correct naming of MultivariateSequence

itten/views.py

@@ -101,7 +101,7 @@ class View(np.ndarray):
 
 # subclassing subclass of numpy http://stackoverflow.com/questions/7342637/how-to-subclass-a-subclass-of-numpy-ndarray
 # TODO es gibt noch das Problem, dass numpy nach mehreren Berechnungen von drive eine max recursion Warnung ausgiebt, warum? Brauche ich __del__
-class UnivariateSequence(View):
+class MultivariateSequence(View):
     def __new__(cls, frames, input_array=None):
         """Represents a movie contrast in terms of stacked histograms
 
@@ -113,7 +113,7 @@ class UnivariateSequence(View):
 
            Returns
            -------
-           Object : UnivariateSequence
+           Object : MultivariateSequence
                VHistStack is a 2-dimensional numpy array which contains
                the frame number, the bin number and a quantifier which
                represents the relative weight of the bin in the frame
@@ -128,8 +128,6 @@ class UnivariateSequence(View):
         View.__array_finalize__(self, obj)
         self._threshold = getattr(obj, '_threshold', None)
 
-
-    # TODO jetzt ausschließlich mit self numpy rechnen statt mit contrast_points liste
     def populate(self, ctrst='light_dark', method='luminance', frm_stp=10, bins=16, thrsh=60000, start=1, end=0):
         """doc (aus __new__ zusammentragen)
         """
@@ -152,11 +150,6 @@ class UnivariateSequence(View):
 
             img = cv2.imread(pwd)  # BGR
 
-            # TODO Dictionary um Parameter auf Kontrast Funktion zu mappen
-
-            # so wie hier für 2 das ist die Referznimplementierung
-            # luminances gibt ein Bild mit den luminanz werten in der
-            # 3. Dimension zurück
             ctrst_cls = self._get_ctrst_cls_name(self._contrast)
             ctrst_img = ctrst_cls(img).ctrst
             
@@ -220,9 +213,7 @@ class BivariateSequence(View):
         # getters und setters in movie.frames definiert werden
         # self._frames.start = start
         # self._frames.end = end
-        self._channel = 2  # TODO! Durch Klasse ersetzen
 
-        # TODO change mins and maxs to (0,2) np.array
         contrast_points = np.empty((0, 2), dtype=np.uint8)
 
         # sofern kein oder nur ein Peak gefunden wird, man könnte dann auch