はじめに：なぜ Google C++ Testing Frameworkを使うのか¶ Google C++ Testing Framework を上手に活用すれば，より良い C++ のテストを書くことができます． Linux，Windows，そして Mac，あなたが C++ のコードを書いているこれらの環境に関係なく Google Test を利用できます． では，優れたテストを書くにはどうすればよいのでしょうか？Google C++ Testing Framework は，どのように役立つのでしょうか？我々は次のように考えています： テストには， 独立性 と 再現性 が必要です．別のテストの結果に依存して成功したり失敗したりするテスト，をデバッグするのは非常に面倒な作業です．Google C++ Testing Framework は，各テストを異なるオブジェクト上で実行することによって
はじめに¶ このページは，Google Test のドキュメント類を日本語訳したものです．翻訳に関しては，誤りのないように配慮しておりますが，至らない点も多々あるかと思います． 誤訳・誤字・脱字や不適切な表現を発見されましたら， ご連絡頂ければ幸いです（ http://opencv.jp/forum ）． 原文は英語であり，この訳文はオフィシャルなものではありません．なお，免責事項として，本訳を利用者が利用するにあたり，いかなる損害に対しても訳者はその責を負いません． Google Test プロジェクトページ： http://code.google.com/p/googletest/ ドキュメント¶ Google Test 1.6 のドキュメント このページには，Google Test 1.6 に対するすべてのドキュメントページが挙げられています． Google Test のリリース版を
Haar Feature-based Cascade Classifier for Object Detection¶ ここで述べられるオブジェクト検出器は， Paul Viola Viola01 によって提案され，Rainer Lienhart Lienhart02 によって改良されたものです．まず，分類器（つまり， haar-like特徴を用いるブースティングされた分類器のカスケード ）は，数百の正例と負例によって学習されます． 正例とは，同一のサイズ（例えば， 20x20）にスケーリングされた特定のオブジェクト（つまり，顔や車）を含むサンプル画像であり，負例とは，正例と同一サイズの任意の画像です． 学習が終わると，分類器は入力画像の（学習に用いられた物と同じサイズの）ROI に対して適用されます．その領域にオブジェクト（顔や車）が写っていると思われる場合は，分類器は「1」を出力し，そ
Reference Manual OpenCV-2.x(svn) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++)（訳） OpenCVユーザガイド（訳） Python: リファレンス日本語訳 Google Test-1.6 Google Test ドキュメント日本語訳 Google Mock(svn) Google Mock ドキュメント日本語訳 OpenCV-2.2(r4295相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-2.1(r2997相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-1.1pre C/C++:
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