#include <string>\r
#include <iostream>\r
#include <fstream>\r
+#include <numeric>\r
+#include <algorithm>\r
#include <iterator>\r
#include "cvaux.h"\r
\r
CV_DetectorsTest();\r
~CV_DetectorsTest(); \r
protected: \r
- void run(int); \r
+ void run(int); \r
+ template <class T> bool testDedector(const Mat& img, const T& detector, vector<KeyPoint>& expected);\r
+\r
+ void LoadExpected(const string& file, vector<KeyPoint>& out);\r
};\r
\r
CV_DetectorsTest::CV_DetectorsTest(): CvTest( "feature-detectors", "?" )\r
}\r
CV_DetectorsTest::~CV_DetectorsTest() {}\r
\r
-struct OutOfMask\r
+void getRotation(const Mat& img, Mat& aff, Mat& out)\r
{\r
- const Mat& msk;\r
- OutOfMask(const Mat& mask) : msk(mask) {};\r
- OutOfMask& operator=(const OutOfMask&);\r
- bool operator()(const KeyPoint& kp) const { return msk.at<uchar>(kp.pt) == 0; }\r
-};\r
+ Point center(img.cols/2, img.rows/2);\r
+ aff = getRotationMatrix2D(center, 30, 1);\r
+ warpAffine( img, out, aff, img.size());\r
+}\r
+\r
+void getZoom(const Mat& img, Mat& aff, Mat& out)\r
+{\r
+ const double mult = 1.2;\r
+\r
+ aff.create(2, 3, CV_64F);\r
+ double *data = aff.ptr<double>();\r
+ data[0] = mult; data[1] = 0; data[2] = 0;\r
+ data[3] = 0; data[4] = mult; data[5] = 0;\r
+ \r
+ warpAffine( img, out, aff, img.size());\r
+}\r
+\r
+void getBlur(const Mat& img, Mat& aff, Mat& out)\r
+{ \r
+ aff.create(2, 3, CV_64F);\r
+ double *data = aff.ptr<double>();\r
+ data[0] = 1; data[1] = 0; data[2] = 0;\r
+ data[3] = 0; data[4] = 1; data[5] = 0;\r
+ \r
+ GaussianBlur(img, out, Size(5, 5), 2); \r
+}\r
+\r
+void getBrightness(const Mat& img, Mat& aff, Mat& out)\r
+{ \r
+ aff.create(2, 3, CV_64F);\r
+ double *data = aff.ptr<double>();\r
+ data[0] = 1; data[1] = 0; data[2] = 0;\r
+ data[3] = 0; data[4] = 1; data[5] = 0;\r
+ \r
+ add(img, Mat(img.size(), img.type(), Scalar(15)), out); \r
+}\r
+\r
+void showOrig(const Mat& img, const vector<KeyPoint>& orig_pts)\r
+{\r
+ \r
+ Mat img_color;\r
+ cvtColor(img, img_color, CV_GRAY2BGR); \r
+ \r
+ for(size_t i = 0; i < orig_pts.size(); ++i) \r
+ circle(img_color, orig_pts[i].pt, (int)orig_pts[i].size/2, CV_RGB(0, 255, 0)); \r
+ \r
+ namedWindow("O"); imshow("O", img_color); \r
+}\r
+\r
+void show(const string& name, const Mat& new_img, const vector<KeyPoint>& new_pts, const vector<KeyPoint>& transf_pts)\r
+{\r
+ \r
+ Mat new_img_color; \r
+ cvtColor(new_img, new_img_color, CV_GRAY2BGR); \r
+\r
+ for(size_t i = 0; i < transf_pts.size(); ++i)\r
+ circle(new_img_color, transf_pts[i].pt, (int)transf_pts[i].size/2, CV_RGB(255, 0, 0));\r
+\r
+ for(size_t i = 0; i < new_pts.size(); ++i) \r
+ circle(new_img_color, new_pts[i].pt, (int)new_pts[i].size/2, CV_RGB(0, 0, 255));\r
+ \r
+ namedWindow(name + "_T"); imshow(name + "_T", new_img_color); \r
+}\r
\r
struct WrapPoint\r
{\r
}\r
};\r
\r
-void CV_DetectorsTest::run( int /*start_from*/ )\r
-{ \r
- Mat oimg = imread(string(ts->get_data_path()) + "shared/baboon.jpg", 0);\r
- //Mat oimg = imread(string(ts->get_data_path()) + "shared/fruits.jpg", 0);\r
+struct sortByR { bool operator()(const KeyPoint& kp1, const KeyPoint& kp2) { return norm(kp1.pt) < norm(kp2.pt); } };\r
+\r
+template <class T> bool CV_DetectorsTest::testDedector(const Mat& img, const T& detector, vector<KeyPoint>& exp)\r
+{\r
+ vector<KeyPoint> orig_kpts;\r
+ detector(img, orig_kpts);\r
