modules/ocl/doc/feature_detection_and_description.rst

   1 Feature Detection And Description
   2 =================================
   3
   4 .. highlight:: cpp
   5
   6 ocl::Canny
   7 -------------------
   8 Finds edges in an image using the [Canny86]_ algorithm.
   9
  10 .. ocv:function:: void ocl::Canny(const oclMat& image, oclMat& edges, double low_thresh, double high_thresh, int apperture_size = 3, bool L2gradient = false)
  11
  12 .. ocv:function:: void ocl::Canny(const oclMat& image, CannyBuf& buf, oclMat& edges, double low_thresh, double high_thresh, int apperture_size = 3, bool L2gradient = false)
  13
  14 .. ocv:function:: void ocl::Canny(const oclMat& dx, const oclMat& dy, oclMat& edges, double low_thresh, double high_thresh, bool L2gradient = false)
  15
  16 .. ocv:function:: void ocl::Canny(const oclMat& dx, const oclMat& dy, CannyBuf& buf, oclMat& edges, double low_thresh, double high_thresh, bool L2gradient = false)
  17
  18     :param image: Single-channel 8-bit input image.
  19
  20     :param dx: First derivative of image in the vertical direction. Support only ``CV_32S`` type.
  21
  22     :param dy: First derivative of image in the horizontal direction. Support only ``CV_32S`` type.
  23
  24     :param edges: Output edge map. It has the same size and type as  ``image`` .
  25
  26     :param low_thresh: First threshold for the hysteresis procedure.
  27
  28     :param high_thresh: Second threshold for the hysteresis procedure.
  29
  30     :param apperture_size: Aperture size for the  :ocv:func:`Sobel`  operator.
  31
  32     :param L2gradient: Flag indicating whether a more accurate  :math:`L_2`  norm  :math:`=\sqrt{(dI/dx)^2 + (dI/dy)^2}`  should be used to compute the image gradient magnitude ( ``L2gradient=true`` ), or a faster default  :math:`L_1`  norm  :math:`=|dI/dx|+|dI/dy|`  is enough ( ``L2gradient=false`` ).
  33
  34     :param buf: Optional buffer to avoid extra memory allocations (for many calls with the same sizes).
  35
  36 .. seealso:: :ocv:func:`Canny`
  37
  38
  39 ocl::BruteForceMatcher_OCL_base
  40 -------------------------------
  41 .. ocv:class:: ocl::BruteForceMatcher_OCL_base
  42
  43 Brute-force descriptor matcher. For each descriptor in the first set, this matcher finds the closest descriptor in the second set by trying each one. This descriptor matcher supports masking permissible matches between descriptor sets. ::
  44
  45     class BruteForceMatcher_OCL_base
  46     {
  47     public:
  48             enum DistType {L1Dist = 0, L2Dist, HammingDist};
  49
  50         // Add descriptors to train descriptor collection.
  51         void add(const std::vector<oclMat>& descCollection);
  52
  53         // Get train descriptors collection.
  54         const std::vector<oclMat>& getTrainDescriptors() const;
  55
  56         // Clear train descriptors collection.
  57         void clear();
  58
  59         // Return true if there are no train descriptors in collection.
  60         bool empty() const;
  61
  62         // Return true if the matcher supports mask in match methods.
