　How to use C99 templates.
　C99 テンプレートの使用方法

　
　C99 テンプレートの強化版,Template.c,で提供される機能一覧です。
　

template.zip	76c743b6b19991afcbbbeec7a82ffa92
template.c	b91514f0ceeb6aae00c4d016952e0eb5

その他	強化版 2025/06/30　version

　
　約1000行のコードなので、AI に一括で読み込ませ、アシストさせることを想定していたのですが、
　現行提供されているバージョンでは難しいようです。　

　前版（約600行）では、一括読み込みと、中々の解析も行えていたので残念ですが、有償バージョン
　なら処理が行えるのかもしれませんが、あくまでコストをかけずに簡便に画像処理の学習ができる
　事を想定していたので、スマートではありませんが、部分的に読み込ませながら、説明させる以外
　なさそうです。
　
　このテンプレートを使って二値画像内の穴の部分を埋める処理は、以下様に記述。I/Oは提供済み

int image_processing_program( int **s, int **d, int **w, int **t, int **g, int **b, int lx, int ly ){
    (void)s; (void)d; (void)w; (void)t; (void)g; (void)b; (void)lx; (void)ly; //未使用変数の警告回避用
    //////////////////////////////////////////////////////////////
    //  - s: 入力画像（カラー画像 or ネガ画像：輝度反転画像）BMP互換のPIXEL形式
    //  - d: 出力画像（処理結果）
    //  - w, t, g, b: 作業用ワーク領域（必要に応じて自由に使用可）
    //       t: カラー画像から、グレー画像データに変換したBMPファイル形式データ
    //       g: カラー画像から、グレー画像データに変換した値、演算処理用
    //       b: グレー画像データを更に、128以上、以下で 255,0 に二値化したデータ
    //       PROCESS_ALL_PIXELS  lx X ly で構成される全ての画素に対する操作
    
    // 0xC0C0C0 は、処理の確認用。 本来は、0xFFFFFF で対処物と穴は同色にする
    PROCESS_ALL_PIXELS { t[y][x] = 255 - b[y][x]; d[y][x] = b[y][x] ? 0xC0C0C0 : 0; }
    int background = labeling( t, w, lx, ly, 4 ); // ４連結のラベリング (対象物が８連結)
    
    // ２次元行列 gのデータ領域は、lx*ly の連続領域として確保されている。
    int *lut=&g[0][0];
    for(int e=0; e<=background; e++ )lut[e]=e;
    
    // 縁に接続している要素の破棄
    for(int t=ly-1, x=0;x<lx;x++){ lut[w[0][x]]=0; lut[w[t][x]]=0; }
    for(int t=lx-1, y=0;y<ly;y++){ lut[w[y][0]]=0; lut[w[y][t]]=0; }
    PROCESS_ALL_PIXELS w[y][x] = lut[w[y][x]] ? 0xFFFFFF : 0 ; // 穴部分  B:0xFF, G:0xFF, R:0xFF
    
    image_or( d, w, d, lx, ly );  // 画像間での or 処理、画素単位
    
    save_without_conversion = 1;  // データの無変換保存モード　 dのデータは、BMP画像形式で保持済み
    return 0;
}

　
　　　TEMPLATES_USE_AS_INCLUDE_FILを設定することで、Template.cに含まれる機能の取り込みも可能。
　
　　　　int image_processing_program(int **s,int **d,int **w,int **t,int **g,int **b,int lx,int ly);
　　　　void argumentAnalysis(int argc, char *argv[], char **iname, char **oname);
　　　　void PIXEL_Fitting( PIXEL *s, int lx, int ly ):
　　　　int main(int argc, char *argv[]):
　　　　を無効化できるので、これらに相当する関数を別ファイルに記述し、
　
　　　#define TEMPLATES_USE_AS_INCLUDE_FILE
　　　#include "template.c"
　
　　　と定義すれば、機能のインポートが可能になる。
　　　
　　　コンパイル例：
　　　gcc -O3 -std=c99 -mavx -W -Wall -Wextra -o Template Template.c -fopenmp -lm
　
　

