规范类名及命名空间名称

XP.Camera/BaslerCameraController.cs

@@ -1,8 +1,7 @@
 using Basler.Pylon;
 using Serilog;
-
-using CameraImageGrabbedEventArgs = XP.Camera.ImageGrabbedEventArgs;
 using CameraGrabErrorEventArgs = XP.Camera.GrabErrorEventArgs;
+using CameraImageGrabbedEventArgs = XP.Camera.ImageGrabbedEventArgs;
 
 namespace XP.Camera;
 
@@ -177,7 +176,6 @@ public class BaslerCameraController : ICameraController
         }
     }
 
-
     /// <inheritdoc />
     public void ExecuteSoftwareTrigger()
     {
@@ -460,7 +458,6 @@ public class BaslerCameraController : ICameraController
         }
     }
 
-
     /// <summary>
     /// ConnectionLost 事件处理。在 pylon SDK 事件线程上调用。
     /// </summary>

XP.Camera/CameraExceptions.cs

@@ -3,23 +3,44 @@ namespace XP.Camera;
 /// <summary>所有相机相关错误的基类异常。</summary>
 public class CameraException : Exception
 {
-    public CameraException() { }
+    public CameraException()
-    public CameraException(string message) : base(message) { }
+    { }
-    public CameraException(string message, Exception innerException) : base(message, innerException) { }
+
+    public CameraException(string message) : base(message)
+    {
+    }
+
+    public CameraException(string message, Exception innerException) : base(message, innerException)
+    {
+    }
 }
 
 /// <summary>当相机连接意外断开时抛出的异常。</summary>
 public class ConnectionLostException : CameraException
 {
-    public ConnectionLostException() { }
+    public ConnectionLostException()
-    public ConnectionLostException(string message) : base(message) { }
+    { }
-    public ConnectionLostException(string message, Exception innerException) : base(message, innerException) { }
+
+    public ConnectionLostException(string message) : base(message)
+    {
+    }
+
+    public ConnectionLostException(string message, Exception innerException) : base(message, innerException)
+    {
+    }
 }
 
 /// <summary>当系统中无可用相机设备时抛出的异常。</summary>
 public class DeviceNotFoundException : CameraException
 {
-    public DeviceNotFoundException() { }
+    public DeviceNotFoundException()
-    public DeviceNotFoundException(string message) : base(message) { }
+    { }
-    public DeviceNotFoundException(string message, Exception innerException) : base(message, innerException) { }
+
+    public DeviceNotFoundException(string message) : base(message)
+    {
+    }
+
+    public DeviceNotFoundException(string message, Exception innerException) : base(message, innerException)
+    {
+    }
 }

XP.Camera/ICameraController.cs

@@ -28,18 +28,29 @@ public interface ICameraController : IDisposable
     void StopGrabbing();
 
     double GetExposureTime();
+
     void SetExposureTime(double microseconds);
+
     double GetGain();
+
     void SetGain(double value);
+
     int GetWidth();
+
     void SetWidth(int value);
+
     int GetHeight();
+
     void SetHeight(int value);
+
     string GetPixelFormat();
+
     void SetPixelFormat(string format);
 
     event EventHandler<ImageGrabbedEventArgs> ImageGrabbed;
+
     event EventHandler<GrabErrorEventArgs> GrabError;
+
     event EventHandler ConnectionLost;
 }
 

XP.ImageProcessing.CfgControl/LocalizationHelper.cs

@@ -1,18 +1,18 @@
 using System.Globalization;
 using System.Resources;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.CfgControl;
 
 /// <summary>
 /// 本地化辅助类，用于管理多语言资源
-/// 与 ImageProcessing 主项目的语言设置同步
+/// �?ImageProcessing 主项目的语言设置同步
 /// </summary>
 public static class LocalizationHelper
 {
     private static ResourceManager? _resourceManager;
 
     /// <summary>
-    /// 资源管理器
+    /// 资源管理�?
     /// </summary>
     private static ResourceManager ResourceManager
     {
@@ -21,7 +21,7 @@ public static class LocalizationHelper
             if (_resourceManager == null)
             {
                 _resourceManager = new ResourceManager(
-                    "ImageProcessing.Processors.Resources.Resources",
+                    "XP.ImageProcessing.CfgControl.Resources.Resources",
                     typeof(LocalizationHelper).Assembly);
             }
             return _resourceManager;
@@ -32,7 +32,7 @@ public static class LocalizationHelper
     /// 获取本地化字符串
     /// 使用当前 UI 文化（与主项目同步）
     /// </summary>
-    /// <param name="key">资源键</param>
+    /// <param name="key">资源�?/param>
     /// <returns>本地化字符串</returns>
     public static string GetString(string key)
     {

XP.ImageProcessing.CfgControl/ProcessorParameterControl.xaml

@@ -1,4 +1,4 @@
-<UserControl x:Class="ImageProcessing.Controls.ProcessorParameterControl"
+<UserControl x:Class="XP.ImageProcessing.CfgControl.ProcessorParameterControl"
              xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"
              xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
              xmlns:mc="http://schemas.openxmlformats.org/markup-compatibility/2006"

XP.ImageProcessing.CfgControl/ProcessorParameterControl.xaml.cs

@@ -1,8 +1,8 @@
-using ImageProcessing.Core;
 using System.Windows;
 using System.Windows.Controls;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Controls;
+namespace XP.ImageProcessing.CfgControl;
 
 /// <summary>
 /// 通用参数配置 UserControl
@@ -24,7 +24,7 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 更新"未选择算子"的文本
+    /// 更新"未选择算子"的文�?
     /// </summary>
     private void UpdateNoProcessorText()
     {
@@ -41,7 +41,7 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 加载算子参数并生成 UI
+    /// 加载算子参数并生�?UI
     /// </summary>
     public void LoadProcessor(ImageProcessorBase? processor)
     {
@@ -68,7 +68,7 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 根据参数类型创建对应的控件
+    /// 根据参数类型创建对应的控�?
     /// </summary>
     private void CreateParameterControl(ProcessorParameter param)
     {
@@ -88,7 +88,7 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
         };
         pnlParameters.Children.Add(label);
 
-        // 根据参数类型创建不同的控件
+        // 根据参数类型创建不同的控�?
         UIElement? control = null;
 
         if (param.ValueType == typeof(int))
@@ -133,8 +133,8 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 创建整数类型控件（Slider + TextBox 或仅 TextBox）
+    /// 创建整数类型控件（Slider + TextBox 或仅 TextBox�?
-    /// 当 MinValue 和 MaxValue 都为 null 时，只显示文本框，不显示滑块
+    /// �?MinValue �?MaxValue 都为 null 时，只显示文本框，不显示滑块
     /// </summary>
     private UIElement CreateIntegerControl(ProcessorParameter param)
     {
@@ -201,8 +201,8 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 创建浮点数类型控件（Slider + TextBox 或仅 TextBox）
+    /// 创建浮点数类型控件（Slider + TextBox 或仅 TextBox�?
-    /// 当 MinValue 和 MaxValue 都为 null 时，只显示文本框，不显示滑块
+    /// �?MinValue �?MaxValue 都为 null 时，只显示文本框，不显示滑块
     /// </summary>
     private UIElement CreateDoubleControl(ProcessorParameter param)
     {
@@ -268,7 +268,7 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 创建布尔类型控件（CheckBox）
+    /// 创建布尔类型控件（CheckBox�?
     /// </summary>
     private UIElement CreateBooleanControl(ProcessorParameter param)
     {
@@ -295,7 +295,7 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 创建下拉框控件（ComboBox）
+    /// 创建下拉框控件（ComboBox�?
     /// </summary>
     private UIElement CreateComboBoxControl(ProcessorParameter param)
     {
@@ -322,7 +322,7 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
             {
                 _currentProcessor?.SetParameter(param.Name, comboBox.SelectedItem.ToString()!);
 
-                // 如果是 FilterType 参数，重新加载界面以更新参数可见性
+                // 如果�?FilterType 参数，重新加载界面以更新参数可见�?
                 if (param.Name == "FilterType")
                 {
                     LoadProcessor(_currentProcessor);
@@ -336,7 +336,7 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 创建文本框控件（TextBox）
+    /// 创建文本框控件（TextBox�?
     /// </summary>
     private UIElement CreateTextBoxControl(ProcessorParameter param)
     {
@@ -358,7 +358,7 @@ public partial class ProcessorParameterControl : UserControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 获取当前配置的算子
+    /// 获取当前配置的算�?
     /// </summary>
     public ImageProcessorBase? GetProcessor()
     {

XP.ImageProcessing.CfgControl/XP.ImageProcessing.CfgControl.csproj

@@ -5,6 +5,8 @@
     <ImplicitUsings>enable</ImplicitUsings>
     <Nullable>enable</Nullable>
     <UseWPF>true</UseWPF>
+    <RootNamespace>XP.ImageProcessing.CfgControl</RootNamespace>
+    <AssemblyName>XP.ImageProcessing.CfgControl</AssemblyName>
   </PropertyGroup>
 
   <ItemGroup>
@@ -23,7 +25,7 @@
   </ItemGroup>
 
   <ItemGroup>
-    <ProjectReference Include="..\ImageProcessing.Core\ImageProcessing.Core.csproj" />
+    <ProjectReference Include="..\XP.ImageProcessing.Core\XP.ImageProcessing.Core.csproj" />
   </ItemGroup>
 
 </Project>

XP.ImageProcessing.Core/ImageProcessorBase.cs

@@ -1,22 +1,22 @@
-// ============================================================================
+// ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: ImageProcessorBase.cs
+// 文件�? ImageProcessorBase.cs
-// 描述: 8位图像处理算子基类，定义图像处理算子的通用接口和行为
+// 描述: 8位图像处理算子基类，定义图像处理算子的通用接口和行�?
 // 功能:
 //   - 定义算子的基本属性（名称、描述）
 //   - 参数管理（设置、获取、验证）
-//   - ROI（感兴趣区域）处理支持
+//   - ROI（感兴趣区域）处理支�?
 //   - 输出数据管理（用于传递额外信息如轮廓等）
-//   - 为所有8位图像处理算子提供统一的基础框架
+//   - 为所�?位图像处理算子提供统一的基础框架
 // 设计模式: 模板方法模式
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作�? 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
 using Emgu.CV.Util;
 
-namespace ImageProcessing.Core;
+namespace XP.ImageProcessing.Core;
 
 /// <summary>
 /// 图像处理算子基类
@@ -49,7 +49,7 @@ public abstract class ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 初始化算子参数（子类实现）
+    /// 初始化算子参数（子类实现�?
     /// </summary>
     protected abstract void InitializeParameters();
 
@@ -59,7 +59,7 @@ public abstract class ImageProcessorBase
     public abstract Image<Gray, byte> Process(Image<Gray, byte> inputImage);
 
     /// <summary>
-    /// 执行图像处理（带矩形ROI支持）
+    /// 执行图像处理（带矩形ROI支持�?
     /// </summary>
     public Image<Gray, byte> ProcessWithROI(Image<Gray, byte> inputImage)
     {
@@ -71,7 +71,7 @@ public abstract class ImageProcessorBase
 
             var processedROI = Process(roiImage);
 
-            // 将 ROI 偏移量保存到输出数据中，供轮廓绘制等使用
+            // �?ROI 偏移量保存到输出数据中，供轮廓绘制等使用
             OutputData["ROIOffset"] = new System.Drawing.Point(ROI.Value.X, ROI.Value.Y);
 
             var result = inputImage.Clone();
@@ -87,7 +87,7 @@ public abstract class ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 执行图像处理（带多边形ROI掩码支持）
+    /// 执行图像处理（带多边形ROI掩码支持�?
     /// </summary>
     public Image<Gray, byte> ProcessWithPolygonROI(Image<Gray, byte> inputImage)
     {
@@ -100,7 +100,7 @@ public abstract class ImageProcessorBase
         var mask = new Image<Gray, byte>(inputImage.Width, inputImage.Height);
         mask.SetValue(new Gray(0));
 
-        // 绘制多边形掩码（白色表示ROI区域）
+        // 绘制多边形掩码（白色表示ROI区域�?
         using (var vop = new VectorOfPoint(PolygonROIPoints))
         {
             using (var vvop = new VectorOfVectorOfPoint(vop))
@@ -115,12 +115,12 @@ public abstract class ImageProcessorBase
         // 创建结果图像
         var result = inputImage.Clone();
 
-        // 使用掩码：ROI内使用处理后的像素，ROI外保持原始像素
+        // 使用掩码：ROI内使用处理后的像素，ROI外保持原始像�?
         for (int y = 0; y < inputImage.Height; y++)
         {
             for (int x = 0; x < inputImage.Width; x++)
             {
-                if (mask.Data[y, x, 0] > 0)  // 在ROI内
+                if (mask.Data[y, x, 0] > 0)  // 在ROI�?
                 {
                     result.Data[y, x, 0] = processedImage.Data[y, x, 0];
                 }
@@ -137,7 +137,7 @@ public abstract class ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 获取所有参数列表
+    /// 获取所有参数列�?
     /// </summary>
     public List<ProcessorParameter> GetParameters()
     {
@@ -145,7 +145,7 @@ public abstract class ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 设置参数值
+    /// 设置参数�?
     /// </summary>
     public void SetParameter(string name, object value)
     {

XP.ImageProcessing.Core/ProcessorParameter.cs

@@ -1,24 +1,24 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: ProcessorParameter.cs
+// 文件� ProcessorParameter.cs
 // 描述: 图像处理算子参数定义类，用于描述算子的可配置参数
 // 功能:
 //   - 定义参数的基本属性（名称、类型、默认值）
 //   - 支持参数范围约束（最小值、最大值）
-//   - 支持枚举类型参数（下拉选项）
+//   - 支�枚举类型�数（下拉选项�
 //   - 提供参数描述信息用于UI显示
-//   - 统一的参数管理机制
+//   - 统一的�数管�机�
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
-namespace ImageProcessing.Core;
+namespace XP.ImageProcessing.Core;
 
 /// <summary>
 /// 图像处理算子参数定义
 /// </summary>
 public class ProcessorParameter
 {
-    /// <summary>参数名称（代码中使用）</summary>
+    /// <summary>�数�称（代�中使用�/summary>
     public string Name { get; set; }
 
     /// <summary>显示名称（UI中显示）</summary>
@@ -27,7 +27,7 @@ public class ProcessorParameter
     /// <summary>参数类型</summary>
     public Type ValueType { get; set; }
 
-    /// <summary>当前值</summary>
+    /// <summary>当��/summary>
     public object Value { get; set; }
 
     /// <summary>最小值（可选）</summary>

XP.ImageProcessing.Core/XP.ImageProcessing.Core.csproj

@@ -4,6 +4,8 @@
     <TargetFramework>net8.0-windows</TargetFramework>
     <ImplicitUsings>enable</ImplicitUsings>
     <Nullable>enable</Nullable>
+    <RootNamespace>XP.ImageProcessing.Core</RootNamespace>
+    <AssemblyName>XP.ImageProcessing.Core</AssemblyName>
   </PropertyGroup>
 
   <ItemGroup>

XP.ImageProcessing.Processors/LocalizationHelper.cs

@@ -1,18 +1,18 @@
 using System.Globalization;
 using System.Resources;
 
-namespace ImageProcessing.Controls;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 本地化辅助类，用于管理多语言资源
-/// 与 ImageProcessing 主项目的语言设置同步
+/// �ImageProcessing 主项目的语言设置�步
 /// </summary>
 public static class LocalizationHelper
 {
     private static ResourceManager? _resourceManager;
 
     /// <summary>
-    /// 资源管理器
+    /// 资�管��
     /// </summary>
     private static ResourceManager ResourceManager
     {
@@ -21,7 +21,7 @@ public static class LocalizationHelper
             if (_resourceManager == null)
             {
                 _resourceManager = new ResourceManager(
-                    "ImageProcessing.Controls.Resources.Resources",
+                    "XP.ImageProcessing.Processors.Resources.Resources",
                     typeof(LocalizationHelper).Assembly);
             }
             return _resourceManager;
@@ -32,7 +32,7 @@ public static class LocalizationHelper
     /// 获取本地化字符串
     /// 使用当前 UI 文化（与主项目同步）
     /// </summary>
-    /// <param name="key">资源键</param>
+    /// <param name="key">资��/param>
     /// <returns>本地化字符串</returns>
     public static string GetString(string key)
     {

XP.ImageProcessing.Processors/XP.ImageProcessing.Processors.csproj

@@ -5,6 +5,8 @@
     <ImplicitUsings>enable</ImplicitUsings>
     <Nullable>enable</Nullable>
     <AllowUnsafeBlocks>true</AllowUnsafeBlocks>
+    <RootNamespace>XP.ImageProcessing.Processors</RootNamespace>
+    <AssemblyName>XP.ImageProcessing.Processors</AssemblyName>
   </PropertyGroup>
 
   <ItemGroup>
@@ -28,7 +30,7 @@
   </ItemGroup>
 
   <ItemGroup>
-    <ProjectReference Include="..\ImageProcessing.Core\ImageProcessing.Core.csproj" />
+    <ProjectReference Include="..\XP.ImageProcessing.Core\XP.ImageProcessing.Core.csproj" />
   </ItemGroup>
 
   <ItemGroup>

XP.ImageProcessing.Processors/其他/FilmEffectProcessor.cs

@@ -1,24 +1,23 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: FilmEffectProcessor.cs
+// 文件� FilmEffectProcessor.cs
-// 描述: 电子胶片效果算子，模拟传统X射线胶片的显示效果
+// �述: 电�胶片效果算�，模拟传统X射线胶片的显示效�
 // 功能:
-//   - 窗宽窗位（Window/Level）调整
+//   - 窗宽窗�（Window/Level）调�
-//   - 胶片反转（正片/负片）
+//   - 胶片�转（正�负片�
 //   - 多种胶片特性曲线（线性、S曲线、对数、指数）
 //   - 边缘增强（模拟胶片锐化效果）
-//   - 使用查找表（LUT）加速处理
+//   - 使用查找表（LUT）加速处�
-// 算法: 窗宽窗位映射 + 特性曲线变换
+// 算法: 窗宽窗�映射 + 特性曲线��
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
-using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 电子胶片效果算子
@@ -103,7 +102,7 @@ public class FilmEffectProcessor : ImageProcessorBase
         double curveStrength = GetParameter<double>("CurveStrength");
         double edgeEnhance = GetParameter<double>("EdgeEnhance");
 
