fixed bug in cv::gpu::HOGDescriptor::detectMultiScale
[profile/ivi/opencv.git] / modules / gpu / src / hog.cpp
1 /*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////\r
2 //\r
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4 //\r
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8 //\r
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22 //\r
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40 //\r
41 //M*/\r
42 \r
43 #include "precomp.hpp"\r
44 \r
45 #if !defined (HAVE_CUDA)\r
46 \r
47 cv::gpu::HOGDescriptor::HOGDescriptor(Size, Size, Size, Size, int, double, double, bool, int) { throw_nogpu(); }\r
48 size_t cv::gpu::HOGDescriptor::getDescriptorSize() const { throw_nogpu(); return 0; }\r
49 size_t cv::gpu::HOGDescriptor::getBlockHistogramSize() const { throw_nogpu(); return 0; }\r
50 double cv::gpu::HOGDescriptor::getWinSigma() const { throw_nogpu(); return 0; }\r
51 bool cv::gpu::HOGDescriptor::checkDetectorSize() const { throw_nogpu(); return false; }\r
52 void cv::gpu::HOGDescriptor::setSVMDetector(const vector<float>&) { throw_nogpu(); }\r
53 void cv::gpu::HOGDescriptor::detect(const GpuMat&, vector<Point>&, double, Size, Size) { throw_nogpu(); }\r
54 void cv::gpu::HOGDescriptor::detectMultiScale(const GpuMat&, vector<Rect>&, double, Size, Size, double, int) { throw_nogpu(); }\r
55 void cv::gpu::HOGDescriptor::computeBlockHistograms(const GpuMat&) { throw_nogpu(); }\r
56 void cv::gpu::HOGDescriptor::getDescriptors(const GpuMat&, Size, GpuMat&, int) { throw_nogpu(); }\r
57 std::vector<float> cv::gpu::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector() { throw_nogpu(); return std::vector<float>(); }\r
58 std::vector<float> cv::gpu::HOGDescriptor::getPeopleDetector48x96() { throw_nogpu(); return std::vector<float>(); }\r
59 std::vector<float> cv::gpu::HOGDescriptor::getPeopleDetector64x128() { throw_nogpu(); return std::vector<float>(); }\r
60 \r
61 #else\r
62 \r
63 namespace cv { namespace gpu { namespace device\r
64 {\r
65     namespace hog\r
66     {\r
67         void set_up_constants(int nbins, int block_stride_x, int block_stride_y,\r
68                               int nblocks_win_x, int nblocks_win_y);\r
69 \r
70         void compute_hists(int nbins, int block_stride_x, int blovck_stride_y,\r
71                            int height, int width, const cv::gpu::DevMem2Df& grad,\r
72                            const cv::gpu::DevMem2Db& qangle, float sigma, float* block_hists);\r
73 \r
74         void normalize_hists(int nbins, int block_stride_x, int block_stride_y,\r
75                              int height, int width, float* block_hists, float threshold);\r
76 \r
77         void classify_hists(int win_height, int win_width, int block_stride_y,\r
78                             int block_stride_x, int win_stride_y, int win_stride_x, int height,\r
79                             int width, float* block_hists, float* coefs, float free_coef,\r
80                             float threshold, unsigned char* labels);\r
81 \r
82         void extract_descrs_by_rows(int win_height, int win_width, int block_stride_y, int block_stride_x,\r
83                                     int win_stride_y, int win_stride_x, int height, int width, float* block_hists,\r
84                                     cv::gpu::DevMem2Df descriptors);\r