以下は、提供されたC99テンプレートコード（Template.c）が実装している機能を一覧表形式でまとめたものです。

機能はカテゴリに分け、各機能の概要、関連する主要な関数やマクロ、備考を表に整理しました。
表形式で簡潔かつ見やすく提示します。

カテゴリ	機能	概要	関連関数/マクロ	備考
画像処理	BMPファイル読み込み	32ビットBMP画像を読み込む	stbi_load	stb_image.h 依存、 main 内で使用
	BMPファイル保存	32ビットBMP形式で画像を保存	saveDataAsBMP32 , saveArray2bmp32	マクロで簡易呼び出し可能
	ラベルデータ保存	ラベリング結果をバイナリファイルに保存	save_label_data	バイナリ形式で効率的
	2次元フーリエ変換	DFT/FFTおよびIDFT/IFFTをサポート	fourierTransform , ft_size_check , interchange2D	2のべき乗サイズでFFT使用
	パワースペクトル	フーリエ変換結果をグレースケールで可視化	PowerSpectrum	対数スケールで正規化
	ホモグラフィ変換	4点対応で画像変換、マスク対応	Homography , HomographyCore , HomographyTrans , HomographyTransMask	並列化対応
	畳み込み処理	ゼロパディング付き整数/浮動小数点畳み込み	convolution , convolution_float	任意カーネルサイズ対応
	連結成分ラベリング	4/8連結ラベリング（Union-Find使用）	labeling , uf_init , uf_find , uf_union , uf_free , uf_count_labels	ラベル数をカウント
	グレースケール変換	RGB画像をグレースケールに変換	main 内の計算	YUV係数（306, 601, 117）使用
	疑似カラー変換	整数値をRGBカラーにマッピング	int2PseudoColor , image_pc	ビット単位で色生成
	ピクセル値クランプ/正規化	整数値を0～255にクランプまたは正規化	int2PIXEL , int2PIXEL_adjust , clamp_and_convert , rgb2PIXEL_adjust	自動正規化オプション対応
	RGBチャンネル操作	RGBチャンネルの分離と統合	image_PIXEL2rgb , image_rgb2PIXEL	並列化対応
	基本画像演算	コピー、ビット演算（NOT, AND, OR, XOR）、算術演算（加減乗除）、絶対値加算	image_set , image_copy , image_not , image_and , image_or , image_xor , image_add , image_sub , image_mul , image_div , image_add_abs3	ピクセル単位の高速処理
行列演算	LU分解	ピボット選択付きLU分解	lu_decomposition	行列分解の基盤
	連立方程式解法	LU分解を用いた解法	solve_LU	ホモグラフィなどで使用
	逆行列計算	LU分解を用いた逆行列	inverse_matrix	並列化対応
	行列積	2つの行列の積を計算	multiplication_matrix	並列化対応
	行列ダンプ	行列データをフォーマット出力	dump_array	デバッグ用
描画	直線描画	Bresenhamアルゴリズムで直線描画（通常/XOR）	DrawLine , DrawLineExor	XORモードで重ね書き可能
	ポリライン描画	複数点の線分描画（閉形状対応）	DrawPolyline	図形描画の基礎
	円描画	中心と半径で円を描画	DrawCircle	Bresenhamアルゴリズム
	円弧描画	指定角度範囲の円弧を描画	DrawArc	角度範囲を正規化
	楕円描画	2点指定で楕円を描画	DrawEllipse	ステップ角度で近似
並列処理	OpenMP並列化	フーリエ変換、畳み込み、行列演算などで並列化	#pragma omp parallel for	複数関数で使用
	スレッド数制御	最大スレッド数を指定	argumentAnalysis （ -t オプション）	omp_set_num_threads 使用
補助機能	2次元配列確保	連続メモリで2次元配列を割り当て	alloc2D , alloc2Darray	メモリ効率的
	高精度タイマー	マイクロ秒単位の時間計測	get_micro_time , print_elapsed_time	Windows/Unix対応
	複素数演算	加減乗除、回転因子生成	RotorCOMPLEX , AddCOMPLEX , SubCOMPLEX , MulCOMPLEX , ImeDivCOMPLEX , ImeMulCOMPLEX , AppendCOMPLEX	フーリエ変換で使用
	コマンドライン解析	入力/出力ファイル、各種オプション処理	argumentAnalysis	-v , -V , -n , -a , -t 対応
	デバッグ出力	関数名と行番号の出力	HERE	詳細モード（ verbose ）対応
データ構造	ピクセル構造体	BGRA/RGBA形式のピクセル	PIXEL , STBPX	パディング制御
	BMPヘッダ	BMPファイルヘッダ	HEADER	32ビットBMP専用
	点構造体	整数/浮点/倍精度の座標	POINTi , POINTf , POINTd	ホモグラフィなどで使用
	複素数構造体	実部と虚部	COMPLEX	フーリエ変換用
	Union-Find	ラベリング用データ構造	UnionFind	動的メモリ管理
マクロ	2次元配列操作	型付き2次元配列定義	v2D , v2Dp , v2Dc , v2Di , v2Df , v2Dd	型安全性を向上
	ピクセルループ	全ピクセルを走査	PROCESS_ALL_PIXELS	コード簡略化
	行列変換	ホモグラフィ変換の座標計算	mtxMul	インライン計算
	制御構文エイリアス	if , else if , else の代替	IF , EI , EE	可読性に議論あり
カスタマイズ	アルゴリズム実装	ユーザーがカスタム処理を実装	image_processing_program	作業バッファ複数提供
	インクルード利用	ヘッダファイルとして使用	TEMPLATES_USE_AS_INCLUDE_FILE	柔軟な利用形態