-        // 构建查找表
+        // 构建查找�
         BuildLUT(windowCenter, windowWidth, invert, curve, curveStrength);
 
         // 应用 LUT
@@ -150,14 +149,14 @@ public class FilmEffectProcessor : ImageProcessorBase
 
         for (int i = 0; i < 256; i++)
         {
-            // 窗宽窗位映射到 [0, 1]
+            // 窗宽窗�映射�[0, 1]
             double normalized;
             if (ww <= 1)
                 normalized = i >= wc ? 1.0 : 0.0;
             else
                 normalized = Math.Clamp((i - low) / (high - low), 0.0, 1.0);
 
-            // 应用特性曲线
+            // 应用特性曲�
             double mapped = curve switch
             {
                 "Sigmoid" => ApplySigmoid(normalized, strength),

XP.ImageProcessing.Processors/其他/PseudoColorProcessor.cs

@@ -1,25 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: PseudoColorProcessor.cs
+// 文件� PseudoColorProcessor.cs
 // 描述: 伪色彩渲染算子，将灰度图像映射为彩色图像
 // 功能:
 //   - 支持多种 OpenCV 内置色彩映射表（Jet、Hot、Cool、Rainbow 等）
 //   - 可选灰度范围裁剪，突出感兴趣的灰度区间
-//   - 可选反转色彩映射方向
+//   - �选�转色彩映射方�
-// 算法: 查找表（LUT）色彩映射
+// 算法: 查找表（LUT）色彩映�
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 伪色彩渲染算子
+/// 伪色彩渲染算�
 /// </summary>
 public class PseudoColorProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -82,11 +82,11 @@ public class PseudoColorProcessor : ImageProcessorBase
 
         OutputData.Clear();
 
-        // 灰度范围裁剪与归一化
+        // �度范围�剪与归一�
         Image<Gray, byte> normalized;
         if (minValue > 0 || maxValue < 255)
         {
-            // 将 [minValue, maxValue] 映射到 [0, 255]
+            // �[minValue, maxValue] 映射�[0, 255]
             normalized = inputImage.Clone();
             double scale = 255.0 / Math.Max(maxValue - minValue, 1);
             for (int y = 0; y < normalized.Height; y++)
@@ -135,7 +135,7 @@ public class PseudoColorProcessor : ImageProcessorBase
 
         var colorImage = colorMat.ToImage<Bgr, byte>();
 
-        // 将彩色图像存入 OutputData，供 UI 显示
+        // 将彩色图�存�OutputData，供 UI 显示
         OutputData["PseudoColorImage"] = colorImage;
 
         _logger.Debug("Process: ColorMap={ColorMap}, MinValue={Min}, MaxValue={Max}, InvertMap={Invert}",

XP.ImageProcessing.Processors/图像变换/GrayscaleProcessor.cs

@@ -1,25 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: GrayscaleProcessor.cs
+// 文件� GrayscaleProcessor.cs
 // 描述: 灰度图转换算子，用于将彩色图像转换为灰度图像
 // 功能:
 //   - 标准灰度转换（加权平均）
 //   - 平均值法
 //   - 最大值法
 //   - 最小值法
-// 算法: 加权平均法 Gray = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B
+// 算法: 加�平��Gray = 0.299*R + 0.587*G + 0.114*B
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 灰度图转换算子
+/// �度图转�算�
 /// </summary>
 public class GrayscaleProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -49,13 +49,13 @@ public class GrayscaleProcessor : ImageProcessorBase
     {
         string method = GetParameter<string>("Method");
 
-        // 如果输入已经是灰度图，根据方法进行处理
+        // 如果输入已�是�度图，根�方法进行处�
         var result = inputImage.Clone();
 
         switch (method)
         {
             case "Average":
-                // 对于已经是灰度的图像，平均值法不改变图像
+                // 对于已�是�度的图�，平�值法�改�图�
                 break;
 
             case "Max":

XP.ImageProcessing.Processors/图像变换/MirrorProcessor.cs

@@ -1,22 +1,22 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: MirrorProcessor.cs
+// 文件� MirrorProcessor.cs
-// 描述: 镜像算子，用于图像翻转
+// �述: 镜�算�，用于图�翻�
 // 功能:
 //   - 水平镜像（左右翻转）
 //   - 垂直镜像（上下翻转）
-//   - 对角镜像（水平+垂直翻转，等效180°旋转）
+//   - 对角镜�（水�垂直翻转，等�80°旋转�
 // 算法: 像素坐标映射
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 镜像算子

XP.ImageProcessing.Processors/图像变换/RotateProcessor.cs

@@ -1,24 +1,24 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: RotateProcessor.cs
+// 文件� RotateProcessor.cs
 // 描述: 图像旋转算子
 // 功能:
 //   - 任意角度旋转
 //   - 支持保持原始尺寸或自适应扩展画布
-//   - 可选背景填充值
+//   - �选背景填充�
-//   - 支持双线性插值
+//   - 支��线性��
 // 算法: 仿射变换旋转
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 图像旋转算子
@@ -101,14 +101,14 @@ public class RotateProcessor : ImageProcessorBase
 
         if (expandCanvas)
         {
-            // 计算旋转后能容纳整幅图像的画布尺寸
+            // 计算旋转�能容纳整幅图�的画布尺�
             double rad = Math.Abs(angle * Math.PI / 180.0);
             double sinA = Math.Abs(Math.Sin(rad));
             double cosA = Math.Abs(Math.Cos(rad));
             dstW = (int)Math.Ceiling(srcW * cosA + srcH * sinA);
             dstH = (int)Math.Ceiling(srcW * sinA + srcH * cosA);
 
-            // 调整旋转矩阵的平移分量，使图像居中
+            // 调整旋转矩阵的平移分�，使图�居�
             double[] m = new double[6];
             rotMat.CopyTo(m);
             m[2] += (dstW - srcW) / 2.0;

XP.ImageProcessing.Processors/图像变换/ThresholdProcessor.cs

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: ThresholdProcessor.cs
+// 文件� ThresholdProcessor.cs
 // 描述: 阈值分割算子，用于图像二值化处理
 // 功能:
 //   - 固定阈值二值化
-//   - Otsu自动阈值计算
+//   - Otsu自动阈值计�
-//   - 可调节阈值和最大值
+//   - �调节阈值和最大�
-//   - 将灰度图像转换为二值图像
+//   - 将�度图�转�为二值图�
 // 算法: 阈值分割、Otsu算法
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 阈值分割算子
+/// 阈值分割算�
 /// </summary>
 public class ThresholdProcessor : ImageProcessorBase
 {

XP.ImageProcessing.Processors/图像增强/ColorLayerProcessor.cs

@@ -1,26 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: ColorLayerProcessor.cs
+// 譁�ｻｶ蜷? ColorLayerProcessor.cs
-// 描述: 色彩分层算子，将灰度图像按亮度区间分层
+// 謠剰ｿｰ: 濶ｲ蠖ｩ蛻�ｱらｮ怜ｭ撰ｼ悟ｰ��蠎ｦ蝗ｾ蜒乗潔莠ｮ蠎ｦ蛹ｺ髣ｴ蛻�ｱ?
 // 功能:
 //   - 将灰度图像按指定层数均匀分层
-//   - 支持自定义分层数（2~16层）
+//   - 謾ｯ謖∬�螳壻ｹ牙�螻よ焚�?~16螻ゑｼ�
-//   - 支持均匀分层和基于 Otsu 的自适应分层
+//   - 謾ｯ謖∝插蛹€蛻�ｱょ柱蝓ｺ莠?Otsu 逧��騾ょｺ泌�螻�
 //   - 可选保留原始灰度或映射为等间距灰度
-// 算法: 灰度量化 / 多阈值分割
+// 邂玲ｳ�: 轣ｰ蠎ｦ驥丞喧 / 螟夐�蛟ｼ蛻��?
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 菴懆€? 譚惹ｼ� wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
-using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 色彩分层算子，将灰度图像按亮度区间分为多个层级
+/// 濶ｲ蠖ｩ蛻�ｱらｮ怜ｭ撰ｼ悟ｰ��蠎ｦ蝗ｾ蜒乗潔莠ｮ蠎ｦ蛹ｺ髣ｴ蛻�ｸｺ螟壻ｸｪ螻らｺ?
 /// </summary>
 public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -89,12 +88,12 @@ public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
         _logger.Debug("Process: Layers={Layers}, Method={Method}, OutputMode={OutputMode}, TargetLayer={TargetLayer}",
             layers, method, outputMode, targetLayer);
 
-        // 计算分层阈值
+        // 隶｡邂怜�螻る�蛟?
         byte[] thresholds = method == "Otsu"
             ? ComputeOtsuMultiThresholds(inputImage, layers)
             : ComputeUniformThresholds(layers);
 
-        // 计算每层的输出灰度值
+        // 隶｡邂玲ｯ丞ｱら噪霎灘�轣ｰ蠎ｦ蛟?
         byte[] layerValues = ComputeLayerValues(thresholds, layers, outputMode);
 
         // 应用分层映射
@@ -106,7 +105,7 @@ public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
 
         if (targetLayer == 0)
         {
-            // 输出全部层
+            // 霎灘�蜈ｨ驛ｨ螻?
             Parallel.For(0, height, y =>
             {
                 for (int x = 0; x < width; x++)
@@ -119,8 +118,8 @@ public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
         }
         else
         {
-            // 只输出指定层：选中层为 255（白），其余为 0（黑）
+            // 蜿ｪ霎灘�謖�ｮ壼ｱゑｼ夐€我ｸｭ螻ゆｸｺ 255�育區�会ｼ悟�菴吩ｸ?0�磯ｻ托ｼ?
-            int target = targetLayer - 1; // 参数从1开始，内部索引从0开始
+            int target = targetLayer - 1; // 蜿よ焚莉?蠑€蟋具ｼ悟�驛ｨ邏｢蠑穂ｻ?蠑€蟋?
             Parallel.For(0, height, y =>
             {
                 for (int x = 0; x < width; x++)
@@ -137,7 +136,7 @@ public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 均匀分层阈值：将 [0, 255] 等分
+    /// 蝮�劇蛻�ｱる�蛟ｼ�壼ｰ?[0, 255] 遲牙�
     /// </summary>
     private static byte[] ComputeUniformThresholds(int layers)
     {
@@ -153,7 +152,7 @@ public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
     /// </summary>
     private static byte[] ComputeOtsuMultiThresholds(Image<Gray, byte> image, int layers)
     {
-        // 计算直方图
+        // 隶｡邂礼峩譁ｹ蝗?
         int[] histogram = new int[256];
         var data = image.Data;
         int h = image.Height, w = image.Width;
@@ -176,7 +175,7 @@ public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
         if (layers <= 1 || low >= high)
             return;
 
-        // 在 [low, high] 范围内找 Otsu 阈值
+        // 蝨?[low, high] 闌�峩蜀�伽 Otsu 髦亥€?
         long totalPixels = 0;
         long totalSum = 0;
         for (int i = low; i <= high; i++)
@@ -220,7 +219,7 @@ public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 计算每层的输出灰度值
+    /// 隶｡邂玲ｯ丞ｱら噪霎灘�轣ｰ蠎ｦ蛟?
     /// </summary>
     private static byte[] ComputeLayerValues(byte[] thresholds, int layers, string outputMode)
     {
@@ -233,7 +232,7 @@ public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
         }
         else // MidValue
         {
-            // 每层取区间中值
+            // 豈丞ｱょ叙蛹ｺ髣ｴ荳ｭ蛟?
             values[0] = (byte)(thresholds.Length > 0 ? thresholds[0] / 2 : 128);
             for (int i = 1; i < layers - 1; i++)
                 values[i] = (byte)((thresholds[i - 1] + thresholds[i]) / 2);
@@ -243,7 +242,7 @@ public class ColorLayerProcessor : ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 根据阈值数组确定像素所属层级
+    /// 譬ｹ謐ｮ髦亥€ｼ謨ｰ扈�｡ｮ螳壼ワ邏�謇€螻槫ｱらｺ?
     /// </summary>
     private static int GetLayerIndex(byte pixel, byte[] thresholds)
     {

XP.ImageProcessing.Processors/图像增强/ContrastProcessor.cs

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: ContrastProcessor.cs
+// ��辣�? ContrastProcessor.cs
-// 描述: 对比度调整算子，用于增强图像对比度
+// �讛膩: 撖寞�摨西��渡�摮琜��其�憓𧼮撩�曉�撖寞�摨?
 // 功能:
-//   - 线性对比度和亮度调整
+//   - 蝥踵�批笆瘥𥪜漲�䔶漁摨西��?
-//   - 自动对比度拉伸
+//   - �芸𢆡撖寞�摨行�隡?
-//   - CLAHE（对比度受限自适应直方图均衡化）
+//   - CLAHE嚗�笆瘥𥪜漲�烾��芷����湔䲮�曉�銵∪�嚗?
-//   - 支持多种对比度增强方法
+//   - �舀�憭𡁶�撖寞�摨血�撘箸䲮瘜?
 // 算法: 线性变换、直方图均衡化、CLAHE
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 雿𡏭�? �𦒘� wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 对比度调整算子
+/// 撖寞�摨西��渡�摮?
 /// </summary>
 public class ContrastProcessor : ImageProcessorBase
 {

XP.ImageProcessing.Processors/图像增强/GammaProcessor.cs

@@ -1,22 +1,22 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: GammaProcessor.cs
+// 文件� GammaProcessor.cs
-// 描述: Gamma校正算子，用于调整图像亮度和对比度
+// �述: Gamma校正算�，用于调整图�亮度和对比�
 // 功能:
-//   - Gamma非线性校正
+//   - Gamma�线性校�
 //   - 增益调整
-//   - 使用查找表（LUT）加速处理
+//   - 使用查找表（LUT）加速处�
 //   - 适用于图像显示和亮度调整
 // 算法: Gamma校正公式 output = (input^(1/gamma)) * gain
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// Gamma校正算子

XP.ImageProcessing.Processors/图像增强/HDREnhancementProcessor.cs

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: HDREnhancementProcessor.cs
+// 文件� HDREnhancementProcessor.cs
-// 描述: 高动态范围（HDR）图像增强算子
+// �述: 高动�范围（HDR）图�增强算�
 // 功能:
-//   - 局部色调映射（Local Tone Mapping）
+//   - 局部色调映射（Local Tone Mapping�
-//   - 自适应对数映射（Adaptive Logarithmic Mapping）
+//   - 自适应对数映射（Adaptive Logarithmic Mapping�
 //   - Drago色调映射
 //   - 双边滤波色调映射
-//   - 增强图像暗部和亮部细节
+//   - 增强图�暗部和亮部细�
 // 算法: 基于色调映射的HDR增强
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 高动态范围图像增强算子
+/// 高动�范围图�增强算�
 /// </summary>
 public class HDREnhancementProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -138,8 +138,8 @@ public class HDREnhancementProcessor : ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 局部色调映射
+    /// 局部色调映�
-    /// 将图像分解为基础层（光照）和细节层，分别处理后合成
+    /// 将图�分解为基础层（光照）和细节层，分别处����
     /// Base = GaussianBlur(log(I))
     /// Detail = log(I) - Base
     /// Output = exp(Base_compressed + Detail * boost)
@@ -156,22 +156,22 @@ public class HDREnhancementProcessor : ImageProcessorBase
             for (int x = 0; x < width; x++)
                 floatImage.Data[y, x, 0] = floatImage.Data[y, x, 0] / 255.0f + 0.001f;
 
-        // 对数域
+        // 对数�
         var logImage = new Image<Gray, float>(width, height);
         for (int y = 0; y < height; y++)
             for (int x = 0; x < width; x++)
                 logImage.Data[y, x, 0] = (float)Math.Log(floatImage.Data[y, x, 0]);
 
-        // 基础层：大尺度高斯模糊提取光照分量
+        // 基础层：大尺度高斯模糊��光照分�
         int kernelSize = (int)(sigmaSpace * 6) | 1;
         if (kernelSize < 3) kernelSize = 3;
         var baseLayer = new Image<Gray, float>(width, height);
         CvInvoke.GaussianBlur(logImage, baseLayer, new System.Drawing.Size(kernelSize, kernelSize), sigmaSpace);
 
-        // 细节层
+        // 细节�
         var detailLayer = logImage - baseLayer;
 
-        // 压缩基础层的动态范围
+        // 压缩基础层的动�范�
         double baseMin = double.MaxValue, baseMax = double.MinValue;
         for (int y = 0; y < height; y++)
         {
@@ -200,7 +200,7 @@ public class HDREnhancementProcessor : ImageProcessorBase
             }
         }
 
-        // 合成：压缩后的基础层 + 增强的细节层
+        // ��：压缩�的基础�+ 增强的细节层
         var combined = new Image<Gray, float>(width, height);
         for (int y = 0; y < height; y++)
         {
@@ -287,7 +287,7 @@ public class HDREnhancementProcessor : ImageProcessorBase
             for (int x = 0; x < width; x++)
                 floatImage.Data[y, x, 0] /= 255.0f;
 
-        // 计算全局最大亮度
+        // 计算全局最大亮�
         float globalMax = 0;
         for (int y = 0; y < height; y++)
             for (int x = 0; x < width; x++)
@@ -364,7 +364,7 @@ public class HDREnhancementProcessor : ImageProcessorBase
             for (int x = 0; x < width; x++)
                 floatImage.Data[y, x, 0] /= 255.0f;
 
-        // 全局最大亮度
+        // 全局最大亮�
         float maxLum = 0;
         for (int y = 0; y < height; y++)
             for (int x = 0; x < width; x++)
@@ -410,7 +410,7 @@ public class HDREnhancementProcessor : ImageProcessorBase
 