  63         bool isMaskSupported() const;
  64
  65         void matchSingle(const oclMat& query, const oclMat& train,
  66             oclMat& trainIdx, oclMat& distance,
  67             const oclMat& mask = oclMat());
  68
  69         static void matchDownload(const oclMat& trainIdx,
  70             const oclMat& distance, std::vector<DMatch>& matches);
  71         static void matchConvert(const Mat& trainIdx,
  72             const Mat& distance, std::vector<DMatch>& matches);
  73
  74         void match(const oclMat& query, const oclMat& train,
  75             std::vector<DMatch>& matches, const oclMat& mask = oclMat());
  76
  77         void makeGpuCollection(oclMat& trainCollection, oclMat& maskCollection,
  78             const vector<oclMat>& masks = std::vector<oclMat>());
  79
  80         void matchCollection(const oclMat& query, const oclMat& trainCollection,
  81             oclMat& trainIdx, oclMat& imgIdx, oclMat& distance,
  82             const oclMat& maskCollection);
  83
  84         static void matchDownload(const oclMat& trainIdx, oclMat& imgIdx,
  85             const oclMat& distance, std::vector<DMatch>& matches);
  86         static void matchConvert(const Mat& trainIdx, const Mat& imgIdx,
  87             const Mat& distance, std::vector<DMatch>& matches);
  88
  89         void match(const oclMat& query, std::vector<DMatch>& matches,
  90             const std::vector<oclMat>& masks = std::vector<oclMat>());
  91
  92         void knnMatchSingle(const oclMat& query, const oclMat& train,
  93             oclMat& trainIdx, oclMat& distance, oclMat& allDist, int k,
  94             const oclMat& mask = oclMat());
  95
  96         static void knnMatchDownload(const oclMat& trainIdx, const oclMat& distance,
  97             std::vector< std::vector<DMatch> >& matches, bool compactResult = false);
  98         static void knnMatchConvert(const Mat& trainIdx, const Mat& distance,
  99             std::vector< std::vector<DMatch> >& matches, bool compactResult = false);
 100
 101         void knnMatch(const oclMat& query, const oclMat& train,
 102             std::vector< std::vector<DMatch> >& matches, int k,
 103             const oclMat& mask = oclMat(), bool compactResult = false);
 104
 105         void knnMatch2Collection(const oclMat& query, const oclMat& trainCollection,
 106             oclMat& trainIdx, oclMat& imgIdx, oclMat& distance,
 107             const oclMat& maskCollection = oclMat());
 108
 109         static void knnMatch2Download(const oclMat& trainIdx, const oclMat& imgIdx, const oclMat& distance,
 110             std::vector< std::vector<DMatch> >& matches, bool compactResult = false);
 111         static void knnMatch2Convert(const Mat& trainIdx, const Mat& imgIdx, const Mat& distance,
 112             std::vector< std::vector<DMatch> >& matches, bool compactResult = false);
 113
 114         void knnMatch(const oclMat& query, std::vector< std::vector<DMatch> >& matches, int k,
 115             const std::vector<oclMat>& masks = std::vector<oclMat>(),
 116             bool compactResult = false);
 117
 118         void radiusMatchSingle(const oclMat& query, const oclMat& train,
 119             oclMat& trainIdx, oclMat& distance, oclMat& nMatches, float maxDistance,
 120             const oclMat& mask = oclMat());
 121
 122         static void radiusMatchDownload(const oclMat& trainIdx, const oclMat& distance, const oclMat& nMatches,
 123             std::vector< std::vector<DMatch> >& matches, bool compactResult = false);
 124         static void radiusMatchConvert(const Mat& trainIdx, const Mat& distance, const Mat& nMatches,
 125             std::vector< std::vector<DMatch> >& matches, bool compactResult = false);
 126
 127         void radiusMatch(const oclMat& query, const oclMat& train,
 128             std::vector< std::vector<DMatch> >& matches, float maxDistance,
 129             const oclMat& mask = oclMat(), bool compactResult = false);
 130
 131         void radiusMatchCollection(const oclMat& query, oclMat& trainIdx, oclMat& imgIdx, oclMat& distance, oclMat& nMatches, float maxDistance,
 132             const std::vector<oclMat>& masks = std::vector<oclMat>());
 133
 134         static void radiusMatchDownload(const oclMat& trainIdx, const oclMat& imgIdx, const oclMat& distance, const oclMat& nMatches,
 135             std::vector< std::vector<DMatch> >& matches, bool compactResult = false);
 136         static void radiusMatchConvert(const Mat& trainIdx, const Mat& imgIdx, const Mat& distance, const Mat& nMatches,
 137             std::vector< std::vector<DMatch> >& matches, bool compactResult = false);
 138
 139         void radiusMatch(const oclMat& query, std::vector< std::vector<DMatch> >& matches, float maxDistance,
 140             const std::vector<oclMat>& masks = std::vector<oclMat>(), bool compactResult = false);
 141
 142                 DistType distType;
 143
 144     private:
 145         std::vector<oclMat> trainDescCollection;
 146     };
 147
 148
 149 The class ``BruteForceMatcher_OCL_base`` has an interface similar to the class :ocv:class:`DescriptorMatcher`. It has two groups of ``match`` methods: for matching descriptors of one image with another image or with an image set. Also, all functions have an alternative to save results either to the GPU memory or to the CPU memory. ``BruteForceMatcher_OCL_base`` supports only the ``L1<float>``, ``L2<float>``, and ``Hamming`` distance types.