備考

依存: stb_image.h（画像読み込み）、OpenMP（並列化）、標準Cライブラリ。
特徴: 外部ライブラリ依存を最小限に抑え、並列処理対応、柔軟なカスタマイズ性。
拡張性: image_processing_program内でユーザーが自由にアルゴリズムを実装可能。
制限: 一部の機能（例: ラベリングのオプション）はコメントアウトされており、未使用。

C99テンプレートコード（Template.c）に含まれる全関数のインターフェースと使用方法
を以下に詳細に説明します。
関数はカテゴリ別に整理し、各関数の目的、引数、戻り値、使用方法、注意点を明確に記載
します。　マクロやデータ構造も必要に応じて参照しますが、関数のインターフェースに
焦点を当て、簡潔かつ包括的に説明します。
コードが長大なため、説明は実用的な情報を優先し、表形式でなく記述形式で提供します。

1. 画像処理関連関数

1.1. saveDataAsBMP32

目的: 32ビットBMP形式で画像データをファイルに保存する。

インターフェース:

int saveDataAsBMP32(char *fname, void *b, int lx, int ly);

引数:
- fname: 出力ファイル名（文字列）。
- b: ピクセルデータのポインタ（PIXEL構造体の配列として扱われる）。
- lx: 画像の幅（ピクセル数）。
- ly: 画像の高さ（ピクセル数、負値で上下反転）。
戻り値:
- 0: 成功。
- -1: ファイル作成、ヘッダ書き込み、またはデータ書き込みに失敗。
使用方法:
- ピクセルデータ（PIXEL型）を準備し、ファイル名、幅、高さを指定して呼び出す。
- マクロsaveArray2bmp32(name, a, w, h)を使用すると、aの先頭アドレスを自動的に渡せる。
- 例:
  c
```
PIXEL **img = (PIXEL **)alloc2Darray(sizeof(PIXEL), 100, 100);
// imgにデータをセット
saveArray2bmp32("output.bmp", img, 100, 100);
```
注意点:
- bはPIXEL型の連続メモリである必要がある。
- ファイルオープンエラーや書き込みエラー時にエラーメッセージをstderrに出力。
- メモリ解放は呼び出し側で管理。

1.2. fourierTransform

目的: 2次元フーリエ変換（DFT/FFT、IDFT/IFFT）を実行する。

インターフェース:

int fourierTransform(COMPLEX **d, int lx, int ly, int flag);

引数:
- d: 複素数データ（COMPLEX型）の2次元配列（入力および出力）。
- lx: 横方向のデータサイズ。
- ly: 縦方向のデータサイズ。
- flag: DFT（順変換）またはIDFT（逆変換）。
戻り値:
- 0: 成功。
- 1: メモリ割り当て失敗。
使用方法:
- 複素数データをCOMPLEX **dに格納し、サイズと変換方向を指定。
- 2のべき乗サイズの場合、FFTを使用。それ以外はDFT。
- 例:
  c
```
COMPLEX **data = (COMPLEX **)alloc2Darray(sizeof(COMPLEX), 128, 128);
// dataに値をセット
fourierTransform(data, 128, 128, DFT);
```
注意点:
- rotorバッファの共有による競合条件に注意（並列処理時）。
- ft_size_checkで2のべき乗をチェックするが、ゼロや負の入力は未検証。
- メモリ解放は呼び出し側で管理。

1.3. PowerSpectrum

目的: フーリエ変換結果からパワースペクトルを計算し、グレースケール画像として保存。

インターフェース:

void PowerSpectrum(char *fname, COMPLEX **u, PIXEL **a, int lx, int ly);

引数:
- fname: 出力BMPファイル名（NULLの場合、保存しない）。
- u: 複素数データ（COMPLEX型）の2次元配列。
- a: 出力ピクセルデータ（PIXEL型）の2次元配列。
- lx: 画像の幅。
- ly: 画像の高さ。
戻り値: なし。

使用方法:

フーリエ変換後のデータをuに渡し、結果をaに格納。必要ならfnameで保存。

例:

COMPLEX **freq = (COMPLEX **)alloc2Darray(sizeof(COMPLEX), 128, 128);
PIXEL **img = (PIXEL **)alloc2Darray(sizeof(PIXEL), 128, 128);
PowerSpectrum("spectrum.bmp", freq, img, 128, 128);

注意点:
- パワースペクトルは対数スケールで正規化される。
- max - minが非常に小さい場合、除算エラーを防ぐためINF_ZEROを使用。
- メモリ管理は呼び出し側で。

1.4. HomographyTrans

目的: ホモグラフィ変換を適用して画像を変換する。

インターフェース:

void HomographyTrans(PIXEL **c, int lx, int ly, PIXEL **s, int slx, int sly, double inv[3][3]);

引数:
- c: 出力画像（PIXEL型）の2次元配列。
- lx, ly: 出力画像の幅と高さ。
- s: 入力画像（PIXEL型）の2次元配列。
- slx, sly: 入力画像の幅と高さ。
- inv: ホモグラフィ変換の逆行列（3x3）。
戻り値: なし。

使用方法:

