作成
    // NyARColorPatt_Perspective_O2のパラメータ
    // 第1,2パラ…縦横の解像度(patデータ作ったときの分割数)
    // 第3パラ…1ピクセルあたりの縦横サンプリング数。2なら2x2=4ポイントをサンプリングする。
    //       1,2,4,任意の数値のいずれか。値が大きいほど一致率ＵＰ、フレームレート低下。
    //       解像度16、サンプリング数4がデフォルト。解像度が大きい場合は、サンプリング数を下げることでフレームレートの低下を回避できる。
    // 第4パラ…エッジ幅の割合(ARToolKit標準と同じなら、25)->1.0系と数値の扱いが異なるので注意！
    var patt = new NyARColorPatt_Perspective_O2(cw, ch, 4, markerWidthByDec);
    // 縦横のエッジの割合が異なる場合にも対応できます。
    patt.setEdgeSizeByPercent(markerWidthByDec, markerHeightByDec, 4);
//      trace('w:'+markerWidthByDec+'/h:'+markerHeightByDec);
    //detectMarkerのコールバック関数
    this._detect_cb=new MultiDetectSquareCB(patt,i_ref_code,i_number_of_code,i_ref_param);
    this._transmat = new NyARTransMat(i_ref_param);
    //NyARToolkitプロファイル
    this._square_detect =new FLARSquareContourDetector(i_ref_param.getScreenSize());
    this._tobin_filter=new FLARRasterFilter_Threshold(100);
    //実サイズ保存
    this._offset = NyARRectOffset.createArray(i_number_of_code);
    for(var i=0;i<i_number_of_code;i++){
      this._offset[i].setSquare(i_marker_width[i]);
    }
    //２値画像バッファを作る
    this._bin_raster=new FLARBinRaster(scr_size.w,scr_size.h);
    return;
  }
  ,_bin_raster : null
  ,_tobin_filter : null
  /**
   * i_imageにマーカー検出処理を実行し、結果を記録します。
   *
   * @param i_raster
   * マーカーを検出するイメージを指定します。
   * @param i_thresh
   * 検出閾値を指定します。0～255の範囲で指定してください。 通常は100～130くらいを指定します。
   * @return 見つかったマーカーの数を返します。 マーカーが見つからない場合は0を返します。
   * @throws NyARException
   */
  ,detectMarkerLite : function(i_raster,i_threshold)
  {
    // サイズチェック
    if (!this._bin_raster.getSize().isEqualSize_NyARIntSize(i_raster.getSize())) {
      throw new NyARException();
    }
    // ラスタを２値イメージに変換する.
    // SOC: threshold incoming image according to brightness.
    //    passing -1 for threshold allows developers to apply custom thresholding algorithms
    //    prior to passing source image to FLARToolkit.