+\r
+ typedef void (*TransfFunc )(const Mat&, Mat&, Mat& FransfFunc); \r
+ const TransfFunc transfFunc[] = { getRotation, getZoom, getBlur, getBrightness };\r
+ //const string names[] = { "Rotation", "Zoom", "Blur", "Brightness" };\r
+ const size_t case_num = sizeof(transfFunc)/sizeof(transfFunc[0]);\r
\r
- if (oimg.empty())\r
+ vector<Mat> affs(case_num);\r
+ vector<Mat> new_imgs(case_num);\r
+\r
+ vector< vector<KeyPoint> > new_kpts(case_num);\r
+ vector< vector<KeyPoint> > transf_kpts(case_num);\r
+\r
+ //showOrig(img, orig_kpts);\r
+ for(size_t i = 0; i < case_num; ++i) \r
{\r
- ts->set_failed_test_info( CvTS::FAIL_INVALID_TEST_DATA );\r
- return;\r
- } \r
+ transfFunc[i](img, affs[i], new_imgs[i]);\r
+ detector(new_imgs[i], new_kpts[i]);\r
+ transform(orig_kpts.begin(), orig_kpts.end(), back_inserter(transf_kpts[i]), WrapPoint(affs[i]));\r
+ //show(names[i], new_imgs[i], new_kpts[i], transf_kpts[i]);\r
+ }\r
\r
- Point center(oimg.cols/2, oimg.rows/2);\r
- \r
- Mat aff = getRotationMatrix2D(center, 45, 1);\r
+ const float thres = 3;\r
+ const float nthres = 3;\r
\r
- Mat rimg; \r
- warpAffine( oimg, rimg, aff, oimg.size());\r
+ vector<KeyPoint> result;\r
+ for(size_t i = 0; i < orig_kpts.size(); ++i)\r
+ {\r
+ const KeyPoint& okp = orig_kpts[i];\r
+ int foundCounter = 0;\r
+ for(size_t j = 0; j < case_num; ++j)\r
+ { \r
+ const KeyPoint& tkp = transf_kpts[j][i];\r
\r
- Mat mask(oimg.size(), CV_8U, Scalar(0)); \r
- circle(mask, center, std::min(center.x, center.y) - 10, Scalar(255), CV_FILLED);\r
- Mat inv_mask;\r
- mask.convertTo(inv_mask, CV_8U, -1, 255);\r
+ size_t k = 0;\r
+ \r
+ for(; k < new_kpts[j].size(); ++k)\r
+ if (norm(new_kpts[j][k].pt - tkp.pt) < nthres && fabs(new_kpts[j][k].size - tkp.size) < thres)\r
+ break;\r
\r
- Mat oimg_color, rimg_color;\r
- cvtColor(oimg, oimg_color, CV_GRAY2BGR); oimg_color.setTo(Scalar(0), inv_mask);\r
- cvtColor(rimg, rimg_color, CV_GRAY2BGR); rimg_color.setTo(Scalar(0), inv_mask); \r
+ if (k != new_kpts[j].size())\r
+ ++foundCounter;\r
\r
- SURF surf(1536, 2);\r
- StarDetector star(45, 30, 10, 8, 5);\r
+ }\r
+ if (foundCounter == case_num)\r
+ result.push_back(okp);\r
+ }\r
\r
- vector<KeyPoint> opoints_surf, rpoints_surf, opoints_star, rpoints_star;\r
- surf(oimg, mask, opoints_surf);\r
- surf(rimg, mask, rpoints_surf);\r
+ sort(result.begin(), result.end(), sortByR());\r
+ sort(exp.begin(), exp.end(), sortByR()); \r
\r
- star(oimg, opoints_star);\r
- star(rimg, rpoints_star);\r
- \r
- opoints_star.erase(\r
- remove_if(opoints_star.begin(), opoints_star.end(), OutOfMask(mask)), \r
- opoints_star.end());\r
+ int foundCounter1 = 0;\r
+ for(size_t i = 0; i < exp.size(); ++i)\r
+ {\r
+ const KeyPoint& e = exp[i]; \r
+ size_t j = 0;\r
+ for(; j < result.size(); ++j)\r
+ {\r
+ const KeyPoint& r = result[i];\r
+ if (norm(r.pt-e.pt) < nthres && fabs(r.size - e.size) < thres)\r
+ break;\r
+ }\r
+ if (j != result.size())\r
+ ++foundCounter1;\r
+ }\r
\r
- rpoints_star.erase(\r
- remove_if(rpoints_star.begin(), rpoints_star.end(), OutOfMask(mask)), \r
- rpoints_star.end());\r
+ int foundCounter2 = 0;\r
+ for(size_t i = 0; i < result.size(); ++i)\r
+ {\r
+ const KeyPoint& r = result[i]; \r
+ size_t j = 0;\r
+ for(; j < exp.size(); ++j)\r
+ {\r
+ const KeyPoint& e = exp[i];\r