ホモグラフィ行列の逆行列を計算済みの状態で、入力画像を変換して出力。

例:

PIXEL **src = (PIXEL **)alloc2Darray(sizeof(PIXEL), 100, 100);
PIXEL **dst = (PIXEL **)alloc2Darray(sizeof(PIXEL), 200, 200);
double inv[3][3] = {/* 逆行列データ */};
HomographyTrans(dst, 200, 200, src, 100, 100, inv);

注意点:
- 境界外は白色（{255,255,255,0}）で埋める。
- 並列化対応（#pragma omp parallel for）。

1.5. HomographyTransMask

目的: マスクを適用したホモグラフィ変換。

インターフェース:

void HomographyTransMask(PIXEL **c, int lx, int ly, PIXEL **s, int slx, int sly, int **mask, double inv[3][3]);

引数:
- mask: マスクデータ（int型、0以外でマスク適用）。
- その他はHomographyTransと同じ。
戻り値: なし。

使用方法:

マスクを使用して、特定領域を除外したホモグラフィ変換。

例:

int **mask = (int **)alloc2Darray(sizeof(int), 100, 100);
// maskに値をセット
HomographyTransMask(dst, 200, 200, src, 100, 100, mask, inv);

注意点:
- マスクが0以外のピクセルはスキップされる。
- 並列化対応。

1.6. Homography

目的: 4点対応からホモグラフィ変換を計算し、画像変換を実行。

インターフェース:

void Homography(PIXEL **s, int slx, int sly, int **mask, POINTf sp[4], PIXEL **d, int lx, int ly, POINTf dp[4]);

引数:
- s, slx, sly: 入力画像とそのサイズ。
- mask: マスクデータ（NULL可）。
- sp: 入力画像の4点座標（POINTf型）。
- d, lx, ly: 出力画像とそのサイズ。
- dp: 出力画像の4点座標（POINTf型）。
戻り値: なし。

使用方法:

4点対応を指定し、ホモグラフィ変換を適用。

例:

POINTf src_pts[4] = {{0,0}, {100,0}, {100,100}, {0,100}};
POINTf dst_pts[4] = {{10,10}, {190,10}, {190,190}, {10,190}};
Homography(src, 100, 100, NULL, src_pts, dst, 200, 200, dst_pts);

注意点:
- 内部でHomographyCoreとinverse_matrixを呼び出す。
- マスクがNULLの場合、HomographyTransを、それ以外の場合はHomographyTransMaskを使用。

1.7. labeling

目的: 4/8連結成分ラベリングを実行。

インターフェース:

int labeling(int **b, int **labels, int lx, int ly, int connectivity);

引数:
- b: 入力バイナリ画像（0が背景、0以外が前景）。
- labels: ラベルデータ（出力、初期値0）。
- lx, ly: 画像の幅と高さ。
- connectivity: 連結性（4または8）。
戻り値:
- ラベル数（成功時）。
- -1: 無効な引数またはメモリ割り当て失敗。

使用方法:

バイナリ画像を準備し、ラベル配列を初期化して呼び出す。

例:

int **bin = (int **)alloc2Darray(sizeof(int), 100, 100);
int **labels = (int **)alloc2Darray(sizeof(int), 100, 100);
int num_labels = labeling(bin, labels, 100, 100, 8);

注意点:
- Union-Findアルゴリズムを使用し、2パス処理。
- 第1パスは逐次処理、第2パスは並列化。
- メモリ解放は呼び出し側で。

1.8. convolution

目的: 整数型カーネルで2次元畳み込みを計算（ゼロパディング）。

インターフェース:

void convolution(int **s, int **d, int lx, int ly, int n, int kernel[n][n]);

引数:
- s: 入力画像（int型）。
- d: 出力画像（int型）。
- lx, ly: 画像の幅と高さ。
- n: カーネルのサイズ（正方形）。
- kernel: カーネルデータ（n x n）。
戻り値: なし。

使用方法:

例（Sobelフィルタ）:

int sobelX[3][3] = {{-1, 0, 1}, {-2, 0, 2}, {-1, 0, 1}};
int **src = (int **)alloc2Darray(sizeof(int), 100, 100);
int **dst = (int **)alloc2Darray(sizeof(int), 100, 100);
convolution(src, dst, 100, 100, 3, sobelX);

注意点:
- 境界外はゼロパディング。
- 並列化対応。

1.9. convolution_float

目的: 浮動小数点カーネルで2次元畳み込みを計算。

インターフェース:

void convolution_float(float **s, float **d, int lx, int ly, int n, float kernel[n][n]);

引数: convolutionと同様だが、データ型がfloat。
戻り値: なし。
使用方法: convolutionと同様。
注意点:
- 整数型と比べて高精度だが、計算コストが高い。

1.10. image_PIXEL2rgb

目的: PIXEL画像からRGBチャンネルを分離。

インターフェース:

void image_PIXEL2rgb(int **a, int **r, int **g, int **b, int lx, int ly);