85         void extract_descrs_by_cols(int win_height, int win_width, int block_stride_y, int block_stride_x,\r
86                                     int win_stride_y, int win_stride_x, int height, int width, float* block_hists,\r
87                                     cv::gpu::DevMem2Df descriptors);\r
88 \r
89         void compute_gradients_8UC1(int nbins, int height, int width, const cv::gpu::DevMem2Db& img,\r
90                                     float angle_scale, cv::gpu::DevMem2Df grad, cv::gpu::DevMem2Db qangle, bool correct_gamma);\r
91         void compute_gradients_8UC4(int nbins, int height, int width, const cv::gpu::DevMem2Db& img,\r
92                                     float angle_scale, cv::gpu::DevMem2Df grad, cv::gpu::DevMem2Db qangle, bool correct_gamma);\r
93 \r
94         void resize_8UC1(const cv::gpu::DevMem2Db& src, cv::gpu::DevMem2Db dst);\r
95         void resize_8UC4(const cv::gpu::DevMem2Db& src, cv::gpu::DevMem2Db dst);\r
96     }\r
97 }}}\r
98 \r
99 using namespace ::cv::gpu::device;\r
100 \r
101 cv::gpu::HOGDescriptor::HOGDescriptor(Size win_size_, Size block_size_, Size block_stride_, Size cell_size_,\r
102                                       int nbins_, double win_sigma_, double threshold_L2hys_, bool gamma_correction_, int nlevels_)\r
103         : win_size(win_size_),\r
104           block_size(block_size_),\r
105           block_stride(block_stride_),\r
106           cell_size(cell_size_),\r
107           nbins(nbins_),\r
108           win_sigma(win_sigma_),\r
109           threshold_L2hys(threshold_L2hys_),\r
110           gamma_correction(gamma_correction_),\r
111           nlevels(nlevels_)\r
112 {\r
113     CV_Assert((win_size.width  - block_size.width ) % block_stride.width  == 0 &&\r
114               (win_size.height - block_size.height) % block_stride.height == 0);\r
115 \r
116     CV_Assert(block_size.width % cell_size.width == 0 && block_size.height % cell_size.height == 0);\r
117 \r
118     CV_Assert(block_stride == cell_size);\r
119 \r
120     CV_Assert(cell_size == Size(8, 8));\r
121 \r
122     Size cells_per_block = Size(block_size.width / cell_size.width, block_size.height / cell_size.height);\r
123     CV_Assert(cells_per_block == Size(2, 2));\r
124 \r
125     cv::Size blocks_per_win = numPartsWithin(win_size, block_size, block_stride);\r
126     hog::set_up_constants(nbins, block_stride.width, block_stride.height, blocks_per_win.width, blocks_per_win.height);\r
127 }\r
128 \r
129 size_t cv::gpu::HOGDescriptor::getDescriptorSize() const\r
130 {\r
131     return numPartsWithin(win_size, block_size, block_stride).area() * getBlockHistogramSize();\r
132 }\r
133 \r
134 size_t cv::gpu::HOGDescriptor::getBlockHistogramSize() const\r
135 {\r
136     Size cells_per_block = Size(block_size.width / cell_size.width, block_size.height / cell_size.height);\r
137     return (size_t)(nbins * cells_per_block.area());\r
138 }\r
139 \r
140 double cv::gpu::HOGDescriptor::getWinSigma() const\r
141 {\r
142     return win_sigma >= 0 ? win_sigma : (block_size.width + block_size.height) / 8.0;\r
143 }\r
144 \r
145 bool cv::gpu::HOGDescriptor::checkDetectorSize() const\r
146 {\r
147     size_t detector_size = detector.rows * detector.cols;\r
148     size_t descriptor_size = getDescriptorSize();\r
