From 13733a16375e220ad0f7ad1bf84a8bc59b9fdbdd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gursimarsingh Date: Sat, 8 Jul 2017 01:29:34 +0530 Subject: [PATCH 1/7] Added new functions,docs,data and images --- data/cascade.xml | 340 + data/haarcascade_frontalface_default.xml | 33314 ++++++++++++++++ help/builder_help.sce | 21 + help/builder_help.sce~ | 21 + help/en_US/CreateSample.xml | 96 + help/en_US/CreateSampleFromFile.xml | 105 + help/en_US/IDCT.xml | 68 + help/en_US/IFFT.xml | 67 + help/en_US/applycform.xml | 83 + help/en_US/bbox2points.xml | 66 + help/en_US/build_help.sce | 18 + help/en_US/build_help.sce~ | 17 + help/en_US/calibrateCamera.xml | 95 + help/en_US/configKalmanFilter.xml | 73 + help/en_US/detectCheckerboardCorner.xml | 95 + help/en_US/detectCheckerboardPoints.xml | 90 + help/en_US/drawKeypoints.xml | 84 + help/en_US/drawMatch.xml | 101 + help/en_US/facePredict.xml | 85 + help/en_US/fftshift.xml | 70 + help/en_US/genCheckerboardPoints.xml | 77 + help/en_US/getRotationMatrix2D.xml | 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2 -1. + <_> + 6 13 18 1 2. + <_> + + <_> + 5 8 10 6 -1. + <_> + 5 10 10 2 3. + <_> + + <_> + 12 11 9 4 -1. + <_> + 12 13 9 2 2. + <_> + + <_> + 0 11 9 6 -1. + <_> + 0 13 9 2 3. + <_> + + <_> + 11 2 3 18 -1. + <_> + 12 2 1 18 3. + <_> + + <_> + 10 2 3 18 -1. + <_> + 11 2 1 18 3. + <_> + + <_> + 9 12 6 10 -1. + <_> + 11 12 2 10 3. + <_> + + <_> + 1 10 6 9 -1. + <_> + 1 13 6 3 3. + <_> + + <_> + 6 9 16 6 -1. + <_> + 14 9 8 3 2. + <_> + 6 12 8 3 2. + <_> + + <_> + 1 8 9 6 -1. + <_> + 1 10 9 2 3. + <_> + + <_> + 7 7 16 6 -1. + <_> + 7 9 16 2 3. + <_> + + <_> + 0 0 18 3 -1. + <_> + 0 1 18 1 3. + <_> + + <_> + 10 0 6 9 -1. + <_> + 12 0 2 9 3. + <_> + + <_> + 9 5 6 6 -1. + <_> + 12 5 3 6 2. + <_> + + <_> + 10 6 4 18 -1. + <_> + 12 6 2 9 2. + <_> + 10 15 2 9 2. + <_> + + <_> + 8 0 6 9 -1. + <_> + 10 0 2 9 3. + <_> + + <_> + 9 1 6 9 -1. + <_> + 9 4 6 3 3. + <_> + + <_> + 1 0 18 9 -1. + <_> + 1 3 18 3 3. + <_> + + <_> + 0 3 24 3 -1. + <_> + 0 4 24 1 3. + <_> + + <_> + 6 14 9 4 -1. + <_> + 6 16 9 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3 2. + <_> + + <_> + 2 6 18 6 -1. + <_> + 2 6 9 3 2. + <_> + 11 9 9 3 2. + <_> + + <_> + 10 6 4 18 -1. + <_> + 12 6 2 9 2. + <_> + 10 15 2 9 2. + <_> + + <_> + 7 5 6 6 -1. + <_> + 10 5 3 6 2. + <_> + + <_> + 14 5 2 18 -1. + <_> + 14 14 2 9 2. + <_> + + <_> + 8 5 2 18 -1. + <_> + 8 14 2 9 2. + <_> + + <_> + 9 2 10 6 -1. + <_> + 9 2 5 6 2. + <_> + + <_> + 3 1 18 12 -1. + <_> + 12 1 9 12 2. + <_> + + <_> + 5 2 17 22 -1. + <_> + 5 13 17 11 2. + <_> + + <_> + 4 0 12 6 -1. + <_> + 4 2 12 2 3. + <_> + + <_> + 6 9 16 6 -1. + <_> + 14 9 8 3 2. + <_> + 6 12 8 3 2. + <_> + + <_> + 9 0 5 18 -1. + <_> + 9 9 5 9 2. + <_> + + <_> + 12 0 6 9 -1. + <_> + 14 0 2 9 3. + <_> + + <_> + 6 0 6 9 -1. + <_> + 8 0 2 9 3. + <_> + + <_> + 9 1 6 12 -1. + <_> + 11 1 2 12 3. + <_> + + <_> + 5 9 13 4 -1. + <_> + 5 11 13 2 2. + <_> + + <_> + 5 8 19 3 -1. + <_> + 5 9 19 1 3. + <_> + + <_> + 9 9 6 8 -1. + <_> + 9 13 6 4 2. + <_> + + <_> + 11 9 4 15 -1. + <_> + 11 14 4 5 3. + <_> + + <_> + 2 0 6 14 -1. + <_> + 2 0 3 7 2. + <_> + 5 7 3 7 2. + <_> + + <_> + 15 1 6 14 -1. + <_> + 18 1 3 7 2. + <_> + 15 8 3 7 2. + <_> + + <_> + 3 1 6 14 -1. + <_> + 3 1 3 7 2. + <_> + 6 8 3 7 2. + <_> + + <_> + 3 20 18 4 -1. + <_> + 12 20 9 2 2. + <_> + 3 22 9 2 2. + <_> + + <_> + 5 0 4 20 -1. + <_> + 5 0 2 10 2. + <_> + 7 10 2 10 2. + <_> + + <_> + 16 8 8 12 -1. + <_> + 20 8 4 6 2. + <_> + 16 14 4 6 2. + <_> + + <_> + 0 8 8 12 -1. + <_> + 0 8 4 6 2. + <_> + 4 14 4 6 2. + <_> + + <_> + 13 13 10 8 -1. + <_> + 18 13 5 4 2. + <_> + 13 17 5 4 2. + <_> + + <_> + 1 13 10 8 -1. + <_> + 1 13 5 4 2. + <_> + 6 17 5 4 2. + <_> + + <_> + 15 8 4 15 -1. + <_> + 15 13 4 5 3. + <_> + + <_> + 5 8 4 15 -1. + <_> + 5 13 4 5 3. + <_> + + <_> + 6 11 16 12 -1. + <_> + 6 15 16 4 3. + <_> + + <_> + 2 11 16 12 -1. + <_> + 2 15 16 4 3. + <_> + + <_> + 14 12 7 9 -1. + <_> + 