Subversion Repositories OpenCV2-Cookbook

Rev

Rev 3 | View as "text/plain" | Blame | Compare with Previous | Last modification | View Log | RSS feed

1
#if !defined OFINDER
#define OFINDER

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

class ObjectFinder {

  private:

        float hranges[2];
    const float* ranges[3];
    int channels[3];

        float threshold;
        cv::MatND histogram;
        cv::SparseMat shistogram;
        bool isSparse;

  public:

        ObjectFinder() : threshold(0.1f), isSparse(false) {

                ranges[0]= hranges; // all channels have the same range
                ranges[1]= hranges;
                ranges[2]= hranges;
        }
   
        // Sets the threshold on histogram values [0,1]
        void setThreshold(float t) {

                threshold= t;
        }

        // Gets the threshold
        float getThreshold() {

                return threshold;
        }

        // Sets the reference histogram
        void setHistogram(const cv::MatND& h) {

                isSparse= false;
                histogram= h;
                cv::normalize(histogram,histogram,1.0);
        }

        // Sets the reference histogram
        void setHistogram(const cv::SparseMat& h) {

                isSparse= true;
                shistogram= h;
                cv::normalize(shistogram,shistogram,1.0,cv::NORM_L2);
        }

        // Finds the pixels belonging to the histogram
        cv::Mat find(const cv::Mat& image) {

                cv::Mat result;

                hranges[0]= 0.0;        // range [0,255]
                hranges[1]= 255.0;
                channels[0]= 0;         // the three channels
                channels[1]= 1;
                channels[2]= 2;

                if (isSparse) { // call the right function based on histogram type

                   cv::calcBackProject(&image,
                      1,            // one image
                      channels,     // vector specifying what histogram dimensions belong to what image channels
                      shistogram,   // the histogram we are using
                      result,       // the resulting back projection image
                      ranges,       // the range of values, for each dimension
                      255.0         // the scaling factor is chosen such that a histogram value of 1 maps to 255
                   );

                } else {

                   cv::calcBackProject(&image,
                      1,            // one image
                      channels,     // vector specifying what histogram dimensions belong to what image channels
                      histogram,    // the histogram we are using
                      result,       // the resulting back projection image
                      ranges,       // the range of values, for each dimension
                      255.0         // the scaling factor is chosen such that a histogram value of 1 maps to 255
                   );
                }


        // Threshold back projection to obtain a binary image
                if (threshold>0.0)
                        cv::threshold(result, result, 255*threshold, 255, cv::THRESH_BINARY);

                return result;
        }

        cv::Mat find(const cv::Mat& image, float minValue, float maxValue, int *channels, int dim) {

                cv::Mat result;

                hranges[0]= minValue;
                hranges[1]= maxValue;

                for (int i=0; i<dim; i++)
                        this->channels[i]= channels[i];

                if (isSparse) { // call the right function based on histogram type

                   cv::calcBackProject(&image,
                      1,            // we only use one image at a time
                      channels,     // vector specifying what histogram dimensions belong to what image channels
                      shistogram,   // the histogram we are using
                      result,       // the resulting back projection image
                      ranges,       // the range of values, for each dimension
                      255.0         // the scaling factor is chosen such that a histogram value of 1 maps to 255
                   );

                } else {

                   cv::calcBackProject(&image,
                      1,            // we only use one image at a time
                      channels,     // vector specifying what histogram dimensions belong to what image channels
                      histogram,    // the histogram we are using
                      result,       // the resulting back projection image
                      ranges,       // the range of values, for each dimension
                      255.0         // the scaling factor is chosen such that a histogram value of 1 maps to 255
                   );
                }

        // Threshold back projection to obtain a binary image
                if (threshold>0.0)
                        cv::threshold(result, result, 255*threshold, 255, cv::THRESH_BINARY);

                return result;
        }

};


#endif