+ if (norm(r.pt-e.pt) < nthres && fabs(r.size - e.size) < thres)\r
+ break;\r
+ }\r
+ if (j != exp.size())\r
+ ++foundCounter2;\r
+ }\r
+ //showOrig(img, result); waitKey();\r
\r
- vector<KeyPoint> exp_rpoints_surf(opoints_surf.size()), exp_rpoints_star(opoints_star.size());\r
- transform(opoints_surf.begin(), opoints_surf.end(), exp_rpoints_surf.begin(), WrapPoint(aff));\r
- transform(opoints_star.begin(), opoints_star.end(), exp_rpoints_star.begin(), WrapPoint(aff));\r
- \r
- for(size_t i = 0; i < opoints_surf.size(); ++i)\r
+ const float errorRate = 0.9f;\r
+ if (float(foundCounter1)/exp.size() < errorRate || float(foundCounter2)/result.size() < errorRate)\r
{\r
- circle(oimg_color, opoints_surf[i].pt, (int)opoints_surf[i].size/2, CV_RGB(0, 255, 0));\r
- circle(rimg_color, exp_rpoints_surf[i].pt, (int)exp_rpoints_surf[i].size/2, CV_RGB(255, 0, 0));\r
+ ts->set_failed_test_info( CvTS::FAIL_MISMATCH);\r
+ return false;\r
}\r
+ return true; \r
+}\r
\r
- for(size_t i = 0; i < rpoints_surf.size(); ++i)\r
- circle(rimg_color, rpoints_surf[i].pt, (int)rpoints_surf[i].size/2, CV_RGB(0, 255, 0));\r
+struct SurfNoMaskWrap \r
+{\r
+ const SURF& detector;\r
+ SurfNoMaskWrap(const SURF& surf) : detector(surf) {}\r
+ SurfNoMaskWrap& operator=(const SurfNoMaskWrap&);\r
+ void operator()(const Mat& img, vector<KeyPoint>& kpts) const { detector(img, Mat(), kpts); }\r
+};\r
\r
- for(size_t i = 0; i < opoints_star.size(); ++i)\r
+void CV_DetectorsTest::LoadExpected(const string& file, vector<KeyPoint>& out)\r
+{ \r
+ Mat mat_exp;\r
+ FileStorage fs(file, FileStorage::READ); \r
+ if (fs.isOpened())\r
{\r
- circle(oimg_color, opoints_star[i].pt, (int)opoints_star[i].size/2, CV_RGB(0, 0, 255));\r
- circle(rimg_color, exp_rpoints_surf[i].pt, (int)exp_rpoints_surf[i].size/2, CV_RGB(255, 0, 0));\r
+ read( fs["ResultVectorData"], mat_exp, Mat() ); \r
+ out.resize(mat_exp.cols / sizeof(KeyPoint));\r
+ copy(mat_exp.ptr<KeyPoint>(), mat_exp.ptr<KeyPoint>() + out.size(), out.begin()); \r
}\r
+ else\r
+ {\r
+ ts->set_failed_test_info( CvTS::FAIL_INVALID_TEST_DATA);\r
+ out.clear();\r
+ } \r
+}\r
+\r
+void CV_DetectorsTest::run( int /*start_from*/ )\r
+{ \r
+ Mat img = imread(string(ts->get_data_path()) + "shared/graffiti.png", 0);\r
+\r
+ if (img.empty())\r
+ {\r
+ ts->set_failed_test_info( CvTS::FAIL_INVALID_TEST_DATA );\r
+ return;\r
+ }\r
+ \r
+ Mat to_test(img.size() * 2, img.type(), Scalar(0));\r
+ Mat roi = to_test(Rect(img.rows/2, img.cols/2, img.cols, img.rows));\r
+ img.copyTo(roi);\r
+ GaussianBlur(to_test, to_test, Size(3, 3), 1.5);\r
+ \r
+ vector<KeyPoint> exp;\r
+ LoadExpected(string(ts->get_data_path()) + "detectors/surf.xml", exp); \r
+ if (exp.empty())\r
+ return;\r
\r
- for(size_t i = 0; i < rpoints_star.size(); ++i)\r
- circle(rimg_color, rpoints_star[i].pt, (int)rpoints_star[i].size/2, CV_RGB(0, 0, 255));\r
+ if (!testDedector(to_test, SurfNoMaskWrap(SURF(1536+512+512, 2)), exp))\r
+ return;\r
\r
- /* namedWindow("R"); imshow("R", rimg_color); \r
- namedWindow("O"); imshow("O", oimg_color); \r
- waitKey();*/\r
+ LoadExpected(string(ts->get_data_path()) + "detectors/star.xml", exp);\r
+ if (exp.empty())\r
+ return;\r
+\r
+ if (!testDedector(to_test, StarDetector(45, 30, 10, 8, 5), exp))\r
+ return;\r
\r
- ts->set_failed_test_info( CvTS::FAIL_GENERIC ); \r
+ ts->set_failed_test_info( CvTS::OK); \r