14 15 7 3 3. + <_> + + <_> + 10 1 3 21 -1. + <_> + 10 8 3 7 3. + <_> + + <_> + 13 11 9 4 -1. + <_> + 13 13 9 2 2. + <_> + + <_> + 3 10 17 9 -1. + <_> + 3 13 17 3 3. + <_> + + <_> + 13 8 8 15 -1. + <_> + 13 13 8 5 3. + <_> + + <_> + 3 8 8 15 -1. + <_> + 3 13 8 5 3. + <_> + + <_> + 11 14 10 8 -1. + <_> + 16 14 5 4 2. + <_> + 11 18 5 4 2. + <_> + + <_> + 0 18 22 6 -1. + <_> + 0 18 11 3 2. + <_> + 11 21 11 3 2. + <_> + + <_> + 0 16 24 4 -1. + <_> + 0 16 12 4 2. + <_> + + <_> + 6 20 12 3 -1. + <_> + 12 20 6 3 2. + <_> + + <_> + 18 12 6 12 -1. + <_> + 21 12 3 6 2. + <_> + 18 18 3 6 2. + <_> + + <_> + 0 12 6 12 -1. + <_> + 0 12 3 6 2. + <_> + 3 18 3 6 2. + <_> + + <_> + 15 17 9 6 -1. + <_> + 15 19 9 2 3. + <_> + + <_> + 1 6 22 10 -1. + <_> + 1 6 11 5 2. + <_> + 12 11 11 5 2. + <_> + + <_> + 15 17 9 6 -1. + <_> + 15 19 9 2 3. + <_> + + <_> + 0 18 18 2 -1. + <_> + 0 19 18 1 2. + <_> + + <_> + 3 15 19 3 -1. + <_> + 3 16 19 1 3. + <_> + + <_> + 0 13 18 3 -1. + <_> + 0 14 18 1 3. + <_> + + <_> + 15 17 9 6 -1. + <_> + 15 19 9 2 3. + <_> + + <_> + 0 17 9 6 -1. + <_> + 0 19 9 2 3. + <_> + + <_> + 12 17 9 6 -1. + <_> + 12 19 9 2 3. + <_> + + <_> + 3 17 9 6 -1. + <_> + 3 19 9 2 3. + <_> + + <_> + 16 2 3 20 -1. + <_> + 17 2 1 20 3. + <_> + + <_> + 0 13 24 8 -1. + <_> + 0 17 24 4 2. + <_> + + <_> + 9 1 6 22 -1. + <_> + 12 1 3 11 2. + <_> + 9 12 3 11 2. + diff --git a/help/builder_help.sce b/help/builder_help.sce new file mode 100644 index 0000000..4d4e031 --- /dev/null +++ b/help/builder_help.sce @@ -0,0 +1,21 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// Author: Shamika Mohanan +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in +// This file must be used under the terms of the BSD. +// This source file is licensed as described in the file LICENSE, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// https://opensource.org/licenses/BSD-3-Clause + +mode(-1) +lines(0) + +toolbox_title = "FOSSEE_Image_Processing_Toolbox" + +help_dir = get_absolute_file_path('builder_help.sce'); + +tbx_builder_help_lang("en_US", help_dir); + +clear toolbox_title; diff --git a/help/builder_help.sce~ b/help/builder_help.sce~ new file mode 100644 index 0000000..da2f4f7 --- /dev/null +++ b/help/builder_help.sce~ @@ -0,0 +1,21 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// Author: Harpreet Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: harpreet.mertia@gmail.com +// This file must be used under the terms of the BSD. +// This source file is licensed as described in the file LICENSE, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// https://opensource.org/licenses/BSD-3-Clause + +mode(-1) +lines(0) + +toolbox_title = "FOSSEE_Optimization_Toolbox" + +help_dir = get_absolute_file_path('builder_help.sce'); + +tbx_builder_help_lang("en_US", help_dir); + +clear toolbox_title; diff --git a/help/en_US/CreateSample.xml b/help/en_US/CreateSample.xml new file mode 100644 index 0000000..acc69c9 --- /dev/null +++ b/help/en_US/CreateSample.xml @@ -0,0 +1,96 @@ + + + + + + + + CreateSample + It creates a .vec file from an image.The vec file contains the generated positive samples.The vec file is used for training a cascade classifier. + + + + + Calling Sequence + + CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages) + CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"num",nsamples) + CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"w",width) + CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"h",height); + CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"num",nsamples,"w",width); + CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"num",nsamples,"w",width); + CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"h",height,"w",width); + CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"num",nsamples,"h",height,"w",width); + + + + + + Parameters + + imgPath: + image path.Accepted file formats are .jpg,.jpeg,.png,.bmp,.pgm. + negativeImges: + path to negativeImages.Accepted