     /// <summary>
     /// 双边滤波色调映射
-    /// 使用双边滤波分离基础层和细节层
+    /// 使用�边滤波分离基础层和细节�
     /// 双边滤波保边特性使得细节层更加精确
     /// </summary>
     private Image<Gray, byte> BilateralToneMapping(Image<Gray, byte> inputImage,
@@ -419,20 +419,20 @@ public class HDREnhancementProcessor : ImageProcessorBase
         int width = inputImage.Width;
         int height = inputImage.Height;
 
-        // 转换为浮点并取对数
+        // 转�为浮点并�对�
         var floatImage = inputImage.Convert<Gray, float>();
         var logImage = new Image<Gray, float>(width, height);
         for (int y = 0; y < height; y++)
             for (int x = 0; x < width; x++)
                 logImage.Data[y, x, 0] = (float)Math.Log(floatImage.Data[y, x, 0] / 255.0f + 0.001);
 
-        // 双边滤波提取基础层（保边平滑）
+        // �边滤波��基础层（�边平滑�
         int diameter = (int)(sigmaSpace * 2) | 1;
         if (diameter < 3) diameter = 3;
         if (diameter > 31) diameter = 31;
 
         var baseLayer = new Image<Gray, float>(width, height);
-        // 转换为 byte 进行双边滤波，再转回 float
+        // 转��byte 进行�边滤波，�转回 float
         var logNorm = NormalizeToByteImage(logImage);
         var baseNorm = new Image<Gray, byte>(width, height);
         CvInvoke.BilateralFilter(logNorm, baseNorm, diameter, sigmaColor, sigmaSpace);
@@ -454,10 +454,10 @@ public class HDREnhancementProcessor : ImageProcessorBase
             for (int x = 0; x < width; x++)
                 baseLayer.Data[y, x, 0] = (float)(baseNorm.Data[y, x, 0] / 255.0 * logRange + logMin);
 
-        // 细节层 = 对数图像 - 基础层
+        // 细节�= 对数图� - 基础�
         var detailLayer = logImage - baseLayer;
 
-        // 压缩基础层
+        // 压缩基础�
         double baseMin = double.MaxValue, baseMax = double.MinValue;
         for (int y = 0; y < height; y++)
             for (int x = 0; x < width; x++)

XP.ImageProcessing.Processors/图像增强/HierarchicalEnhancementProcessor.cs

@@ -1,22 +1,21 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: HierarchicalEnhancementProcessor.cs
+// 譁�ｻｶ蜷? HierarchicalEnhancementProcessor.cs
-// 描述: 层次增强算子，基于多尺度高斯分解对不同尺度细节独立增强
+// 謠剰ｿｰ: 螻よｬ｡蠅槫ｼｺ邂怜ｭ撰ｼ悟渕莠主､壼ｰｺ蠎ｦ鬮俶民蛻�ｧ｣蟇ｹ荳榊酔蟆ｺ蠎ｦ扈�鰍迢ｬ遶句｢槫ｼ?
 // 功能:
-//   - 将图像分解为多层细节层 + 基础层
+//   - 蟆�崟蜒丞�隗｣荳ｺ螟壼ｱらｻ�鰍螻?+ 蝓ｺ遑€螻?
-//   - 对每层细节独立控制增益
+//   - 蟇ｹ豈丞ｱらｻ�鰍迢ｬ遶区而蛻ｶ蠅樒�?
-//   - 支持基础层亮度调整和对比度限制
+//   - 謾ｯ謖∝渕遑€螻ゆｺｮ蠎ｦ隹�紛蜥悟ｯｹ豈泌ｺｦ髯仙�?
 // 算法: 多尺度高斯差分分解与重建
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 菴懆€? 譚惹ｼ� wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
-using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 层次增强算子，基于多尺度高斯差分对不同尺度的图像细节进行独立增强
@@ -106,16 +105,16 @@ public class HierarchicalEnhancementProcessor : ImageProcessorBase
         int w = inputImage.Width;
 
         // === 多尺度高斯差分分解（全部在原始分辨率上操作，无需金字塔上下采样） ===
-        // 用递增 sigma 的高斯模糊生成平滑层序列：G0(原图), G1, G2, ..., G_n(基础层)
+        // 逕ｨ騾貞｢� sigma 逧�ｫ俶民讓｡邉顔函謌仙ｹｳ貊大ｱょｺ丞��哦0(蜴溷崟), G1, G2, ..., G_n(蝓ｺ遑€螻?
-        // 细节层 D_i = G_i - G_{i+1}
+        // 扈�鰍螻?D_i = G_i - G_{i+1}
         // 重建：output = sum(D_i * gain_i) + G_n * baseGain
 
-        // 计算每层的高斯 sigma（指数递增）
+        // 隶｡邂玲ｯ丞ｱら噪鬮俶�?sigma�域欠謨ｰ騾貞｢橸ｼ?
         var sigmas = new double[levels];
         for (int i = 0; i < levels; i++)
             sigmas[i] = Math.Pow(2, i + 1); // 2, 4, 8, 16, ...
 
-        // 生成平滑层序列（float 数组，避免 Emgu float Image 的问题）
+        // 逕滓�蟷ｳ貊大ｱょｺ丞���loat 謨ｰ扈�ｼ碁∩蜈?Emgu float Image 逧�琉鬚假ｼ�
         var smoothLayers = new float[levels + 1][]; // [0]=原图, [1..n]=高斯模糊
         smoothLayers[0] = new float[h * w];
         var srcData = inputImage.Data;
@@ -132,7 +131,7 @@ public class HierarchicalEnhancementProcessor : ImageProcessorBase
             if (ksize < 3) ksize = 3;
 
             using var src = new Image<Gray, byte>(w, h);
-            // 从上一层 float 转 byte 做高斯模糊
+            // 莉惹ｸ贋ｸ€螻?float 霓?byte 蛛夐ｫ俶民讓｡邉?
             var prevLayer = smoothLayers[i];
             var sd = src.Data;
             Parallel.For(0, h, y =>
@@ -181,7 +180,7 @@ public class HierarchicalEnhancementProcessor : ImageProcessorBase
         var result = new Image<Gray, byte>(w, h);
         var resultData = result.Data;
 
-        // 预转换 gains 为 float
+        // 鬚�ｽｬ謐?gains 荳?float
         var fGains = new float[levels];
         for (int i = 0; i < levels; i++)
             fGains[i] = (float)gains[i];

XP.ImageProcessing.Processors/图像增强/HistogramEqualizationProcessor.cs

@@ -1,22 +1,22 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: HistogramEqualizationProcessor.cs
+// 文件� HistogramEqualizationProcessor.cs
 // 描述: 直方图均衡化算子，用于增强图像对比度
 // 功能:
 //   - 全局直方图均衡化
-//   - 自适应直方图均衡化（CLAHE）
+//   - 自适应直方图�衡化（CLAHE�
-//   - 限制对比度增强
+//   - �制对比度增�
 //   - 改善图像的整体对比度
 // 算法: 直方图均衡化、CLAHE
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 直方图均衡化算子
@@ -122,7 +122,7 @@ public class HistogramEqualizationProcessor : ImageProcessorBase
                 var limited = floatTile + diff * Math.Min(clipLimit / 10.0, 1.0);
                 var limitedByte = limited.Convert<Gray, byte>();
 
-                // 复制到结果图像
+                // �制到结果图�
                 result.ROI = roi;
                 limitedByte.CopyTo(result);
                 result.ROI = System.Drawing.Rectangle.Empty;

XP.ImageProcessing.Processors/图像增强/HistogramOverlayProcessor.cs

@@ -1,27 +1,27 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: HistogramOverlayProcessor.cs
+// 文件� HistogramOverlayProcessor.cs
 // 描述: 直方图叠加算子，计算灰度直方图并以蓝色柱状图绘制到结果图像左上角
 // 功能:
 //   - 计算输入图像的灰度直方图
-//   - 将直方图绘制为蓝色半透明柱状图叠加到图像左上角
+//   - 将直方图绘制为�色��明柱状图�加到图�左上�
-//   - 输出直方图统计表格数据
+//   - 输出直方图统计表格数�
-// 算法: 灰度直方图统计 + 彩色图像叠加
+// 算法: �度直方图统�+ 彩色图��加
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
 using System.Text;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 直方图叠加算子，计算灰度直方图并以蓝色柱状图绘制到结果图像左上角，同时输出统计表格
+/// 直方图�加算�，计算�度直方图并以�色柱状图绘制到结果图�左上角，�时输出统计表�
 /// </summary>
 public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -29,10 +29,11 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
 
     // 固定参数
     private const int ChartWidth = 256;   // 柱状图绘图区宽度
+
     private const int ChartHeight = 200;  // 柱状图绘图区高度
-    private const int AxisMarginLeft = 50; // Y轴标签预留宽度
+    private const int AxisMarginLeft = 50; // Y轴标签预留宽�
-    private const int AxisMarginBottom = 25; // X轴标签预留高度
+    private const int AxisMarginBottom = 25; // X轴标签预留高�
-    private const int Padding = 8;        // 背景额外内边距
+    private const int Padding = 8;        // 背景�外内边�
     private const int PaddingRight = 25;  // 右侧额外内边距（容纳X轴末尾刻度文字）
     private const int Margin = 10;        // 距图像左上角边距
     private const float BgAlpha = 0.6f;
@@ -47,7 +48,7 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
 
     protected override void InitializeParameters()
     {
-        // 无可调参数
+        // 无�调��
     }
 
     public override Image<Gray, byte> Process(Image<Gray, byte> inputImage)
@@ -56,7 +57,7 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
         int w = inputImage.Width;
         var srcData = inputImage.Data;
 
-        // === 1. 计算灰度直方图 ===
+        // === 1. 计算�度直方�===
         var hist = new int[256];
         for (int y = 0; y < h; y++)
             for (int x = 0; x < w; x++)
@@ -95,15 +96,15 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
 
         // === 3. 输出表格数据 ===
         var sb = new StringBuilder();
-        sb.AppendLine("=== 灰度直方图统计 ===");
+        sb.AppendLine("=== �度直方图统�===");
         sb.AppendLine($"图像尺寸: {w} x {h}");
         sb.AppendLine($"总像素数: {totalPixels}");
-        sb.AppendLine($"最小灰度: {minVal}");
+        sb.AppendLine($"最��� {minVal}");
-        sb.AppendLine($"最大灰度: {maxVal}");
+        sb.AppendLine($"最大�� {maxVal}");
         sb.AppendLine($"平均灰度: {mean:F2}");
         sb.AppendLine($"中位灰度: {medianVal}");
-        sb.AppendLine($"众数灰度: {modeVal} (出现 {modeCount} 次)");
+        sb.AppendLine($"众数�度: {modeVal} (出现 {modeCount} �");
-        sb.AppendLine($"标准差:   {stdDev:F2}");
+        sb.AppendLine($"标准�   {stdDev:F2}");
         sb.AppendLine();
         sb.AppendLine("灰度值\t像素数\t占比(%)");
         for (int i = 0; i < 256; i++)
@@ -119,8 +120,8 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
         var colorImage = inputImage.Convert<Bgr, byte>();
         var colorData = colorImage.Data;
 
-        // 布局：背景区域包含 Padding + Y轴标签 + 绘图区 + Padding（水平）
+        // 布局：背景区域包�Padding + Y轴标�+ 绘图�+ Padding（水平）
-        //        Padding + 绘图区 + X轴标签 + Padding（垂直）
+        //        Padding + 绘图�+ X轴标�+ Padding（垂直）
         int totalW = Padding + AxisMarginLeft + ChartWidth + PaddingRight;
         int totalH = Padding + ChartHeight + AxisMarginBottom + Padding;
         int bgW = Math.Min(totalW, w - Margin);
@@ -132,7 +133,7 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
             int plotH = Math.Min(ChartHeight, bgH - Padding - AxisMarginBottom - Padding);
             if (plotW <= 0 || plotH <= 0) goto SkipOverlay;
 
-            // 绘图区左上角在图像中的坐标
+            // 绘图区左上角在图�中的��
             int plotX0 = Margin + Padding + AxisMarginLeft;
             int plotY0 = Margin + Padding;
 
@@ -163,7 +164,7 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
                 }
             });
 
-            // 绘制蓝色柱状图
+            // 绘制�色柱状�
             Parallel.For(0, plotH, dy =>
             {
                 int imgY = plotY0 + dy;
@@ -187,7 +188,7 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
                 }
             });
 
-            // === 5. 绘制坐标轴线和刻度标注 ===
+            // === 5. 绘制�标轴线和刻度标�===
             var white = new MCvScalar(255, 255, 255);
             var gray = new MCvScalar(180, 180, 180);
 
@@ -203,7 +204,7 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
                 new Point(plotX0 + plotW, plotY0 + plotH),
                 white, 1);
 
-            // X轴刻度: 0, 64, 128, 192, 255
+            // X轴刻� 0, 64, 128, 192, 255
             int[] xTicks = { 0, 64, 128, 192, 255 };
             foreach (int tick in xTicks)
             {
@@ -219,7 +220,7 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
                     FontFace.HersheySimplex, FontScale, white, FontThickness);
             }
 
-            // Y轴刻度: 0%, 25%, 50%, 75%, 100%
+            // Y轴刻� 0%, 25%, 50%, 75%, 100%
             for (int i = 0; i <= 4; i++)
             {
                 int val = maxCount * i / 4;
@@ -255,7 +256,7 @@ public class HistogramOverlayProcessor : ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 格式化像素计数为紧凑字符串（如 12345 → "12.3K"）
+    /// 格�化�素计数为紧凑字符串（�12345 �"12.3K"�
     /// </summary>
     private static string FormatCount(int count)
     {

XP.ImageProcessing.Processors/图像增强/RetinexProcessor.cs

@@ -1,6 +1,6 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: RetinexProcessor.cs
+// 文件� RetinexProcessor.cs
 // 描述: 基于Retinex的多尺度阴影校正算子
 // 功能:
 //   - 单尺度Retinex (SSR)
@@ -8,19 +8,19 @@
 //   - 带色彩恢复的多尺度Retinex (MSRCR)
 //   - 光照不均匀校正
 //   - 阴影去除
-// 算法: Retinex理论 - 将图像分解为反射分量和光照分量
+// 算法: Retinex�论 - 将图�分解为�射分�和光照分�
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// Retinex多尺度阴影校正算子
+/// Retinex多尺度阴影校正算�
 /// </summary>
 public class RetinexProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -145,7 +145,7 @@ public class RetinexProcessor : ImageProcessorBase
 
         // 高斯模糊得到光照分量
         Image<Gray, float> blurred = new Image<Gray, float>(inputImage.Size);
-        int kernelSize = (int)(sigma * 6) | 1; // 确保为奇数
+        int kernelSize = (int)(sigma * 6) | 1; // 确�为奇�
         if (kernelSize < 3) kernelSize = 3;
         CvInvoke.GaussianBlur(floatImage, blurred, new System.Drawing.Size(kernelSize, kernelSize), sigma);
 
@@ -162,7 +162,7 @@ public class RetinexProcessor : ImageProcessorBase
         // R = log(I) - log(I*G)
         Image<Gray, float> retinex = logImage - logBlurred;
 
-        // 应用增益和偏移
+        // 应用增益和��
         retinex = retinex * gain + offset;
 
         // 归一化到0-255
@@ -183,7 +183,7 @@ public class RetinexProcessor : ImageProcessorBase
     /// </summary>
     private Image<Gray, byte> MultiScaleRetinex(Image<Gray, byte> inputImage, double[] sigmas, double gain, int offset)
     {
-        // 转换为浮点图像
+        // 转�为浮点图�
         Image<Gray, float> floatImage = inputImage.Convert<Gray, float>();
         floatImage = floatImage + 1.0f;
 
@@ -197,7 +197,7 @@ public class RetinexProcessor : ImageProcessorBase
             }
         }
 
-        // 累加多个尺度的结果
+        // 累加多个尺度的结�
         Image<Gray, float> msrResult = new Image<Gray, float>(inputImage.Size);
         msrResult.SetZero();
 
@@ -229,10 +229,10 @@ public class RetinexProcessor : ImageProcessorBase
         // 平均
         msrResult = msrResult / sigmas.Length;
 
-        // 应用增益和偏移
+        // 应用增益和��
         msrResult = msrResult * gain + offset;
 
-        // 归一化
+        // 归一�
         Image<Gray, byte> result = NormalizeToByteImage(msrResult);
 
         floatImage.Dispose();
@@ -244,14 +244,14 @@ public class RetinexProcessor : ImageProcessorBase
 
     /// <summary>
     /// 带色彩恢复的多尺度Retinex (MSRCR)
-    /// 对于灰度图像，使用简化版本
+    /// 对于�度图�，使用简化版�
     /// </summary>
     private Image<Gray, byte> MultiScaleRetinexCR(Image<Gray, byte> inputImage, double[] sigmas, double gain, int offset)
     {
         // 先执行MSR
         Image<Gray, byte> msrResult = MultiScaleRetinex(inputImage, sigmas, gain, offset);
 
-        // 对于灰度图像，色彩恢复简化为对比度增强
+        // 对于�度图�，色彩��简化为对比度增�
         Image<Gray, float> floatMsr = msrResult.Convert<Gray, float>();
         Image<Gray, float> floatInput = inputImage.Convert<Gray, float>();
 
@@ -285,7 +285,7 @@ public class RetinexProcessor : ImageProcessorBase
     /// </summary>
     private Image<Gray, byte> NormalizeToByteImage(Image<Gray, float> floatImage)
     {
-        // 找到最小值和最大值
+        // 找到最�值和最大�
         double minVal = double.MaxValue;
         double maxVal = double.MinValue;
 