}\r
\r
\r
--- /dev/null
+<?xml version="1.0"?>\r
+<opencv_storage>\r
+<ResultVectorData type_id="opencv-matrix">\r
+ <rows>1</rows>\r
+ <cols>4648</cols>\r
+ <dt>u</dt>\r
+ <data>\r
+ 0 0 50 67 0 0 105 67 0 0 128 65 0 0 128 191 186 157 103 194 0 0 0 0\r
+ 255 255 255 255 0 0 98 67 0 0 75 67 0 0 192 64 0 0 128 191 175 105\r
+ 128 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 60 67 0 0 116 67 0 0 192 64 0 0\r
+ 128 191 141 85 141 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 69 67 0 0 110 67 0\r
+ 0 0 65 0 0 128 191 110 51 146 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 55 67\r
+ 0 128 133 67 0 0 0 65 0 0 128 191 136 24 80 194 0 0 0 0 255 255 255\r
+ 255 0 0 77 67 0 128 129 67 0 0 128 64 0 0 128 191 232 48 141 194 0 0\r
+ 0 0 255 255 255 255 0 0 120 67 0 0 109 67 0 0 192 64 0 0 128 191 156\r
+ 181 28 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 93 67 0 0 144 67 0 0 192 64 0\r
+ 0 128 191 204 225 74 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 135 67 0 0 118\r
+ 67 0 0 0 65 0 0 128 191 118 19 63 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 128\r
+ 157 67 0 0 110 67 0 0 192 64 0 0 128 191 124 140 75 66 0 0 0 0 255\r
+ 255 255 255 0 0 65 67 0 128 173 67 0 0 128 65 0 0 128 191 96 170 28\r
+ 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 90 67 0 128 168 67 0 0 192 64 0 0\r
+ 128 191 156 181 32 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 81 67 0 0 173 67\r
+ 0 0 64 65 0 0 128 191 103 143 155 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 173\r
+ 67 0 0 100 67 0 0 64 65 0 0 128 191 28 105 68 66 0 0 0 0 255 255 255\r
+ 255 0 0 135 67 0 0 159 67 0 0 64 65 0 0 128 191 80 23 43 66 0 0 0 0\r
+ 255 255 255 255 0 128 148 67 0 0 148 67 0 0 192 64 0 0 128 191 230\r
+ 70 30 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 134 67 0 128 161 67 0 0 0 65 0\r
+ 0 128 191 2 185 46 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 128 67 0 128 167\r
+ 67 0 0 128 64 0 0 128 191 140 167 138 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0\r
+ 169 67 0 128 130 67 0 0 128 65 0 0 128 191 20 170 15 194 0 0 0 0 255\r
+ 255 255 255 0 0 146 67 0 0 156 67 0 0 128 64 0 0 128 191 34 20 88 66\r
+ 0 0 0 0 255 255 255 255 0 128 136 67 0 128 164 67 0 0 192 64 0 0 128\r
+ 191 152 139 56 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 137 67 0 0 166 67 0 0\r
+ 192 64 0 0 128 191 96 11 56 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 127 67 0\r
+ 128 173 67 0 0 128 65 0 0 128 191 13 19 132 194 0 0 0 0 255 255 255\r
+ 255 0 128 145 67 0 128 159 67 0 0 0 65 0 0 128 191 124 70 33 194 0 0\r
+ 0 0 255 255 255 255 0 0 46 67 0 0 198 67 0 0 192 64 0 0 128 191 13\r
+ 210 50 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 140 67 0 0 166 67 0 0 128 64\r
+ 0 0 128 191 174 74 129 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 143 67 0 128\r
+ 164 67 0 0 192 64 0 0 128 191 140 192 65 194 0 0 0 0 255 255 255 255\r
+ 0 0 194 67 0 0 76 67 0 0 0 65 0 0 128 191 93 208 145 66 0 0 0 0 255\r
+ 255 255 255 0 128 159 67 0 128 150 67 0 0 192 64 0 0 128 191 192 1\r
+ 39 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 114 67 0 128 183 67 0 0 176 65 0\r
+ 0 128 191 2 14 121 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 185 67 0 0 111 67\r
