core/src/com/google/zxing/qrcode/detector/FinderPatternFinder.java

   1 /*\r
   2  * Copyright 2007 Google Inc.\r
   3  *\r
   4  * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");\r
   5  * you may not use this file except in compliance with the License.\r
   6  * You may obtain a copy of the License at\r
   7  *\r
   8  *      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\r
   9  *\r
  10  * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\r
  11  * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,\r
  12  * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\r
  13  * See the License for the specific language governing permissions and\r
  14  * limitations under the License.\r
  15  */\r
  16 \r
  17 package com.google.zxing.qrcode.detector;\r
  18 \r
  19 import com.google.zxing.MonochromeBitmapSource;\r
  20 import com.google.zxing.ReaderException;\r
  21 import com.google.zxing.ResultPoint;\r
  22 import com.google.zxing.common.BitArray;\r
  23 import com.google.zxing.common.Collections;\r
  24 import com.google.zxing.common.Comparator;\r
  25 \r
  26 import java.util.Vector;\r
  27 \r
  28 /**\r
  29  * <p>This class attempts to find finder patterns in a QR Code. Finder patterns are the square\r
  30  * markers at three corners of a QR Code.</p>\r
  31  *\r
  32  * <p>This class is not thread-safe and should not be reused.</p>\r
  33  *\r
  34  * @author srowen@google.com (Sean Owen)\r
  35  */\r
  36 final class FinderPatternFinder {\r
  37 \r
  38   private static final int CENTER_QUORUM = 2;\r
  39   private static final int BIG_SKIP = 3;\r
  40 \r
  41   private final MonochromeBitmapSource image;\r
  42   private final Vector possibleCenters;\r
  43   private boolean hasSkipped;\r
  44 \r
  45   /**\r
  46    * <p>Creates a finder that will search the image for three finder patterns.</p>\r
  47    *\r
  48    * @param image image to search\r
  49    */\r
  50   FinderPatternFinder(MonochromeBitmapSource image) {\r
  51     this.image = image;\r
  52     this.possibleCenters = new Vector();\r
  53   }\r
  54 \r
  55   FinderPatternInfo find() throws ReaderException {\r
  56     int maxI = image.getHeight();\r
  57     int maxJ = image.getWidth();\r
  58     // We are looking for black/white/black/white/black modules in\r
  59     // 1:1:3:1:1 ratio; this tracks the number of such modules seen so far\r
  60     int[] stateCount = new int[5];\r
  61     boolean done = false;\r
  62     // We can afford to examine every few lines until we've started finding\r
  63     // the patterns\r
  64     int iSkip = BIG_SKIP;\r
  65     for (int i = iSkip - 1; i < maxI && !done; i += iSkip) {\r
  66       // Get a row of black/white values\r
  67       BitArray blackRow = image.getBlackRow(i, null, 0, maxJ);\r
  68       stateCount[0] = 0;\r
  69       stateCount[1] = 0;\r
  70       stateCount[2] = 0;\r
  71       stateCount[3] = 0;\r
  72       stateCount[4] = 0;\r
  73       int currentState = 0;\r
  74       for (int j = 0; j < maxJ; j++) {\r
  75         if (blackRow.get(j)) {\r
  76           // Black pixel\r
  77           if ((currentState & 1) == 1) { // Counting white pixels\r
  78             currentState++;\r
  79           }\r
  80           stateCount[currentState]++;\r
  81         } else { // White pixel\r
  82           if ((currentState & 1) == 0) { // Counting black pixels\r
  83             if (currentState == 4) { // A winner?\r
  84               if (foundPatternCross(stateCount)) { // Yes\r
  85                 boolean confirmed = handlePossibleCenter(stateCount, i, j);\r
  86                 if (confirmed) {\r
  87                   iSkip = 1; // Go back to examining each line\r
  88                   if (hasSkipped) {\r
  89                     done = haveMulitplyConfirmedCenters();\r
  90                   } else {\r
  91                     int rowSkip = findRowSkip();\r
  92                     if (rowSkip > stateCount[2]) {\r
  93                       // Skip rows between row of lower confirmed center\r
  94                       // and top of presumed third confirmed center\r
