apps/traincascade/haarfeatures.h

   1 #ifndef _OPENCV_HAARFEATURES_H_
   2 #define _OPENCV_HAARFEATURES_H_
   3
   4 #include "traincascade_features.h"
   5
   6 #define CV_HAAR_FEATURE_MAX      3
   7
   8 #define HFP_NAME "haarFeatureParams"
   9 class CvHaarFeatureParams : public CvFeatureParams
  10 {
  11 public:
  12     enum { BASIC = 0, CORE = 1, ALL = 2 };
  13      /* 0 - BASIC = Viola
  14      *  1 - CORE  = All upright
  15      *  2 - ALL   = All features */
  16
  17     CvHaarFeatureParams();
  18     CvHaarFeatureParams( int _mode );
  19
  20     virtual void init( const CvFeatureParams& fp );
  21     virtual void write( cv::FileStorage &fs ) const;
  22     virtual bool read( const cv::FileNode &node );
  23
  24     virtual void printDefaults() const;
  25     virtual void printAttrs() const;
  26     virtual bool scanAttr( const std::string prm, const std::string val);
  27
  28     int mode;
  29 };
  30
  31 class CvHaarEvaluator : public CvFeatureEvaluator
  32 {
  33 public:
  34     virtual void init(const CvFeatureParams *_featureParams,
  35         int _maxSampleCount, cv::Size _winSize );
  36     virtual void setImage(const cv::Mat& img, uchar clsLabel, int idx);
  37     virtual float operator()(int featureIdx, int sampleIdx) const;
  38     virtual void writeFeatures( cv::FileStorage &fs, const cv::Mat& featureMap ) const;
  39     void writeFeature( cv::FileStorage &fs, int fi ) const; // for old file fornat
  40 protected:
  41     virtual void generateFeatures();
  42
  43     class Feature
  44     {
  45     public:
  46         Feature();
  47         Feature( int offset, bool _tilted,
  48             int x0, int y0, int w0, int h0, float wt0,
  49             int x1, int y1, int w1, int h1, float wt1,
  50             int x2 = 0, int y2 = 0, int w2 = 0, int h2 = 0, float wt2 = 0.0F );
  51         float calc( const cv::Mat &sum, const cv::Mat &tilted, size_t y) const;
  52         void write( cv::FileStorage &fs ) const;
  53
  54         bool  tilted;
  55         struct
  56         {
  57             cv::Rect r;
  58             float weight;
  59         } rect[CV_HAAR_FEATURE_MAX];
  60
  61         struct
  62         {
  63             int p0, p1, p2, p3;
  64         } fastRect[CV_HAAR_FEATURE_MAX];
  65     };
  66
  67     std::vector<Feature> features;
  68     cv::Mat  sum;         /* sum images (each row represents image) */
  69     cv::Mat  tilted;      /* tilted sum images (each row represents image) */
  70     cv::Mat  normfactor;  /* normalization factor */
  71 };
  72
  73 inline float CvHaarEvaluator::operator()(int featureIdx, int sampleIdx) const
  74 {
  75     float nf = normfactor.at<float>(0, sampleIdx);
  76     return !nf ? 0.0f : (features[featureIdx].calc( sum, tilted, sampleIdx)/nf);
  77 }
  78
  79 inline float CvHaarEvaluator::Feature::calc( const cv::Mat &_sum, const cv::Mat &_tilted, size_t y) const
  80 {
  81     const int* img = tilted ? _tilted.ptr<int>((int)y) : _sum.ptr<int>((int)y);
  82     float ret = rect[0].weight * (img[fastRect[0].p0] - img[fastRect[0].p1] - img[fastRect[0].p2] + img[fastRect[0].p3] ) +
  83         rect[1].weight * (img[fastRect[1].p0] - img[fastRect[1].p1] - img[fastRect[1].p2] + img[fastRect[1].p3] );
  84     if( rect[2].weight != 0.0f )
  85         ret += rect[2].weight * (img[fastRect[2].p0] - img[fastRect[2].p1] - img[fastRect[2].p2] + img[fastRect[2].p3] );
  86     return ret;
  87 }
  88
  89 #endif