149     return detector_size == 0 || detector_size == descriptor_size || detector_size == descriptor_size + 1;\r
150 }\r
151 \r
152 void cv::gpu::HOGDescriptor::setSVMDetector(const vector<float>& _detector)\r
153 {\r
154     std::vector<float> detector_reordered(_detector.size());\r
155 \r
156     size_t block_hist_size = getBlockHistogramSize();\r
157     cv::Size blocks_per_img = numPartsWithin(win_size, block_size, block_stride);\r
158 \r
159     for (int i = 0; i < blocks_per_img.height; ++i)\r
160         for (int j = 0; j < blocks_per_img.width; ++j)\r
161         {\r
162             const float* src = &_detector[0] + (j * blocks_per_img.height + i) * block_hist_size;\r
163             float* dst = &detector_reordered[0] + (i * blocks_per_img.width + j) * block_hist_size;\r
164             for (size_t k = 0; k < block_hist_size; ++k)\r
165                 dst[k] = src[k];\r
166         }\r
167 \r
168     this->detector.upload(Mat(detector_reordered).reshape(1, 1));\r
169 \r
170     size_t descriptor_size = getDescriptorSize();\r
171     free_coef = _detector.size() > descriptor_size ? _detector[descriptor_size] : 0;\r
172 \r
173     CV_Assert(checkDetectorSize());\r
174 }\r
175 \r
176 cv::gpu::GpuMat cv::gpu::HOGDescriptor::getBuffer(const Size& sz, int type, GpuMat& buf)\r
177 {\r
178     if (buf.empty() || buf.type() != type)\r
179         buf.create(sz, type);\r
180     else\r
181         if (buf.cols < sz.width || buf.rows < sz.height)\r
182             buf.create(std::max(buf.rows, sz.height), std::max(buf.cols, sz.width), type);\r
183 \r
184     return buf(Rect(Point(0,0), sz));\r
185 }\r
186 \r
187 cv::gpu::GpuMat cv::gpu::HOGDescriptor::getBuffer(int rows, int cols, int type, GpuMat& buf)\r
188 {\r
189     return getBuffer(Size(cols, rows), type, buf);\r
190 }\r
191 \r
192 \r
193 void cv::gpu::HOGDescriptor::computeGradient(const GpuMat& img, GpuMat& _grad, GpuMat& _qangle)\r
194 {\r
195     CV_Assert(img.type() == CV_8UC1 || img.type() == CV_8UC4);\r
196 \r
197     //   grad.create(img.size(), CV_32FC2);\r
198     _grad = getBuffer(img.size(), CV_32FC2, grad_buf);\r
199 \r
200     //   qangle.create(img.size(), CV_8UC2);\r
201     _qangle = getBuffer(img.size(), CV_8UC2, qangle_buf);\r
202 \r
203     float angleScale = (float)(nbins / CV_PI);\r
204     switch (img.type())\r
205     {\r
206         case CV_8UC1:\r
207             hog::compute_gradients_8UC1(nbins, img.rows, img.cols, img, angleScale, _grad, _qangle, gamma_correction);\r
208             break;\r
209         case CV_8UC4:\r
210             hog::compute_gradients_8UC4(nbins, img.rows, img.cols, img, angleScale, _grad, _qangle, gamma_correction);\r
211             break;\r
212     }\r
213 }\r
214 \r
215 \r
216 void cv::gpu::HOGDescriptor::computeBlockHistograms(const GpuMat& img)\r
217 {\r
218     computeGradient(img, grad, qangle);\r
219 \r
220     size_t block_hist_size = getBlockHistogramSize();\r
221     Size blocks_per_img = numPartsWithin(img.size(), block_size, block_stride);\r
222 \r
223     //   block_hists.create(1, block_hist_size * blocks_per_img.area(), CV_32F);\r
224     block_hists = getBuffer(1, static_cast<int>(block_hist_size * blocks_per_img.area()), CV_32F, block_hists_buf);\r
225 \r
226     hog::compute_hists(nbins, block_stride.width, block_stride.height, img.rows, img.cols,\r