 150
 151 .. seealso:: :ocv:class:`DescriptorMatcher`, :ocv:class:`BFMatcher`
 152
 153
 154
 155 ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::match
 156 --------------------------------------
 157 Finds the best match for each descriptor from a query set with train descriptors.
 158
 159 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::match(const oclMat& query, const oclMat& train, std::vector<DMatch>& matches, const oclMat& mask = oclMat())
 160
 161 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::matchSingle(const oclMat& query, const oclMat& train, oclMat& trainIdx, oclMat& distance, const oclMat& mask = oclMat())
 162
 163 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::match(const oclMat& query, std::vector<DMatch>& matches, const std::vector<oclMat>& masks = std::vector<oclMat>())
 164
 165 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::matchCollection( const oclMat& query, const oclMat& trainCollection, oclMat& trainIdx, oclMat& imgIdx, oclMat& distance, const oclMat& masks=oclMat() )
 166
 167 .. seealso:: :ocv:func:`DescriptorMatcher::match`
 168
 169
 170
 171 ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::makeGpuCollection
 172 --------------------------------------------------
 173 Performs a GPU collection of train descriptors and masks in a suitable format for the :ocv:func:`ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::matchCollection` function.
 174
 175 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::makeGpuCollection(oclMat& trainCollection, oclMat& maskCollection, const vector<oclMat>& masks = std::vector<oclMat>())
 176
 177
 178 ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::matchDownload
 179 ----------------------------------------------
 180 Downloads matrices obtained via :ocv:func:`ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::matchSingle` or :ocv:func:`ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::matchCollection` to vector with :ocv:class:`DMatch`.
 181
 182 .. ocv:function:: static void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::matchDownload( const oclMat& trainIdx, const oclMat& distance, std::vector<DMatch>& matches )
 183
 184 .. ocv:function:: static void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::matchDownload( const oclMat& trainIdx, const oclMat& imgIdx, const oclMat& distance, std::vector<DMatch>& matches )
 185
 186
 187 ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::matchConvert
 188 ---------------------------------------------
 189 Converts matrices obtained via :ocv:func:`ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::matchSingle` or :ocv:func:`ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::matchCollection` to vector with :ocv:class:`DMatch`.
 190
 191 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::matchConvert(const Mat& trainIdx, const Mat& distance, std::vector<DMatch>&matches)
 192
 193 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::matchConvert(const Mat& trainIdx, const Mat& imgIdx, const Mat& distance, std::vector<DMatch>&matches)
 194
 195
 196
 197 ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::knnMatch
 198 -----------------------------------------
 199 Finds the ``k`` best matches for each descriptor from a query set with train descriptors.
 200
 201 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::knnMatch(const oclMat& query, const oclMat& train, std::vector< std::vector<DMatch> >&matches, int k, const oclMat& mask = oclMat(), bool compactResult = false)
 202
 203 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::knnMatchSingle(const oclMat& query, const oclMat& train, oclMat& trainIdx, oclMat& distance, oclMat& allDist, int k, const oclMat& mask = oclMat())
 204
 205 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::knnMatch(const oclMat& query, std::vector< std::vector<DMatch> >&matches, int k, const std::vector<oclMat>&masks = std::vector<oclMat>(), bool compactResult = false )
 206
 207 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::knnMatch2Collection(const oclMat& query, const oclMat& trainCollection, oclMat& trainIdx, oclMat& imgIdx, oclMat& distance, const oclMat& maskCollection = oclMat())
 208
 209     :param query: Query set of descriptors.
 210
 211     :param train: Training set of descriptors. It is not be added to train descriptors collection stored in the class object.
 212
 213     :param k: Number of the best matches per each query descriptor (or less if it is not possible).
 214
 215     :param mask: Mask specifying permissible matches between the input query and train matrices of descriptors.
 216
 217     :param compactResult: If ``compactResult`` is ``true`` , the ``matches`` vector does not contain matches for fully masked-out query descriptors.
 218
 219
 220 The function returns detected ``k`` (or less if not possible) matches in the increasing order by distance.
 221
 222 The third variant of the method stores the results in GPU memory.
 223
 224 .. seealso:: :ocv:func:`DescriptorMatcher::knnMatch`
 225
 226
 227
 228 ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::knnMatchDownload
 229 -------------------------------------------------
 230 Downloads matrices obtained via :ocv:func:`ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::knnMatchSingle` or :ocv:func:`ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::knnMatch2Collection` to vector with :ocv:class:`DMatch`.