file formats are .jpg,.jpeg,.png,.bmp,.pgm. + positiveFile : + name of the output vec file. + num: + number of samples to be created. + w: + Width of training samples (in pixels). Default-25 + h: + Height of training samples (in pixels). Default-25 + + + + + Description + +It produces dataset of positive samples in a file with .vec extension and negative samples are enumerated in a special text file in +which each line contains an image filename of negative sample image. Negative images must not contain detected objects. + + +By using these two files trainCascade will create cascade.xml file inside the outputFolder which is used to detect objects in an image. + + + + + + + Examples + + + + + See also + + trainCascadeObjectDetect + CascadeObjectDetector + + + + + Authors + + Gursimar Singh + + + diff --git a/help/en_US/CreateSampleFromFile.xml b/help/en_US/CreateSampleFromFile.xml new file mode 100644 index 0000000..b48af72 --- /dev/null +++ b/help/en_US/CreateSampleFromFile.xml @@ -0,0 +1,105 @@ + + + + + + + + CreateSampleFromFile + It creates a .vec file from a set of positive images.The vec file is used for training a cascade classifier. + + + + + Calling Sequence + + CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num); + CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num,"w",width); + CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num,"h",height); + CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num,"recursive"); + CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num,"w",width,"h",height); + CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num,"w",width,"h",height,"recursive"); + + + + + + Parameters + + positiveImages: + positive images folder path.Accepted file formats are .jpg,.jpeg,.png,.bmp,.pgm. + positiveFile: + name of the output vec file. + num: + Number of samples to be generated. + w: + Width of training samples (in pixels). Default-25 + h: + Height of training samples (in pixels). Default-25 + "reccursive": + If there exists sublofolders in positive image folder. + + + + + Description + +It produces dataset of positive samples in a file with .vec extension.The vec file is used for training a cascade classifier. + + + + + + + Examples + + + + + Examples + + + + + See also + + trainCascadeObjectDetect + CascadeObjectDetector + + + + + Authors + + Gursimar Singh + + + diff --git a/help/en_US/IDCT.xml b/help/en_US/IDCT.xml new file mode 100644 index 0000000..acfcae1 --- /dev/null +++ b/help/en_US/IDCT.xml @@ -0,0 +1,68 @@ + + + + + + + + IDCT + Compute inverse Discrete Transform of image + + + + + Calling Sequence + + newimage = IDCT(image) + + + + + + Parameters + + image : + floating-point image + new_image : + IDCT of the input image + + + + + Description + +The IDCT function computes the inverse cosine transform of a floating-point image with even number of rows and columns. + + + + + + + Examples + + + + + Authors + + Suraj Prakash + + + diff --git a/help/en_US/IFFT.xml b/help/en_US/IFFT.xml new file mode 100644 index 0000000..bdf1dc2 --- /dev/null +++ b/help/en_US/IFFT.xml @@ -0,0 +1,67 @@ + + + + + + + + IFFT + Computes the inverse descrete fourier transform of image + + + + + Calling Sequence + + output_image = IFFT(inputimage); + + + + + + Parameters + + inputimage : + Grayscale image + out_image : + IFFT of input image + + + + + Description + +This function computes the inverse descrete fourier transform of input image.The image should be grayscale. + + + + + + + Examples + + + + + Authors + + Diwakar Bhardwaj + + + diff --git a/help/en_US/applycform.xml b/help/en_US/applycform.xml new file mode 100644 index 0000000..bcf3a7b --- /dev/null +++ b/help/en_US/applycform.xml @@ -0,0 +1,83 @@ + + + + + + + + applycform + Apply device-independent color space transformation. + + + + + Calling Sequence + + [outImg]=applycform(srcImage,transform) + + + + + + Parameters + + outImg: + Output transformed image same number