    if (i_threshold != -1) {
      // apply FLARToolkit thresholding
      (FLARRasterFilter_Threshold(this._tobin_filter)).setThreshold(i_threshold);
      this._tobin_filter.doFilter(i_raster, this._bin_raster);
    } else {
      // copy source BitmapData as-is, without applying FLARToolkit thresholding
      var srcBitmapData = (i_raster.getBuffer());
      var dstBitmapData = ((this._bin_raster).getBuffer());
      dstBitmapData.copyPixels(srcBitmapData, srcBitmapData.rect, new Point());
    }
    //detect
    this._detect_cb.init(i_raster);
    this._square_detect.detectMarkerCB(this._bin_raster,this._detect_cb);
    //見付かった数を返す。
    return this._detect_cb.result_stack.getLength();
  }
  /**
   * i_indexのマーカーに対する変換行列を計算し、結果値をo_resultへ格納します。 直前に実行したdetectMarkerLiteが成功していないと使えません。
   *
   * @param i_index
   * マーカーのインデックス番号を指定します。 直前に実行したdetectMarkerLiteの戻り値未満かつ0以上である必要があります。
   * @param o_result
   * 結果値を受け取るオブジェクトを指定してください。
   * @throws NyARException
   */
  ,getTransformMatrix : function(i_index, o_result)
  {
    var result = this._detect_cb.result_stack.getItem(i_index);
    // 一番一致したマーカーの位置とかその辺を計算
    if (_is_continue) {
      _transmat.transMatContinue(result.square, this._offset[result.arcode_id], o_result);
    } else {
      _transmat.transMat(result.square, this._offset[result.arcode_id], o_result);
    }
    return;
  }
  /**
   * i_indexのマーカーの一致度を返します。
   *
   * @param i_index
   * マーカーのインデックス番号を指定します。 直前に実行したdetectMarkerLiteの戻り値未満かつ0以上である必要があります。
   * @return マーカーの一致度を返します。0～1までの値をとります。 一致度が低い場合には、誤認識の可能性が高くなります。
   * @throws NyARException
   */
  ,getConfidence : function(i_index)
  {
    return this._detect_cb.result_stack.getItem(i_index).confidence;
  }
  /**
   * i_indexのマーカーのARCodeインデックスを返します。
   *
   * @param i_index
   * マーカーのインデックス番号を指定します。 直前に実行したdetectMarkerLiteの戻り値未満かつ0以上である必要があります。
   * @return
   */
  ,getARCodeIndex : function(i_index)
  {
    return this._detect_cb.result_stack.getItem(i_index).arcode_id;
  }
  /**
   * 検出したマーカーの方位を返します。
   * 0,1,2,3の何れかを返します。
   *
   * @return Returns whether any of 0,1,2,3.
   */
  ,getDirection : function(i_index)
  {
    return this._detect_cb.result_stack.getItem(i_index).direction;
  }
  /**
   * 検出した FLARSquare 1 個返す。検出できなかったら null。
   * @return Total return detected FLARSquare 1. Detection Dekinakattara null.
   */
  ,getSquare : function(i_index)
  {
    return this._detect_cb.result_stack.getItem(i_index).square;
  }
  /**
   * getTransmationMatrixの計算モードを設定します。
   *
   * @param i_is_continue
   * TRUEなら、transMatContinueを使用します。 FALSEなら、transMatを使用します。
   */
  ,setContinueMode : function(i_is_continue)
  {
    this._is_continue = i_is_continue;
  }
  /**
   * 白領域の検査対象サイズ
   *  最大サイズは 一辺約320px、最小サイズは 一辺約 8px まで解析対象としている
   *  解析画像中で上記範囲内であれば解析対象となるが、最小サイズは小さすぎて意味をなさない。
   *  マーカー内部の判別には一辺30px～230pxとするのが妥当。
   *  640x480で取り込む場合は、i_maxを縦サイズの二乗を設定する。
   *  なお、0 を指定した場合は FLARLabeling.AR_AREA_MAX、FLARLabeling.AR_AREA_MINが適応されます。
   *
   * @param i_max 解析対象とする白領域の最大pixel数(一辺の二乗) default: 100000
   * @param i_min 解析対象とする白領域の最小pixel数(一辺の二乗) default: 70
   */
  ,setAreaRange : function(i_max, i_min)
  {
    if (i_max == null)