 231
 232 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::knnMatchDownload(const oclMat& trainIdx, const oclMat& distance, std::vector< std::vector<DMatch> >&matches, bool compactResult = false)
 233
 234 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::knnMatch2Download(const oclMat& trainIdx, const oclMat& imgIdx, const oclMat& distance, std::vector< std::vector<DMatch> >& matches, bool compactResult = false)
 235
 236 If ``compactResult`` is ``true`` , the ``matches`` vector does not contain matches for fully masked-out query descriptors.
 237
 238
 239
 240 ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::knnMatchConvert
 241 ------------------------------------------------
 242 Converts matrices obtained via :ocv:func:`ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::knnMatchSingle` or :ocv:func:`ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::knnMatch2Collection` to CPU vector with :ocv:class:`DMatch`.
 243
 244 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::knnMatchConvert(const Mat& trainIdx, const Mat& distance, std::vector< std::vector<DMatch> >&matches, bool compactResult = false)
 245
 246 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::knnMatch2Convert(const Mat& trainIdx, const Mat& imgIdx, const Mat& distance, std::vector< std::vector<DMatch> >& matches, bool compactResult = false)
 247
 248 If ``compactResult`` is ``true`` , the ``matches`` vector does not contain matches for fully masked-out query descriptors.
 249
 250
 251
 252 ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::radiusMatch
 253 --------------------------------------------
 254 For each query descriptor, finds the best matches with a distance less than a given threshold.
 255
 256 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::radiusMatch(const oclMat& query, const oclMat& train, std::vector< std::vector<DMatch> >&matches, float maxDistance, const oclMat& mask = oclMat(), bool compactResult = false)
 257
 258 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::radiusMatchSingle(const oclMat& query, const oclMat& train, oclMat& trainIdx, oclMat& distance, oclMat& nMatches, float maxDistance, const oclMat& mask = oclMat())
 259
 260 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::radiusMatch(const oclMat& query, std::vector< std::vector<DMatch> >&matches, float maxDistance, const std::vector<oclMat>& masks = std::vector<oclMat>(), bool compactResult = false)
 261
 262 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::radiusMatchCollection(const oclMat& query, oclMat& trainIdx, oclMat& imgIdx, oclMat& distance, oclMat& nMatches, float maxDistance, const std::vector<oclMat>& masks = std::vector<oclMat>())
 263
 264     :param query: Query set of descriptors.
 265
 266     :param train: Training set of descriptors. It is not added to train descriptors collection stored in the class object.
 267
 268     :param maxDistance: Distance threshold.
 269
 270     :param mask: Mask specifying permissible matches between the input query and train matrices of descriptors.
 271
 272     :param compactResult: If ``compactResult`` is ``true`` , the ``matches`` vector does not contain matches for fully masked-out query descriptors.
 273
 274
 275 The function returns detected matches in the increasing order by distance.
 276
 277 The methods work only on devices with the compute capability  :math:`>=` 1.1.
 278
 279 The third variant of the method stores the results in GPU memory and does not store the points by the distance.
 280
 281 .. seealso:: :ocv:func:`DescriptorMatcher::radiusMatch`
 282
 283
 284
 285 ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::radiusMatchDownload
 286 ----------------------------------------------------
 287 Downloads matrices obtained via :ocv:func:`ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::radiusMatchSingle` or :ocv:func:`ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::radiusMatchCollection` to vector with :ocv:class:`DMatch`.
 288
 289 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::radiusMatchDownload(const oclMat& trainIdx, const oclMat& distance, const oclMat& nMatches, std::vector< std::vector<DMatch> >&matches, bool compactResult = false)
 290
 291 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::radiusMatchDownload(const oclMat& trainIdx, const oclMat& imgIdx, const oclMat& distance, const oclMat& nMatches, std::vector< std::vector<DMatch> >& matches, bool compactResult = false)
 292
 293 If ``compactResult`` is ``true`` , the ``matches`` vector does not contain matches for fully masked-out query descriptors.
 294
 295
 296
 297
 298 ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::radiusMatchConvert
 299 ---------------------------------------------------
 300 Converts matrices obtained via :ocv:func:`ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::radiusMatchSingle` or :ocv:func:`ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::radiusMatchCollection` to vector with :ocv:class:`DMatch`.
 301
 302 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::radiusMatchConvert(const Mat& trainIdx, const Mat& distance, const Mat& nMatches, std::vector< std::vector<DMatch> >&matches, bool compactResult = false)
 303
 304 .. ocv:function:: void ocl::BruteForceMatcher_OCL_base::radiusMatchConvert(const Mat& trainIdx, const Mat& imgIdx, const Mat& distance, const Mat& nMatches, std::vector< std::vector<DMatch> >& matches, bool compactResult = false)
 305
 306 If ``compactResult`` is ``true`` , the ``matches`` vector does not contain matches for fully masked-out query descriptors.