  95                       // but back up a bit to get a full chance of detecting\r
  96                       // it, entire width of center of finder pattern\r
  97 \r
  98                       // Skip by rowSkip, but back off by stateCount[2] (size of last center\r
  99                       // of pattern we saw) to be conservative, and also back off by iSkip which\r
 100                       // is about to be re-added\r
 101                       i += rowSkip - stateCount[2] - iSkip;\r
 102                       j = maxJ - 1;\r
 103                     }\r
 104                   }\r
 105                 } else {\r
 106                   // Advance to next black pixel\r
 107                   do {\r
 108                     j++;\r
 109                   } while (j < maxJ && !blackRow.get(j));\r
 110                   j--; // back up to that last white pixel\r
 111                 }\r
 112                 // Clear state to start looking again\r
 113                 currentState = 0;\r
 114                 stateCount[0] = 0;\r
 115                 stateCount[1] = 0;\r
 116                 stateCount[2] = 0;\r
 117                 stateCount[3] = 0;\r
 118                 stateCount[4] = 0;\r
 119               } else { // No, shift counts back by two\r
 120                 stateCount[0] = stateCount[2];\r
 121                 stateCount[1] = stateCount[3];\r
 122                 stateCount[2] = stateCount[4];\r
 123                 stateCount[3] = 1;\r
 124                 stateCount[4] = 0;\r
 125                 currentState = 3;\r
 126               }\r
 127             } else {\r
 128               stateCount[++currentState]++;\r
 129             }\r
 130           } else { // Counting white pixels\r
 131             stateCount[currentState]++;\r
 132           }\r
 133         }\r
 134       }\r
 135       if (foundPatternCross(stateCount)) {\r
 136         boolean confirmed = handlePossibleCenter(stateCount, i, maxJ);\r
 137         if (confirmed) {\r
 138           iSkip = stateCount[0];\r
 139           if (hasSkipped) {\r
 140             // Found a third one\r
 141             done = haveMulitplyConfirmedCenters();\r
 142           }\r
 143         }\r
 144       }\r
 145     }\r
 146 \r
 147     FinderPattern[] patternInfo = selectBestPatterns();\r
 148     patternInfo = orderBestPatterns(patternInfo);\r
 149 \r
 150     return new FinderPatternInfo(patternInfo);\r
 151   }\r
 152 \r
 153   /**\r
 154    * Given a count of black/white/black/white/black pixels just seen and an end position,\r
 155    * figures the location of the center of this run.\r
 156    */\r
 157   private static float centerFromEnd(int[] stateCount, int end) {\r
 158     return (float) (end - stateCount[4] - stateCount[3]) - stateCount[2] / 2.0f;\r
 159   }\r
 160 \r
 161   /**\r
 162    * @param stateCount count of black/white/black/white/black pixels just read\r
 163    * @return true iff the proportions of the counts is close enough to the 1/13/1/1 ratios\r
 164    *         used by finder patterns to be considered a match\r
 165    */\r
 166   private static boolean foundPatternCross(int[] stateCount) {\r
 167     int totalModuleSize = 0;\r
 168     for (int i = 0; i < 5; i++) {\r
 169       if (stateCount[i] == 0) {\r
 170         return false;\r
 171       }\r
 172       totalModuleSize += stateCount[i];\r
 173     }\r
 174     if (totalModuleSize < 7) {\r
 175       return false;\r
 176     }\r
 177     float moduleSize = (float) totalModuleSize / 7.0f;\r
 178     float maxVariance = moduleSize / 2.0f;\r
 179     // Allow less than 50% variance from 1-1-3-1-1 proportions\r
 180     return Math.abs(moduleSize - stateCount[0]) < maxVariance &&\r
 181         Math.abs(moduleSize - stateCount[1]) < maxVariance &&\r
 182         Math.abs(3.0f * moduleSize - stateCount[2]) < 3.0f * maxVariance &&\r
 183         Math.abs(moduleSize - stateCount[3]) < maxVariance &&\r
 184         Math.abs(moduleSize - stateCount[4]) < maxVariance;\r
 185   }\r
 186 \r
 187   /**\r