XP.ImageProcessing.Processors/图像增强/SharpenProcessor.cs

@@ -1,23 +1,23 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: SharpenProcessor.cs
+// 文件� SharpenProcessor.cs
 // 描述: 锐化算子，用于增强图像边缘和细节
 // 功能:
 //   - 拉普拉斯锐化
-//   - 非锐化掩蔽（Unsharp Masking）
+//   - ��化掩蔽（Unsharp Masking�
-//   - 可调节锐化强度
+//   - �调节�化强�
-//   - 支持多种锐化核
+//   - 支�多��化�
 // 算法: 拉普拉斯算子、非锐化掩蔽
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 锐化算子
@@ -94,7 +94,7 @@ public class SharpenProcessor : ImageProcessorBase
         var laplacian = new Image<Gray, float>(inputImage.Size);
         CvInvoke.Laplacian(inputImage, laplacian, DepthType.Cv32F, 1);
 
-        // 转换为字节类型
+        // 转�为字节类�
         var laplacianByte = laplacian.Convert<Gray, byte>();
 
         // 将拉普拉斯结果加到原图上进行锐化
@@ -124,10 +124,10 @@ public class SharpenProcessor : ImageProcessorBase
         var floatBlurred = blurred.Convert<Gray, float>();
         var detail = floatInput - floatBlurred;
 
-        // 将细节加回原图
+        // 将细节加回原�
         var sharpened = floatInput + detail * strength;
 
-        // 转换回字节类型
+        // 转�回字节类�
         var result = sharpened.Convert<Gray, byte>();
 
         blurred.Dispose();

XP.ImageProcessing.Processors/图像增强/SubPixelZoomProcessor.cs

@@ -1,27 +1,27 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2016-2025 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: SubPixelZoomProcessor.cs
+// ��辣�? SubPixelZoomProcessor.cs
 // 描述: 亚像素放大算子，通过高质量插值实现图像的亚像素级放大
 // 功能:
-//   - 支持任意倍率放大（含小数倍率如 1.5x、2.3x）
+//   - �舀�隞餅��滨��曉之嚗�鉄撠𤩺㺭�滨�憒?1.5x�?.3x嚗?
-//   - 多种插值方法（最近邻、双线性、双三次、Lanczos）
+//   - 憭𡁶��鍦�潭䲮瘜𤏪���餈煾����蝥踵�扼���銝㗇活��anczos嚗?
 //   - 可选锐化补偿（抵消插值模糊）
-//   - 可选指定输出尺寸
+//   - �舫�㗇�摰朞��箏偕撖?
-// 算法: 基于 OpenCV Resize 的高质量插值放大
+// 蝞埈�: �箔� OpenCV Resize ���韐券��鍦�潭𦆮憭?
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 雿𡏭�? �𦒘� wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 亚像素放大算子
+/// 鈭𡁜�蝝䭾𦆮憭抒�摮?
 /// </summary>
 public class SubPixelZoomProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -104,7 +104,7 @@ public class SubPixelZoomProcessor : ImageProcessorBase
         if (sharpenAfter)
         {
             // Unsharp Masking: result = result + strength * (result - blur)
-            int ksize = Math.Max(3, (int)(scaleFactor * 2) | 1); // 奇数核
+            int ksize = Math.Max(3, (int)(scaleFactor * 2) | 1); // 憟�㺭�?
             using var blurred = result.SmoothGaussian(ksize);
 
             for (int y = 0; y < newHeight; y++)

XP.ImageProcessing.Processors/图像增强/SuperResolutionProcessor.cs

@@ -1,27 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: SuperResolutionProcessor.cs
+// ��辣�? SuperResolutionProcessor.cs
-// 描述: 基于深度学习的超分辨率算子
+// �讛膩: �箔�瘛勗漲摮虫������儘���摮?
 // 功能:
-//   - 支持 EDSR 和 FSRCNN 超分辨率模型（ONNX 格式）
+//   - �舀� EDSR �?FSRCNN 頞��颲函�璅∪�嚗㇉NNX �澆�嚗?
-//   - 支持 2x、3x、4x 放大倍率
+//   - �舀� 2x�?x�?x �曉之�滨�
 //   - 灰度图像自动转换为三通道输入，推理后转回灰度
 //   - 模型文件自动搜索，支持自定义路径
 //   - 使用 Microsoft.ML.OnnxRuntime 进行推理
 // 算法: EDSR (Enhanced Deep Residual SR) / FSRCNN (Fast SR CNN)
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 雿𡏭�? �𦒘� wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
 using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
 using Serilog;
-using System.IO;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 基于深度学习的超分辨率算子（EDSR / FSRCNN），使用 ONNX Runtime 推理
@@ -30,8 +29,9 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
 {
     private static readonly ILogger _logger = Log.ForContext<SuperResolutionProcessor>();
 
-    // 会话缓存，避免重复加载
+    // 隡朞�蝻枏�嚗屸��漤�憭滚�頧?
     private static InferenceSession? _cachedSession;
+
     private static string _cachedModelKey = string.Empty;
 
     public SuperResolutionProcessor()
@@ -76,17 +76,17 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
         {
             _logger.Error("Model file not found: {Model}_x{Scale}.onnx", model, scale);
             throw new FileNotFoundException(
-                $"超分辨率模型文件未找到: {model}_x{scale}.onnx\n" +
+                $"頞��颲函�璅∪���辣�芣𪄳�? {model}_x{scale}.onnx\n" +
                 $"请将模型文件放置到以下任一目录:\n" +
                 $"  1. 程序目录/Models/\n" +
                 $"  2. 程序目录/\n" +
-                $"模型需要 ONNX 格式。\n" +
+                $"璅∪���閬?ONNX �澆���n" +
-                $"可使用 tf2onnx 从 .pb 转换:\n" +
+                $"�臭蝙�?tf2onnx 隞?.pb 頧祆揢:\n" +
                 $"  pip install tf2onnx\n" +
                 $"  python -m tf2onnx.convert --input {model}_x{scale}.pb --output {model}_x{scale}.onnx --inputs input:0 --outputs output:0");
         }
 
-        // 加载或复用会话
+        // �㰘蝸�硋��其�霂?
         string modelKey = $"{model}_{scale}";
         InferenceSession session;
         if (_cachedModelKey == modelKey && _cachedSession != null)
@@ -111,7 +111,7 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
             session = new InferenceSession(modelPath, options);
             _cachedSession = session;
             _cachedModelKey = modelKey;
-            // 记录实际使用的 Execution Provider
+            // 霈啣�摰鮋�雿輻鍂�?Execution Provider
             var providers = session.ModelMetadata?.CustomMetadataMap;
             _logger.Information("Loaded ONNX model: {ModelPath}, Providers: {Providers}",
                 modelPath, string.Join(", ", session.GetType().Name));
@@ -134,7 +134,7 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 单次推理（小图或 FSRCNN）
+    /// �閙活�函�嚗���暹� FSRCNN嚗?
     /// </summary>
     private Image<Gray, byte> ProcessSingle(InferenceSession session, Image<Gray, byte> inputImage, int scale)
     {
@@ -145,8 +145,8 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
         string inputName = session.InputMetadata.Keys.First();
         var inputMeta = session.InputMetadata[inputName];
         int[] dims = inputMeta.Dimensions;
-        // dims 格式: [1, H, W, C] (NHWC)，C 可能是 1 或 3
+        // dims �澆�: [1, H, W, C] (NHWC)嚗龦 �航��?1 �?3
-        int inputChannels = dims[^1]; // 最后一维是通道数
+        int inputChannels = dims[^1]; // ���𦒘�蝏湔糓�𡁻��?
 
         // 构建输入 tensor: [1, H, W, C] (NHWC)
         // 使用底层数组 + Parallel.For 避免逐元素索引开销
@@ -195,13 +195,13 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
         using var results = session.Run(inputs);
         var outputTensor = results.First().AsTensor<float>();
 
-        // 输出 shape: [1, C, H*scale, W*scale] (NCHW，模型输出经过 Transpose)
+        // 颲枏枂 shape: [1, C, H*scale, W*scale] (NCHW嚗峕芋�贝��箇�餈?Transpose)
         var shape = outputTensor.Dimensions;
         int outC = shape[1];
         int outH = shape[2];
         int outW = shape[3];
 
-        // 转换为灰度图像
+        // 頧祆揢銝箇�摨血㦛�?
         // 使用 Parallel.For + 直接内存操作
         Image<Gray, byte> result;
         if (outC == 1)
@@ -217,7 +217,7 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
         }
         else
         {
-            // EDSR: 三通道输出 [1, 3, outH, outW] → 灰度
+            // EDSR: 銝厰�𡁻�颲枏枂 [1, 3, outH, outW] �?�啣漲
             // 直接计算灰度值，跳过中间 BGR 图像分配
             result = new Image<Gray, byte>(outW, outH);
             var outData = result.Data;
@@ -241,13 +241,13 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 分块推理（大图 EDSR），将图像切成小块分别推理后拼接
+    /// ����函�嚗�之�?EDSR嚗㚁�撠�㦛�誩��𣂼��堒��急綫����潭𦻖
     /// </summary>
     private Image<Gray, byte> ProcessTiled(InferenceSession session, Image<Gray, byte> inputImage, int scale, int tileSize)
     {
         int h = inputImage.Height;
         int w = inputImage.Width;
-        int overlap = 8; // 重叠像素，减少拼接边缘伪影
+        int overlap = 8; // �滚��讐�嚗��撠烐𣄽�亥器蝻䀝憚敶?
 
         var result = new Image<Gray, byte>(w * scale, h * scale);
 
@@ -290,7 +290,7 @@ public class SuperResolutionProcessor : ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 查找模型文件，按优先级搜索多个目录（.onnx 格式）
+    /// �交𪄳璅∪���辣嚗峕�隡睃�蝥扳�蝝Ｗ�銝芰𤌍敶𤏪�.onnx �澆�嚗?
     /// </summary>
     private static string FindModelFile(string model, int scale)
     {

XP.ImageProcessing.Processors/形态学处理/MorphologyProcessor.cs

@@ -1,6 +1,6 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: MorphologyProcessor.cs
+// 文件� MorphologyProcessor.cs
 // 描述: 形态学处理算子，用于二值图像的形态学操作
 // 功能:
 //   - 腐蚀（Erode）：收缩目标区域
@@ -8,17 +8,17 @@
 //   - 开运算（Open）：先腐蚀后膨胀，去除小目标
 //   - 闭运算（Close）：先膨胀后腐蚀，填充小孔洞
 // 算法: 数学形态学运算
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 形态学处理算子

XP.ImageProcessing.Processors/数学运算/DifferenceProcessor.cs

@@ -1,23 +1,23 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: DifferenceProcessor.cs
+// 文件� DifferenceProcessor.cs
-// 描述: 差分运算算子，用于边缘检测和变化检测
+// �述: 差分�算算�，用于边缘检测和�化检�
 // 功能:
-//   - 对图像进行差分运算
+//   - 对图�进行差分��
-//   - 支持水平、垂直和对角线差分
+//   - 支�水平�垂直和对角线差�
-//   - 可用于边缘检测
+//   - �用于边缘检�
-//   - 可选归一化输出
+//   - �选归一化输�
-// 算法: 像素级差分运算
+// 算法: �素级差分��
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 差分运算算子
@@ -96,7 +96,7 @@ public class DifferenceProcessor : ImageProcessorBase
         }
         else // Both
         {
-            // 梯度幅值: sqrt((dx)^2 + (dy)^2)
+            // 梯度幅� sqrt((dx)^2 + (dy)^2)
             for (int y = 0; y < height - 1; y++)
             {
                 for (int x = 0; x < width - 1; x++)

XP.ImageProcessing.Processors/数学运算/DivisionProcessor.cs

@@ -1,23 +1,23 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: DivisionProcessor.cs
+// 文件� DivisionProcessor.cs
-// 描述: 除法运算算子，用于图像归一化处理
+// �述: 除法�算算�，用于图�归一化处�
 // 功能:
-//   - 对图像像素值进行除法运算
+//   - 对图��素值进行除法��
 //   - 支持缩放因子调整
 //   - 可选归一化到0-255范围
-//   - 常用于背景校正和图像归一化
+//   - 常用于背景校正和图�归一�
-// 算法: 像素级除法运算
+// 算法: �素级除法��
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 除法运算算子

XP.ImageProcessing.Processors/数学运算/IntegralProcessor.cs

@@ -1,22 +1,22 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: IntegralProcessor.cs
+// ��辣�? IntegralProcessor.cs
-// 描述: 积分运算算子，计算积分图像
+// �讛膩: 蝘臬�餈鞟�蝞堒�嚗諹恣蝞㛖妖��㦛�?
 // 功能:
-//   - 计算积分图像（累加和）
+//   - 霈∠�蝘臬��曉�嚗�敞�惩�嚗?
-//   - 用于快速区域求和
+//   - �其�敹恍�笔躹����?
-//   - 支持归一化输出
+//   - �舀�敶雴��𤥁��?
 // 算法: 积分图像算法
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 雿𡏭�? �𦒘� wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 积分运算算子

XP.ImageProcessing.Processors/数学运算/MultiplicationProcessor.cs

@@ -1,23 +1,23 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: MultiplicationProcessor.cs
+// 文件� MultiplicationProcessor.cs
-// 描述: 乘法运算算子，用于图像增强
+// �述: 乘法�算算�，用于图�增�
 // 功能:
-//   - 对图像像素值进行乘法运算
+//   - 对图��素值进行乘法��
 //   - 支持增益调整
-//   - 可选归一化输出
+//   - �选归一化输�
-//   - 常用于图像增强和对比度调整
+//   - 常用于图�增强和对比度调�
-// 算法: 像素级乘法运算
+// 算法: �素级乘法��
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 乘法运算算子

XP.ImageProcessing.Processors/数学运算/OrProcessor.cs

@@ -1,24 +1,24 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: OrProcessor.cs
+// 文件� OrProcessor.cs
 // 描述: 或运算算子，用于图像逻辑运算
 // 功能:
 //   - 对图像进行按位或运算
 //   - 支持与固定值或运算
 //   - 可用于图像合并和掩码操作
 // 算法: 像素级按位或运算
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 或运算算子
+/// 或�算算�
 /// </summary>
 public class OrProcessor : ImageProcessorBase
 {

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/AngleMeasurementProcessor.cs

@@ -1,19 +1,19 @@
 // ============================================================================
-// 文件名: AngleMeasurementProcessor.cs
+// 文件� AngleMeasurementProcessor.cs
-// 描述: 角度测量算子 — 共端点的两条直线夹角
+// �述: 角度测�算� �共端点的两�直线夹角
 // 功能:
-//   - 用户定义三个点：端点(顶点)、射线1终点、射线2终点
+//   - 用户定义三个点：端点(顶点)�射�终点�射�终点
-//   - 计算两条射线之间的夹角（0°~180°）
+//   - 计算两�射线之间的夹角（0°~180°�
 //   - 在图像上绘制两条射线、角度弧线和标注
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 public class AngleMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -27,7 +27,7 @@ public class AngleMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
 
     protected override void InitializeParameters()
     {
-        // 三个点坐标（由交互控件注入，使用 double 避免取整误差）
+        // 三个点�标（由交互控件注入，使用 double ���整误差�
         Parameters.Add("VX", new ProcessorParameter("VX", "VX", typeof(double), 250.0, null, null, "") { IsVisible = false });
         Parameters.Add("VY", new ProcessorParameter("VY", "VY", typeof(double), 250.0, null, null, "") { IsVisible = false });
         Parameters.Add("AX", new ProcessorParameter("AX", "AX", typeof(double), 100.0, null, null, "") { IsVisible = false });
@@ -44,7 +44,7 @@ public class AngleMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
 
         OutputData.Clear();
 
-        // 向量 VA 和 VB
+        // �� VA �VB
         double vax = ax - vx, vay = ay - vy;
         double vbx = bx - vx, vby = by - vy;
 
@@ -59,11 +59,11 @@ public class AngleMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
             angleDeg = Math.Acos(cosAngle) * 180.0 / Math.PI;
         }
 
-        // 计算角度弧的起始角和扫过角（用于绘制弧线）
+        // 计算角度弧的起始角和扫过角（用于绘制弧线�
         double angleA = Math.Atan2(vay, vax) * 180.0 / Math.PI;
         double angleB = Math.Atan2(vby, vbx) * 180.0 / Math.PI;
 
-        // 确保从 angleA 到 angleB 的扫过方向是较小的夹角
+        // 确��angleA �angleB 的扫过方�是较�的夹�
         double sweep = angleB - angleA;
         if (sweep > 180) sweep -= 360;
         if (sweep < -180) sweep += 360;

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/BgaVoidRateProcessor.cs

@@ -1,27 +1,27 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: BgaVoidRateProcessor.cs
+// 文件� BgaVoidRateProcessor.cs
-// 描述: BGA 空洞率检测算子（两步自动检测法）
+// �述: BGA 空洞率检测算�（两步自动检测法�
 //
 // 处理流程:
-//   第一步 — 焊球定位: 高斯模糊 → Otsu反向二值化 → 闭运算 → 轮廓检测 → 圆度过滤 → 椭圆拟合
+//   第一��焊�定�: 高斯模糊 �Otsu��二值化 �闭���轮廓检��圆度过滤 �椭圆拟�
-//   第二步 — 气泡检测: 焊球轮廓掩码 → 双阈值分割 → 轮廓检测 → 面积过滤 → 气泡率计算
+//   第二��气泡检� 焊�轮廓掩� ��阈值分��轮廓检���积过滤 �气泡率计�
 //
 // 支持多边形ROI限定检测区域，支持IPC-7095标准PASS/FAIL判定
-// 正片模式：焊球=暗区域，气泡=亮区域
+// 正片模�：焊�暗区域，气泡=亮区�
 //
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
 using Emgu.CV.Util;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -43,7 +43,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
             LocalizationHelper.GetString("BgaVoidRateProcessor_RoiMode_Desc"),
             new string[] { "None", "Polygon" }));
 
-        // 多边形ROI点数和坐标（由UI注入，不可见，最多支持32个点）
+        // 多边形ROI点数和�标（由UI注入，���，最多支�2个点�
         Parameters.Add("PolyCount", new ProcessorParameter("PolyCount", "PolyCount", typeof(int), 0, null, null, "") { IsVisible = false });
         for (int i = 0; i < 32; i++)
         {
@@ -76,7 +76,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
             typeof(double), 0.5, 0.0, 1.0,
             LocalizationHelper.GetString("BgaVoidRateProcessor_BgaCircularity_Desc")));
 