      i_max = 100000;
    if (i_min == null)
      i_min = 70;
    if ( i_max<0 ) { i_max = FLARLabeling.AR_AREA_MAX; }
    if ( i_min<0 ) { i_min = FLARLabeling.AR_AREA_MIN; }
    if (i_max < i_min) {
      var tmp = i_max;
      i_max = i_min;
      i_min = tmp;
    }
    this._square_detect.setAreaRange( i_max, i_min);
  }
  /**
   * 2値化した画像を返却します。
   *
   * @return 画像情報を返却します
   */
  ,thresholdedBitmapData : function()
  {
    try {
      return ((this._bin_raster).getBuffer());
    } catch (e) {
      return null;
    }
    return null;
  }
})

FLARSingleMarkerDetector = ASKlass('FLARSingleMarkerDetector',
{
  _is_continue : false
  ,_square_detect : null
  ,_transmat : null
  //画処理用
  ,_bin_raster : null
  ,_tobin_filter : null
  ,_detect_cb : null
  ,_offset : null
  ,FLARSingleMarkerDetector : function(i_ref_param,i_ref_code,i_marker_width)
  {
    var th=new FLARRasterFilter_Threshold(100);
    var patt_inst;
    var sqdetect_inst;
    var transmat_inst;
    // 枠線の割合(ARToolKit標準と同じなら、25 -> 1.0系と数値の扱いが異なるので注意！)
    var markerWidthByDec = (100 - i_ref_code.markerPercentWidth) / 2;
    var markerHeightByDec = (100 - i_ref_code.markerPercentHeight) / 2;
    //評価パターンのホルダを作成
    // NyARColorPatt_Perspective_O2のパラメータ
    // 第1,2パラ…縦横の解像度(patデータ作ったときの分割数)
    // 第3パラ…1ピクセルあたりの縦横サンプリング数。2なら2x2=4ポイントをサンプリングする。
    //       1,2,4,任意の数値のいずれか。値が大きいほど一致率ＵＰ、フレームレート低下。
    //       解像度16、サンプリング数4がデフォルト。解像度が大きい場合は、サンプリング数を下げることでフレームレートの低下を回避できる。
    // 第4パラ…エッジ幅の割合(ARToolKit標準と同じなら、25)->1.0系と数値の扱いが異なるので注意！
    patt_inst = new NyARColorPatt_Perspective_O2(i_ref_code.getWidth(), i_ref_code.getHeight(), 4, markerWidthByDec);
    // 縦横のエッジの割合が異なる場合にも対応できます。
    patt_inst.setEdgeSizeByPercent(markerWidthByDec, markerHeightByDec, 4);
//      trace('w:'+markerWidthByDec+'/h:'+markerHeightByDec);
    sqdetect_inst=new FLARSquareContourDetector(i_ref_param.getScreenSize());
    transmat_inst=new NyARTransMat(i_ref_param);
    this.initInstance(patt_inst,sqdetect_inst,transmat_inst,th,i_ref_param,i_ref_code,i_marker_width);
    return;
  }
  ,initInstance : function(
    i_patt_inst,
    i_sqdetect_inst,
    i_transmat_inst,
    i_filter,
    i_ref_param,
    i_ref_code,
    i_marker_width)
  {
    var scr_size=i_ref_param.getScreenSize();
    // 解析オブジェクトを作る
    this._square_detect = i_sqdetect_inst;
    this._transmat = i_transmat_inst;
    this._tobin_filter=i_filter;
    //２値画像バッファを作る
    this._bin_raster=new FLARBinRaster(scr_size.w,scr_size.h);
    //_detect_cb
    this._detect_cb=new SingleDetectSquareCB(i_patt_inst,i_ref_code,i_ref_param);
    //オフセットを作成
    this._offset=new NyARRectOffset();
    this._offset.setSquare(i_marker_width);
    return;
  }
  /**
   * i_imageにマーカー検出処理を実行し、結果を記録します。
   *
   * @param i_raster
   * マーカーを検出するイメージを指定します。イメージサイズは、カメラパラメータ
   * と一致していなければなりません。
   * @return マーカーが検出できたかを真偽値で返します。
   * @throws NyARException
   */
  ,detectMarkerLite : function(i_raster,i_threshold)
  {
    this._tobin_filter.setThreshold(i_threshold);
    //サイズチェック
    if(!this._bin_raster.getSize().isEqualSize_NyARIntSize(i_raster.getSize())){
      throw new FLARException();
    }
    //ラスタを２値イメージに変換する.