 188    * <p>After a horizontal scan finds a potential finder pattern, this method\r
 189    * "cross-checks" by scanning down vertically through the center of the possible\r
 190    * finder pattern to see if the same proportion is detected.</p>\r
 191    *\r
 192    * @param startI row where a finder pattern was detected\r
 193    * @param centerJ center of the section that appears to cross a finder pattern\r
 194    * @param maxCount maximum reasonable number of modules that should be\r
 195    * observed in any reading state, based on the results of the horizontal scan\r
 196    * @return vertical center of finder pattern, or {@link Float#NaN} if not found\r
 197    */\r
 198   private float crossCheckVertical(int startI, int centerJ, int maxCount, int originalStateCountTotal) {\r
 199     MonochromeBitmapSource image = this.image;\r
 200 \r
 201     int maxI = image.getHeight();\r
 202     int[] stateCount = new int[5];\r
 203 \r
 204     // Start counting up from center\r
 205     int i = startI;\r
 206     while (i >= 0 && image.isBlack(centerJ, i)) {\r
 207       stateCount[2]++;\r
 208       i--;\r
 209     }\r
 210     if (i < 0) {\r
 211       return Float.NaN;\r
 212     }\r
 213     while (i >= 0 && !image.isBlack(centerJ, i) && stateCount[1] <= maxCount) {\r
 214       stateCount[1]++;\r
 215       i--;\r
 216     }\r
 217     // If already too many modules in this state or ran off the edge:\r
 218     if (i < 0 || stateCount[1] > maxCount) {\r
 219       return Float.NaN;\r
 220     }\r
 221     while (i >= 0 && image.isBlack(centerJ, i) && stateCount[0] <= maxCount) {\r
 222       stateCount[0]++;\r
 223       i--;\r
 224     }\r
 225     if (stateCount[0] > maxCount) {\r
 226       return Float.NaN;\r
 227     }\r
 228 \r
 229     // Now also count down from center\r
 230     i = startI + 1;\r
 231     while (i < maxI && image.isBlack(centerJ, i)) {\r
 232       stateCount[2]++;\r
 233       i++;\r
 234     }\r
 235     if (i == maxI) {\r
 236       return Float.NaN;\r
 237     }\r
 238     while (i < maxI && !image.isBlack(centerJ, i) && stateCount[3] < maxCount) {\r
 239       stateCount[3]++;\r
 240       i++;\r
 241     }\r
 242     if (i == maxI || stateCount[3] >= maxCount) {\r
 243       return Float.NaN;\r
 244     }\r
 245     while (i < maxI && image.isBlack(centerJ, i) && stateCount[4] < maxCount) {\r
 246       stateCount[4]++;\r
 247       i++;\r
 248     }\r
 249     if (stateCount[4] >= maxCount) {\r
 250       return Float.NaN;\r
 251     }\r
 252 \r
 253     // If we found a finder-pattern-like section, but its size is more than 20% different than\r
 254     // the original, assume it's a false positive\r
 255     int stateCountTotal = stateCount[0] + stateCount[1] + stateCount[2] + stateCount[3] + stateCount[4];\r
 256     if (5 * Math.abs(stateCountTotal - originalStateCountTotal) >= originalStateCountTotal) {\r
 257       return Float.NaN;\r
 258     }\r
 259 \r
 260     return foundPatternCross(stateCount) ? centerFromEnd(stateCount, i) : Float.NaN;\r
 261   }\r
 262 \r
 263   /**\r
 264    * <p>Like {@link #crossCheckVertical(int, int, int, int)}, and in fact is basically identical,\r
 265    * except it reads horizontally instead of vertically. This is used to cross-cross\r
 266    * check a vertical cross check and locate the real center of the alignment pattern.</p>\r
 267    */\r
 268   private float crossCheckHorizontal(int startJ, int centerI, int maxCount, int originalStateCountTotal) {\r
 269     MonochromeBitmapSource image = this.image;\r
 270 \r
 271     int maxJ = image.getWidth();\r
 272     int[] stateCount = new int[5];\r
 273 \r
 274     int j = startJ;\r
 275     while (j >= 0 && image.isBlack(j, centerI)) {\r
 276       stateCount[2]++;\r
 277       j--;\r
 278     }\r
 279     if (j < 0) {\r
 280       return Float.NaN;\r
 281     }\r
 282     while (j >= 0 && !image.isBlack(j, centerI) && stateCount[1] <= maxCount) {\r
 283       stateCount[1]++;\r
 284       j--;\r
 285     }\r
 286     if (j < 0 || stateCount[1] > maxCount) {\r
 287       return Float.NaN;\r