-        // ── 第二步：气泡检测参数 ──
+        // ── 第二步：气泡检测��──
         Parameters.Add("MinThreshold", new ProcessorParameter(
             "MinThreshold",
             LocalizationHelper.GetString("BgaVoidRateProcessor_MinThreshold"),
@@ -148,7 +148,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
         OutputData["RoiMode"] = roiMode;
         OutputData["RoiMask"] = roiMask;
 
-        _logger.Debug("BgaVoidRate 两步法: BgaArea=[{Min},{Max}], Blur={Blur}, Circ={Circ}, Thresh=[{TMin},{TMax}]",
+        _logger.Debug("BgaVoidRate 两步� BgaArea=[{Min},{Max}], Blur={Blur}, Circ={Circ}, Thresh=[{TMin},{TMax}]",
             bgaMinArea, bgaMaxArea, bgaBlurSize, bgaCircularity, minThresh, maxThresh);
 
         // ================================================================
@@ -156,7 +156,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
         // ================================================================
         var bgaResults = DetectBgaBalls(inputImage, bgaBlurSize, bgaMinArea, bgaMaxArea, bgaCircularity, roiMask);
 
-        _logger.Information("第一步完成: 检测到 {Count} 个BGA焊球", bgaResults.Count);
+        _logger.Information("第一步完� 检测到 {Count} 个BGA焊�", bgaResults.Count);
 
         if (bgaResults.Count == 0)
         {
@@ -176,7 +176,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
         }
 
         // ================================================================
-        // 第二步：在每个焊球区域内检测气泡
+        // 第二步：在�个焊�区域内检测气�
         // ================================================================
         int totalBgaArea = 0;
         int totalVoidArea = 0;
@@ -193,13 +193,13 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
         double overallVoidRate = totalBgaArea > 0 ? (double)totalVoidArea / totalBgaArea * 100.0 : 0;
         string classification = overallVoidRate <= voidLimit ? "PASS" : "FAIL";
 
-        // 检查每个焊球是否单独超标
+        // 检查�个焊�是��独超�
         foreach (var bga in bgaResults)
         {
             bga.Classification = bga.VoidRate <= voidLimit ? "PASS" : "FAIL";
         }
 
-        _logger.Information("第二步完成: 总气泡率={VoidRate:F1}%, 气泡数={Count}, 判定={Class}",
+        _logger.Information("第二步完� 总气泡率={VoidRate:F1}%, 气泡�{Count}, 判定={Class}",
             overallVoidRate, totalVoidCount, classification);
 
         // 输出数据
@@ -222,7 +222,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
 
     /// <summary>
     /// 第一步：自动检测BGA焊球位置
-    /// 使用Otsu二值化 + 轮廓检测 + 圆度过滤 + 椭圆拟合
+    /// 使用Otsu二值化 + 轮廓检�+ 圆度过滤 + 椭圆拟�
     /// </summary>
     private List<BgaBallInfo> DetectBgaBalls(Image<Gray, byte> input, int blurSize, int minArea, int maxArea, double minCircularity, Image<Gray, byte>? roiMask)
     {
@@ -233,7 +233,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
         var blurred = new Image<Gray, byte>(w, h);
         CvInvoke.GaussianBlur(input, blurred, new Size(blurSize, blurSize), 0);
 
-        // Otsu自动二值化（X-Ray正片：焊球=暗区域）
+        // Otsu自动二值化（X-Ray正片：焊�暗区域）
         var binary = new Image<Gray, byte>(w, h);
         CvInvoke.Threshold(blurred, binary, 0, 255, ThresholdType.Otsu | ThresholdType.BinaryInv);
 
@@ -264,7 +264,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
             double circularity = 4.0 * Math.PI * area / (perimeter * perimeter);
             if (circularity < minCircularity) continue;
 
-            // 需要至少5个点才能拟合椭圆
+            // 需�至�个点�能拟�椭圆
             if (contours[i].Size < 5) continue;
 
             var ellipse = CvInvoke.FitEllipse(contours[i]);
@@ -284,7 +284,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
             });
         }
 
-        // 按面积从大到小排序
+        // 按�积从大到�排�
         results.Sort((a, b) => b.BgaArea.CompareTo(a.BgaArea));
         for (int i = 0; i < results.Count; i++) results[i].Index = i + 1;
 
@@ -296,8 +296,8 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
     }
 
     /// <summary>
-    /// 第二步：在单个BGA焊球区域内检测气泡
+    /// 第二步：在�个BGA焊�区域内检测气�
-    /// 使用焊球轮廓作为掩码，双阈值分割气泡区域
+    /// 使用焊�轮廓作为掩�，�阈值分割气泡区�
     /// </summary>
     private void DetectVoidsInBga(Image<Gray, byte> input, BgaBallInfo bga, int minThresh, int maxThresh, int minVoidArea)
     {
@@ -314,7 +314,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
         int bgaPixels = CvInvoke.CountNonZero(mask);
         bga.BgaArea = bgaPixels;
 
-        // 双阈值分割（正片模式：气泡=亮，灰度在[minThresh, maxThresh]范围内判为气泡）
+        // �阈值分割（正片模�：气�亮，�度在[minThresh, maxThresh]范围内判为气泡）
         var voidImg = new Image<Gray, byte>(w, h);
         byte[,,] srcData = input.Data;
         byte[,,] dstData = voidImg.Data;
@@ -361,7 +361,7 @@ public class BgaVoidRateProcessor : ImageProcessorBase
             });
         }
 
-        // 按面积从大到小排序
+        // 按�积从大到�排�
         bga.Voids.Sort((a, b) => b.Area.CompareTo(a.Area));
         for (int i = 0; i < bga.Voids.Count; i++) bga.Voids[i].Index = i + 1;
 

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/ContourDetectionProcessor.cs

@@ -1,25 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: ContourProcessor.cs
+// 文件� ContourProcessor.cs
 // 描述: 轮廓查找算子，用于检测和分析图像中的轮廓
 // 功能:
-//   - 检测图像中的外部轮廓
+//   - 检测图�中的外部轮�
 //   - 根据面积范围过滤轮廓
-//   - 计算轮廓的几何特征（面积、周长、中心、外接矩形等）
+//   - 计算轮廓的几何特�（�积�周长�中心�外接矩形等�
-//   - 输出轮廓信息供后续处理使用
+//   - 输出轮廓信�供�续处�使�
-// 算法: 基于OpenCV的轮廓检测算法
+// 算法: 基于OpenCV的轮廓检测算�
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
 using Emgu.CV.Util;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 轮廓查找算子
@@ -117,7 +117,7 @@ public class ContourProcessor : ImageProcessorBase
 
         OutputData.Clear();
 
-        // 创建输入图像的副本用于处理
+        // 创建输入图�的副本用于处�
         Image<Gray, byte> processImage = inputImage.Clone();
 
         // 步骤1：如果启用阈值分割，先进行二值化
@@ -128,18 +128,18 @@ public class ContourProcessor : ImageProcessorBase
 
             if (useOtsu)
             {
-                // 使用Otsu自动阈值
+                // 使用Otsu自动阈�
                 CvInvoke.Threshold(processImage, thresholdImage, 0, 255, ThresholdType.Otsu);
                 _logger.Debug("Applied Otsu threshold");
             }
             else
             {
-                // 使用固定阈值
+                // 使用固定阈�
                 CvInvoke.Threshold(processImage, thresholdImage, thresholdValue, 255, ThresholdType.Binary);
                 _logger.Debug("Applied binary threshold with value {ThresholdValue}", thresholdValue);
             }
 
-            // 保存阈值处理后的图像用于调试
+            // �存阈值处��的图�用于调�
             try
             {
                 string debugPath = Path.Combine("logs", $"contour_threshold_{DateTime.Now:yyyyMMdd_HHmmss}.png");
@@ -156,7 +156,7 @@ public class ContourProcessor : ImageProcessorBase
             processImage = thresholdImage;
         }
 
-        // 步骤2：如果目标是黑色区域，需要反转图像
+        // 步骤2：如果目标是黑色区域，需��转图�
         bool isBlackTarget = targetColor != null &&
             (targetColor.Equals("Black", StringComparison.OrdinalIgnoreCase) ||
              targetColor.Equals("黑色", StringComparison.OrdinalIgnoreCase));
@@ -180,7 +180,7 @@ public class ContourProcessor : ImageProcessorBase
             }
         }
 
-        // 步骤3：查找轮廓
+        // 步骤3：查找轮�
         using (VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint())
         {
             Mat hierarchy = new Mat();

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/EllipseDetectionProcessor.cs

@@ -1,53 +1,64 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: EllipseDetectionProcessor.cs
+// 文件� EllipseDetectionProcessor.cs
-// 描述: 椭圆检测算子，基于轮廓分析和椭圆拟合检测图像中的椭圆
+// �述: 椭圆检测算�，基于轮廓分�和椭圆拟�检测图�中的椭�
 // 功能:
-//   - 阈值分割 + 轮廓提取
+//   - 阈值分�+ 轮廓��
-//   - 椭圆拟合（FitEllipse）
+//   - 椭圆拟�（FitEllipse�
-//   - 面积/轴长/离心率/拟合误差多维过滤
+//   - �积/轴长/离心�拟�误差多维过滤
-//   - 支持双阈值分割和 Otsu 自动阈值
+//   - 支��阈值分割和 Otsu 自动阈�
-// 算法: 阈值分割 + OpenCV FitEllipse
+// 算法: 阈值分�+ OpenCV FitEllipse
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
 using Emgu.CV.Util;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 椭圆检测结果
+/// 椭圆检测结�
 /// </summary>
 public class EllipseInfo
 {
     /// <summary>序号</summary>
     public int Index { get; set; }
+
     /// <summary>中心点X</summary>
     public float CenterX { get; set; }
+
     /// <summary>中心点Y</summary>
     public float CenterY { get; set; }
+
     /// <summary>长轴长度</summary>
     public float MajorAxis { get; set; }
+
     /// <summary>短轴长度</summary>
     public float MinorAxis { get; set; }
-    /// <summary>旋转角度（度）</summary>
+
+    /// <summary>旋转角度（度�/summary>
     public float Angle { get; set; }
+
     /// <summary>面积</summary>
     public double Area { get; set; }
+
     /// <summary>周长</summary>
     public double Perimeter { get; set; }
-    /// <summary>离心率 (0=圆, 接近1=扁椭圆)</summary>
+
+    /// <summary>离心�(0=� 接近1=�椭�</summary>
     public double Eccentricity { get; set; }
+
     /// <summary>拟合误差（像素）</summary>
     public double FitError { get; set; }
+
     /// <summary>轮廓点集</summary>
     public Point[] ContourPoints { get; set; } = Array.Empty<Point>();
+
     /// <summary>外接矩形</summary>
     public Rectangle BoundingBox { get; set; }
 }
@@ -70,7 +81,7 @@ public class EllipseDetector
     public double MaxFitError { get; set; } = 5.0;
     public int Thickness { get; set; } = 2;
 
-    /// <summary>执行椭圆检测</summary>
+    /// <summary>执行椭圆检�/summary>
     public List<EllipseInfo> Detect(Image<Gray, byte> inputImage, Image<Gray, byte>? roiMask = null)
     {
         _logger.Debug("Ellipse detection started: UseOtsu={UseOtsu}, MinThreshold={Min}, MaxThreshold={Max}",
@@ -186,7 +197,7 @@ public class EllipseDetector
 }
 
 /// <summary>
-/// 椭圆检测算子
+/// 椭圆检测算�
 /// </summary>
 public class EllipseDetectionProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -200,7 +211,7 @@ public class EllipseDetectionProcessor : ImageProcessorBase
 
     protected override void InitializeParameters()
     {
-        // ── 多边形ROI（由UI注入，最多32个点） ──
+        // ── 多边形ROI（由UI注入，最�2个点�──
         Parameters.Add("PolyCount", new ProcessorParameter("PolyCount", "PolyCount", typeof(int), 0, null, null, "") { IsVisible = false });
         for (int i = 0; i < 32; i++)
         {

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/FillRateProcessor.cs

@@ -1,28 +1,28 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: FillRateProcessor.cs
+// 文件� FillRateProcessor.cs
 // 描述: 通孔填锡率测量算子（倾斜投影几何法），基于四椭圆ROI
 // 功能:
-//   - 样品倾斜约45°放置，利用投影位移关系计算填锡率
+//   - 样�倾斜�5°放置，利用投影�移关系计算填锡率
-//   - 四个椭圆定义：
+//   - 四个椭圆定义�
 //     E1 = 通孔底部轮廓
 //     E2 = 通孔顶部轮廓
-//     E3 = 填锡起点（与E1重合，代表0%填锡）
+//     E3 = 填锡起点（与E1��，代�%填锡�
-//     E4 = 填锡终点（锡实际填充到的高度）
+//     E4 = 填锡终点（锡实际填充到的高度�
-//   - 填锡率 = |E4中心 - E3中心| / |E2中心 - E1中心| × 100%
+//   - 填锡�= |E4中心 - E3中心| / |E2中心 - E1中心| × 100%
-//   - 纯几何方法，不依赖灰度分析
+//   - 纯几何方法，��赖�度分�
-//   - IPC-610 THT 分级判定（Class 1/2/3）
+//   - IPC-610 THT 分级判定（Class 1/2/3�
 // 算法: 倾斜投影位移比例
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 通孔填锡率测量算子（倾斜投影几何法）
@@ -42,7 +42,7 @@ public class FillRateProcessor : ImageProcessorBase
         // 四个椭圆（由交互控件注入，UI不可见）
         AddEllipseParams("E1", 200, 250, 60, 50, 0);  // 底部
         AddEllipseParams("E2", 220, 180, 60, 50, 0);  // 顶部
-        AddEllipseParams("E3", 200, 250, 60, 50, 0);  // 填锡起点（=E1）
+        AddEllipseParams("E3", 200, 250, 60, 50, 0);  // 填锡起点�E1�
         AddEllipseParams("E4", 210, 220, 55, 45, 0);  // 填锡终点
 
         Parameters.Add("THTLimit", new ProcessorParameter(
@@ -78,7 +78,7 @@ public class FillRateProcessor : ImageProcessorBase
         int e3cx = GetParameter<int>("E3_CX"), e3cy = GetParameter<int>("E3_CY");
         int e4cx = GetParameter<int>("E4_CX"), e4cy = GetParameter<int>("E4_CY");
 
-        // 获取椭圆轴参数（用于绘制）
+        // 获�椭圆轴�数（用于绘制�
         double e1a = GetParameter<double>("E1_A"), e1b = GetParameter<double>("E1_B"), e1ang = GetParameter<double>("E1_Angle");
         double e2a = GetParameter<double>("E2_A"), e2b = GetParameter<double>("E2_B"), e2ang = GetParameter<double>("E2_Angle");
         double e3a = GetParameter<double>("E3_A"), e3b = GetParameter<double>("E3_B"), e3ang = GetParameter<double>("E3_Angle");
@@ -89,17 +89,17 @@ public class FillRateProcessor : ImageProcessorBase
 
         OutputData.Clear();
 
-        // 计算通孔全高度的投影位移（E1底部 → E2顶部）
+        // 计算通孔全高度的投影�移（E1底部 �E2顶部�
         double fullDx = e2cx - e1cx;
         double fullDy = e2cy - e1cy;
         double fullDistance = Math.Sqrt(fullDx * fullDx + fullDy * fullDy);
 
-        // 计算填锡高度的投影位移（E3起点 → E4终点）
+        // 计算填锡高度的投影�移（E3起点 �E4终点�
         double fillDx = e4cx - e3cx;
         double fillDy = e4cy - e3cy;
         double fillDistance = Math.Sqrt(fillDx * fillDx + fillDy * fillDy);
 
-        // 填锡率 = 填锡位移 / 全高度位移
+        // 填锡�= 填锡�移 / 全高度��
         double fillRate = fullDistance > 0 ? (fillDistance / fullDistance) * 100.0 : 0;
         fillRate = Math.Clamp(fillRate, 0, 100);
 

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/LineMeasurementProcessor.cs

@@ -1,28 +1,27 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: LineMeasurementProcessor.cs
+// 文件��? LineMeasurementProcessor.cs
-// 描述: 直线测量算子，用于测量图像中两点之间的距离
+// 描述: 直线测量算子，用于测量图像中两点之间的距��?
 // 功能:
-//   - 用户指定两个点坐标（像素坐标）
+//   - 用户指定两个点坐标（像素坐标��?
-//   - 计算两点之间的欧氏距离（像素单位）
+//   - 计算两点之间的欧氏距离（像素单位��?
-//   - 支持像素尺寸标定，输出实际物理距离
+//   - 支持像素尺寸标定，输出实际物理距��?
 //   - 在图像上绘制测量线和标注
-//   - 输出测量结果供后续处理使用
+//   - 输出测量结果供后续处理使��?
 // 算法: 欧氏距离计算
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作��? 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
-using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 直线测量算子 - 测量两点之间的距离
+/// 直线测量算子 - 测量两点之间的距��?
 /// </summary>
 public class LineMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -120,7 +119,7 @@ public class LineMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
         // 计算实际距离
         double actualDistance = pixelDistance * pixelSize;
 
-        // 计算角度（相对于水平方向）
+        // 计算角度（相对于水平方向��?
         double angleRad = Math.Atan2(dy, dx);
         double angleDeg = angleRad * 180.0 / Math.PI;
 