of channels as Input,Depth 8U. + srcImage: + Input image + transform: + Transformation string given as inputColorspace2ouptutColorspace.Valid strings are-'xyz2lab' :Convert from the XYZ to the L*a*b color space.'lab2xyz' :Convert from the L*a*b to the XYZ color space.'srgb2xyz' :Convert from the standard-RGB to the XYZ color space.'xyz2srgb' :Convert from the XYZ to the standard-RGB color space.'srgb2lab' :Convert from the standard-RGB to the L*a*b color space.'lab2srgb' :Convert from the L*a*b to the standard-RGB color space.'xyz2uvl' :Convert from the XYZ to the uvL color space.'uvl2xyz' :Convert from the uvL to the XYZ color space. + + + + + Description + +outImg = applycform(srcImage,transform) converts the color values in srcImage to the color space specified in the color transformation string transfrom. + + + + + + + Examples + + + + + Examples + + + + + Authors + + Gursimar Singh + Tess Zacharias + + + diff --git a/help/en_US/bbox2points.xml b/help/en_US/bbox2points.xml new file mode 100644 index 0000000..46ec9bb --- /dev/null +++ b/help/en_US/bbox2points.xml @@ -0,0 +1,66 @@ + + + + + + + + bbox2points + Returns list of corner points of a rectangle. + + + + + Calling Sequence + + bbox = bbox2points(rectangle); + + + + + + Parameters + + rectangle: + A Nx4 matrix where each row is a rectangle of the form [x, y, width, height]; + points: + Returns 4x2xN size matrix which contains all the 4 co-ordinates of each of the N bounding boxes. + + + + + Description + +List of corner points of a rectangle. + + + + + + + Examples + + + + + Authors + + Tanmay Chaudhari + + + diff --git a/help/en_US/build_help.sce b/help/en_US/build_help.sce new file mode 100644 index 0000000..d8496c3 --- /dev/null +++ b/help/en_US/build_help.sce @@ -0,0 +1,18 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// Author: Shamika Mohanan +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in +// This file must be used under the terms of the BSD. +// This source file is licensed as described in the file LICENSE, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// https://opensource.org/licenses/BSD-3-Clause + +TOOLBOX_TITLE = "FOSSEE_Image_Processing_Toolbox" +help_lang_dir = get_absolute_file_path('build_help.sce'); + +tbx_build_help(TOOLBOX_TITLE, help_lang_dir); + +clear help_lang_dir; + diff --git a/help/en_US/build_help.sce~ b/help/en_US/build_help.sce~ new file mode 100644 index 0000000..0205c56 --- /dev/null +++ b/help/en_US/build_help.sce~ @@ -0,0 +1,17 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// Author: Shamika Mohanan +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: harpreet.mertia@gmail.com +// This file must be used under the terms of the BSD. +// This source file is licensed as described in the file LICENSE, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// https://opensource.org/licenses/BSD-3-Clause + +help_lang_dir = get_absolute_file_path('build_help.sce'); + +tbx_build_help(TOOLBOX_TITLE, help_lang_dir); + +clear help_lang_dir; + diff --git a/help/en_US/calibrateCamera.xml b/help/en_US/calibrateCamera.xml new file mode 100644 index 0000000..88b1616 --- /dev/null +++ b/help/en_US/calibrateCamera.xml @@ -0,0 +1,95 @@ + + + + + + + + calibrateCamera + This function Performs camera calibration.Finds the camera intrinsic and extrinsic parameters from several views of a calibration pattern.It returns a struct of all the parameters like translation,rotation vector,camera matrix etc. + + + + + Calling Sequence + + params=calibrateCamera(objectpoints,imagepoints,imageSize) + params=calibrateCamera(objectpoints,imagepoints,imageSize,cameraMatrix) + params=calibrateCamera(objectpoints,imagepoints,imageSize,cameraMatrix,distortionCoeffs) + + + + + + Parameters + + params: + Structure of all the parameters like translation,rotation vector,camera matrix and distortionCoefficients. + objectpoints: + These are the worldpoints of teh checkboard.It can be obtained from