 288     }\r
 289     while (j >= 0 && image.isBlack(j, centerI) && stateCount[0] <= maxCount) {\r
 290       stateCount[0]++;\r
 291       j--;\r
 292     }\r
 293     if (stateCount[0] > maxCount) {\r
 294       return Float.NaN;\r
 295     }\r
 296 \r
 297     j = startJ + 1;\r
 298     while (j < maxJ && image.isBlack(j, centerI)) {\r
 299       stateCount[2]++;\r
 300       j++;\r
 301     }\r
 302     if (j == maxJ) {\r
 303       return Float.NaN;\r
 304     }\r
 305     while (j < maxJ && !image.isBlack(j, centerI) && stateCount[3] < maxCount) {\r
 306       stateCount[3]++;\r
 307       j++;\r
 308     }\r
 309     if (j == maxJ || stateCount[3] >= maxCount) {\r
 310       return Float.NaN;\r
 311     }\r
 312     while (j < maxJ && image.isBlack(j, centerI) && stateCount[4] < maxCount) {\r
 313       stateCount[4]++;\r
 314       j++;\r
 315     }\r
 316     if (stateCount[4] >= maxCount) {\r
 317       return Float.NaN;\r
 318     }\r
 319 \r
 320     // If we found a finder-pattern-like section, but its size is significantly different than\r
 321     // the original, assume it's a false positive\r
 322     int stateCountTotal = stateCount[0] + stateCount[1] + stateCount[2] + stateCount[3] + stateCount[4];\r
 323     if (5 * Math.abs(stateCountTotal - originalStateCountTotal) >= originalStateCountTotal) {\r
 324       return Float.NaN;\r
 325     }\r
 326 \r
 327     return foundPatternCross(stateCount) ? centerFromEnd(stateCount, j) : Float.NaN;\r
 328   }\r
 329 \r
 330   /**\r
 331    * <p>This is called when a horizontal scan finds a possible alignment pattern. It will\r
 332    * cross check with a vertical scan, and if successful, will, ah, cross-cross-check\r
 333    * with another horizontal scan. This is needed primarily to locate the real horizontal\r
 334    * center of the pattern in cases of extreme skew.</p>\r
 335    *\r
 336    * <p>If that succeeds the finder pattern location is added to a list that tracks\r
 337    * the number of times each location has been nearly-matched as a finder pattern.\r
 338    * Each additional find is more evidence that the location is in fact a finder\r
 339    * pattern center\r
 340    *\r
 341    * @param stateCount reading state module counts from horizontal scan\r
 342    * @param i row where finder pattern may be found\r
 343    * @param j end of possible finder pattern in row\r
 344    * @return true if a finder pattern candidate was found this time\r
 345    */\r
 346   private boolean handlePossibleCenter(int[] stateCount,\r
 347                                        int i,\r
 348                                        int j) {\r
 349     int stateCountTotal = stateCount[0] + stateCount[1] + stateCount[2] + stateCount[3] + stateCount[4];\r
 350     float centerJ = centerFromEnd(stateCount, j);\r
 351     float centerI = crossCheckVertical(i, (int) centerJ, stateCount[2], stateCountTotal);\r
 352     if (!Float.isNaN(centerI)) {\r
 353       // Re-cross check\r
 354       centerJ = crossCheckHorizontal((int) centerJ, (int) centerI, stateCount[2], stateCountTotal);\r
 355       if (!Float.isNaN(centerJ)) {\r
 356         float estimatedModuleSize = (float) stateCountTotal / 7.0f;\r
 357         boolean found = false;\r
 358         int max = possibleCenters.size();\r
 359         for (int index = 0; index < max; index++) {\r
 360           FinderPattern center = (FinderPattern) possibleCenters.elementAt(index);\r
 361           // Look for about the same center and module size:\r
 362           if (center.aboutEquals(estimatedModuleSize, centerI, centerJ)) {\r
 363             center.incrementCount();\r
 364             found = true;\r
 365             break;\r
 366           }\r
 367         }\r
 368         if (!found) {\r
 369           possibleCenters.addElement(new FinderPattern(centerJ, centerI, estimatedModuleSize));\r
 370         }\r
 371         return true;\r
 372       }\r
 373     }\r
 374     return false;\r
 375   }\r
 376 \r
 377   /**\r
 378    * @return number of rows we could safely skip during scanning, based on the first\r