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/PointToLineProcessor.cs

@@ -1,24 +1,23 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: PointToLineProcessor.cs
+// 文件� PointToLineProcessor.cs
 // 描述: 点到直线距离测量算子
 // 功能:
 //   - 用户定义一条直线（两个端点）和一个测量点
-//   - 计算测量点到直线的垂直距离
+//   - 计算测�点到直线的垂直��
 //   - 支持像素尺寸标定输出物理距离
 //   - 在图像上绘制直线、测量点、垂足和距离标注
 // 算法: 点到直线距离公式
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
-using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 public class PointToLineProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -32,7 +31,7 @@ public class PointToLineProcessor : ImageProcessorBase
 
     protected override void InitializeParameters()
     {
-        // 直线两端点 + 测量点（由交互控件注入）
+        // 直线两端�+ 测�点（由交互控件注入）
         Parameters.Add("L1X", new ProcessorParameter("L1X", "L1X", typeof(int), 100, null, null, "") { IsVisible = false });
         Parameters.Add("L1Y", new ProcessorParameter("L1Y", "L1Y", typeof(int), 200, null, null, "") { IsVisible = false });
         Parameters.Add("L2X", new ProcessorParameter("L2X", "L2X", typeof(int), 400, null, null, "") { IsVisible = false });
@@ -80,7 +79,7 @@ public class PointToLineProcessor : ImageProcessorBase
 
         if (abLen > 0.001)
         {
-            // 叉积求距离
+            // �积求��
             double cross = Math.Abs(abx * (l1y - py) - aby * (l1x - px));
             pixelDistance = cross / abLen;
 

XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/VoidMeasurementProcessor.cs

@@ -1,24 +1,24 @@
 // ============================================================================
-// 文件名: VoidMeasurementProcessor.cs
+// 文件� VoidMeasurementProcessor.cs
 // 描述: 空隙测量算子
 //
 // 处理流程:
 //   1. 构建多边形ROI掩码，计算ROI面积
-//   2. 在ROI内进行双阈值分割提取气泡区域
+//   2. 在ROI内进行�阈值分割��气泡区�
 //   3. 形态学膨胀合并相邻气泡
 //   4. 轮廓检测，计算每个气泡面积
-//   5. 计算空隙率 = 总气泡面积 / ROI面积
+//   5. 计算空隙�= 总气泡��/ ROI�积
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
 using Emgu.CV.Util;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -32,7 +32,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
 
     protected override void InitializeParameters()
     {
-        // ── 多边形ROI（由UI注入，最多32个点） ──
+        // ── 多边形ROI（由UI注入，最�2个点�──
         Parameters.Add("PolyCount", new ProcessorParameter("PolyCount", "PolyCount", typeof(int), 0, null, null, "") { IsVisible = false });
         for (int i = 0; i < 32; i++)
         {
@@ -40,7 +40,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
             Parameters.Add($"PolyY{i}", new ProcessorParameter($"PolyY{i}", $"PolyY{i}", typeof(int), 0, null, null, "") { IsVisible = false });
         }
 
-        // ── 气泡检测参数 ──
+        // ── 气泡检测��──
         Parameters.Add("MinThreshold", new ProcessorParameter(
             "MinThreshold",
             LocalizationHelper.GetString("VoidMeasurementProcessor_MinThreshold"),
@@ -109,7 +109,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
         }
         else
         {
-            // 无ROI时使用全图
+            // 无ROI时使用全�
             roiMask = new Image<Gray, byte>(w, h);
             roiMask.SetValue(new Gray(255));
         }
@@ -152,7 +152,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
             CvInvoke.BitwiseAnd(voidImg, roiMask, voidImg);
         }
 
-        // ── 轮廓检测 ──
+        // ── 轮廓检�──
         using var contours = new VectorOfVectorOfPoint();
         using var hierarchy = new Mat();
         CvInvoke.FindContours(voidImg, contours, hierarchy, RetrType.External, ChainApproxMethod.ChainApproxSimple);
@@ -183,7 +183,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
             });
         }
 
-        // 按面积从大到小排序
+        // 按�积从大到�排�
         voids.Sort((a, b) => b.Area.CompareTo(a.Area));
         for (int i = 0; i < voids.Count; i++) voids[i].Index = i + 1;
 

XP.ImageProcessing.Processors/滤波处理/BandPassFilterProcessor.cs

@@ -1,24 +1,24 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: BandPassFilterProcessor.cs
+// ��辣�? BandPassFilterProcessor.cs
-// 描述: 带通滤波器算子，用于频域图像处理
+// �讛膩: 撣阡�𡁏誘瘜Ｗ膥蝞堒�嚗𣬚鍂鈭𡡞��笔㦛�誩��?
 // 功能:
-//   - 在频域中保留特定频率范围的信号
+//   - �券��煺葉靽萘��孵�憸𤑳���凒��縑�?
 //   - 支持理想、巴特沃斯、高斯三种滤波器类型
 //   - 可调节低频和高频截止频率
 //   - 通过FFT实现频域滤波
 // 算法: 基于离散傅里叶变换（DFT）的频域滤波
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 雿𡏭�? �𦒘� wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 带通滤波器算子

XP.ImageProcessing.Processors/滤波处理/BilateralFilterProcessor.cs

@@ -1,21 +1,21 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: BilateralFilterProcessor.cs
+// 文件� BilateralFilterProcessor.cs
-// 描述: 双边滤波算子，用于保边降噪
+// �述: �边滤波算�，用于�边��
 // 功能:
 //   - 双边滤波
-//   - 保持边缘清晰的同时平滑图像
+//   - ��边缘清晰的�时平滑图�
 //   - 可调节核大小和标准差
 // 算法: 双边滤波
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 双边滤波算子

XP.ImageProcessing.Processors/滤波处理/GaussianBlurProcessor.cs

@@ -1,22 +1,22 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: GaussianBlurProcessor.cs
+// 文件� GaussianBlurProcessor.cs
 // 描述: 高斯模糊算子，用于图像平滑和降噪
 // 功能:
-//   - 高斯核卷积平滑
+//   - 高斯核�积平�
 //   - 可调节核大小和标准差
 //   - 有效去除高斯噪声
 //   - 保持边缘相对清晰
-// 算法: 高斯滤波器卷积
+// 算法: 高斯滤波器��
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 高斯模糊算子

XP.ImageProcessing.Processors/滤波处理/HighPassFilterProcessor.cs

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: HighPassFilterProcessor.cs
+// 文件� HighPassFilterProcessor.cs
 // 描述: 高通滤波算子，用于边缘增强
 // 功能:
-//   - 高通滤波（频域）
+//   - 高通滤波（频域�
 //   - 边缘增强
 //   - 去除低频信息
-//   - 可调节截止频率
+//   - �调节截止频�
 // 算法: 高斯高通滤波器（频域）
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 高通滤波算子
+/// 高通滤波算�
 /// </summary>
 public class HighPassFilterProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -69,7 +69,7 @@ public class HighPassFilterProcessor : ImageProcessorBase
         Mat dftImage = new Mat();
         CvInvoke.Dft(complexImage, dftImage, DxtType.Forward);
 
-        // 分离实部和虚部
+        // 分离实部和虚�
         using (var dftPlanes = new Emgu.CV.Util.VectorOfMat())
         {
             CvInvoke.Split(dftImage, dftPlanes);
@@ -80,7 +80,7 @@ public class HighPassFilterProcessor : ImageProcessorBase
             // 创建高通滤波器
             Mat filter = CreateHighPassFilter(rows, cols, cutoffFrequency);
 
-            // 应用滤波器
+            // 应用滤波�
             CvInvoke.Multiply(real, filter, real);
             CvInvoke.Multiply(imag, filter, imag);
 

XP.ImageProcessing.Processors/滤波处理/LowPassFilterProcessor.cs

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: LowPassFilterProcessor.cs
+// 文件� LowPassFilterProcessor.cs
 // 描述: 低通滤波算子，用于去除高频噪声
 // 功能:
-//   - 低通滤波（频域）
+//   - 低通滤波（频域�
 //   - 去除高频噪声
 //   - 平滑图像
-//   - 可调节截止频率
+//   - �调节截止频�
 // 算法: 高斯低通滤波器（频域）
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 低通滤波算子
+/// 低通滤波算�
 /// </summary>
 public class LowPassFilterProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -69,7 +69,7 @@ public class LowPassFilterProcessor : ImageProcessorBase
         Mat dftImage = new Mat();
         CvInvoke.Dft(complexImage, dftImage, DxtType.Forward);
 
-        // 分离实部和虚部
+        // 分离实部和虚�
         using (var dftPlanes = new Emgu.CV.Util.VectorOfMat())
         {
             CvInvoke.Split(dftImage, dftPlanes);
@@ -80,7 +80,7 @@ public class LowPassFilterProcessor : ImageProcessorBase
             // 创建低通滤波器
             Mat filter = CreateLowPassFilter(rows, cols, cutoffFrequency);
 
-            // 应用滤波器
+            // 应用滤波�
             CvInvoke.Multiply(real, filter, real);
             CvInvoke.Multiply(imag, filter, imag);
 

XP.ImageProcessing.Processors/滤波处理/MeanFilterProcessor.cs

@@ -1,25 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: MeanFilterProcessor.cs
+// 文件� MeanFilterProcessor.cs
 // 描述: 均值滤波算子，用于图像平滑
 // 功能:
-//   - 均值滤波
+//   - �值滤�
 //   - 简单快速的平滑方法
 //   - 可调节核大小
-// 算法: 均值滤波
+// 算法: �值滤�
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 均值滤波算子
+/// �值滤波算�
 /// </summary>
 public class MeanFilterProcessor : ImageProcessorBase
 {

XP.ImageProcessing.Processors/滤波处理/MedianFilterProcessor.cs

@@ -1,25 +1,25 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: MedianFilterProcessor.cs
+// 文件� MedianFilterProcessor.cs
 // 描述: 中值滤波算子，用于去除椒盐噪声
 // 功能:
-//   - 中值滤波
+//   - 中值滤�
 //   - 有效去除椒盐噪声
 //   - 保持边缘清晰
 //   - 可调节核大小
-// 算法: 中值滤波
+// 算法: 中值滤�
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 中值滤波算子
+/// 中值滤波算�
 /// </summary>
 public class MedianFilterProcessor : ImageProcessorBase
 {

XP.ImageProcessing.Processors/滤波处理/ShockFilterProcessor.cs

@@ -1,22 +1,22 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: ShockFilterProcessor.cs
+// 文件� ShockFilterProcessor.cs
 // 描述: 冲击滤波算子，用于图像锐化和边缘增强
 // 功能:
-//   - 基于PDE的图像锐化
+//   - 基于PDE的图���
 //   - 增强边缘同时保持平滑区域
 //   - 可调节迭代次数和滤波强度
 //   - 适用于模糊图像的恢复
 // 算法: 冲击滤波器（Shock Filter）基于偏微分方程
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
 /// 冲击滤波算子

XP.ImageProcessing.Processors/边缘检测/HorizontalEdgeProcessor.cs

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: HorizontalEdgeProcessor.cs
+// 文件� HorizontalEdgeProcessor.cs
 // 描述: 水平边缘检测算子，专门用于检测水平方向的边缘
 // 功能:
-//   - 检测水平边缘
+//   - 检测水平边�
 //   - 支持Prewitt和Sobel算子
 //   - 可调节检测灵敏度
 //   - 适用于检测水平线条和纹理
 // 算法: Prewitt/Sobel水平算子
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// 水平边缘检测算子
+/// 水平边缘检测算�
 /// </summary>
 public class HorizontalEdgeProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -92,15 +92,15 @@ public class HorizontalEdgeProcessor : ImageProcessorBase
 
     private Image<Gray, byte> ApplySobel(Image<Gray, byte> inputImage, double sensitivity, int threshold)
     {
-        // 使用Sobel算子检测水平边缘（Y方向导数）
+        // 使用Sobel算�检测水平边缘（Y方�导数�
         Image<Gray, float> sobelY = new Image<Gray, float>(inputImage.Size);
         CvInvoke.Sobel(inputImage, sobelY, DepthType.Cv32F, 0, 1, 3);
 
-        // 转换为绝对值并应用灵敏度
+        // 转�为�对值并应用���
         Image<Gray, byte> result = new Image<Gray, byte>(inputImage.Size);
         CvInvoke.ConvertScaleAbs(sobelY, result, sensitivity, 0);
 
-        // 应用阈值
+        // 应用阈�
         if (threshold > 0)
         {
             CvInvoke.Threshold(result, result, threshold, 255, ThresholdType.Binary);
@@ -141,10 +141,10 @@ public class HorizontalEdgeProcessor : ImageProcessorBase
                 sum -= inputData[y + 1, x, 0];
                 sum -= inputData[y + 1, x + 1, 0];
 
-                // 取绝对值并应用灵敏度
+                // ��对值并应用���
                 int value = (int)(Math.Abs(sum) * sensitivity);
 
-                // 应用阈值
+                // 应用阈�
                 if (value > threshold)
                 {
                     outputData[y, x, 0] = (byte)Math.Min(255, value);
@@ -161,11 +161,11 @@ public class HorizontalEdgeProcessor : ImageProcessorBase
 
     private Image<Gray, byte> ApplySimple(Image<Gray, byte> inputImage, double sensitivity, int threshold)
     {
-        // 简单差分算子
+        // 简�差分算�
         // [ 1  1  1]
         // [ 0  0  0]
         // [-1 -1 -1]
-        // 但权重更简单
+        // 但��更简�
 
         int width = inputImage.Width;
         int height = inputImage.Height;
@@ -182,7 +182,7 @@ public class HorizontalEdgeProcessor : ImageProcessorBase
                 int diff = inputData[y - 1, x, 0] - inputData[y + 1, x, 0];
                 int value = (int)(Math.Abs(diff) * sensitivity);
 
-                // 应用阈值
+                // 应用阈�
                 if (value > threshold)
                 {
                     outputData[y, x, 0] = (byte)Math.Min(255, value);

XP.ImageProcessing.Processors/边缘检测/KirschEdgeProcessor.cs

@@ -1,31 +1,31 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: KirschEdgeProcessor.cs
+// 文件� KirschEdgeProcessor.cs
-// 描述: Kirsch边缘检测算子，用于检测图像边缘
+// �述: Kirsch边缘检测算�，用于检测图�边�
 // 功能:
-//   - Kirsch算子边缘检测
+//   - Kirsch算�边缘检�
-//   - 8个方向的边缘检测
+//   - 8个方�的边缘检�
 //   - 输出最大响应方向的边缘
-//   - 对噪声敏感度低
+//   - 对噪声�感度�
-// 算法: Kirsch算子（8方向模板）
+// 算法: Kirsch算��方�模��
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// Kirsch边缘检测算子
+/// Kirsch边缘检测算�
 /// </summary>
 public class KirschEdgeProcessor : ImageProcessorBase
 {
     private static readonly ILogger _logger = Log.ForContext<KirschEdgeProcessor>();
 
-    // Kirsch算子的8个方向模板
+    // Kirsch算��个方�模�
     private static readonly int[][,] KirschKernels = new int[8][,]
     {
         // N
@@ -86,14 +86,14 @@ public class KirschEdgeProcessor : ImageProcessorBase
         Image<Gray, byte> result = new Image<Gray, byte>(width, height);
         byte[,,] outputData = result.Data;
 
-        // 对每个像素应用8个Kirsch模板，取最大响应
+        // 对�个�素应�个Kirsch模�，�最大��
         for (int y = 1; y < height - 1; y++)
         {
             for (int x = 1; x < width - 1; x++)
             {
                 int maxResponse = 0;
 
-                // 对8个方向分别计算
+                // �个方�分别计�
                 for (int k = 0; k < 8; k++)
                 {
                     int sum = 0;
@@ -106,7 +106,7 @@ public class KirschEdgeProcessor : ImageProcessorBase
                         }
                     }
 
-                    // 取绝对值
+                    // ��对�
                     sum = Math.Abs(sum);
                     if (sum > maxResponse)
                     {

XP.ImageProcessing.Processors/边缘检测/SobelEdgeProcessor.cs

@@ -1,26 +1,26 @@
 // ============================================================================
 // Copyright © 2026 Hexagon Technology Center GmbH. All Rights Reserved.
-// 文件名: SobelEdgeProcessor.cs
+// 文件� SobelEdgeProcessor.cs
-// 描述: Sobel边缘检测算子，用于检测图像边缘
+// �述: Sobel边缘检测算�，用于检测图�边�
 // 功能:
-//   - Sobel算子边缘检测
+//   - Sobel算�边缘检�
-//   - 支持X方向、Y方向和组合检测
+//   - 支�X方��Y方�和组�检�
 //   - 可调节核大小
-//   - 输出边缘强度图
+//   - 输出边缘强度�
 // 算法: Sobel算子
-// 作者: 李伟 wei.lw.li@hexagon.com
+// 作� �伟 wei.lw.li@hexagon.com
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
-using ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 
-namespace ImageProcessing.Processors;
+namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
 /// <summary>
-/// Sobel边缘检测算子
+/// Sobel边缘检测算�
 /// </summary>
 public class SobelEdgeProcessor : ImageProcessorBase
 {
@@ -96,7 +96,7 @@ public class SobelEdgeProcessor : ImageProcessorBase
             // 计算梯度幅值：sqrt(Gx^2 + Gy^2)
             Image<Gray, float> magnitude = new Image<Gray, float>(inputImage.Size);
 
-            // 手动计算幅值
+            // 手动计算幅�
             for (int y = 0; y < inputImage.Height; y++)
             {
                 for (int x = 0; x < inputImage.Width; x++)

XP.ImageProcessing.RoiControl/ControlThumb.cs

@@ -2,10 +2,10 @@ using System;
 using System.Windows;
 using System.Windows.Controls.Primitives;
 
-namespace ImageROIControl
+namespace XP.ImageProcessing.RoiControl
 {
     /// <summary>
-    /// ROI控制点
+    /// ROI控制�?
     /// </summary>
     public class ControlThumb : Thumb
     {
@@ -16,12 +16,12 @@ namespace ImageROIControl
             try
             {
                 ResourceDictionary dictionary = new ResourceDictionary();
-                dictionary.Source = new Uri("pack://application:,,,/ImageROIControl;component/Themes/Generic.xaml", UriKind.Absolute);
+                dictionary.Source = new Uri("pack://application:,,,/XP.ImageProcessing.RoiControl;component/Themes/Generic.xaml", UriKind.Absolute);
                 thumbStyle = (Style?)dictionary["AreaControlThumbStyle"];
             }
             catch
             {
-                // 如果样式加载失败，使用默认样式
+                // 如果样式加载失败，使用默认样�?
                 thumbStyle = null;
             }
         }