    this._tobin_filter.doFilter(i_raster,this._bin_raster);
    //コールバックハンドラの準備
    this._detect_cb.init(i_raster);
    //矩形を探す(戻り値はコールバック関数で受け取る。)
    this._square_detect.detectMarkerCB(this._bin_raster,this._detect_cb);
    if(this._detect_cb.confidence==0){
      return false;
    }
    return true;
  }
  /**
   * 検出したマーカーの変換行列を計算して、o_resultへ値を返します。
   * 直前に実行したdetectMarkerLiteが成功していないと使えません。
   *
   * @param o_result
   * 変換行列を受け取るオブジェクトを指定します。
   * @throws NyARException
   */
  ,getTransformMatrix : function(o_result)
  {
    // 一番一致したマーカーの位置とかその辺を計算
    if (this._is_continue) {
      this._transmat.transMatContinue(this._detect_cb.square,this._offset, o_result);
    } else {
      this._transmat.transMat(this._detect_cb.square,this._offset, o_result);
    }
    return;
  }
  /**
   * 検出したマーカーの一致度を返します。
   *
   * @return マーカーの一致度を返します。0～1までの値をとります。 一致度が低い場合には、誤認識の可能性が高くなります。
   * @throws NyARException
   */
  ,getConfidence : function()
  {
    return this._detect_cb.confidence;
  }
  /**
   * 検出したマーカーの方位を返します。
   * 0,1,2,3の何れかを返します。
   *
   * @return Returns whether any of 0,1,2,3.
   */
  ,getDirection : function()
  {
    return this._detect_cb.direction;
  }
  /**
   * 検出した FLARSquare 1 個返す。検出できなかったら null。
   * @return Total return detected FLARSquare 1. Detection Dekinakattara null.
   */
  ,getSquare : function()
  {
    return this._detect_cb.square;
  }
  /**
   * getTransmationMatrixの計算モードを設定します。 初期値はTRUEです。
   *
   * @param i_is_continue
   * TRUEなら、transMatCont互換の計算をします。 FALSEなら、transMat互換の計算をします。
   */
  ,setContinueMode : function(i_is_continue)
  {
    this._is_continue = i_is_continue;
  }
  /**
   * 白領域の検査対象サイズ
   *  最大サイズは 一辺約320px、最小サイズは 一辺約 8px まで解析対象としている
   *  解析画像中で上記範囲内であれば解析対象となるが、最小サイズは小さすぎて意味をなさない。
   *  マーカー内部の判別には一辺30px～230pxとするのが妥当。
   *  640x480で取り込む場合は、i_maxを縦サイズの二乗を設定する。
   *  なお、0 を指定した場合は FLARLabeling.AR_AREA_MAX、FLARLabeling.AR_AREA_MINが適応されます。
   *
   * @param i_max 解析対象とする白領域の最大pixel数(一辺の二乗) default: 100000
   * @param i_min 解析対象とする白領域の最小pixel数(一辺の二乗) default: 70
   */
  ,setAreaRange : function(i_max, i_min)
  {
    if (i_max == null)
      i_max = 100000;
    if (i_min == null)
      i_min = 70;
    if ( i_max<0 ) { i_max = FLARLabeling.AR_AREA_MAX; }
    if ( i_min<0 ) { i_min = FLARLabeling.AR_AREA_MIN; }
    if (i_max < i_min) {
      var tmp = i_max;
      i_max = i_min;
      i_min = tmp;
    }
    this._square_detect.setAreaRange( i_max, i_min);
  }
  /**
   * 2値化した画像を返却します。
   *
   * @return 画像情報を返却します
   */
  ,thresholdedBitmapData : function()
  {
    try {
      return ((this._bin_raster).getBuffer());
    } catch (e) {
      return null;
    }
    return null;
  }
})


/**
 * detectMarkerのコールバック関数
 */
MultiDetectSquareCB = ASKlass('MultiDetectSquareCB',
{
  //公開プロパティ