 379    *         two finder patterns that have been located. In some cases their position will\r
 380    *         allow us to infer that the third pattern must lie below a certain point farther\r
 381    *         down in the image.\r
 382    */\r
 383   private int findRowSkip() {\r
 384     int max = possibleCenters.size();\r
 385     if (max <= 1) {\r
 386       return 0;\r
 387     }\r
 388     FinderPattern firstConfirmedCenter = null;\r
 389     for (int i = 0; i < max; i++) {\r
 390       FinderPattern center = (FinderPattern) possibleCenters.elementAt(i);\r
 391       if (center.getCount() >= CENTER_QUORUM) {\r
 392         if (firstConfirmedCenter == null) {\r
 393           firstConfirmedCenter = center;\r
 394         } else {\r
 395           // We have two confirmed centers\r
 396           // How far down can we skip before resuming looking for the next\r
 397           // pattern? In the worst case, only the difference between the\r
 398           // difference in the x / y coordinates of the two centers.\r
 399           // This is the case where you find top left first. Draw it out.\r
 400           hasSkipped = true;\r
 401           return (int) Math.abs(Math.abs(firstConfirmedCenter.getX() - center.getX()) -\r
 402               Math.abs(firstConfirmedCenter.getY() - center.getY()));\r
 403         }\r
 404       }\r
 405     }\r
 406     return 0;\r
 407   }\r
 408 \r
 409   /**\r
 410    * @return true iff we have found at least 3 finder patterns that have been detected\r
 411    *         at least {@link #CENTER_QUORUM} times each\r
 412    */\r
 413   private boolean haveMulitplyConfirmedCenters() {\r
 414     int count = 0;\r
 415     int max = possibleCenters.size();\r
 416     for (int i = 0; i < max; i++) {\r
 417       if (((FinderPattern) possibleCenters.elementAt(i)).getCount() >= CENTER_QUORUM) {\r
 418         if (++count == 3) {\r
 419           return true;\r
 420         }\r
 421       }\r
 422     }\r
 423     return false;\r
 424   }\r
 425 \r
 426   /**\r
 427    * @return the 3 best {@link FinderPattern}s from our list of candidates. The "best" are\r
 428    *         those that have been detected at least {@link #CENTER_QUORUM} times, and whose module\r
 429    *         size differs from the average among those patterns the least\r
 430    * @throws ReaderException if 3 such finder patterns do not exist\r
 431    */\r
 432   private FinderPattern[] selectBestPatterns() throws ReaderException {\r
 433     Collections.insertionSort(possibleCenters, new CenterComparator());\r
 434     int size = 0;\r
 435     int max = possibleCenters.size();\r
 436     while (size < max) {\r
 437       if (((FinderPattern) possibleCenters.elementAt(size)).getCount() < CENTER_QUORUM) {\r
 438         break;\r
 439       }\r
 440       size++;\r
 441     }\r
 442 \r
 443     if (size < 3) {\r
 444       // Couldn't find enough finder patterns\r
 445       throw new ReaderException("Could not find three finder patterns");\r
 446     }\r
 447 \r
 448     if (size == 3) {\r
 449       // Found just enough -- hope these are good!\r
 450       return new FinderPattern[]{\r
 451           (FinderPattern) possibleCenters.elementAt(0),\r
 452           (FinderPattern) possibleCenters.elementAt(1),\r
 453           (FinderPattern) possibleCenters.elementAt(2)\r
 454       };\r
 455     }\r
 456 \r
 457     possibleCenters.setSize(size);\r
 458 \r
 459     // Hmm, multiple found. We need to pick the best three. Find the most\r
 460     // popular ones whose module size is nearest the average\r
 461 \r
 462     float averageModuleSize = 0.0f;\r
 463     for (int i = 0; i < size; i++) {\r
 464       averageModuleSize += ((FinderPattern) possibleCenters.elementAt(i)).getEstimatedModuleSize();\r
 465     }\r
 466     averageModuleSize /= (float) size;\r
 467 \r
 468     // We don't have java.util.Collections in J2ME\r
 469     Collections.insertionSort(possibleCenters, new ClosestToAverageComparator(averageModuleSize));\r
 470 \r
 471     return new FinderPattern[]{\r