227                         grad, qangle, (float)getWinSigma(), block_hists.ptr<float>());\r
228 \r
229     hog::normalize_hists(nbins, block_stride.width, block_stride.height, img.rows, img.cols,\r
230                          block_hists.ptr<float>(), (float)threshold_L2hys);\r
231 }\r
232 \r
233 \r
234 void cv::gpu::HOGDescriptor::getDescriptors(const GpuMat& img, Size win_stride, GpuMat& descriptors, int descr_format)\r
235 {\r
236     CV_Assert(win_stride.width % block_stride.width == 0 && win_stride.height % block_stride.height == 0);\r
237 \r
238     computeBlockHistograms(img);\r
239 \r
240     const size_t block_hist_size = getBlockHistogramSize();\r
241     Size blocks_per_win = numPartsWithin(win_size, block_size, block_stride);\r
242     Size wins_per_img   = numPartsWithin(img.size(), win_size, win_stride);\r
243 \r
244     descriptors.create(wins_per_img.area(), static_cast<int>(blocks_per_win.area() * block_hist_size), CV_32F);\r
245 \r
246     switch (descr_format)\r
247     {\r
248     case DESCR_FORMAT_ROW_BY_ROW:\r
249         hog::extract_descrs_by_rows(win_size.height, win_size.width, block_stride.height, block_stride.width,\r
250                                     win_stride.height, win_stride.width, img.rows, img.cols, block_hists.ptr<float>(), descriptors);\r
251         break;\r
252     case DESCR_FORMAT_COL_BY_COL:\r
253         hog::extract_descrs_by_cols(win_size.height, win_size.width, block_stride.height, block_stride.width,\r
254                                     win_stride.height, win_stride.width, img.rows, img.cols, block_hists.ptr<float>(), descriptors);\r
255         break;\r
256     default:\r
257         CV_Error(CV_StsBadArg, "Unknown descriptor format");\r
258     }\r
259 }\r
260 \r
261 \r
262 void cv::gpu::HOGDescriptor::detect(const GpuMat& img, vector<Point>& hits, double hit_threshold, Size win_stride, Size padding)\r
263 {\r
264     CV_Assert(img.type() == CV_8UC1 || img.type() == CV_8UC4);\r
265     CV_Assert(padding == Size(0, 0));\r
266 \r
267     hits.clear();\r
268     if (detector.empty())\r
269         return;\r
270 \r
271     computeBlockHistograms(img);\r
272 \r
273     if (win_stride == Size())\r
274         win_stride = block_stride;\r
275     else\r
276         CV_Assert(win_stride.width % block_stride.width == 0 && win_stride.height % block_stride.height == 0);\r
277 \r
278     Size wins_per_img = numPartsWithin(img.size(), win_size, win_stride);\r
279     //   labels.create(1, wins_per_img.area(), CV_8U);\r
280     labels = getBuffer(1, wins_per_img.area(), CV_8U, labels_buf);\r
281 \r
282     hog::classify_hists(win_size.height, win_size.width, block_stride.height, block_stride.width,\r
283                         win_stride.height, win_stride.width, img.rows, img.cols, block_hists.ptr<float>(),\r
284                         detector.ptr<float>(), (float)free_coef, (float)hit_threshold, labels.ptr());\r
285 \r
286     labels.download(labels_host);\r
287     unsigned char* vec = labels_host.ptr();\r
288     for (int i = 0; i < wins_per_img.area(); i++)\r
289     {\r
290         int y = i / wins_per_img.width;\r
291         int x = i - wins_per_img.width * y;\r
292         if (vec[i])\r
293             hits.push_back(Point(x * win_stride.width, y * win_stride.height));\r
294     }\r
295 }\r
296 \r