XP.ImageProcessing.RoiControl/Controls/ImageROICanvas.cs

@@ -1,12 +1,12 @@
-using ImageROIControl.Models;
 using System.Collections.ObjectModel;
 using System.Windows;
 using System.Windows.Controls;
 using System.Windows.Input;
 using System.Windows.Media;
 using System.Windows.Media.Imaging;
+using XP.ImageProcessing.RoiControl.Models;
 
-namespace ImageROIControl.Controls
+namespace XP.ImageProcessing.RoiControl.Controls
 {
     /// <summary>
     /// 图像ROI画布控件，支持图像显示、ROI编辑、缩放和平移

XP.ImageProcessing.RoiControl/Controls/PolygonRoiCanvas.xaml

@@ -1,12 +1,12 @@
-<UserControl x:Class="ImageROIControl.Controls.PolygonRoiCanvas"
+<UserControl x:Class="XP.ImageProcessing.RoiControl.Controls.PolygonRoiCanvas"
              xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"
              xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
              xmlns:mc="http://schemas.openxmlformats.org/markup-compatibility/2006"
              xmlns:d="http://schemas.microsoft.com/expression/blend/2008"
-             xmlns:local="clr-namespace:ImageROIControl.Controls"
+             xmlns:local="clr-namespace:XP.ImageProcessing.RoiControl.Controls"
-             xmlns:models="clr-namespace:ImageROIControl.Models"
+             xmlns:models="clr-namespace:XP.ImageProcessing.RoiControl.Models"
-             xmlns:converters="clr-namespace:ImageROIControl.Converters"
+             xmlns:converters="clr-namespace:XP.ImageProcessing.RoiControl.Converters"
-             xmlns:behaviors="clr-namespace:ImageROIControl"
+             xmlns:behaviors="clr-namespace:XP.ImageProcessing.RoiControl"
              mc:Ignorable="d"
              d:DesignHeight="450" d:DesignWidth="800"
              x:Name="root"

XP.ImageProcessing.RoiControl/Controls/PolygonRoiCanvas.xaml.cs

@@ -1,4 +1,3 @@
-using ImageROIControl.Models;
 using System;
 using System.Collections.ObjectModel;
 using System.Collections.Specialized;
@@ -8,8 +7,9 @@ using System.Windows.Documents;
 using System.Windows.Input;
 using System.Windows.Media;
 using System.Windows.Shapes;
+using XP.ImageProcessing.RoiControl.Models;
 
-namespace ImageROIControl.Controls
+namespace XP.ImageProcessing.RoiControl.Controls
 {
     public partial class PolygonRoiCanvas : UserControl
     {
@@ -75,14 +75,14 @@ namespace ImageROIControl.Controls
 
         private void Points_CollectionChanged(object? sender, System.Collections.Specialized.NotifyCollectionChangedEventArgs e)
         {
-            // 只在删除或添加顶点时更新Adorner，拖拽时的Replace操作不触发更新
+            // 只在删除或添加顶点时更新Adorner，拖拽时的Replace操作不触发更�?
             if (e.Action == System.Collections.Specialized.NotifyCollectionChangedAction.Remove ||
                 e.Action == System.Collections.Specialized.NotifyCollectionChangedAction.Add)
             {
                 // Points集合变化时，如果当前选中的是多边形ROI，更新Adorner
                 if (SelectedROI is PolygonROI polygonROI && sender == polygonROI.Points)
                 {
-                    // 使用Dispatcher延迟更新，确保UI已经处理完Points的变化
+                    // 使用Dispatcher延迟更新，确保UI已经处理完Points的变�?
                     Dispatcher.BeginInvoke(new Action(() =>
                     {
                         UpdateAdorner();
@@ -219,7 +219,7 @@ namespace ImageROIControl.Controls
         {
             var control = (PolygonRoiCanvas)d;
 
-            // 更新IsSelected状态
+            // 更新IsSelected状�?
             if (e.OldValue is ROIShape oldROI)
             {
                 oldROI.IsSelected = false;
@@ -288,7 +288,7 @@ namespace ImageROIControl.Controls
                         // 尝试获取容器
                         var container = itemsControl.ItemContainerGenerator.ContainerFromIndex(i) as ContentPresenter;
 
-                        // 如果容器还没生成，尝试强制生成
+                        // 如果容器还没生成，尝试强制生�?
                         if (container == null)
                         {
                             // 强制生成容器
@@ -298,7 +298,7 @@ namespace ImageROIControl.Controls
 
                         if (container != null)
                         {
-                            // 查找实际的形状元素（只支持多边形）
+                            // 查找实际的形状元素（只支持多边形�?
                             if (roi is PolygonROI)
                             {
                                 return FindVisualChild<Polygon>(container);
@@ -334,10 +334,10 @@ namespace ImageROIControl.Controls
 
         private void Canvas_MouseWheel(object sender, MouseWheelEventArgs e)
         {
-            // 获取鼠标在 imageDisplayGrid 中的位置
+            // 获取鼠标�?imageDisplayGrid 中的位置
             Point mousePos = e.GetPosition(imageDisplayGrid);
 
-            // 获取鼠标在 Canvas 中的位置（缩放前）
+            // 获取鼠标�?Canvas 中的位置（缩放前�?
             Point mousePosOnCanvas = e.GetPosition(mainCanvas);
 
             double oldZoom = ZoomScale;
@@ -364,7 +364,7 @@ namespace ImageROIControl.Controls
                 ZoomScale = newZoom;
 
                 // 调整平移偏移，使鼠标位置保持不变
-                // 新的偏移 = 旧偏移 + 鼠标位置 - 鼠标位置 * 缩放比例
+                // 新的偏移 = 旧偏�?+ 鼠标位置 - 鼠标位置 * 缩放比例
                 PanOffsetX = mousePos.X - (mousePos.X - PanOffsetX) * scale;
                 PanOffsetY = mousePos.Y - (mousePos.Y - PanOffsetY) * scale;
             }
@@ -412,7 +412,7 @@ namespace ImageROIControl.Controls
 
         private void Canvas_MouseRightButtonDown(object sender, MouseButtonEventArgs e)
         {
-            // 右键点击完成多边形
+            // 右键点击完成多边�?
             OnRightClick();
             e.Handled = true;
         }
@@ -440,10 +440,10 @@ namespace ImageROIControl.Controls
 
             if (imageDisplayGrid != null && CanvasWidth > 0 && CanvasHeight > 0)
             {
-                // 使用 Dispatcher 延迟执行，确保布局已完成
+                // 使用 Dispatcher 延迟执行，确保布局已完�?
                 Dispatcher.BeginInvoke(new Action(() =>
                 {
-                    // 获取图像显示区域的实际尺寸
+                    // 获取图像显示区域的实际尺�?
                     double viewportWidth = imageDisplayGrid.ActualWidth;
                     double viewportHeight = imageDisplayGrid.ActualHeight;
 
@@ -453,10 +453,10 @@ namespace ImageROIControl.Controls
                         double scaleX = viewportWidth / CanvasWidth;
                         double scaleY = viewportHeight / CanvasHeight;
 
-                        // 选择较小的缩放比例，确保图像完全显示在窗口内（保持宽高比）
+                        // 选择较小的缩放比例，确保图像完全显示在窗口内（保持宽高比�?
                         ZoomScale = Math.Min(scaleX, scaleY);
 
-                        // 居中显示由 Grid 的 HorizontalAlignment 和 VerticalAlignment 自动处理
+                        // 居中显示�?Grid �?HorizontalAlignment �?VerticalAlignment 自动处理
                         PanOffsetX = 0;
                         PanOffsetY = 0;
                     }

XP.ImageProcessing.RoiControl/Models/ROIShape.cs

@@ -5,7 +5,7 @@ using System.ComponentModel;
 using System.Runtime.CompilerServices;
 using System.Windows;
 
-namespace ImageROIControl.Models
+namespace XP.ImageProcessing.RoiControl.Models
 {
     /// <summary>
     /// ROI形状类型
@@ -68,7 +68,7 @@ namespace ImageROIControl.Models
         }
 
         /// <summary>
-        /// 用于JSON序列化的Points列表（不参与UI绑定）
+        /// 用于JSON序列化的Points列表（不参与UI绑定�?
         /// </summary>
         [System.Text.Json.Serialization.JsonPropertyName("PointsList")]
         public List<Point> PointsList

XP.ImageProcessing.RoiControl/PointListConverter.cs

@@ -6,7 +6,7 @@ using System.Windows;
 using System.Windows.Data;
 using System.Windows.Media;
 
-namespace ImageROIControl
+namespace XP.ImageProcessing.RoiControl
 {
     /// <summary>
     /// 将Point列表转换为PointCollection，支持ObservableCollection变化通知
@@ -47,7 +47,7 @@ namespace ImageROIControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// 索引转换为位置标签
+    /// 索引转换为位置标�?
     /// </summary>
     public class IndexToPositionConverter : IValueConverter
     {

XP.ImageProcessing.RoiControl/PolygonAdorner.cs

@@ -6,14 +6,14 @@ using System.Windows.Input;
 using System.Windows.Media;
 using System.Windows.Shapes;
 
-namespace ImageROIControl
+namespace XP.ImageProcessing.RoiControl
 {
     /// <summary>
     /// 多边形装饰器，用于编辑多边形顶点
     /// </summary>
     public class PolygonAdorner : Adorner
     {
-        private List<ControlThumb> vertexThumbs = new List<ControlThumb>();  // 顶点控制点
+        private List<ControlThumb> vertexThumbs = new List<ControlThumb>();  // 顶点控制�?
         private VisualCollection visualChildren;
         private double scaleFactor = 1;
         private Models.PolygonROI? polygonROI;
@@ -28,7 +28,7 @@ namespace ImageROIControl
             // 使用ROI模型的Points数量而不是Polygon的Points
             int pointCount = polygonROI?.Points.Count ?? 0;
 
-            // 创建顶点控制点
+            // 创建顶点控制�?
             for (int i = 0; i < pointCount; i++)
             {
                 var thumb = new ControlThumb();
@@ -80,7 +80,7 @@ namespace ImageROIControl
 
         private void HandleRightClick(object sender, MouseButtonEventArgs e)
         {
-            // 右键删除顶点（至少保留3个顶点）
+            // 右键删除顶点（至少保�?个顶点）
             if (polygonROI != null && polygonROI.Points.Count > 3)
             {
                 Thumb? hitThumb = sender as Thumb;
@@ -104,7 +104,7 @@ namespace ImageROIControl
             {
                 double thumbSize = 12 * scaleFactor;
 
-                // 布局顶点控制点
+                // 布局顶点控制�?
                 for (int i = 0; i < vertexThumbs.Count && i < polygonROI.Points.Count; i++)
                 {
                     vertexThumbs[i].Arrange(new Rect(

XP.ImageProcessing.RoiControl/PolygonPointsBehavior.cs

@@ -6,7 +6,7 @@ using System.Windows;
 using System.Windows.Media;
 using System.Windows.Shapes;
 
-namespace ImageROIControl
+namespace XP.ImageProcessing.RoiControl
 {
     /// <summary>
     /// 多边形Points附加行为，支持ObservableCollection绑定
@@ -58,7 +58,7 @@ namespace ImageROIControl
                 // 保存引用以便后续清理
                 _attachedCollections[polygon] = newCollection;
 
-                // 监听Polygon卸载事件以清理资源
+                // 监听Polygon卸载事件以清理资�?
                 polygon.Unloaded += (s, args) =>
                 {
                     if (_attachedCollections.TryGetValue(polygon, out var collection))

XP.ImageProcessing.RoiControl/ROISerializer.cs

@@ -1,12 +1,12 @@
-using ImageROIControl.Models;
 using System;
 using System.Collections.Generic;
 using System.IO;
 using System.Text.Json;
 using System.Text.Json.Serialization;
 using System.Windows;
+using XP.ImageProcessing.RoiControl.Models;
 
-namespace ImageROIControl
+namespace XP.ImageProcessing.RoiControl
 {
     /// <summary>
     /// ROI序列化工具类
@@ -38,7 +38,7 @@ namespace ImageROIControl
         }
 
         /// <summary>
-        /// 序列化ROI列表为JSON字符串
+        /// 序列化ROI列表为JSON字符�?
         /// </summary>
         public static string Serialize(IEnumerable<ROIShape> roiList)
         {
@@ -55,7 +55,7 @@ namespace ImageROIControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// Point类型的JSON转换器
+    /// Point类型的JSON转换�?
     /// </summary>
     public class PointConverter : JsonConverter<Point>
     {
@@ -102,7 +102,7 @@ namespace ImageROIControl
     }
 
     /// <summary>
-    /// ROIShape多态类型的JSON转换器
+    /// ROIShape多态类型的JSON转换�?
     /// </summary>
     public class ROIShapeConverter : JsonConverter<ROIShape>
     {

XP.ImageProcessing.RoiControl/ROITypeToVisibilityConverter.cs

@@ -1,10 +1,10 @@
-using ImageROIControl.Models;
 using System;
 using System.Globalization;
 using System.Windows;
 using System.Windows.Data;
+using XP.ImageProcessing.RoiControl.Models;
 
-namespace ImageROIControl.Converters
+namespace XP.ImageProcessing.RoiControl.Converters
 {
     public class ROITypeToVisibilityConverter : IValueConverter
     {

XP.ImageProcessing.RoiControl/Themes/Generic.xaml

@@ -1,8 +1,7 @@
-<ResourceDictionary
+<ResourceDictionary
     xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"
     xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
-    xmlns:local="clr-namespace:ImageROIControl.Controls"
+    xmlns:local="clr-namespace:XP.ImageProcessing.RoiControl.Controls">
-    xmlns:models="clr-namespace:ImageROIControl.Models">
 
     <!-- ControlThumb样式 - 14*14灰色矩形 -->
     <Style x:Key="AreaControlThumbStyle" TargetType="{x:Type Thumb}">

XP.ImageProcessing.RoiControl/XP.ImageProcessing.RoiControl.csproj

@@ -4,8 +4,10 @@
     <TargetFramework>net8.0-windows</TargetFramework>
     <UseWPF>true</UseWPF>
     <Nullable>enable</Nullable>
+    <RootNamespace>XP.ImageProcessing.RoiControl</RootNamespace>
+    <AssemblyName>XP.ImageProcessing.RoiControl</AssemblyName>
     <GeneratePackageOnBuild>true</GeneratePackageOnBuild>
-    <PackageId>ImageROIControl</PackageId>
+    <PackageId>XP.ImageProcessing.RoiControl</PackageId>
     <Version>1.0.0</Version>
     <Authors>Your Name</Authors>
     <Company>Your Company</Company>

XplorePlane.Tests/Generators/RecipeGenerators.cs

@@ -1,8 +1,8 @@
+using FsCheck;
+using FsCheck.Fluent;
 using System;
 using System.Collections.Generic;
 using System.Linq;
-using FsCheck;
-using FsCheck.Fluent;
 using XplorePlane.Models;
 
 namespace XplorePlane.Tests.Generators

XplorePlane.Tests/Generators/StateGenerators.cs

@@ -1,6 +1,6 @@
-using System;
 using FsCheck;
 using FsCheck.Fluent;
+using System;
 using XplorePlane.Models;
 
 namespace XplorePlane.Tests.Generators

XplorePlane.Tests/Helpers/TestHelpers.cs

@@ -1,24 +1,23 @@
-using System.Windows;
+using Moq;
+using System;
 using System.Collections.Generic;
 using System.Threading;
 using System.Windows.Media;
 using System.Windows.Media.Imaging;
-using ImageProcessing.Core;
+using XP.ImageProcessing.Core;
-using Moq;
 using XplorePlane.Services;
-using System;
 
 namespace XplorePlane.Tests.Helpers
 {
     /// <summary>
-    /// 测试辅助工具：创建 Mock 和测试用图像
+    /// 测试辅助工具：创�Mock 和测试用图�
     /// </summary>
     internal static class TestHelpers
     {
         public static readonly string[] DefaultKeys = { "Blur", "Sharpen", "Threshold" };
 
         /// <summary>
-        /// 创建一个 1x1 像素的 BitmapSource，用于测试
+        /// 创建一�1x1 �素�BitmapSource，用于测�
         /// </summary>
         public static BitmapSource CreateTestBitmap(int width = 4, int height = 4)
         {
@@ -32,13 +31,13 @@ namespace XplorePlane.Tests.Helpers
         }
 
         /// <summary>
-        /// 创建一个超大图像（用于测试预览缩放）
+        /// 创建一个超大图�（用于测试预览缩放�
         /// </summary>
         public static BitmapSource CreateLargeBitmap(int width = 4096, int height = 4096)
             => CreateTestBitmap(width, height);
 
         /// <summary>
-        /// 创建标准 Mock IImageProcessingService，注册 DefaultKeys 中的算子
+        /// 创建标准 Mock IImageProcessingService，注�DefaultKeys 中的算�
         /// </summary>
         public static Mock<IImageProcessingService> CreateMockImageService(
             string[]? keys = null,

