src/piotr_fhog/fhog.hpp

   1 /*
   2     - c++ wrapper for the piotr toolbox
   3     Created by Tomas Vojir, 2014
   4 */
   5
   6
   7 #ifndef FHOG_HEADER_7813784354687
   8 #define FHOG_HEADER_7813784354687
   9
  10 #include <vector>
  11 #include <opencv2/opencv.hpp>
  12
  13 #include "gradientMex.h"
  14 #include "scale_vars.hpp"
  15
  16 struct Scale_vars;
  17
  18 class FHoG
  19 {
  20 public:
  21     //description: extract hist. of gradients(use_hog == 0), hog(use_hog == 1) or fhog(use_hog == 2)
  22     //input: float one channel image as input, hog type
  23     //return: computed descriptor
  24     static void extract(const cv::Mat & img, Scale_vars & vars,int use_hog = 2, int bin_size = 4, int n_orients = 9, int soft_bin = -1, float clip = 0.2)
  25     {
  26         // d image dimension -> gray image d = 1
  27         // h, w -> height, width of image
  28         // full -> ??
  29         // I -> input image, M, O -> mag, orientation OUTPUT
  30         int h = img.rows, w = img.cols, d = 1;
  31         bool full = true;
  32         if (h < 2 || w < 2) {
  33             std::cerr << "I must be at least 2x2." << std::endl;
  34             return;
  35         }
  36
  37 //        //image rows-by-rows
  38 //        float * I = new float[h*w];
  39 //        for (int y = 0; y < h; ++y) {
  40 //            const float * row_ptr = img.ptr<float>(y);
  41 //            for (int x = 0; x < w; ++x) {
  42 //                I[y*w + x] = row_ptr[x];
  43 //            }
  44 //        }
  45
  46         //image cols-by-cols
  47         float * I = new float[h*w];
  48         for (int x = 0; x < w; ++x) {
  49             for (int y = 0; y < h; ++y) {
  50                 I[x*h + y] = img.at<float>(y, x)/255.f;
  51             }
  52         }
  53
  54         float *M = new float[h*w], *O = new float[h*w];
  55         gradMag(I, M, O, h, w, d, full);
  56
  57         int n_chns = (use_hog == 0) ? n_orients : (use_hog==1 ? n_orients*4 : n_orients*3+5);
  58         int hb = h/bin_size, wb = w/bin_size;
  59
  60         float *H = new float[hb*wb*n_chns];
  61         memset(H, 0, hb*wb*n_chns*sizeof(float));
  62
  63         if (use_hog == 0) {
  64             full = false;   //by default
  65             gradHist( M, O, H, h, w, bin_size, n_orients, soft_bin, full );
  66         } else if (use_hog == 1) {
  67             full = false;   //by default
  68             hog( M, O, H, h, w, bin_size, n_orients, soft_bin, full, clip );
  69         } else {
  70             fhog( M, O, H, h, w, bin_size, n_orients, soft_bin, clip );
  71         }
  72
  73         //convert, assuming row-by-row-by-channel storage
  74         int n_res_channels = (use_hog == 2) ? n_chns-1 : n_chns;    //last channel all zeros for fhog
  75         vars.patch_feats.clear();
  76         for (int i = 0; i < n_res_channels; ++i) {
  77             //output rows-by-rows
  78 //            cv::Mat desc(hb, wb, CV_32F, (H+hb*wb*i));
  79
  80             //output cols-by-cols
  81             cv::Mat desc(hb, wb, CV_32F);
  82             for (int x = 0; x < wb; ++x) {
  83                 for (int y = 0; y < hb; ++y) {
  84                     desc.at<float>(y,x) = H[i*hb*wb + x*hb + y];
  85                 }
  86             }
  87
  88             vars.patch_feats.push_back(desc.clone());
  89         }
  90
  91         //clean
  92         delete [] I;
  93         delete [] M;
  94         delete [] O;
  95         delete [] H;
  96
  97         return;
  98     }
  99
 100 };
 101
 102 #endif //FHOG_HEADER_7813784354687