 472         (FinderPattern) possibleCenters.elementAt(0),\r
 473         (FinderPattern) possibleCenters.elementAt(1),\r
 474         (FinderPattern) possibleCenters.elementAt(2)\r
 475     };\r
 476   }\r
 477 \r
 478   /**\r
 479    * <p>Having found three "best" finder patterns we need to decide which is the top-left, top-right,\r
 480    * bottom-left. We assume that the one closest to the other two is the top-left one; this is not\r
 481    * strictly true (imagine extreme perspective distortion) but for the moment is a serviceable assumption.\r
 482    * Lastly we sort top-right from bottom-left by figuring out orientation from vector cross products.</p>\r
 483    *\r
 484    * @param patterns three best {@link FinderPattern}s\r
 485    * @return same {@link FinderPattern}s ordered bottom-left, top-left, top-right\r
 486    */\r
 487   private static FinderPattern[] orderBestPatterns(FinderPattern[] patterns) {\r
 488 \r
 489     // Find distances between pattern centers\r
 490     float abDistance = distance(patterns[0], patterns[1]);\r
 491     float bcDistance = distance(patterns[1], patterns[2]);\r
 492     float acDistance = distance(patterns[0], patterns[2]);\r
 493 \r
 494     FinderPattern topLeft;\r
 495     FinderPattern topRight;\r
 496     FinderPattern bottomLeft;\r
 497     // Assume one closest to other two is top left;\r
 498     // topRight and bottomLeft will just be guesses below at first\r
 499     if (bcDistance >= abDistance && bcDistance >= acDistance) {\r
 500       topLeft = patterns[0];\r
 501       topRight = patterns[1];\r
 502       bottomLeft = patterns[2];\r
 503     } else if (acDistance >= bcDistance && acDistance >= abDistance) {\r
 504       topLeft = patterns[1];\r
 505       topRight = patterns[0];\r
 506       bottomLeft = patterns[2];\r
 507     } else {\r
 508       topLeft = patterns[2];\r
 509       topRight = patterns[0];\r
 510       bottomLeft = patterns[1];\r
 511     }\r
 512 \r
 513     // Use cross product to figure out which of other1/2 is the bottom left\r
 514     // pattern. The vector "top-left -> bottom-left" x "top-left -> top-right"\r
 515     // should yield a vector with positive z component\r
 516     if ((bottomLeft.getY() - topLeft.getY()) * (topRight.getX() - topLeft.getX()) <\r
 517         (bottomLeft.getX() - topLeft.getX()) * (topRight.getY() - topLeft.getY())) {\r
 518       FinderPattern temp = topRight;\r
 519       topRight = bottomLeft;\r
 520       bottomLeft = temp;\r
 521     }\r
 522 \r
 523     return new FinderPattern[]{bottomLeft, topLeft, topRight};\r
 524   }\r
 525 \r
 526   /**\r
 527    * @return distance between two points\r
 528    */\r
 529   static float distance(ResultPoint pattern1, ResultPoint pattern2) {\r
 530     float xDiff = pattern1.getX() - pattern2.getX();\r
 531     float yDiff = pattern1.getY() - pattern2.getY();\r
 532     return (float) Math.sqrt((double) (xDiff * xDiff + yDiff * yDiff));\r
 533   }\r
 534 \r
 535   /**\r
 536    * <p>Orders by {@link FinderPattern#getCount()}, descending.</p>\r
 537    */\r
 538   private static class CenterComparator implements Comparator {\r
 539     public int compare(Object center1, Object center2) {\r
 540       return ((FinderPattern) center2).getCount() - ((FinderPattern) center1).getCount();\r
 541     }\r
 542   }\r
 543 \r
 544   /**\r
 545    * <p>Orders by variance from average module size, ascending.</p>\r
 546    */\r
 547   private static class ClosestToAverageComparator implements Comparator {\r
 548     private final float averageModuleSize;\r
 549 \r
 550     private ClosestToAverageComparator(float averageModuleSize) {\r
 551       this.averageModuleSize = averageModuleSize;\r
 552     }\r
 553 \r
 554     public int compare(Object center1, Object center2) {\r
 555       return Math.abs(((FinderPattern) center1).getEstimatedModuleSize() - averageModuleSize) <\r
 556           Math.abs(((FinderPattern) center2).getEstimatedModuleSize() - averageModuleSize) ?\r
 557           -1 :\r
 558           1;\r
 559     }\r
 560   }\r
 561 \r
 562 }\r