add apply cascade method
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c04725b681
@ -15,10 +15,10 @@ file(GLOB lib_cuda_hdrs "src/cuda/*.hpp" "src/cuda/*.h")
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file(GLOB lib_srcs "src/*.cpp")
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file(GLOB lib_cuda "src/cuda/*.cu*")
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source_group("Include" FILES ${lib_hdrs})
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source_group("Src\\Host" FILES ${lib_srcs} ${lib_int_hdrs})
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||||
source_group("Src\\Cuda" FILES ${lib_cuda} ${lib_cuda_hdrs})
|
||||
source_group("Device" FILES ${lib_device_hdrs})
|
||||
source_group("Include" FILES ${lib_hdrs})
|
||||
source_group("Src\\Host" FILES ${lib_srcs} ${lib_int_hdrs})
|
||||
source_group("Src\\Cuda" FILES ${lib_cuda} ${lib_cuda_hdrs})
|
||||
source_group("Device" FILES ${lib_device_hdrs})
|
||||
source_group("Device\\Detail" FILES ${lib_device_hdrs_detail})
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if (HAVE_CUDA)
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@ -507,7 +507,6 @@ public:
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int step = 4, int rejectfactor = 1);
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protected:
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virtual void detectInRoi();
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virtual void detectForOctave(int octave);
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// virtual bool detectSingleScale( const Mat& image, int stripCount, Size processingRectSize,
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||||
// int stripSize, int yStep, double factor, vector<Rect>& candidates,
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@ -164,6 +164,15 @@ namespace {
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float relScale() {return (factor / octave); }
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};
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struct Integral
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{
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cv::Mat magnitude;
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std::vector<cv::Mat> hist;
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cv::Mat luv;
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Integral(cv::Mat m, std::vector<cv::Mat> h, cv::Mat l) : magnitude(m), hist(h), luv(l) {}
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};
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}
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||||
struct cv::SoftCascade::Filds
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||||
@ -181,6 +190,26 @@ struct cv::SoftCascade::Filds
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std::vector<Feature> features;
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std::vector<Level> levels;
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typedef std::vector<Stage>::iterator stIter_t;
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// carrently roi must be save for out of ranges.
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void detectInRoi(const cv::Rect& roi, const Integral& ints, std::vector<cv::Rect>& objects, const int step)
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{
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for (int dy = roi.y; dy < roi.height; dy+=step)
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for (int dx = roi.x; dx < roi.width; dx += step)
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{
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applyCascade(ints, dx, dy);
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}
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}
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void applyCascade(const Integral& ints, const int x, const int y)
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{
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for (stIter_t sIt = sIt.begin(); sIt != stages.end(); ++sIt)
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{
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Stage stage& = *sIt;
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}
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}
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// compute levels of full pyramid
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||||
void calcLevels(int frameW, int frameH, int scales)
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{
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@ -327,7 +356,7 @@ bool cv::SoftCascade::load( const string& filename, const float minScale, const
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||||
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||||
namespace {
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||||
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||||
void calcHistBins(const cv::Mat& grey, std::vector<cv::Mat>& histInts, const int bins)
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||||
void calcHistBins(const cv::Mat& grey, cv::Mat magIntegral, std::vector<cv::Mat>& histInts, const int bins)
|
||||
{
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||||
CV_Assert( grey.type() == CV_8U);
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||||
const int rows = grey.rows + 1;
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||||
@ -368,18 +397,10 @@ namespace {
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||||
histInts.push_back(sum);
|
||||
}
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||||
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||||
cv::Mat magIntegral;
|
||||
cv::integral(mag, magIntegral, mag.depth());
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||||
}
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||||
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||||
struct Integrals
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||||
{
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||||
/* data */
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};
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||||
}
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||||
void cv::SoftCascade::detectInRoi()
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||||
{}
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||||
void cv::SoftCascade::detectMultiScale(const Mat& image, const std::vector<cv::Rect>& rois, std::vector<cv::Rect>& objects,
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||||
@ -405,13 +426,16 @@ void cv::SoftCascade::detectMultiScale(const Mat& image, const std::vector<cv::R
|
||||
cv::cvtColor(image, grey, CV_RGB2GRAY);
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std::vector<cv::Mat> hist;
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||||
cv::Mat magnitude;
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const int bins = 6;
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||||
calcHistBins(grey, hist, bins);
|
||||
calcHistBins(grey, magnitude, hist, bins);
|
||||
|
||||
Integral integrals(magnitude, hist, luv);
|
||||
|
||||
for (RIter_t it = rois.begin(); it != rois.end(); ++it)
|
||||
{
|
||||
const cv::Rect& roi = *it;
|
||||
// detectInRoi(roi, objects, step);
|
||||
(*filds).detectInRoi(roi, integrals, objects, step);
|
||||
}
|
||||
|
||||
}
|
||||
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@ -62,8 +62,8 @@ TEST(SoftCascade, Detect)
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||||
std::vector<cv::Rect> objectBoxes;
|
||||
std::vector<cv::Rect> rois;
|
||||
rois.push_back(cv::Rect(0, 0, 640, 480));
|
||||
ASSERT_NO_THROW(
|
||||
{
|
||||
// ASSERT_NO_THROW(
|
||||
// {
|
||||
cascade.detectMultiScale(colored, rois, objectBoxes);
|
||||
});
|
||||
// });
|
||||
}
|
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