引数:
- a: 入力画像（PIXEL型）。
- r, g, b: 出力チャンネル（int型）。
- lx, ly: 画像の幅と高さ。
戻り値: なし。

使用方法:

例:

PIXEL **img = (PIXEL **)alloc2Darray(sizeof(PIXEL), 100, 100);
int **r = (int **)alloc2Darray(sizeof(int), 100, 100);
image_PIXEL2rgb((int **)img, r, g, b, 100, 100);

注意点:
- aはPIXEL型としてキャストされる。

1.11. image_rgb2PIXEL

目的: RGBチャンネルからPIXEL画像を生成（クランプあり）。

インターフェース:

void image_rgb2PIXEL(int **r, int **g, int **b, int **a, int lx, int ly);

引数:
- r, g, b: 入力チャンネル（int型）。
- a: 出力画像（PIXEL型）。
- lx, ly: 画像の幅と高さ。
戻り値: なし。
使用方法: image_PIXEL2rgbの逆処理。
注意点:
- 値は0～255にクランプされる。

1.12. rgb2PIXEL_adjust

目的: RGBチャンネルを正規化してPIXEL画像を生成。

インターフェース:

void rgb2PIXEL_adjust(int **r, int **g, int **b, int **a, int lx, int ly);

引数: image_rgb2PIXELと同様。
戻り値: なし。
使用方法:
- 各チャンネルの最小・最大値を計算し、0～255にスケーリング。
- 例:
  c
```
rgb2PIXEL_adjust(r, g, b, (int **)img, 100, 100);
```
注意点:
- 最小値と最大値が同じ場合、除算を回避。

1.13. int2PIXEL

目的: 整数データをグレースケールPIXEL画像に変換（クランプあり）。

インターフェース:

void int2PIXEL(int **s, int **d, int lx, int ly);

引数:
- s: 入力データ（int型）。
- d: 出力画像（PIXEL型）。
- lx, ly: 画像の幅と高さ。
戻り値: なし。
使用方法:
- 例:
  c
```
int2PIXEL(data, (int **)img, 100, 100);
```
注意点:
- 値は0～255にクランプ。

1.14. int2PIXEL_adjust

目的: 整数データを正規化してグレースケールPIXEL画像に変換。

インターフェース:

void int2PIXEL_adjust(int **s, int **d, int lx, int ly);

引数: int2PIXELと同様。
戻り値: なし。
使用方法: int2PIXELと同様だが、正規化を行う。
注意点:
- 最小値と最大値が同じ場合、127を基準に調整。

1.15. clamp_and_convert

目的: 整数データをクランプしてグレースケールPIXEL画像に変換。

インターフェース:

void clamp_and_convert(int **src, PIXEL **dst, int lx, int ly);

引数:
- src: 入力データ（int型）。
- dst: 出力画像（PIXEL型）。
- lx, ly: 画像の幅と高さ。
戻り値: なし。
使用方法: int2PIXELと同様。
注意点:
- 機能はint2PIXELとほぼ同じ。

1.16. 基本画像演算関数

以下の関数はピクセル単位の演算を提供：

インターフェース（共通）:

void image_set(int v, int **dst, int lx, int ly);
void image_copy(int **a, int **dst, int lx, int ly);
void image_not(int **a, int **dst, int lx, int ly);
void image_and(int **a, int **b, int **dst, int lx, int ly);
void image_or(int **a, int **b, int **dst, int lx, int ly);
void image_xor(int **a, int **b, int **dst, int lx, int ly);
void image_add(int **a, int **b, int **dst, int lx, int ly);
void image_sub(int **a, int **b, int **dst, int lx, int ly);
void image_mul(int **a, int **b, int **dst, int lx, int ly);
void image_div(int **a, int **b, int **dst, int lx, int ly);
void image_add_abs3(int **a, int **b, int **c, int **dst, int lx, int ly);

引数:
- v: 定数値（image_setのみ）。
- a, b, c: 入力データ（int型）。
- dst: 出力データ（int型）。
- lx, ly: 画像の幅と高さ。
戻り値: なし。

使用方法:

例（加算）:

int **a = (int **)alloc2Darray(sizeof(int), 100, 100);
int **b = (int **)alloc2Darray(sizeof(int), 100, 100);
int **dst = (int **)alloc2Darray(sizeof(int), 100, 100);
image_add(a, b, dst, 100, 100);

注意点:
- image_divはゼロ除算を回避（b[y][x] != 0）。
- 並列化対応（PROCESS_ALL_PIXELSマクロ使用）。

2. 行列演算関連関数

2.1. lu_decomposition

目的: ピボット選択付きLU分解を実行。

インターフェース:

void lu_decomposition(double **A, double **L, double **U, int *P, int n);

引数:
- A: 入力行列（n x n）。
- L, U: 出力の下三角行列と上三角行列。
- P: ピボット交換用の配列。
- n: 行列のサイズ。
戻り値: なし。

使用方法:

