git.maemo.org Git - opencv/blob - apps/traincascade/haarfeatures.h

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