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