XplorePlane.Tests/Models/StateModelsTests.cs

@@ -1,7 +1,7 @@
 using System;
+using XplorePlane.Models;
 using Xunit;
 using Xunit.Abstractions;
-using XplorePlane.Models;
 
 namespace XplorePlane.Tests.Models
 {

XplorePlane.Tests/Pipeline/OperatorToolboxViewModelTests.cs

@@ -1,7 +1,7 @@
-using Xunit;
-using XplorePlane.ViewModels;
-using XplorePlane.Tests.Helpers;
 using System;
+using XplorePlane.Tests.Helpers;
+using XplorePlane.ViewModels;
+using Xunit;
 
 namespace XplorePlane.Tests.Pipeline
 {

XplorePlane.Tests/Pipeline/PipelineEditorViewModelTests.cs

@@ -1,10 +1,10 @@
 using Moq;
-using Xunit;
 using XP.Common.Logging.Interfaces;
 using XplorePlane.Models;
 using XplorePlane.Services;
-using XplorePlane.ViewModels;
 using XplorePlane.Tests.Helpers;
+using XplorePlane.ViewModels;
+using Xunit;
 
 namespace XplorePlane.Tests.Pipeline
 {

XplorePlane.Tests/Pipeline/PipelineExecutionServiceTests.cs

@@ -1,14 +1,14 @@
 using Moq;
-using Xunit;
+using System;
+using System.Collections.Generic;
+using System.Linq;
+using System.Threading;
+using System.Threading.Tasks;
 using System.Windows.Media.Imaging;
 using XplorePlane.Services;
-using XplorePlane.ViewModels;
 using XplorePlane.Tests.Helpers;
-using System.Threading.Tasks;
+using XplorePlane.ViewModels;
-using System;
+using Xunit;
-using System.Linq;
-using System.Collections.Generic;
-using System.Threading;
 
 namespace XplorePlane.Tests.Pipeline
 {

XplorePlane.Tests/Pipeline/PipelinePersistenceServiceTests.cs

@@ -1,10 +1,10 @@
-using Xunit;
+using System;
+using System.IO;
+using System.Threading.Tasks;
 using XplorePlane.Models;
 using XplorePlane.Services;
 using XplorePlane.Tests.Helpers;
-using System.Threading.Tasks;
+using Xunit;
-using System.IO;
-using System;
 
 namespace XplorePlane.Tests.Pipeline
 {

XplorePlane.Tests/Pipeline/PipelinePropertyTests.cs

@@ -2,18 +2,17 @@ using FsCheck;
 using FsCheck.Fluent;
 using FsCheck.Xunit;
 using Moq;
-using Xunit;
 using System;
+using System.Collections.Generic;
 using System.IO;
 using System.Linq;
-using System.Collections.Generic;
 using System.Threading;
 using System.Threading.Tasks;
 using XP.Common.Logging.Interfaces;
 using XplorePlane.Models;
 using XplorePlane.Services;
-using XplorePlane.ViewModels;
 using XplorePlane.Tests.Helpers;
+using XplorePlane.ViewModels;
 
 namespace XplorePlane.Tests.Pipeline
 {

XplorePlane.Tests/Services/AppStateServiceTests.cs

@@ -1,12 +1,12 @@
+using Moq;
 using System;
 using System.Windows;
-using Moq;
 using XP.Common.Logging.Interfaces;
-using Xunit;
-using Xunit.Abstractions;
 using XP.Hardware.RaySource.Services;
 using XplorePlane.Models;
 using XplorePlane.Services.AppState;
+using Xunit;
+using Xunit.Abstractions;
 
 namespace XplorePlane.Tests.Services
 {

XplorePlane.Tests/Services/RecipeServiceTests.cs

@@ -1,14 +1,14 @@
+using Moq;
 using System;
 using System.IO;
 using System.Threading.Tasks;
-using Moq;
 using XP.Common.Logging.Interfaces;
-using Xunit;
-using Xunit.Abstractions;
 using XplorePlane.Models;
 using XplorePlane.Services;
 using XplorePlane.Services.AppState;
 using XplorePlane.Services.Recipe;
+using Xunit;
+using Xunit.Abstractions;
 
 namespace XplorePlane.Tests.Services
 {

XplorePlane.sln

@@ -9,13 +9,13 @@ Project("{FAE04EC0-301F-11D3-BF4B-00C04F79EFBC}") = "XplorePlane.Tests", "Xplore
 EndProject
 Project("{FAE04EC0-301F-11D3-BF4B-00C04F79EFBC}") = "XP.Camera", "XP.Camera\XP.Camera.csproj", "{82762CDE-48CC-4E28-ABEC-1FC752BACEF4}"
 EndProject
-Project("{FAE04EC0-301F-11D3-BF4B-00C04F79EFBC}") = "ImageProcessing.Core", "ImageProcessing.Core\ImageProcessing.Core.csproj", "{01EDC1D8-F6BC-2677-AE59-89BA3FC2C74F}"
+Project("{FAE04EC0-301F-11D3-BF4B-00C04F79EFBC}") = "XP.ImageProcessing.Core", "XP.ImageProcessing.Core\XP.ImageProcessing.Core.csproj", "{01EDC1D8-F6BC-2677-AE59-89BA3FC2C74F}"
 EndProject
-Project("{FAE04EC0-301F-11D3-BF4B-00C04F79EFBC}") = "ImageProcessing.Processors", "ImageProcessing.Processors\ImageProcessing.Processors.csproj", "{2687E12E-3053-E1C6-5268-E4FF547EC212}"
+Project("{FAE04EC0-301F-11D3-BF4B-00C04F79EFBC}") = "XP.ImageProcessing.Processors", "XP.ImageProcessing.Processors\XP.ImageProcessing.Processors.csproj", "{2687E12E-3053-E1C6-5268-E4FF547EC212}"
 EndProject
-Project("{FAE04EC0-301F-11D3-BF4B-00C04F79EFBC}") = "ImageProcessing.Controls", "ImageProcessing.Controls\ImageProcessing.Controls.csproj", "{9460CF45-8A25-9770-03AF-4602A2FFF016}"
+Project("{FAE04EC0-301F-11D3-BF4B-00C04F79EFBC}") = "XP.ImageProcessing.CfgControl", "XP.ImageProcessing.CfgControl\XP.ImageProcessing.CfgControl.csproj", "{9460CF45-8A25-9770-03AF-4602A2FFF016}"
 EndProject
-Project("{FAE04EC0-301F-11D3-BF4B-00C04F79EFBC}") = "ImageROIControl", "ImageROIControl\ImageROIControl.csproj", "{57061533-EC58-1B1C-3862-9164BC73C806}"
+Project("{FAE04EC0-301F-11D3-BF4B-00C04F79EFBC}") = "XP.ImageProcessing.RoiControl", "XP.ImageProcessing.RoiControl\XP.ImageProcessing.RoiControl.csproj", "{57061533-EC58-1B1C-3862-9164BC73C806}"
 EndProject
 Project("{2150E333-8FDC-42A3-9474-1A3956D46DE8}") = "ExternalLibraries", "ExternalLibraries", "{02EA681E-C7D8-13C7-8484-4AC65E1B71E8}"
 	ProjectSection(SolutionItems) = preProject

XplorePlane/App.config

@@ -32,13 +32,13 @@
     <add key="Sqlite:EnableSqlLogging" value="false" />
 
     <!-- 探测器配置 -->
-    <add key="Detector.Type" value="Varex4343"/>
+    <add key="Detector.Type" value="Varex4343" />
-    <add key="Detector.IPAddress" value="192.168.1.101"/>
+    <add key="Detector.IPAddress" value="192.168.1.101" />
-    <add key="Detector.Port" value="8080"/>
+    <add key="Detector.Port" value="8080" />
 
     <!-- PLC 配置 -->
-    <add key="PLC.Type" value="B&amp;R"/>
+    <add key="PLC.Type" value="B&amp;R" />
-    <add key="PLC.StationName" value="PLC_STATION"/>
+    <add key="PLC.StationName" value="PLC_STATION" />
-    <add key="PLC.ConnectionTimeout" value="5000"/>
+    <add key="PLC.ConnectionTimeout" value="5000" />
   </appSettings>
 </configuration>

XplorePlane/App.xaml

@@ -1,7 +1,6 @@
 <Application x:Class="XplorePlane.App"
              xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"
-             xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
+             xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml">
-             xmlns:local="clr-namespace:XplorePlane">
     <Application.Resources>
         <ResourceDictionary>
             <ResourceDictionary.MergedDictionaries>

XplorePlane/App.xaml.cs

@@ -1,40 +1,35 @@
-using System;
+using Prism.DryIoc;
+using Prism.Ioc;
+using Prism.Modularity;
+using Serilog;
+using System;
 using System.Globalization;
 using System.IO;
 using System.Threading;
 using System.Windows;
 using Telerik.Windows.Controls;
-using XplorePlane.Views;
+using XP.Camera;
-using XplorePlane.ViewModels;
+using XP.Common.Database.Implementations;
+using XP.Common.Database.Interfaces;
+using XP.Common.Dump.Configs;
+using XP.Common.Dump.Implementations;
+using XP.Common.Dump.Interfaces;
+using XP.Common.Localization.Configs;
+using XP.Common.Localization.Extensions;
+using XP.Common.Localization.Implementations;
+using XP.Common.Localization.Interfaces;
+using XP.Hardware.RaySource.Services;
 using XplorePlane.Services;
 using XplorePlane.Services.AppState;
+using XplorePlane.Services.Camera;
 using XplorePlane.Services.Cnc;
 using XplorePlane.Services.Matrix;
 using XplorePlane.Services.Measurement;
 using XplorePlane.Services.Recipe;
-using XplorePlane.Services.Camera;
+using XplorePlane.ViewModels;
 using XplorePlane.ViewModels.Cnc;
+using XplorePlane.Views;
 using XplorePlane.Views.Cnc;
-using XP.Camera;
-using Prism.Ioc;
-using Prism.DryIoc;
-using Prism.Modularity;
-using Serilog;
-using XP.Common.Module;
-using XP.Common.Configs;
-using XP.Common.Database.Interfaces;
-using XP.Common.Database.Implementations;
-using XP.Common.Localization.Configs;
-using XP.Common.Localization.Implementations;
-using XP.Common.Localization.Interfaces;
-using XP.Common.Localization.Extensions;
-using XP.Common.Dump.Configs;
-using XP.Common.Dump.Implementations;
-using XP.Common.Dump.Interfaces;
-using XP.Hardware.RaySource.Module;
-using XP.Hardware.RaySource.Services;
-using XP.Hardware.RaySource.Abstractions;
-using XP.Hardware.RaySource.Factories;
 
 namespace XplorePlane
 {

XplorePlane/Libs/ImageProcessing/ExternalLibraries/config.json

@@ -1,4 +0,0 @@
-{
-  "Language": "zh-CN",
-  "LogLevel": "Debug"
-}

XplorePlane/Libs/ImageProcessing/ExternalLibraries/version_string.inc

@@ -1,106 +0,0 @@
-"\n"
-"General configuration for OpenCV 4.9.0 =====================================\n"
-"  Version control:               4.9.0-265-g79534d600a\n"
-"\n"
-"  Extra modules:\n"
-"    Location (extra):            G:/bb/cv_x64/build/build_x86_64/../opencv_contrib/modules\n"
-"    Version control (extra):     4.9.0-66-g61e23082\n"
-"\n"
-"  Platform:\n"
-"    Timestamp:                   2024-04-27T12:51:52Z\n"
-"    Host:                        Windows 10.0.22000 AMD64\n"
-"    CMake:                       3.23.0\n"
-"    CMake generator:             Visual Studio 17 2022\n"
-"    CMake build tool:            C:/Program Files/Microsoft Visual Studio/2022/Community/MSBuild/Current/Bin/amd64/MSBuild.exe\n"
-"    MSVC:                        1939\n"
-"    Configuration:               Debug Release MinSizeRel RelWithDebInfo\n"
-"\n"
-"  CPU/HW features:\n"
-"    Baseline:                    SSE SSE2 SSE3\n"
-"      requested:                 SSE3\n"
-"\n"
-"  C/C++:\n"
-"    Built as dynamic libs?:      NO\n"
-"    C++ standard:                11\n"
-"    C++ Compiler:                C:/Program Files/Microsoft Visual Studio/2022/Community/VC/Tools/MSVC/14.39.33519/bin/Hostx64/x64/cl.exe  (ver 19.39.33523.0)\n"
-"    C++ flags (Release):         /DWIN32 /D_WINDOWS /W4 /GR  /D _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE /D _CRT_NONSTDC_NO_DEPRECATE /D _SCL_SECURE_NO_WARNINGS /Gy /bigobj /Oi  /fp:precise     /EHa /wd4127 /wd4251 /wd4324 /wd4275 /wd4512 /wd4589 /wd4819 /MP  /MD /O2 /Ob2 /DNDEBUG \n"
-"    C++ flags (Debug):           /DWIN32 /D_WINDOWS /W4 /GR  /D _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE /D _CRT_NONSTDC_NO_DEPRECATE /D _SCL_SECURE_NO_WARNINGS /Gy /bigobj /Oi  /fp:precise     /EHa /wd4127 /wd4251 /wd4324 /wd4275 /wd4512 /wd4589 /wd4819 /MP  /MDd /Zi /Ob0 /Od /RTC1 \n"
-"    C Compiler:                  C:/Program Files/Microsoft Visual Studio/2022/Community/VC/Tools/MSVC/14.39.33519/bin/Hostx64/x64/cl.exe\n"
-"    C flags (Release):           /DWIN32 /D_WINDOWS /W3  /D _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE /D _CRT_NONSTDC_NO_DEPRECATE /D _SCL_SECURE_NO_WARNINGS /Gy /bigobj /Oi  /fp:precise     /MP   /MD /O2 /Ob2 /DNDEBUG \n"
-"    C flags (Debug):             /DWIN32 /D_WINDOWS /W3  /D _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE /D _CRT_NONSTDC_NO_DEPRECATE /D _SCL_SECURE_NO_WARNINGS /Gy /bigobj /Oi  /fp:precise     /MP /MDd /Zi /Ob0 /Od /RTC1 \n"
-"    Linker flags (Release):      /machine:x64  /INCREMENTAL:NO \n"
-"    Linker flags (Debug):        /machine:x64  /debug /INCREMENTAL \n"
-"    ccache:                      NO\n"
-"    Precompiled headers:         YES\n"
-"    Extra dependencies:          wsock32 comctl32 gdi32 ole32 setupapi ws2_32 G:/bb/cv_x64/build/build_x86_64/install/lib/freetype.lib G:/bb/cv_x64/build/build_x86_64/install/lib/harfbuzz.lib G:/bb/cv_x64/build/build_x86_64/install/lib/libhdf5.lib\n"
-"    3rdparty dependencies:       libprotobuf ade ittnotify libjpeg-turbo libwebp libpng libtiff libopenjp2 IlmImf zlib\n"
-"\n"
-"  OpenCV modules:\n"
-"    To be built:                 alphamat aruco bgsegm bioinspired calib3d ccalib core datasets dnn dnn_objdetect dnn_superres dpm face features2d flann freetype fuzzy gapi hdf hfs highgui img_hash imgcodecs imgproc intensity_transform line_descriptor mcc ml objdetect optflow phase_unwrapping photo plot quality rapid reg rgbd saliency shape stereo stitching structured_light superres surface_matching text tracking ts video videoio videostab wechat_qrcode xfeatures2d ximgproc xobjdetect xphoto\n"
-"    Disabled:                    java python_bindings_generator python_tests world\n"
-"    Disabled by dependency:      -\n"
-"    Unavailable:                 cannops cudaarithm cudabgsegm cudacodec cudafeatures2d cudafilters cudaimgproc cudalegacy cudaobjdetect cudaoptflow cudastereo cudawarping cudev cvv julia matlab ovis python2 python3 sfm viz\n"
-"    Applications:                perf_tests\n"
-"    Documentation:               NO\n"
-"    Non-free algorithms:         NO\n"
-"\n"
-"  Windows RT support:            NO\n"
-"\n"
-"  GUI:                           WIN32UI\n"
-"    Win32 UI:                    YES\n"
-"    VTK support:                 NO\n"
-"\n"
-"  Media I/O: \n"
-"    ZLib:                        build (ver 1.3)\n"
-"    JPEG:                        build-libjpeg-turbo (ver 2.1.3-62)\n"
-"      SIMD Support Request:      YES\n"
-"      SIMD Support:              NO\n"
-"    WEBP:                        build (ver encoder: 0x020f)\n"
-"    PNG:                         build (ver 1.6.37)\n"
-"    TIFF:                        build (ver 42 - 4.2.0)\n"
-"    JPEG 2000:                   build (ver 2.5.0)\n"
-"    OpenEXR:                     build (ver 2.3.0)\n"
-"    HDR:                         YES\n"
-"    SUNRASTER:                   YES\n"
-"    PXM:                         YES\n"
-"    PFM:                         YES\n"
-"\n"
-"  Video I/O:\n"
-"    DC1394:                      NO\n"
-"    FFMPEG:                      YES (prebuilt binaries)\n"
-"      avcodec:                   YES (58.134.100)\n"
-"      avformat:                  YES (58.76.100)\n"
-"      avutil:                    YES (56.70.100)\n"
-"      swscale:                   YES (5.9.100)\n"
-"      avresample:                YES (4.0.0)\n"
-"    GStreamer:                   NO\n"
-"    DirectShow:                  YES\n"
-"    Media Foundation:            YES\n"
-"      DXVA:                      YES\n"
-"\n"
-"  Parallel framework:            Concurrency\n"
-"\n"
-"  Trace:                         YES (with Intel ITT)\n"
-"\n"
-"  Other third-party libraries:\n"
-"    Eigen:                       YES (ver 3.4.0)\n"
-"    Custom HAL:                  NO\n"
-"    Protobuf:                    build (3.19.1)\n"
-"    Flatbuffers:                 builtin/3rdparty (23.5.9)\n"
-"\n"
-"  OpenCL:                        YES (NVD3D11)\n"
-"    Include path:                G:/bb/cv_x64/build/opencv/3rdparty/include/opencl/1.2\n"
-"    Link libraries:              Dynamic load\n"
-"\n"
-"  Python (for build):            C:/python-virt/python37/python.exe\n"
-"\n"
-"  Java:                          \n"
-"    ant:                         NO\n"
-"    Java:                        YES (ver 1.8.0.202)\n"
-"    JNI:                         C:/Program Files/Microsoft/jdk-11.0.16.101-hotspot/include C:/Program Files/Microsoft/jdk-11.0.16.101-hotspot/include/win32 C:/Program Files/Microsoft/jdk-11.0.16.101-hotspot/include\n"
-"    Java wrappers:               NO\n"
-"    Java tests:                  NO\n"
-"\n"
-"  Install to:                    G:/bb/cv_x64/build/build_x86_64/install\n"
-"-----------------------------------------------------------------\n"
-"\n"