 307
 308 ocl::HOGDescriptor
 309 ------------------
 310
 311 .. ocv:struct:: ocl::HOGDescriptor
 312
 313 The class implements Histogram of Oriented Gradients ([Dalal2005]_) object detector. ::
 314
 315     struct CV_EXPORTS HOGDescriptor
 316     {
 317         enum { DEFAULT_WIN_SIGMA = -1 };
 318         enum { DEFAULT_NLEVELS = 64 };
 319         enum { DESCR_FORMAT_ROW_BY_ROW, DESCR_FORMAT_COL_BY_COL };
 320
 321         HOGDescriptor(Size win_size=Size(64, 128), Size block_size=Size(16, 16),
 322                       Size block_stride=Size(8, 8), Size cell_size=Size(8, 8),
 323                       int nbins=9, double win_sigma=DEFAULT_WIN_SIGMA,
 324                       double threshold_L2hys=0.2, bool gamma_correction=true,
 325                       int nlevels=DEFAULT_NLEVELS);
 326
 327         size_t getDescriptorSize() const;
 328         size_t getBlockHistogramSize() const;
 329
 330         void setSVMDetector(const vector<float>& detector);
 331
 332         static vector<float> getDefaultPeopleDetector();
 333         static vector<float> getPeopleDetector48x96();
 334         static vector<float> getPeopleDetector64x128();
 335
 336         void detect(const oclMat& img, vector<Point>& found_locations,
 337                     double hit_threshold=0, Size win_stride=Size(),
 338                     Size padding=Size());
 339
 340         void detectMultiScale(const oclMat& img, vector<Rect>& found_locations,
 341                               double hit_threshold=0, Size win_stride=Size(),
 342                               Size padding=Size(), double scale0=1.05,
 343                               int group_threshold=2);
 344
 345         void getDescriptors(const oclMat& img, Size win_stride,
 346                             oclMat& descriptors,
 347                             int descr_format=DESCR_FORMAT_COL_BY_COL);
 348
 349         Size win_size;
 350         Size block_size;
 351         Size block_stride;
 352         Size cell_size;
 353         int nbins;
 354         double win_sigma;
 355         double threshold_L2hys;
 356         bool gamma_correction;
 357         int nlevels;
 358
 359     private:
 360         // Hidden
 361     }
 362
 363
 364 Interfaces of all methods are kept similar to the ``CPU HOG`` descriptor and detector analogues as much as possible.
 365
 366 .. note::
 367
 368    (Ocl) An example using the HOG descriptor can be found at opencv_source_code/samples/ocl/hog.cpp
 369
 370 ocl::HOGDescriptor::HOGDescriptor
 371 -------------------------------------
 372 Creates the ``HOG`` descriptor and detector.
 373
 374 .. ocv:function:: ocl::HOGDescriptor::HOGDescriptor(Size win_size=Size(64, 128), Size block_size=Size(16, 16), Size block_stride=Size(8, 8), Size cell_size=Size(8, 8), int nbins=9, double win_sigma=DEFAULT_WIN_SIGMA, double threshold_L2hys=0.2, bool gamma_correction=true, int nlevels=DEFAULT_NLEVELS)
 375
 376    :param win_size: Detection window size. Align to block size and block stride.
 377
 378    :param block_size: Block size in pixels. Align to cell size. Only (16,16) is supported for now.
 379
 380    :param block_stride: Block stride. It must be a multiple of cell size.
 381
 382    :param cell_size: Cell size. Only (8, 8) is supported for now.
 383
 384    :param nbins: Number of bins. Only 9 bins per cell are supported for now.
 385
 386    :param win_sigma: Gaussian smoothing window parameter.
 387
 388    :param threshold_L2hys: L2-Hys normalization method shrinkage.
 389
 390    :param gamma_correction: Flag to specify whether the gamma correction preprocessing is required or not.
 391
 392    :param nlevels: Maximum number of detection window increases.