  result_stack : new FLARDetectMarkerResultStack(NyARDetectMarker.AR_SQUARE_MAX)
  //参照インスタンス
  ,_ref_raster : null
  //所有インスタンス
  ,_inst_patt : null
  ,_deviation_data : null
  ,_match_patt : null
  ,__detectMarkerLite_mr : new NyARMatchPattResult()
  ,_coordline : null
  ,MultiDetectSquareCB : function(i_inst_patt, i_ref_code, i_num_of_code, i_param)
  {
    var cw = i_ref_code[0].getWidth();
    var ch = i_ref_code[0].getHeight();
    this._inst_patt=i_inst_patt;
    this._coordline=new NyARCoord2Linear(i_param.getScreenSize(),i_param.getDistortionFactor());
    this._deviation_data=new NyARMatchPattDeviationColorData(cw,ch);
    //NyARMatchPatt_Color_WITHOUT_PCA[]の作成
    this._match_patt=new Array(i_num_of_code);
    this._match_patt[0]=new NyARMatchPatt_Color_WITHOUT_PCA(i_ref_code[0]);
    for (var i = 1; i < i_num_of_code; i++){
      //解像度チェック
      if (cw != i_ref_code[i].getWidth() || ch != i_ref_code[i].getHeight()) {
        throw new NyARException();
      }
      this._match_patt[i]=new NyARMatchPatt_Color_WITHOUT_PCA(i_ref_code[i]);
    }
    return;
  }
  ,__tmp_vertex : NyARIntPoint2d.createArray(4)
  /**
   * 矩形が見付かるたびに呼び出されます。
   * 発見した矩形のパターンを検査して、方位を考慮した頂点データを確保します。
   */
  ,onSquareDetect : function(i_sender,i_coordx,i_coordy,i_coor_num ,i_vertex_index)
  {
    var mr=this.__detectMarkerLite_mr;
    //輪郭座標から頂点リストに変換
    var vertex=this.__tmp_vertex;
    vertex[0].x=i_coordx[i_vertex_index[0]];
    vertex[0].y=i_coordy[i_vertex_index[0]];
    vertex[1].x=i_coordx[i_vertex_index[1]];
    vertex[1].y=i_coordy[i_vertex_index[1]];
    vertex[2].x=i_coordx[i_vertex_index[2]];
    vertex[2].y=i_coordy[i_vertex_index[2]];
    vertex[3].x=i_coordx[i_vertex_index[3]];
    vertex[3].y=i_coordy[i_vertex_index[3]];
    //画像を取得
    if (!this._inst_patt.pickFromRaster(this._ref_raster,vertex)){
      return;
    }
    //取得パターンをカラー差分データに変換して評価する。
    this._deviation_data.setRaster(this._inst_patt);
    //最も一致するパターンを割り当てる。
    var square_index,direction;
    var confidence;
    this._match_patt[0].evaluate(this._deviation_data,mr);
    square_index=0;
    direction=mr.direction;
    confidence=mr.confidence;
    //2番目以降
    var i;
    for(i=1;i<this._match_patt.length;i++){
      this._match_patt[i].evaluate(this._deviation_data,mr);
      if (confidence > mr.confidence) {
        continue;
      }
      // もっと一致するマーカーがあったぽい
      square_index = i;
      direction = mr.direction;
      confidence = mr.confidence;
    }
    //最も一致したマーカ情報を、この矩形の情報として記録する。
    var result = this.result_stack.prePush();
    result.arcode_id = square_index;
    result.confidence = confidence;
    result.direction = direction;
    var sq=result.square;
    //directionを考慮して、squareを更新する。
    for(i=0;i<4;i++){
      var idx=(i+4 - direction) % 4;
      this._coordline.coord2Line(i_vertex_index[idx],i_vertex_index[(idx+1)%4],i_coordx,i_coordy,i_coor_num,sq.line[i]);
