apps/traincascade/HOGfeatures.h

   1 #ifndef _OPENCV_HOGFEATURES_H_
   2 #define _OPENCV_HOGFEATURES_H_
   3
   4 #include "traincascade_features.h"
   5
   6 //#define TEST_INTHIST_BUILD
   7 //#define TEST_FEAT_CALC
   8
   9 #define N_BINS 9
  10 #define N_CELLS 4
  11
  12 #define HOGF_NAME "HOGFeatureParams"
  13 struct CvHOGFeatureParams : public CvFeatureParams
  14 {
  15     CvHOGFeatureParams();
  16 };
  17
  18 class CvHOGEvaluator : public CvFeatureEvaluator
  19 {
  20 public:
  21     virtual ~CvHOGEvaluator() {}
  22     virtual void init(const CvFeatureParams *_featureParams,
  23         int _maxSampleCount, Size _winSize );
  24     virtual void setImage(const Mat& img, uchar clsLabel, int idx);
  25     virtual float operator()(int varIdx, int sampleIdx) const;
  26     virtual void writeFeatures( FileStorage &fs, const Mat& featureMap ) const;
  27 protected:
  28     virtual void generateFeatures();
  29     virtual void integralHistogram(const Mat &img, std::vector<Mat> &histogram, Mat &norm, int nbins) const;
  30     class Feature
  31     {
  32     public:
  33         Feature();
  34         Feature( int offset, int x, int y, int cellW, int cellH );
  35         float calc( const std::vector<Mat> &_hists, const Mat &_normSum, size_t y, int featComponent ) const;
  36         void write( FileStorage &fs ) const;
  37         void write( FileStorage &fs, int varIdx ) const;
  38
  39         Rect rect[N_CELLS]; //cells
  40
  41         struct
  42         {
  43             int p0, p1, p2, p3;
  44         } fastRect[N_CELLS];
  45     };
  46     std::vector<Feature> features;
  47
  48     Mat normSum; //for nomalization calculation (L1 or L2)
  49     std::vector<Mat> hist;
  50 };
  51
  52 inline float CvHOGEvaluator::operator()(int varIdx, int sampleIdx) const
  53 {
  54     int featureIdx = varIdx / (N_BINS * N_CELLS);
  55     int componentIdx = varIdx % (N_BINS * N_CELLS);
  56     //return features[featureIdx].calc( hist, sampleIdx, componentIdx);
  57     return features[featureIdx].calc( hist, normSum, sampleIdx, componentIdx);
  58 }
  59
  60 inline float CvHOGEvaluator::Feature::calc( const std::vector<Mat>& _hists, const Mat& _normSum, size_t y, int featComponent ) const
  61 {
  62     float normFactor;
  63     float res;
  64
  65     int binIdx = featComponent % N_BINS;
  66     int cellIdx = featComponent / N_BINS;
  67
  68     const float *phist = _hists[binIdx].ptr<float>((int)y);
  69     res = phist[fastRect[cellIdx].p0] - phist[fastRect[cellIdx].p1] - phist[fastRect[cellIdx].p2] + phist[fastRect[cellIdx].p3];
  70
  71     const float *pnormSum = _normSum.ptr<float>((int)y);
  72     normFactor = (float)(pnormSum[fastRect[0].p0] - pnormSum[fastRect[1].p1] - pnormSum[fastRect[2].p2] + pnormSum[fastRect[3].p3]);
  73     res = (res > 0.001f) ? ( res / (normFactor + 0.001f) ) : 0.f; //for cutting negative values, which apper due to floating precision
  74
  75     return res;
  76 }
  77
  78 #endif // _OPENCV_HOGFEATURES_H_