+ 0 0 64 65 0 0 128 191 192 255 73 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 96\r
+ 67 0 0 190 67 0 0 128 65 0 0 128 191 72 89 145 194 0 0 0 0 255 255\r
+ 255 255 0 128 137 67 0 128 172 67 0 0 192 64 0 0 128 191 8 126 97\r
+ 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 198 67 0 0 67 67 0 0 64 65 0 0 128\r
+ 191 35 146 30 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 128 148 67 0 0 165 67 0\r
+ 0 64 65 0 0 128 191 68 251 26 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 130 67\r
+ 0 0 180 67 0 0 192 64 0 0 128 191 210 4 66 66 0 0 0 0 255 255 255\r
+ 255 0 128 181 67 0 0 128 67 0 0 192 64 0 0 128 191 84 29 72 66 0 0 0\r
+ 0 255 255 255 255 0 0 36 67 0 128 206 67 0 0 192 64 0 0 128 191 89 6\r
+ 171 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 53 67 0 0 204 67 0 0 192 64 0 0\r
+ 128 191 201 162 48 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 128 197 67 0 0 84\r
+ 67 0 0 192 64 0 0 128 191 154 25 133 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0\r
+ 128 153 67 0 128 163 67 0 0 192 64 0 0 128 191 4 70 141 194 0 0 0 0\r
+ 255 255 255 255 0 128 186 67 0 0 125 67 0 0 64 65 0 0 128 191 142\r
+ 187 101 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 190 67 0 0 115 67 0 0 192 64\r
+ 0 0 128 191 148 197 129 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 191 67 0 0\r
+ 121 67 0 0 128 64 0 0 128 191 110 31 126 66 0 0 0 0 255 255 255 255\r
+ 0 0 99 67 0 0 198 67 0 0 128 64 0 0 128 191 86 220 88 66 0 0 0 0 255\r
+ 255 255 255 0 0 42 67 0 0 212 67 0 0 192 64 0 0 128 191 114 21 159\r
+ 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 128 142 67 0 0 179 67 0 0 176 65 0 0\r
+ 128 191 104 96 135 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 162 67 0 0 162 67\r
+ 0 0 192 64 0 0 128 191 4 77 58 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 98 67\r
+ 0 128 200 67 0 0 128 64 0 0 128 191 82 59 107 194 0 0 0 0 255 255\r
+ 255 255 0 0 38 67 0 128 215 67 0 0 128 64 0 0 128 191 166 249 79 194\r
+ 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 107 67 0 0 199 67 0 0 128 64 0 0 128 191\r
+ 250 225 92 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 128 205 67 0 0 86 67 0 0\r
+ 192 64 0 0 128 191 60 205 78 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 159 67\r
+ 0 128 169 67 0 0 192 64 0 0 128 191 226 63 38 194 0 0 0 0 255 255\r
+ 255 255 0 128 151 67 0 128 176 67 0 0 128 64 0 0 128 191 189 197 129\r
+ 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 164 67 0 0 165 67 0 0 192 64 0 0 128\r
+ 191 146 48 59 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 128 204 67 0 0 94 67 0 0\r
+ 192 64 0 0 128 191 12 161 102 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 35 67 0\r
+ 128 218 67 0 0 192 64 0 0 128 191 146 27 143 66 0 0 0 0 255 255 255\r
+ 255 0 128 151 67 0 128 178 67 0 0 128 64 0 0 128 191 210 112 129 194\r
+ 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 155 67 0 0 177 67 0 0 128 64 0 0 128 191\r
+ 154 153 72 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 30 67 0 0 222 67 0 0 0 65\r
+ 0 0 128 191 74 214 27 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 201 67 0 0 119\r
+ 67 0 0 176 65 0 0 128 191 106 72 34 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0\r
+ 80 67 0 0 212 67 0 0 128 64 0 0 128 191 84 65 37 194 0 0 0 0 255 255\r