 393
 394
 395
 396 ocl::HOGDescriptor::getDescriptorSize
 397 -----------------------------------------
 398 Returns the number of coefficients required for the classification.
 399
 400 .. ocv:function:: size_t ocl::HOGDescriptor::getDescriptorSize() const
 401
 402
 403
 404 ocl::HOGDescriptor::getBlockHistogramSize
 405 ---------------------------------------------
 406 Returns the block histogram size.
 407
 408 .. ocv:function:: size_t ocl::HOGDescriptor::getBlockHistogramSize() const
 409
 410
 411
 412 ocl::HOGDescriptor::setSVMDetector
 413 --------------------------------------
 414 Sets coefficients for the linear SVM classifier.
 415
 416 .. ocv:function:: void ocl::HOGDescriptor::setSVMDetector(const vector<float>& detector)
 417
 418
 419
 420 ocl::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector
 421 ------------------------------------------------
 422 Returns coefficients of the classifier trained for people detection (for default window size).
 423
 424 .. ocv:function:: static vector<float> ocl::HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()
 425
 426
 427
 428 ocl::HOGDescriptor::getPeopleDetector48x96
 429 ----------------------------------------------
 430 Returns coefficients of the classifier trained for people detection (for 48x96 windows).
 431
 432 .. ocv:function:: static vector<float> ocl::HOGDescriptor::getPeopleDetector48x96()
 433
 434
 435
 436 ocl::HOGDescriptor::getPeopleDetector64x128
 437 -----------------------------------------------
 438 Returns coefficients of the classifier trained for people detection (for 64x128 windows).
 439
 440 .. ocv:function:: static vector<float> ocl::HOGDescriptor::getPeopleDetector64x128()
 441
 442
 443
 444 ocl::HOGDescriptor::detect
 445 ------------------------------
 446 Performs object detection without a multi-scale window.
 447
 448 .. ocv:function:: void ocl::HOGDescriptor::detect(const oclMat& img, vector<Point>& found_locations, double hit_threshold=0, Size win_stride=Size(), Size padding=Size())
 449
 450    :param img: Source image.  ``CV_8UC1``  and  ``CV_8UC4`` types are supported for now.
 451
 452    :param found_locations: Left-top corner points of detected objects boundaries.
 453
 454    :param hit_threshold: Threshold for the distance between features and SVM classifying plane. Usually it is 0 and should be specfied in the detector coefficients (as the last free coefficient). But if the free coefficient is omitted (which is allowed), you can specify it manually here.
 455
 456    :param win_stride: Window stride. It must be a multiple of block stride.
 457
 458    :param padding: Mock parameter to keep the CPU interface compatibility. It must be (0,0).
 459
 460
 461
 462 ocl::HOGDescriptor::detectMultiScale
 463 ----------------------------------------
 464 Performs object detection with a multi-scale window.
 465
 466 .. ocv:function:: void ocl::HOGDescriptor::detectMultiScale(const oclMat& img, vector<Rect>& found_locations, double hit_threshold=0, Size win_stride=Size(), Size padding=Size(), double scale0=1.05, int group_threshold=2)
 467
 468    :param img: Source image. See  :ocv:func:`ocl::HOGDescriptor::detect`  for type limitations.
 469
 470    :param found_locations: Detected objects boundaries.
 471
 472    :param hit_threshold: Threshold for the distance between features and SVM classifying plane. See  :ocv:func:`ocl::HOGDescriptor::detect`  for details.
 473
 474    :param win_stride: Window stride. It must be a multiple of block stride.
 475
 476    :param padding: Mock parameter to keep the CPU interface compatibility. It must be (0,0).
 477
 478    :param scale0: Coefficient of the detection window increase.
 479
 480    :param group_threshold: Coefficient to regulate the similarity threshold. When detected, some objects can be covered by many rectangles. 0 means not to perform grouping. See  :ocv:func:`groupRectangles` .
 481
 482
 483
 484 ocl::HOGDescriptor::getDescriptors
 485 --------------------------------------
 486 Returns block descriptors computed for the whole image.
 487
 488 .. ocv:function:: void ocl::HOGDescriptor::getDescriptors(const oclMat& img, Size win_stride, oclMat& descriptors, int descr_format=DESCR_FORMAT_COL_BY_COL)
 489
 490    :param img: Source image. See  :ocv:func:`ocl::HOGDescriptor::detect`  for type limitations.
 491
 492    :param win_stride: Window stride. It must be a multiple of block stride.
 493
 494    :param descriptors: 2D array of descriptors.
 495
 496    :param descr_format: Descriptor storage format:
 497
 498         * **DESCR_FORMAT_ROW_BY_ROW** - Row-major order.
 499
 500         * **DESCR_FORMAT_COL_BY_COL** - Column-major order.
 501
 502 The function is mainly used to learn the classifier.