297 \r
298 \r
299 void cv::gpu::HOGDescriptor::detectMultiScale(const GpuMat& img, vector<Rect>& found_locations, double hit_threshold,\r
300                                               Size win_stride, Size padding, double scale0, int group_threshold)\r
301 {\r
302 \r
303     CV_Assert(img.type() == CV_8UC1 || img.type() == CV_8UC4);\r
304 \r
305     vector<double> level_scale;\r
306     double scale = 1.;\r
307     int levels = 0;\r
308 \r
309     for (levels = 0; levels < nlevels; levels++)\r
310     {\r
311         level_scale.push_back(scale);\r
312         if (cvRound(img.cols/scale) < win_size.width ||\r
313             cvRound(img.rows/scale) < win_size.height || scale0 <= 1)\r
314             break;\r
315         scale *= scale0;\r
316     }\r
317     levels = std::max(levels, 1);\r
318     level_scale.resize(levels);\r
319     image_scales.resize(levels);\r
320 \r
321     std::vector<Rect> all_candidates;\r
322     vector<Point> locations;\r
323 \r
324     for (size_t i = 0; i < level_scale.size(); i++)\r
325     {\r
326         scale = level_scale[i];\r
327         Size sz(cvRound(img.cols / scale), cvRound(img.rows / scale));\r
328         GpuMat smaller_img;\r
329 \r
330         if (sz == img.size())\r
331             smaller_img = img;\r
332         else\r
333         {\r
334             image_scales[i].create(sz, img.type());\r
335             switch (img.type())\r
336             {\r
337                 case CV_8UC1: hog::resize_8UC1(img, image_scales[i]); break;\r
338                 case CV_8UC4: hog::resize_8UC4(img, image_scales[i]); break;\r
339             }\r
340             smaller_img = image_scales[i];\r
341         }\r
342 \r
343         detect(smaller_img, locations, hit_threshold, win_stride, padding);\r
344         Size scaled_win_size(cvRound(win_size.width * scale), cvRound(win_size.height * scale));\r
345         for (size_t j = 0; j < locations.size(); j++)\r
346             all_candidates.push_back(Rect(Point2d((CvPoint)locations[j]) * scale, scaled_win_size));\r
347     }\r
348 \r
349     found_locations.assign(all_candidates.begin(), all_candidates.end());\r
350     groupRectangles(found_locations, group_threshold, 0.2/*magic number copied from CPU version*/);\r
351 }\r
352 \r
353 int cv::gpu::HOGDescriptor::numPartsWithin(int size, int part_size, int stride)\r
354 {\r
355     return (size - part_size + stride) / stride;\r
356 }\r
357 \r
358 cv::Size cv::gpu::HOGDescriptor::numPartsWithin(cv::Size size, cv::Size part_size, cv::Size stride)\r
359 {\r
360     return Size(numPartsWithin(size.width, part_size.width, stride.width), numPartsWithin(size.height, part_size.height, stride.height));\r
361 }\r
362 \r
363 std::vector<float> cv::gpu::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()\r
364 {\r
365     return getPeopleDetector64x128();\r
366 }\r
367 \r
368 std::vector<float> cv::gpu::HOGDescriptor::getPeopleDetector48x96()\r
369 {\r
370     static const float detector[] = {\r
371         0.294350f, -0.098796f, -0.129522f, 0.078753f, 0.387527f, 0.261529f,\r
372         0.145939f, 0.061520f, 0.328699f, 0.227148f, -0.066467f, -0.086723f,\r
373         0.047559f, 0.106714f, 0.037897f, 0.111461f, -0.024406f, 0.304769f,\r
374         0.254676f, -0.069235f, 0.082566f, 0.147260f, 0.326969f, 0.148888f,\r