+ 255 255 0 0 106 67 0 128 205 67 0 0 0 65 0 0 128 191 47 160 137 194\r
+ 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 53 67 0 128 219 67 0 0 0 65 0 0 128 191\r
+ 61 60 123 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 128 180 67 0 128 155 67 0 0\r
+ 128 65 0 0 128 191 38 39 20 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 35 67 0\r
+ 128 225 67 0 0 192 64 0 0 128 191 74 159 200 66 0 0 0 0 255 255 255\r
+ 255 0 0 92 67 0 128 213 67 0 0 0 65 0 0 128 191 184 41 131 194 0 0 0\r
+ 0 255 255 255 255 0 0 85 67 0 128 215 67 0 0 192 64 0 0 128 191 64\r
+ 247 94 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 113 67 0 0 208 67 0 0 192 64 0\r
+ 0 128 191 190 194 112 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 218 67 0 0 75\r
+ 67 0 0 192 64 0 0 128 191 67 26 87 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 44\r
+ 67 0 0 226 67 0 0 192 64 0 0 128 191 213 102 99 194 0 0 0 0 255 255\r
+ 255 255 0 0 187 67 0 128 153 67 0 0 128 64 0 0 128 191 122 151 88 66\r
+ 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 107 67 0 128 211 67 0 0 128 65 0 0 128\r
+ 191 45 156 157 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 57 67 0 0 224 67 0 0 0\r
+ 65 0 0 128 191 245 115 112 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 128 206 67\r
+ 0 0 126 67 0 0 0 65 0 0 128 191 212 29 35 66 0 0 0 0 255 255 255 255\r
+ 0 128 159 67 0 128 184 67 0 0 176 65 0 0 128 191 232 152 112 66 0 0\r
+ 0 0 255 255 255 255 0 0 46 67 0 0 229 67 0 0 192 64 0 0 128 191 4\r
+ 177 137 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 174 67 0 128 172 67 0 0 64 65\r
+ 0 0 128 191 94 169 45 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 220 67 0 0 88\r
+ 67 0 0 0 65 0 0 128 191 10 184 19 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 119\r
+ 67 0 0 212 67 0 0 128 64 0 0 128 191 20 168 97 66 0 0 0 0 255 255\r
+ 255 255 0 0 61 67 0 0 228 67 0 0 0 65 0 0 128 191 68 14 81 66 0 0 0\r
+ 0 255 255 255 255 0 0 97 67 0 0 220 67 0 0 0 65 0 0 128 191 232 120\r
+ 127 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 209 67 0 0 132 67 0 0 128 64 0 0\r
+ 128 191 216 175 73 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 128 226 67 0 0 75 67\r
+ 0 0 192 64 0 0 128 191 6 205 143 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 219\r
+ 67 0 0 109 67 0 0 192 64 0 0 128 191 232 119 29 66 0 0 0 0 255 255\r
+ 255 255 0 0 203 67 0 0 145 67 0 0 64 65 0 0 128 191 102 87 56 66 0 0\r
+ 0 0 255 255 255 255 0 0 218 67 0 0 116 67 0 0 192 64 0 0 128 191 59\r
+ 184 47 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 58 67 0 128 232 67 0 0 192 64\r
+ 0 0 128 191 220 207 55 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 128 187 67 0\r
+ 128 166 67 0 0 128 64 0 0 128 191 1 140 128 66 0 0 0 0 255 255 255\r
+ 255 0 0 176 67 0 0 179 67 0 0 0 65 0 0 128 191 14 210 126 66 0 0 0 0\r
+ 255 255 255 255 0 0 123 67 0 128 217 67 0 0 128 65 0 0 128 191 98\r
+ 144 128 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 161 67 0 0 193 67 0 0 192 64\r
+ 0 0 128 191 124 189 79 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 128 225 67 0 0\r
+ 100 67 0 0 192 64 0 0 128 191 96 253 70 194 0 0 0 0 255 255 255 255\r
+ 0 128 221 67 0 0 117 67 0 0 64 65 0 0 128 191 115 248 70 194 0 0 0 0\r
+ 255 255 255 255 0 128 194 67 0 128 162 67 0 0 0 65 0 0 128 191 42\r
