apps/sft/sft.cpp

   1 /*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
   2 //
   3 //  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
   4 //
   5 //  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
   6 //  If you do not agree to this license, do not download, install,
   7 //  copy or use the software.
   8 //
   9 //
  10 //                           License Agreement
  11 //                For Open Source Computer Vision Library
  12 //
  13 // Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.
  14 // Copyright (C) 2008-2012, Willow Garage Inc., all rights reserved.
  15 // Third party copyrights are property of their respective owners.
  16 //
  17 // Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
  18 // are permitted provided that the following conditions are met:
  19 //
  20 //   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
  21 //     this list of conditions and the following disclaimer.
  22 //
  23 //   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
  24 //     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
  25 //     and/or other materials provided with the distribution.
  26 //
  27 //   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
  28 //     derived from this software without specific prior written permission.
  29 //
  30 // This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
  31 // any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
  32 // warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
  33 // In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
  34 // indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
  35 // (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
  36 // loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
  37 // and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
  38 // or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
  39 // the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
  40 //
  41 //M*/
  42
  43 // Training application for Soft Cascades.
  44
  45 #include <sft/common.hpp>
  46 #include <iostream>
  47 #include <sft/dataset.hpp>
  48 #include <sft/config.hpp>
  49
  50 #include <opencv2/core/core_c.h>
  51
  52 int main(int argc, char** argv)
  53 {
  54     using namespace sft;
  55
  56     const string keys =
  57         "{help h usage ? |      | print this message              }"
  58         "{config c       |      | path to configuration xml       }"
  59     ;
  60
  61     cv::CommandLineParser parser(argc, argv, keys);
  62     parser.about("Soft cascade training application.");
  63
  64     if (parser.has("help"))
  65     {
  66         parser.printMessage();
  67         return 0;
  68     }
  69
  70     if (!parser.check())
  71     {
  72         parser.printErrors();
  73         return 1;
  74     }
  75
  76     string configPath = parser.get<string>("config");
  77     if (configPath.empty())
  78     {
  79         std::cout << "Configuration file is missing or empty. Could not start training." << std::endl;
  80         return 0;
  81     }
  82
  83     std::cout << "Read configuration from file " << configPath << std::endl;
  84     cv::FileStorage fs(configPath, cv::FileStorage::READ);
  85     if(!fs.isOpened())
  86     {
  87         std::cout << "Configuration file " << configPath << " can't be opened." << std::endl;
  88         return 1;
  89     }
  90
  91     // 1. load config
  92     sft::Config cfg;
  93     fs["config"] >> cfg;
  94     std::cout << std::endl << "Training will be executed for configuration:" << std::endl << cfg << std::endl;
  95
  96     // 2. check and open output file
  97     cv::FileStorage fso(cfg.outXmlPath, cv::FileStorage::WRITE);
  98     if(!fso.isOpened())
  99     {
 100         std::cout << "Training stopped. Output classifier Xml file " << cfg.outXmlPath << " can't be opened." << std::endl;
 101         return 1;
 102     }
 103
 104     fso << cfg.cascadeName
 105         << "{"
 106         << "stageType"   << "BOOST"
 107         << "featureType" << cfg.featureType
 108         << "octavesNum"  << (int)cfg.octaves.size()
 109         << "width"       << cfg.modelWinSize.width
 110         << "height"      << cfg.modelWinSize.height
 111         << "shrinkage"   << cfg.shrinkage
 112         << "octaves"     << "[";
 113
 114     // 3. Train all octaves
 115     for (ivector::const_iterator it = cfg.octaves.begin(); it != cfg.octaves.end(); ++it)
 116     {
 117         // a. create random feature pool
 118         int nfeatures  = cfg.poolSize;
 119         cv::Size model = cfg.model(it);
 120         std::cout << "Model " << model << std::endl;
 121
 122         int nchannels = (cfg.featureType == "HOG6MagLuv") ? 10: 8;
 123
 124         std::cout << "number of feature channels is " << nchannels << std::endl;
 125
 126         cv::Ptr<cv::FeaturePool> pool = cv::FeaturePool::create(model, nfeatures, nchannels);
 127         nfeatures = pool->size();
 128
 129
 130         int npositives = cfg.positives;
 131         int nnegatives = cfg.negatives;
 132         int shrinkage  = cfg.shrinkage;
 133         cv::Rect boundingBox = cfg.bbox(it);
 134         std::cout << "Object bounding box" << boundingBox << std::endl;
 135
 136         typedef cv::Octave Octave;
 137
 138         cv::Ptr<cv::ChannelFeatureBuilder> builder = cv::ChannelFeatureBuilder::create(cfg.featureType);
 139         std::cout << "Channel builder " << builder->info()->name() << std::endl;
 140         cv::Ptr<Octave> boost = Octave::create(boundingBox, npositives, nnegatives, *it, shrinkage, builder);
 141
 142         std::string path = cfg.trainPath;
 143         sft::ScaledDataset dataset(path, *it);
 144
 145         if (boost->train(&dataset, pool, cfg.weaks, cfg.treeDepth))
 146         {
 147             CvFileStorage* fout = cvOpenFileStorage(cfg.resPath(it).c_str(), 0, CV_STORAGE_WRITE);
 148             boost->write(fout, cfg.cascadeName);
 149
 150             cvReleaseFileStorage( &fout);
 151
 152             cv::Mat thresholds;
 153             boost->setRejectThresholds(thresholds);
 154
 155             boost->write(fso, pool, thresholds);
 156
 157             cv::FileStorage tfs(("thresholds." + cfg.resPath(it)).c_str(), cv::FileStorage::WRITE);
 158             tfs << "thresholds" << thresholds;
 159
 160             std::cout << "Octave " << *it << " was successfully trained..." << std::endl;
 161         }
 162     }
 163
 164     fso << "]" << "}";
 165     fso.release();
 166     std::cout << "Training complete..." << std::endl;
 167     return 0;
 168 }