375         0.055270f, -0.087985f, 0.261720f, 0.143442f, 0.026812f, 0.238212f,\r
376         0.194020f, 0.056341f, -0.025854f, -0.034444f, -0.156631f, 0.205174f,\r
377         0.089008f, -0.139811f, -0.100147f, -0.037830f, -0.029230f, -0.055641f,\r
378         0.033248f, -0.016512f, 0.155244f, 0.247315f, -0.124694f, -0.048414f,\r
379         -0.062219f, 0.193683f, 0.004574f, 0.055089f, 0.093565f, 0.167712f,\r
380         0.167581f, 0.018895f, 0.215258f, 0.122609f, 0.090520f, -0.067219f,\r
381         -0.049029f, -0.099615f, 0.241804f, -0.094893f, -0.176248f, 0.001727f,\r
382         -0.134473f, 0.104442f, 0.050942f, 0.081165f, 0.072156f, 0.121646f,\r
383         0.002656f, -0.297974f, -0.133587f, -0.060121f, -0.092515f, -0.048974f,\r
384         -0.084754f, -0.180111f, -0.038590f, 0.086283f, -0.134636f, -0.107249f,\r
385         0.132890f, 0.141556f, 0.249425f, 0.130273f, -0.030031f, 0.073212f,\r
386         -0.008155f, 0.019931f, 0.071688f, 0.000300f, -0.019525f, -0.021725f,\r
387         -0.040993f, -0.086841f, 0.070124f, 0.240033f, 0.265350f, 0.043208f,\r
388         0.166754f, 0.091453f, 0.060916f, -0.036972f, -0.091043f, 0.079873f,\r
389         0.219781f, 0.158102f, -0.140618f, -0.043016f, 0.124802f, 0.093668f,\r
390         0.103208f, 0.094872f, 0.080541f, 0.137711f, 0.160566f, -0.169231f,\r
391         0.013983f, 0.309508f, -0.004217f, -0.057200f, -0.064489f, 0.014066f,\r
392         0.361009f, 0.251328f, -0.080983f, -0.044183f, 0.061436f, -0.037381f,\r
393         -0.078786f, 0.030993f, 0.066314f, 0.037683f, 0.152325f, -0.091683f,\r
394         0.070203f, 0.217856f, 0.036435f, -0.076462f, 0.006254f, -0.094431f,\r
395         0.154829f, -0.023038f, -0.196961f, -0.024594f, 0.178465f, -0.050139f,\r
396         -0.045932f, -0.000965f, 0.109112f, 0.046165f, -0.159373f, -0.008713f,\r
397         0.041307f, 0.097129f, -0.057211f, -0.064599f, 0.077165f, 0.176167f,\r
398         0.138322f, 0.065753f, -0.104950f, 0.017933f, 0.136255f, -0.011598f,\r
399         0.047007f, 0.080550f, 0.068619f, 0.084661f, -0.035493f, -0.091314f,\r
400         -0.041411f, 0.060971f, -0.101912f, -0.079870f, -0.085977f, -0.022686f,\r
401         0.079788f, -0.098064f, -0.054603f, 0.040383f, 0.300794f, 0.128603f,\r
402         0.094844f, 0.047407f, 0.101825f, 0.061832f, -0.162160f, -0.204553f,\r
403         -0.035165f, 0.101450f, -0.016641f, -0.027140f, -0.134392f, -0.008743f,\r
404         0.102331f, 0.114853f, 0.009644f, 0.062823f, 0.237339f, 0.167843f,\r
405         0.053066f, -0.012592f, 0.043158f, 0.002305f, 0.065001f, -0.038929f,\r
406         -0.020356f, 0.152343f, 0.043469f, -0.029967f, -0.042948f, 0.032481f,\r
407         0.068488f, -0.110840f, -0.111083f, 0.111980f, -0.002072f, -0.005562f,\r
408         0.082926f, 0.006635f, -0.108153f, 0.024242f, -0.086464f, -0.189884f,\r
409         -0.017492f, 0.191456f, -0.007683f, -0.128769f, -0.038017f, -0.132380f,\r
410         0.091926f, 0.079696f, -0.106728f, -0.007656f, 0.172744f, 0.011576f,\r
411         0.009883f, 0.083258f, -0.026516f, 0.145534f, 0.153924f, -0.130290f,\r
412         -0.108945f, 0.124490f, -0.003186f, -0.100485f, 0.015024f, -0.060512f,\r
413         0.026288f, -0.086713f, -0.169012f, 0.076517f, 0.215778f, 0.043701f,\r
414         -0.131642f, -0.012585f, -0.045181f, -0.118183f, -0.241544f, -0.167293f,\r
