【RTK22】RTK走行軌跡ビューワー＜所望のデータを見つけて拡大自在＞

F9Pの計測したデータから走行軌跡をプロットして、所望の部分を拡大して観察するビューワ機能作りました。
M9Nの補間システムで、時系列処理は、ローパスフィルターで積分ができたので、実際に補間プロットを
して、M9Nの性能評価をする目的で、プログラム組みました。
C#を学習しながらなので、１か月ほどかかりましたが、VBと同程度まで使えるようになってきました。
※信州ＭＡＫＥＲＳの開発拠点の移転作業が８月から１２月くらいまでかかりますので、開発活動は、大幅に遅延しますが、２０２３年以降は、松本拠点よりスキー場３０分と好立地なので、ＳＴＡ開発は格段に進捗します。

今回は、公園内をロードバイクで、１０－３０ｋｍh程度の速度走行したデータをログして、それをデバッグ用に
使ってます。Ｍ９Ｎは、精度を得るには２０－３０ｋｍｈ以上必要なので、ロードバイクで飛ばせる場所が必要です。

●走行軌跡ビュワー特徴
特徴１：ログしたデータ全体を表示して、ブロックに分割して、ｃｍ分解能で見れる
特徴２：所望の軌跡をマウスクリックして、マウスホイールで拡大縮小して、みれる
特徴３：拡大縮小で、縮尺がついているので、ポイント間距離が分かる。

ソース備忘録
https://gist.github.com/dj1711572002/ec9a51146b71d2650f44ca53a81a0b37

●アルゴリズムの備忘録
ポイント１：分解能を上げるために、ＢＩＴＭＡＰのデータを全データ以外に全データをブロックに分けて、1cm/dot以下に拡大できるようにした。
ポイント２：最初に全体を俯瞰してどのブロックを注目するか全体View機能をつけてある。
ポイント３：ソースＢＩＴＭＡＰ画像を左PictureBoxに、拡大BＩＴＭＡＰ画像を右Picture Boxで表示することで、観察しやすい
ポイント４：クリックで範囲選択して、ホイールを回して拡大縮小率をきめて、クリックして表示する単純操作で全て観察可能

※アフィン変換をつかった方法が一般的なようですが、
https://imagingsolution.net/program/affine_image_transformations

私はDrawImageだけ使ってます。中身はアフィン変換をつかわれていると思います。
アフィン変換についてMS仕様の記事
https://imagingsolution.net/program/csharp/microsoft-affine-transformation/

●実際の観察

①全体表示は、最後のブロックNoを指定すると表示されます。
色別になっているので、どこのブロックを拡大するか選べます。この全体表示で拡大しても
どっとがくっついた状態でソース描画されているので、ソースを拡大再描画しないと分解の得られません。
メモリーが潤沢で、BITMAPの制限がなければこのようなブロック処理は必要ありませんが、タブレットとか
ノートPCだとメモリー制限あるので、ブロック化は必要です。