例:

double **A = (double **)alloc2Darray(sizeof(double), 3, 3);
double **L = (double **)alloc2Darray(sizeof(double), 3, 3);
double **U = (double **)alloc2Darray(sizeof(double), 3, 3);
int *P = (int *)malloc(3 * sizeof(int));
lu_decomposition(A, L, U, P, 3);

注意点:
- メモリ割り当ては呼び出し側で管理。
- ピボット交換で数値安定性を向上。

2.2. solve_LU

目的: LU分解を用いて連立方程式を解く。

インターフェース:

void solve_LU(double **L, double **U, int *P, double *b, double *x, int n);

引数:
- L, U, P: LU分解の結果（lu_decompositionから）。
- b: 右辺ベクトル。
- x: 解ベクトル（出力）。
- n: 行列のサイズ。
戻り値: なし。

使用方法:

例:

double *b = (double *)malloc(3 * sizeof(double));
double *x = (double *)malloc(3 * sizeof(double));
solve_LU(L, U, P, b, x, 3);

注意点:
- メモリ割り当てエラー時にexit(1)を呼び出す。

2.3. inverse_matrix

目的: 行列の逆行列を計算。

インターフェース:

void inverse_matrix(double **A, double **A_inv, int n);

引数:
- A: 入力行列（n x n）。
- A_inv: 逆行列（出力）。
- n: 行列のサイズ。
戻り値: なし。

使用方法:

例:

double **A = (double **)alloc2Darray(sizeof(double), 3, 3);
double **A_inv = (double **)alloc2Darray(sizeof(double), 3, 3);
inverse_matrix(A, A_inv, 3);

注意点:
- 内部でlu_decompositionとsolve_LUを使用。
- 並列化対応。

2.4. multiplication_matrix

目的: 2つの行列の積を計算。

インターフェース:

void multiplication_matrix(double **A, double **B, double **C, int n);

引数:
- A, B: 入力行列（n x n）。
- C: 結果行列（出力）。
- n: 行列のサイズ。
戻り値: なし。

使用方法:

例:

double **C = (double **)alloc2Darray(sizeof(double), 3, 3);
multiplication_matrix(A, B, C, 3);

注意点:
- 並列化対応。

2.5. dump_array

目的: 行列データをフォーマットして出力。

インターフェース:

void dump_array(FILE *fp, char *fmt, char *msg, double **A, int N);

引数:
- fp: 出力先ファイルポインタ（stdout可）。
- fmt: フォーマット文字列（例: "%f "）。
- msg: ヘッダメッセージ（NULL可）。
- A: 出力行列。
- N: 行列のサイズ。
戻り値: なし。

使用方法:

例:

dump_array(stdout, "%f ", "Matrix A:", A, 3);

注意点:
- デバッグ用。

2.6. HomographyCore

目的: 4点対応からホモグラフィ行列を計算。

インターフェース:

void HomographyCore(POINTf sp[4], POINTf dp[4], double hkl[3][3]);

引数:
- sp: 入力画像の4点座標。
- dp: 出力画像の4点座標。
- hkl: ホモグラフィ行列（出力、3x3）。
戻り値: なし。

使用方法:

例:

POINTf src_pts[4] = {{0,0}, {100,0}, {100,100}, {0,100}};
POINTf dst_pts[4] = {{10,10}, {190,10}, {190,190}, {10,190}};
double hkl[3][3];
HomographyCore(src_pts, dst_pts, hkl);

注意点:
- 内部でinverse_matrixを使用。

3. 描画関連関数

3.1. DrawLine

目的: 直線を描画（Bresenhamアルゴリズム）。

インターフェース:

void DrawLine(PIXEL **canvas, int lx, int ly, int x0, int y0, int x1, int y1, PIXEL pen);

引数:
- canvas: 描画対象画像（PIXEL型）。
- lx, ly: 画像の幅と高さ。
- x0, y0, x1, y1: 直線の始点と終点。
- pen: 描画色（PIXEL型）。
戻り値: なし。

使用方法:

例:

PIXEL **canvas = (PIXEL **)alloc2Darray(sizeof(PIXEL), 100, 100);
PIXEL pen = {255, 0, 0, 0}; // 赤
DrawLine(canvas, 100, 100, 10, 10, 90, 90, pen);

注意点:
- 境界チェックあり。

3.2. DrawLineExor

目的: XORモードで直線を描画。

インターフェース:

void DrawLineExor(PIXEL **canvas, int lx, int ly, int x0, int y0, int x1, int y1, PIXEL pen);

引数: DrawLineと同様。
戻り値: なし。
使用方法: DrawLineと同様だが、ピクセル値をXOR演算。
注意点:
- 重ね書きで元の値を復元可能。

3.3. DrawPolyline

目的: 複数点の線分（ポリライン）を描画。

インターフェース:

void DrawPolyline(PIXEL **canvas, int lx, int ly, int num_points, POINTi *points, int close, PIXEL pen);