415         -0.020107f, -0.019917f, -0.101827f, -0.107096f, -0.010503f, 0.044938f,\r
416         0.189680f, 0.217119f, -0.046086f, 0.044508f, 0.199716f, -0.036004f,\r
417         -0.148927f, 0.013355f, -0.078279f, 0.030451f, 0.056301f, -0.024609f,\r
418         0.083224f, 0.099533f, -0.039432f, -0.138880f, 0.005482f, -0.024120f,\r
419         -0.140468f, -0.066381f, -0.017057f, 0.009260f, -0.058004f, -0.028486f,\r
420         -0.061610f, 0.007483f, -0.158309f, -0.150687f, -0.044595f, -0.105121f,\r
421         -0.045763f, -0.006618f, -0.024419f, -0.117713f, -0.119366f, -0.175941f,\r
422         -0.071542f, 0.119027f, 0.111362f, 0.043080f, 0.034889f, 0.093003f,\r
423         0.007842f, 0.057368f, -0.108834f, -0.079968f, 0.230959f, 0.020205f,\r
424         0.011470f, 0.098877f, 0.101310f, -0.030215f, -0.018018f, -0.059552f,\r
425         -0.106157f, 0.021866f, -0.036471f, 0.080051f, 0.041165f, -0.082101f,\r
426         0.117726f, 0.030961f, -0.054763f, -0.084102f, -0.185778f, -0.061305f,\r
427         -0.038089f, -0.110728f, -0.264010f, 0.076675f, -0.077111f, -0.137644f,\r
428         0.036232f, 0.277995f, 0.019116f, 0.107738f, 0.144003f, 0.080304f,\r
429         0.215036f, 0.228897f, 0.072713f, 0.077773f, 0.120168f, 0.075324f,\r
430         0.062730f, 0.122478f, -0.049008f, 0.164912f, 0.162450f, 0.041246f,\r
431         0.009891f, -0.097827f, -0.038700f, -0.023027f, -0.120020f, 0.203364f,\r
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433         -0.075689f, -0.320310f, -0.000500f, -0.143334f, -0.065077f, -0.186936f,\r
434         0.129372f, 0.116431f, 0.181699f, 0.170436f, 0.418854f, 0.460045f,\r
435         0.333719f, 0.230515f, 0.047822f, -0.044954f, -0.068086f, 0.140179f,\r
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445         -0.146216f, -0.058563f, -0.101361f, -0.071294f, -0.071093f, 0.116919f,\r
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448         0.205990f, 0.120672f, 0.037350f, 0.167884f, 0.290099f, 0.420900f,\r
449         -0.012601f, 0.189839f, 0.306378f, 0.118383f, -0.095598f, -0.072360f,\r
450         -0.132496f, -0.224259f, -0.126021f, 0.022714f, 0.284039f, 0.051369f,\r
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456         0.046112f, 0.176756f, 0.135849f, 0.124955f, 0.195467f, -0.037218f,\r
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458         0.115898f, 0.152435f, -0.116993f, -0.110592f, -0.179005f, 0.026668f,\r
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461         0.156285f, 0.149867f, -0.011382f, 0.064532f, 0.029168f, 0.027393f,\r
462         0.069716f, 0.153735f, 0.038459f, 0.230714f, 0.253840f, 0.059522f,\r
463         -0.045053f, 0.014083f, 0.071103f, 0.068747f, 0.095887f, 0.005832f,\r
464         0.144887f, 0.026357f, -0.067359f, -0.044151f, -0.123283f, -0.019911f,\r
465         0.005318f, 0.109208f, -0.003201f, -0.021734f, 0.142025f, -0.066907f,\r
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701         -9.063785f };\r
702     return vector<float>(detector, detector + sizeof(detector)/sizeof(detector[0]));\r
703 }\r
704 \r
705 \r
706 \r
707 \r
708 std::vector<float> cv::gpu::HOGDescriptor::getPeopleDetector64x128()\r
709 {\r
710     static const float detector[] = {\r
711        0.05359386f, -0.14721455f, -0.05532170f, 0.05077307f,\r
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