changed nullptr to NULL to avoid c++11 (failed to build on linux)
authorErnest Galbrun <ernest.galbrun@univ-lorraine.fr>
Mon, 7 Jul 2014 07:32:48 +0000 (09:32 +0200)
committerErnest Galbrun <ernest.galbrun@univ-lorraine.fr>
Mon, 7 Jul 2014 07:32:48 +0000 (09:32 +0200)
replaces tabs with spaces

modules/cudaoptflow/include/opencv2/cudaoptflow.hpp
modules/cudaoptflow/src/tvl1flow.cpp
modules/video/doc/motion_analysis_and_object_tracking.rst
modules/video/src/tvl1flow.cpp

index fa66ec1..d07a834 100644 (file)
@@ -211,13 +211,13 @@ public:
      * The method is stable for a large range of values of this parameter.
      */
 
-       double gamma;
-       /**
-       * parameter used for motion estimation. It adds a variable allowing for illumination variations
-       * Set this parameter to 1. if you have varying illumination.
-       * See: Chambolle et al, A First-Order Primal-Dual Algorithm for Convex Problems with Applications to Imaging
-       * Journal of Mathematical imaging and vision, may 2011 Vol 40 issue 1, pp 120-145
-       */
+    double gamma;
+    /**
+    * parameter used for motion estimation. It adds a variable allowing for illumination variations
+    * Set this parameter to 1. if you have varying illumination.
+    * See: Chambolle et al, A First-Order Primal-Dual Algorithm for Convex Problems with Applications to Imaging
+    * Journal of Mathematical imaging and vision, may 2011 Vol 40 issue 1, pp 120-145
+    */
     double theta;
 
     /**
@@ -254,8 +254,8 @@ private:
     std::vector<GpuMat> I0s;
     std::vector<GpuMat> I1s;
     std::vector<GpuMat> u1s;
-       std::vector<GpuMat> u2s;
-       std::vector<GpuMat> u3s;
+    std::vector<GpuMat> u2s;
+    std::vector<GpuMat> u3s;
 
     GpuMat I1x_buf;
     GpuMat I1y_buf;
@@ -270,9 +270,9 @@ private:
     GpuMat p11_buf;
     GpuMat p12_buf;
     GpuMat p21_buf;
-       GpuMat p22_buf;
-       GpuMat p31_buf;
-       GpuMat p32_buf;
+    GpuMat p22_buf;
+    GpuMat p31_buf;
+    GpuMat p32_buf;
 
     GpuMat diff_buf;
     GpuMat norm_buf;
index bf1c026..eba0fe9 100644 (file)
@@ -64,7 +64,7 @@ cv::cuda::OpticalFlowDual_TVL1_CUDA::OpticalFlowDual_TVL1_CUDA()
     epsilon        = 0.01;
     iterations     = 300;
     scaleStep      = 0.8;
-       gamma              = 0.0;
+    gamma           = 0.0;
     useInitialFlow = false;
 }
 
@@ -81,7 +81,7 @@ void cv::cuda::OpticalFlowDual_TVL1_CUDA::operator ()(const GpuMat& I0, const Gp
     I1s.resize(nscales);
     u1s.resize(nscales);
     u2s.resize(nscales);
-       u3s.resize(nscales);
+    u3s.resize(nscales);
 
     I0.convertTo(I0s[0], CV_32F, I0.depth() == CV_8U ? 1.0 : 255.0);
     I1.convertTo(I1s[0], CV_32F, I1.depth() == CV_8U ? 1.0 : 255.0);
@@ -94,7 +94,7 @@ void cv::cuda::OpticalFlowDual_TVL1_CUDA::operator ()(const GpuMat& I0, const Gp
 
     u1s[0] = flowx;
     u2s[0] = flowy;
-       u3s[0].create(I0.size(), CV_32FC1);
+    u3s[0].create(I0.size(), CV_32FC1);
 
     I1x_buf.create(I0.size(), CV_32FC1);
     I1y_buf.create(I0.size(), CV_32FC1);
@@ -109,9 +109,9 @@ void cv::cuda::OpticalFlowDual_TVL1_CUDA::operator ()(const GpuMat& I0, const Gp
     p11_buf.create(I0.size(), CV_32FC1);
     p12_buf.create(I0.size(), CV_32FC1);
     p21_buf.create(I0.size(), CV_32FC1);
-       p22_buf.create(I0.size(), CV_32FC1);
-       p31_buf.create(I0.size(), CV_32FC1);
-       p32_buf.create(I0.size(), CV_32FC1);
+    p22_buf.create(I0.size(), CV_32FC1);
+    p31_buf.create(I0.size(), CV_32FC1);
+    p32_buf.create(I0.size(), CV_32FC1);
 
     diff_buf.create(I0.size(), CV_32FC1);
 