+ 144 100 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 61 67 0 128 236 67 0 0 176 65\r
+ 0 0 128 191 193 40 43 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 228 67 0 0 105\r
+ 67 0 0 192 64 0 0 128 191 114 14 106 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0\r
+ 186 67 0 0 178 67 0 0 192 64 0 0 128 191 2 28 30 66 0 0 0 0 255 255\r
+ 255 255 0 0 201 67 0 0 163 67 0 0 128 64 0 0 128 191 144 93 117 66 0\r
+ 0 0 0 255 255 255 255 0 0 182 67 0 0 184 67 0 0 192 64 0 0 128 191\r
+ 24 143 106 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 197 67 0 128 168 67 0 0\r
+ 128 64 0 0 128 191 102 102 143 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 128 149\r
+ 67 0 0 212 67 0 0 192 64 0 0 128 191 178 40 69 194 0 0 0 0 255 255\r
+ 255 255 0 0 87 67 0 128 237 67 0 0 192 64 0 0 128 191 0 21 100 194 0\r
+ 0 0 0 255 255 255 255 0 128 203 67 0 0 164 67 0 0 128 64 0 0 128 191\r
+ 92 143 43 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 128 191 67 0 128 178 67 0 0\r
+ 176 65 0 0 128 191 114 231 1 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 159 67 0\r
+ 128 208 67 0 0 128 64 0 0 128 191 186 149 63 194 0 0 0 0 255 255 255\r
+ 255 0 128 155 67 0 0 212 67 0 0 128 64 0 0 128 191 45 134 78 194 0 0\r
+ 0 0 255 255 255 255 0 128 172 67 0 0 199 67 0 0 192 64 0 0 128 191\r
+ 228 35 130 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 128 200 67 0 0 171 67 0 0 0\r
+ 65 0 0 128 191 241 243 74 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 171 67 0\r
+ 128 201 67 0 0 128 64 0 0 128 191 152 117 55 194 0 0 0 0 255 255 255\r
+ 255 0 128 178 67 0 0 196 67 0 0 128 64 0 0 128 191 6 185 44 194 0 0\r
+ 0 0 255 255 255 255 0 0 191 67 0 128 184 67 0 0 0 65 0 0 128 191 104\r
+ 69 36 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 184 67 0 128 192 67 0 0 0 65 0\r
+ 0 128 191 86 62 116 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 152 67 0 0 219\r
+ 67 0 0 128 64 0 0 128 191 114 204 89 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0\r
+ 128 187 67 0 128 190 67 0 0 192 64 0 0 128 191 68 182 153 66 0 0 0 0\r
+ 255 255 255 255 0 0 160 67 0 128 214 67 0 0 0 65 0 0 128 191 31 61\r
+ 162 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 227 67 0 128 142 67 0 0 192 64 0\r
+ 0 128 191 148 41 117 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 193 67 0 0 188\r
+ 67 0 0 0 65 0 0 128 191 138 64 77 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 128\r
+ 164 67 0 0 214 67 0 0 192 64 0 0 128 191 6 126 125 194 0 0 0 0 255\r
+ 255 255 255 0 0 189 67 0 0 193 67 0 0 64 65 0 0 128 191 101 217 151\r
+ 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 128 181 67 0 0 201 67 0 0 64 65 0 0 128\r
+ 191 104 200 149 66 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 247 67 0 0 96 67 0 0\r
+ 192 64 0 0 128 191 181 82 29 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 246 67\r
+ 0 0 103 67 0 0 128 64 0 0 128 191 166 136 90 66 0 0 0 0 255 255 255\r
+ 255 0 0 168 67 0 0 214 67 0 0 192 64 0 0 128 191 242 10 52 66 0 0 0\r
+ 0 255 255 255 255 0 128 190 67 0 128 197 67 0 0 192 64 0 0 128 191\r
+ 198 92 96 194 0 0 0 0 255 255 255 255 0 0 195 67 0 0 195 67 0 0 192\r
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+ 0 0 112 65 150 242 36 67 30 180 16 70 1 0 0 0 255 255 255 255 92 254\r
+ 237 67 156 237 77 67 0 0 0 66 64 80 135 67 2 29 233 69 1 0 0 0 255\r