引数:
- num_points: 点の数。
- points: 点の配列（POINTi型）。
- close: 閉形状にするか（0/1）。
- その他はDrawLineと同様。
戻り値: なし。

使用方法:

例:

POINTi pts[4] = {{10,10}, {90,10}, {90,90}, {10,90}};
DrawPolyline(canvas, 100, 100, 4, pts, 1, pen);

注意点:
- num_points < 2で何もしない。

3.4. DrawCircle

目的: 円を描画（Bresenhamアルゴリズム）。

インターフェース:

void DrawCircle(PIXEL **canvas, int lx, int ly, int cx, int cy, int r, PIXEL pen);

引数:
- cx, cy: 円の中心。
- r: 半径。
- その他はDrawLineと同様。
戻り値: なし。

使用方法:

例:

DrawCircle(canvas, 100, 100, 50, 50, 20, pen);

注意点:
- 8方向の対称性を利用。

3.5. DrawArc

目的: 指定角度範囲の円弧を描画。

インターフェース:

void DrawArc(PIXEL **canvas, int lx, int ly, int cx, int cy, int r, int start_angle, int end_angle, PIXEL pen);

引数:
- start_angle, end_angle: 開始・終了角度（度）。
- その他はDrawCircleと同様。
戻り値: なし。

使用方法:

例:

DrawArc(canvas, 100, 100, 50, 50, 20, 0, 90, pen);

注意点:
- 角度は0～360度に正規化。
- ラップアラウンド（start_angle > end_angle）対応。

3.6. DrawEllipse

目的: 楕円を描画。

インターフェース:

void DrawEllipse(PIXEL **canvas, int lx, int ly, int x0, int y0, int x1, int y1, PIXEL pen);

引数:
- x0, y0, x1, y1: 楕円の対角点。
- その他はDrawLineと同様。
戻り値: なし。

使用方法:

例:

DrawEllipse(canvas, 100, 100, 20, 20, 80, 60, pen);

注意点:
- 0.1度ステップで近似描画。
- 無効なサイズ（a <= 0またはb <= 0）で何もしない。

4. Union-Find関連関数

4.1. uf_init

目的: Union-Findデータ構造を初期化。
インターフェース:
c
```
UnionFind *uf_init(int size);
```
引数:
- size: ノード数。
戻り値:
- UnionFind構造体のポインタ（失敗時はNULL）。
使用方法:
- 例:
  c
```
UnionFind *uf = uf_init(100 * 100);
```
注意点:
- メモリ割り当て失敗時にNULLを返す。

4.2. uf_find

目的: ノードのルートを検索（経路圧縮あり）。
インターフェース:
c
```
int uf_find(UnionFind *uf, int x);
```
引数:
- uf: Union-Find構造体。
- x: ノード番号。
戻り値: ルートノードの番号。
使用方法:
- labeling内で使用。
注意点:
- 経路圧縮で効率化。

4.3. uf_union

目的: 2つのノードを結合（ランク付き）。

インターフェース:

void uf_union(UnionFind *uf, int x, int y);

引数:
- uf: Union-Find構造体。
- x, y: 結合するノード番号。
戻り値: なし。
使用方法:
- labeling内で使用。
注意点:
- ランクを使用して木の高さを最適化。

4.4. uf_free

目的: Union-Find構造体のメモリを解放。
インターフェース:
c
```
void uf_free(UnionFind *uf);
```
引数:
- uf: Union-Find構造体。
戻り値: なし。
使用方法:
- 例:
  c
```
uf_free(uf);
```
注意点:
- ufがNULLでも安全。

4.5. uf_count_labels

目的: ラベル数をカウント。

インターフェース:

int uf_count_labels(UnionFind *uf, int *labels, int size);

引数:
- uf: Union-Find構造体。
- labels: ラベルデータ。
- size: データサイズ。
戻り値: ユニークなラベル数。
使用方法:
- labeling内で使用。
注意点:
- 内部で一時バッファを使用。

5. 補助関数

5.1. get_micro_time

目的: マイクロ秒単位の現在時刻を取得。
インターフェース:
c
```
double get_micro_time();
```
引数: なし。
戻り値: マイクロ秒単位の時刻。

使用方法:

例:

double start = get_micro_time();
// 処理
double end = get_micro_time();
print_elapsed_time(end - start);

注意点:
- Windows（QueryPerformanceCounter）とUnix（gettimeofday）で異なる実装。
- gettimeofdayは非推奨（clock_gettime推奨）。

5.2. print_elapsed_time

目的: 経過時間を適切な単位（秒、ミリ秒、マイクロ秒）で表示。

インターフェース:

void print_elapsed_time(double microsec);

引数:
- microsec: 経過時間（マイクロ秒）。
戻り値: なし。
使用方法:
- 上記例参照。
注意点:
- 自動的に適切な単位を選択。

5.3. int2PseudoColor

目的: 整数値を疑似カラー（RGB）に変換。

インターフェース:

unsigned int int2PseudoColor(unsigned int v);