@@ -139,8 +139,8 @@ void cv::cuda::OpticalFlowDual_TVL1_CUDA::operator ()(const GpuMat& I0, const Gp
         {
             u1s[s].create(I0s[s].size(), CV_32FC1);
             u2s[s].create(I0s[s].size(), CV_32FC1);
-               }
-               u3s[s].create(I0s[s].size(), CV_32FC1);
+        }
+        u3s[s].create(I0s[s].size(), CV_32FC1);
     }
 
     if (!useInitialFlow)
@@ -148,7 +148,7 @@ void cv::cuda::OpticalFlowDual_TVL1_CUDA::operator ()(const GpuMat& I0, const Gp
         u1s[nscales-1].setTo(Scalar::all(0));
         u2s[nscales-1].setTo(Scalar::all(0));
     }
-       u3s[nscales - 1].setTo(Scalar::all(0));
+    u3s[nscales - 1].setTo(Scalar::all(0));
 
     // pyramidal structure for computing the optical flow
     for (int s = nscales - 1; s >= 0; --s)
@@ -164,8 +164,8 @@ void cv::cuda::OpticalFlowDual_TVL1_CUDA::operator ()(const GpuMat& I0, const Gp
 
         // zoom the optical flow for the next finer scale
         cuda::resize(u1s[s], u1s[s - 1], I0s[s - 1].size());
-               cuda::resize(u2s[s], u2s[s - 1], I0s[s - 1].size());
-               cuda::resize(u3s[s], u3s[s - 1], I0s[s - 1].size());
+        cuda::resize(u2s[s], u2s[s - 1], I0s[s - 1].size());
+        cuda::resize(u3s[s], u3s[s - 1], I0s[s - 1].size());
 
         // scale the optical flow with the appropriate zoom factor
         cuda::multiply(u1s[s - 1], Scalar::all(1/scaleStep), u1s[s - 1]);
@@ -179,10 +179,10 @@ namespace tvl1flow
     void warpBackward(PtrStepSzf I0, PtrStepSzf I1, PtrStepSzf I1x, PtrStepSzf I1y, PtrStepSzf u1, PtrStepSzf u2, PtrStepSzf I1w, PtrStepSzf I1wx, PtrStepSzf I1wy, PtrStepSzf grad, PtrStepSzf rho);
     void estimateU(PtrStepSzf I1wx, PtrStepSzf I1wy,
                    PtrStepSzf grad, PtrStepSzf rho_c,
-                                  PtrStepSzf p11, PtrStepSzf p12, PtrStepSzf p21, PtrStepSzf p22, PtrStepSzf p31, PtrStepSzf p32,
-                                  PtrStepSzf u1, PtrStepSzf u2, PtrStepSzf u3, PtrStepSzf error,
+                   PtrStepSzf p11, PtrStepSzf p12, PtrStepSzf p21, PtrStepSzf p22, PtrStepSzf p31, PtrStepSzf p32,
+                   PtrStepSzf u1, PtrStepSzf u2, PtrStepSzf u3, PtrStepSzf error,
                    float l_t, float theta, float gamma, bool calcError);
-       void estimateDualVariables(PtrStepSzf u1, PtrStepSzf u2, PtrStepSzf u3, PtrStepSzf p11, PtrStepSzf p12, PtrStepSzf p21, PtrStepSzf p22, PtrStepSzf p31, PtrStepSzf p32, float taut);
+    void estimateDualVariables(PtrStepSzf u1, PtrStepSzf u2, PtrStepSzf u3, PtrStepSzf p11, PtrStepSzf p12, PtrStepSzf p21, PtrStepSzf p22, PtrStepSzf p31, PtrStepSzf p32, float taut);
 }
 
 void cv::cuda::OpticalFlowDual_TVL1_CUDA::procOneScale(const GpuMat& I0, const GpuMat& I1, GpuMat& u1, GpuMat& u2, GpuMat& u3)
@@ -210,15 +210,15 @@ void cv::cuda::OpticalFlowDual_TVL1_CUDA::procOneScale(const GpuMat& I0, const G
     GpuMat p11 = p11_buf(Rect(0, 0, I0.cols, I0.rows));
     GpuMat p12 = p12_buf(Rect(0, 0, I0.cols, I0.rows));
     GpuMat p21 = p21_buf(Rect(0, 0, I0.cols, I0.rows));
-       GpuMat p22 = p22_buf(Rect(0, 0, I0.cols, I0.rows));
-       GpuMat p31 = p31_buf(Rect(0, 0, I0.cols, I0.rows));
-       GpuMat p32 = p32_buf(Rect(0, 0, I0.cols, I0.rows));
+    GpuMat p22 = p22_buf(Rect(0, 0, I0.cols, I0.rows));
+    GpuMat p31 = p31_buf(Rect(0, 0, I0.cols, I0.rows));
+    GpuMat p32 = p32_buf(Rect(0, 0, I0.cols, I0.rows));
     p11.setTo(Scalar::all(0));
     p12.setTo(Scalar::all(0));
     p21.setTo(Scalar::all(0));
-       p22.setTo(Scalar::all(0));
-       p31.setTo(Scalar::all(0));
-       p32.setTo(Scalar::all(0));
+    p22.setTo(Scalar::all(0));
+    p31.setTo(Scalar::all(0));
+    p32.setTo(Scalar::all(0));
 
     GpuMat diff = diff_buf(Rect(0, 0, I0.cols, I0.rows));
 