    }
    for (i = 0; i < 4; i++) {
      //直線同士の交点計算
      if(!NyARLinear.crossPos(sq.line[i],sq.line[(i + 3) % 4],sq.sqvertex[i])){
        throw new NyARException();//ここのエラー復帰するならダブルバッファにすればOK
      }
    }
  }
  ,init : function(i_raster)
  {
    this._ref_raster=i_raster;
    this.result_stack.clear();
  }
})


/**
 * detectMarkerのコールバック関数
 */
SingleDetectSquareCB = ASKlass('SingleDetectSquareCB',
{
  //公開プロパティ
  confidence : 0
  ,square : new NyARSquare()
  ,direction : 0
  //参照インスタンス
  ,_ref_raster : null
  //所有インスタンス
  ,_inst_patt : null
  ,_deviation_data : null
  ,_match_patt : null
  ,__detectMarkerLite_mr : new NyARMatchPattResult()
  ,_coordline : null
  ,SingleDetectSquareCB : function(i_inst_patt,i_ref_code,i_param)
  {
    this._inst_patt=i_inst_patt;
    this._deviation_data=new NyARMatchPattDeviationColorData(i_ref_code.getWidth(),i_ref_code.getHeight());
    this._coordline=new NyARCoord2Linear(i_param.getScreenSize(),i_param.getDistortionFactor());
    this._match_patt=new NyARMatchPatt_Color_WITHOUT_PCA(i_ref_code);
    return;
  }
  ,__tmp_vertex : NyARIntPoint2d.createArray(4)
  /**
   * 矩形が見付かるたびに呼び出されます。
   * 発見した矩形のパターンを検査して、方位を考慮した頂点データを確保します。
   */
  ,onSquareDetect : function(i_sender,i_coordx,i_coordy,i_coor_num,i_vertex_index)
  {
    var i;
    var mr=this.__detectMarkerLite_mr;
    //輪郭座標から頂点リストに変換
    var vertex=this.__tmp_vertex;
    vertex[0].x=i_coordx[i_vertex_index[0]];
    vertex[0].y=i_coordy[i_vertex_index[0]];
    vertex[1].x=i_coordx[i_vertex_index[1]];
    vertex[1].y=i_coordy[i_vertex_index[1]];
    vertex[2].x=i_coordx[i_vertex_index[2]];
    vertex[2].y=i_coordy[i_vertex_index[2]];
    vertex[3].x=i_coordx[i_vertex_index[3]];
    vertex[3].y=i_coordy[i_vertex_index[3]];
    //画像を取得
    if (!this._inst_patt.pickFromRaster(this._ref_raster,vertex)){
      return;
    }
    //取得パターンをカラー差分データに変換して評価する。
    this._deviation_data.setRaster(this._inst_patt);
    if(!this._match_patt.evaluate(this._deviation_data,mr)){
      return;
    }
    //現在の一致率より低ければ終了
    if (this.confidence > mr.confidence){
      return;
    }
    //一致率の高い矩形があれば、方位を考慮して頂点情報を作成
    var sq=this.square;
    this.confidence = mr.confidence;
    this.direction = mr.direction;
    //directionを考慮して、squareを更新する。
    for(i=0;i<4;i++){
      var idx=(i+4 - mr.direction) % 4;
      this._coordline.coord2Line(i_vertex_index[idx],i_vertex_index[(idx+1)%4],i_coordx,i_coordy,i_coor_num,sq.line[i]);
    }
    for (i = 0; i < 4; i++) {
      //直線同士の交点計算
      if(!NyARLinear.crossPos(sq.line[i],sq.line[(i + 3) % 4],sq.sqvertex[i])){
        throw new NyARException();//ここのエラー復帰するならダブルバッファにすればOK
      }
    }
  }
  ,init : function(i_raster)
  {
    this.confidence=0;
    this._ref_raster=i_raster;
  }
})