引数:
- v: 入力値。
戻り値: RGB値（uint32_t形式）。

使用方法:

例:

unsigned int color = int2PseudoColor(123);

注意点:
- ビット単位でRGBを生成。

5.4. alloc2D

目的: 既存メモリブロックに2次元インデックスを作成。

インターフェース:

void **alloc2D(void *data, int s, int lx, int ly);

引数:
- data: 既存のメモリブロック。
- s: 要素のサイズ。
- lx, ly: 幅と高さ。
戻り値: 2次元ポインタ（失敗時はNULL）。

使用方法:

例:

void *data = malloc(100 * 100 * sizeof(int));
int **array = (int **)alloc2D(data, sizeof(int), 100, 100);

注意点:
- dataは初期化済みである必要がある。

5.5. alloc2Darray

目的: 連続メモリで2次元配列を割り当て。

インターフェース:

void **alloc2Darray(int s, int lx, int ly);

引数:
- s: 要素のサイズ。
- lx, ly: 幅と高さ。
戻り値: 2次元ポインタ（失敗時はNULL）。

使用方法:

例:

int **array = (int **)alloc2Darray(sizeof(int), 100, 100);

注意点:
- メモリはゼロ初期化される。

5.6. argumentAnalysis

目的: コマンドライン引数を解析。

インターフェース:

void argumentAnalysis(int argc, char *argv[], char **iname, char **oname);

引数:
- argc, argv: コマンドライン引数。
- iname, oname: 入力/出力ファイル名（出力）。
戻り値: なし（エラー時はexit）。

使用方法:

例:

char *iname, *oname;
argumentAnalysis(argc, argv, &iname, &oname);

注意点:
- オプション: -v（詳細）、-V（詳細+）、-n（ネガポジ反転）、-a（自動正規化）、-t（スレッド数）、-h（ヘルプ）。
- コメントアウトされたオプション（-c, -k, -s, -b）は未使用。

5.7. PIXEL_Fitting

目的: ピクセルデータの色順序を変更（BGRRGB）および上下反転。

インターフェース:

void PIXEL_Fitting(PIXEL *s, int lx, int ly);

引数:
- s: ピクセルデータ（PIXEL型）。
- lx, ly: 幅と高さ。
戻り値: なし。
使用方法:
- main内でstbi_load後のデータ処理に使用。
注意点:
- 内部でv2Dpマクロを使用。

5.8. image_processing_program

目的: ユーザーがカスタム画像処理を実装するためのエントリポイント。

インターフェース:

int image_processing_program(int **s, int **d, int **w, int **t, int **g, int **b, int lx, int ly);

引数:
- s: 入力画像（PIXEL型）。
- d: 出力画像（int型またはPIXEL型）。
- w, t, g, b: 作業用バッファ（int型、tはグレースケールPIXEL）。
- lx, ly: 画像の幅と高さ。
戻り値:
- 0: 成功。
- その他: エラー。

使用方法:

ユーザーが処理を追加（例: Sobelフィルタ、ラベリング）。

例:

int sobelX[3][3] = {{-1, 0, 1}, {-2, 0, 2}, {-1, 0, 1}};
convolution(g, w, lx, ly, 3, sobelX);

注意点:
- 作業バッファは呼び出し側で確保済み。
- save_without_conversionで出力形式を制御。

まとめと注意点

共通の注意:
- メモリ管理は呼び出し側で責任を持つ（alloc2Darrayの解放など）。
- OpenMP並列化を使用する関数（fourierTransform, convolutionなど）は、スレッドセーフ性を確認する必要がある。
- エラー処理は部分的に不十分（例: メモリ割り当て失敗時の解放漏れ）。 AIの誤認、精度はこの程度
インターフェースの特徴:
- 関数は型安全性と柔軟性を考慮し、ポインタベースの入出力。
- マクロ（v2D, PROCESS_ALL_PIXELSなど）でコードを簡略化。
使用時の推奨:
- メモリ割り当てエラーを常にチェック。
- 大きなデータサイズでは、並列化の効果とメモリ使用量を考慮。

特定の関数の詳細な使用例やコードサンプルが必要な場合、または特定の機能に焦点を当てたい場合は、ぜひご指定ください。

　その他の追加関数


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// パブリックドメイン利用の32ビット ハッシュ関数 セキュリティ用途の強度は無い事に注意
//
// Public domain. FNV-1a based on http://www.isthe.com/chongo/tech/comp/fnv/
// Public domain. MurmurHash2 based on https://github.com/aappleby/smhasher, 
// modified with expansion for collision resistance
// And, following code same too.
//
uint32_t fnv1a_hash(const char *str){ if(!str) return 0;
    uint32_t hash = 0x811C9DC5;      // 初期値
    while(*str){
        hash ^= (uint8_t)(*str++);
        hash *= 0x01000193;          // FNV-1aで使用する定数
    }
    return hash;
}

How to use C99 templates. C99 テンプレートの使用方法

　How to use C99 templates.
　C99 テンプレートの使用方法