@@ -235,8 +235,8 @@ void cv::cuda::OpticalFlowDual_TVL1_CUDA::procOneScale(const GpuMat& I0, const G
         {
             // some tweaks to make sum operation less frequently
             bool calcError = (epsilon > 0) && (n & 0x1) && (prevError < scaledEpsilon);
-                       cv::Mat m1(u3);
-                       estimateU(I1wx, I1wy, grad, rho_c, p11, p12, p21, p22, p31, p32, u1, u2, u3, diff, l_t, static_cast<float>(theta), gamma, calcError);
+            cv::Mat m1(u3);
+            estimateU(I1wx, I1wy, grad, rho_c, p11, p12, p21, p22, p31, p32, u1, u2, u3, diff, l_t, static_cast<float>(theta), gamma, calcError);
             if (calcError)
             {
                 error = cuda::sum(diff, norm_buf)[0];
@@ -258,8 +258,8 @@ void cv::cuda::OpticalFlowDual_TVL1_CUDA::collectGarbage()
     I0s.clear();
     I1s.clear();
     u1s.clear();
-       u2s.clear();
-       u3s.clear();
+    u2s.clear();
+    u3s.clear();
 
     I1x_buf.release();
     I1y_buf.release();
@@ -274,9 +274,9 @@ void cv::cuda::OpticalFlowDual_TVL1_CUDA::collectGarbage()
     p11_buf.release();
     p12_buf.release();
     p21_buf.release();
-       p22_buf.release();
-       p31_buf.release();
-       p32_buf.release();
+    p22_buf.release();
+    p31_buf.release();
+    p32_buf.release();
 
     diff_buf.release();
     norm_buf.release();
index 43bd3b7..805c0f6 100644 (file)
@@ -1082,7 +1082,7 @@ createOptFlow_DualTVL1
        .. ocv:member:: double gamma
 
         parameter used for motion estimation. It adds a variable allowing for illumination variations
-               Set this parameter to 1. if you have varying illumination.
+               Set this parameter to 1 if you have varying illumination.
                See: [Chambolle2011]_ 
        
        
index 2509668..f251b95 100644 (file)
@@ -951,13 +951,13 @@ void EstimateVBody::operator() (const Range& range) const
         const float* I1wyRow = I1wy[y];
         const float* u1Row = u1[y];
         const float* u2Row = u2[y];
-        const float* u3Row = use_gamma?u3[y]:nullptr;
+        const float* u3Row = use_gamma?u3[y]:NULL;
         const float* gradRow = grad[y];
         const float* rhoRow = rho_c[y];
 
         float* v1Row = v1[y];
         float* v2Row = v2[y];
-               float* v3Row = use_gamma ? v3[y]:nullptr;
+               float* v3Row = use_gamma ? v3[y]:NULL;
  
         for (int x = 0; x < I1wx.cols; ++x)
                {
@@ -1041,14 +1041,14 @@ float estimateU(const Mat_<float>& v1, const Mat_<float>& v2, const Mat_<float>&
     {
         const float* v1Row = v1[y];
         const float* v2Row = v2[y];
-        const float* v3Row = use_gamma?v3[y]:nullptr;
+        const float* v3Row = use_gamma?v3[y]:NULL;
         const float* divP1Row = div_p1[y];
         const float* divP2Row = div_p2[y];
-        const float* divP3Row = use_gamma?div_p3[y]:nullptr;
+        const float* divP3Row = use_gamma?div_p3[y]:NULL;
 
         float* u1Row = u1[y];
         float* u2Row = u2[y];
-        float* u3Row = use_gamma?u3[y]:nullptr;
+        float* u3Row = use_gamma?u3[y]:NULL;
 
 
         for (int x = 0; x < v1.cols; ++x)
@@ -1333,7 +1333,7 @@ void OpticalFlowDual_TVL1::procOneScale(const Mat_<float>& I0, const Mat_<float>
             for (int n_inner = 0; error > scaledEpsilon && n_inner < innerIterations; ++n_inner)
             {
                 // estimate the values of the variable (v1, v2) (thresholding operator TH)
-                estimateV(I1wx, I1wy, u1, u2, u3, grad, rho_c, v1, v2, v3, l_t, gamma);
+                               estimateV(I1wx, I1wy, u1, u2, u3, grad, rho_c, v1, v2, v3, l_t, static_cast<float>(gamma));
 
                 // compute the divergence of the dual variable (p1, p2, p3)
                 divergence(p11, p12, div_p1);
@@ -1341,7 +1341,7 @@ void OpticalFlowDual_TVL1::procOneScale(const Mat_<float>& I0, const Mat_<float>
                                if (use_gamma) divergence(p31, p32, div_p3);
 
                 // estimate the values of the optical flow (u1, u2)
-                error = estimateU(v1, v2, v3, div_p1, div_p2, div_p3, u1, u2, u3, static_cast<float>(theta), gamma);
+                               error = estimateU(v1, v2, v3, div_p1, div_p2, div_p3, u1, u2, u3, static_cast<float>(theta), static_cast<float>(gamma));
 
                 // compute the gradient of the optical flow (Du1, Du2)
                 forwardGradient(u1, u1x, u1y);