+ 255 255 255 10 78 97 67 161 64 236 67 0 0 136 65 239 100 210 66 42\r
+ 18 220 69 1 0 0 0 255 255 255 255 144 47 172 67 191 245 198 67 0 0\r
+ 112 65 68 32 142 67 146 18 13 70 1 0 0 0 255 255 255 255 238 149 93\r
+ 67 124 57 240 67 0 0 160 65 225 236 186 66 108 170 112 70 1 0 0 0\r
+ 255 255 255 255 128 211 190 67 119 117 184 67 0 0 160 65 165 199 187\r
+ 66 87 63 163 69 1 0 0 0 255 255 255 255 44 114 187 67 247 67 190 67\r
+ 0 0 96 65 245 32 178 67 231 94 97 70 1 0 0 0 255 255 255 255 101 107\r
+ 205 67 67 199 171 67 0 0 168 65 112 170 4 66 46 67 144 69 1 0 0 0\r
+ 255 255 255 255 243 62 90 67 170 170 244 67 0 0 160 65 144 249 70 67\r
+ 193 22 30 70 1 0 0 0 255 255 255 255 131 189 215 67 123 137 162 67 0\r
+ 0 40 66 188 245 74 67 75 1 136 69 1 0 0 0 255 255 255 255 11 101 247\r
+ 67 139 192 94 67 0 0 168 65 146 64 73 67 188 150 136 69 1 0 0 0 255\r
+ 255 255 255 29 64 199 67 38 33 191 67 0 0 240 65 102 197 186 66 126\r
+ 70 47 70 1 0 0 0 255 255 255 255 11 43 147 67 93 188 236 67 0 0 128\r
+ 65 56 129 130 67 207 68 223 69 1 0 0 0 255 255 255 255 244 224 161\r
+ 67 193 53 229 67 0 0 240 65 239 120 37 66 50 249 65 70 1 0 0 0 255\r
+ 255 255 255 203 113 212 67 154 240 184 67 0 0 216 65 196 184 147 67\r
+ 72 117 180 69 1 0 0 0 255 255 255 255 62 196 236 67 95 224 164 67 0\r
+ 0 168 65 248 164 207 64 51 127 191 69 1 0 0 0 255 255 255 255 122\r
+ 248 3 68 77 135 118 67 0 0 240 65 49 2 84 67 41 104 162 69 1 0 0 0\r
+ 255 255 255 255 60 188 239 67 243 225 169 67 0 0 144 65 47 234 187\r
+ 65 223 87 67 70 1 0 0 0 255 255 255 255 222 213 6 68 117 22 118 67 0\r
+ 0 168 65 104 217 73 67 37 24 42 70 1 0 0 0 255 255 255 255 129 11\r
+ 237 67 203 77 181 67 0 0 184 65 114 57 85 67 115 145 125 69 1 0 0 0\r
+ 255 255 255 255 113 47 202 67 236 36 220 67 0 0 176 65 54 140 174 67\r
+ 140 19 28 70 1 0 0 0 255 255 255 255 73 15 177 67 10 93 241 67 0 0\r
+ 168 65 181 88 178 66 104 123 119 69 1 0 0 0 255 255 255 255 111 44\r
+ 169 67 169 47 249 67 0 0 160 65 78 226 187 66 113 162 222 69 1 0 0 0\r
+ 255 255 255 255 144 248 165 67 9 84 252 67 0 0 96 65 110 120 154 66\r
+ 255 31 242 69 1 0 0 0 255 255 255 255 26 156 212 67 238 165 221 67 0\r
+ 0 160 65 138 150 79 67 210 111 17 70 1 0 0 0 255 255 255 255 42 201\r
+ 223 67 176 109 215 67 0 0 96 65 216 228 144 67 251 48 251 69 1 0 0 0\r
+ 255 255 255 255 230 121 217 67 171 56 224 67 0 0 128 65 98 80 246 66\r
+ 164 82 167 69 1 0 0 0 255 255 255 255 214 8 176 67 139 66 1 68 0 0\r
+ 112 65 16 40 165 66 21 75 120 70 1 0 0 0 255 255 255 255 74 153 242\r
+ 67 97 106 197 67 0 0 4 66 193 167 59 67 144 19 176 69 1 0 0 0 255\r
+ 255 255 255 236 220 243 67 59 239 196 67 0 0 176 65 162 254 59 67 29\r
+ 114 195 69 1 0 0 0 255 255 255 255 82 192 227 67 73 189 215 67 0 0\r
+ 160 65 44 160 147 67 50 2 154 69 1 0 0 0 255 255 255 255 207 145 225\r
+ 67 7 73 221 67 0 0 168 65 130 24 211 66 167 42 191 69 1 0 0 0 255\r
+ 255 255 255 6 36 4 68 33 68 179 67 0 0 232 65 121 183 47 63 172 74\r
+ 117 69 1 0 0 0 255 255 255 255 215 135 210 67 10 240 242 67 0 0 160\r
+ 65 23 205 204 66 7 158 131 69 1 0 0 0 255 255 255 255 51 128 210 67\r
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+ 93 69 1 0 0 0 255 255 255 255</data></ResultVectorData>\r
+</opencv_storage>\r
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