genCheckerboardCorner. + imagepoints: + These are the detected checker board corners.Can be obtained from detectCheckerboardPoints. + imageSize: + Specified as width and height. + cameraMatrix: + Input/Output 3x3 floating-point camera matrix. + distortionCoeffs: + Output vector of distortion coefficients of 4, 5, 8, 12 or 14 elements.It can also be specified as input. + + + + + Description + +This function Performs camera calibration.Finds the camera intrinsic and extrinsic parameters from several views of a calibration pattern.The coordinates of 3D object points and their corresponding 2D projections in each view must be specified.The depth co-ordinate of the object is assumed to be zero.That may be achieved by using an object with a known geometry and easily detectable feature points. Such an object is called a calibration pattern, and Scilab has built-in support for a chessboard as a calibration rig. + + + + + + + Examples + + + + + Authors + + Gursimar Singh + Nihar Rao + + + + + See also + + genCheckerboardPoints + detectCheckerboardCorner + undistort + + + diff --git a/help/en_US/configKalmanFilter.xml b/help/en_US/configKalmanFilter.xml new file mode 100644 index 0000000..a1c734c --- /dev/null +++ b/help/en_US/configKalmanFilter.xml @@ -0,0 +1,73 @@ + + + + + + + + configKalmanFilter + Create Kalman filter for object tracking + + + + + Calling Sequence + + kalmanFilter=configKalmanFilter(MotionModel,InitialLocation,InitialError,MotionNoise, MeasurementNoise) + + + + + + Parameters + + kalmanFilter: + A structure with fields:StateTransitionModel,MeasurementModel,ControlModel,State,StateCovariance, ProcessNoise,MeasurementNoise + MotionModel: + Motion model, specified as a string 'ConstantVelocity' or 'ConstantAcceleration'. The motion model you select applies to all dimensions. For example, for the 2-D Cartesian coordinate system. This mode applies to both X and Y directions. + InitialLocation: + Initial location of object, specified as a numeric vector. This argument also determines the number of dimensions for the coordinate system. For example, if you specify the initial location as a two-element vector, [x0, y0], then a 2-D coordinate system is assumed. + InitialError: + Initial estimate uncertainty variance, specified as a two- or three-element vector. The initial estimate error specifies the variance of the initial estimates of location, velocity, and acceleration of the tracked object. The function assumes a zero initial velocity and acceleration for the object, at the location you set with the InitialLocation property. + MotionNoise: + Deviation of selected and actual model, specified as a two- or three-element vector. The motion noise specifies the tolerance of the Kalman filter for the deviation from the chosen model. This tolerance compensates for the difference between the object's actual motion and that of the model you choose. Increasing this value may cause the Kalman filter to change its state to fit the detections. Such an increase may prevent the Kalman filter from removing enough noise from the detections. The values of this property stay constant and therefore may affect the long-term performance of the Kalman filter. + MeasurementNoise: + Variance inaccuracy of detected location, specified as a scalar. It is directly related to the technique used to detect the physical objects. Increasing the MeasurementNoise value enables the Kalman filter to remove more noise from the detections. + + + + + Description + +This function provides a simple approach for configuring the KalmanFilter structure for tracking a physical object in a Cartesian coordinate system. The tracked object may move with either constant velocity or constant acceleration. + + + + + + + Examples + + + + + Authors + + Gursimar Singh + + + diff --git a/help/en_US/detectCheckerboardCorner.xml b/help/en_US/detectCheckerboardCorner.xml new file mode 100644 index 0000000..1eb3bc0 --- /dev/null +++ b/help/en_US/detectCheckerboardCorner.xml @@ -0,0 +1,95 @@ + + + + + + + + detectCheckerboardCorner + This function detect internal corners in a checkerboard image. + + + + + Calling Sequence + + corners=detectCheckerboardCorner(image,patternSize) + corners=detectCheckerboardCorner(image,patternSize,flag) + corners=detectCheckerboardCorner(image,patternSize,flag,winSize) + corners=detectCheckerboardCorner(image,patternSize,flag,termcriteria) + + + + + + Parameters + + corners: + detected corners in the checkerboard. + image: + checkerBoard image which corners are to be detected.Recommended grayscale + patternSize: + It is the board size:[nrows,ncols]. + flag: + It is a 1XN matrix where N ranges from 1 to 4.Default:[ 1 4 8] + Value - flag + + 1 CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH Use adaptive thresholding to convert the image to black and white, rather than a fixed threshold level (computed from the average image brightness). + 2 CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE Normalize the image gamma with equalizeHist before applying fixed or adaptive thresholding. + 4 CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS Use additional criteria (like contour area, perimeter, square-like shape) to filter out false quads extracted at the contour retrieval stage. + 8 CALIB_CB_FAST_CHECK Run a fast check on the image that looks for chessboard corners, and shortcut the call if none is found. This can drastically speed up the call in the degenerate condition when no chessboard is observed. + + + winSize: + window Size for movement across the image while correcting corners.Defalt:[11,11] + termcriteria: + It is a 1X2 matrix reprenting termination ctitreia for algoritm.[maxCount,Eps].Default:[30,0.1] + + + + + Description + +This function detect internal corners in a checkerboard image.Function is used in camera callibration. + + + + + + + Examples + + + + + See also + + genCheckerboardPoints + + + + + Authors + + Gursimar Singh + + + diff --git a/help/en_US/detectCheckerboardPoints.xml b/help/en_US/detectCheckerboardPoints.xml new file mode 100644 index 0000000..92f662b --- /dev/null +++ b/help/en_US/detectCheckerboardPoints.xml @@ -0,0 +1,90 @@ + + + + + + + + detectCheckerboardPoints + This function detect internal corners in a checkerboard image. + + + + + Calling Sequence + + corners=detectCheckerboardPoints(image,patternSize) + corners=detectCheckerboardPoints(image,patternSize,flag) + corners=detectCheckerboardPoints(image,patternSize,flag,winSize) + corners=detectCheckerboardPoints(image,patternSize,flag,termcriteria) + + + + + + Parameters + + corners: + detected corners in the checkerboard. + image: + checkerBoard image which corners are to be detected.Recommended grayscale + patternSize: + It is the board size:[nrows,ncols]. + flag: + It is a 1XN matrix where N ranges from 1 to 4.Default-[ 1 4 8].1 - CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH - Use adaptive thresholding to convert the image to black and white, rather than a fixed threshold level (computed from the average image brightness).2 - CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE - Normalize the image gamma with equalizeHist before applying fixed or adaptive thresholding.4 - CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS Use additional criteria (like contour area, perimeter, square-like shape) to filter out false quads extracted at the contour retrieval stage.8 - CALIB_CB_FAST_CHECK - Run a fast check on the image that looks for chessboard corners, and shortcut the call if none is found. This can drastically speed up the call in the degenerate condition when no chessboard is observed. + winSize: + window Size for movement across the image while correcting corners.Defalt:[11,11] + termcriteria: + It is a 1X2 matrix reprenting termination ctitreia for algoritm.[maxCount,Eps].Default:[30,0.1] + + + + + Description + +This function detect internal corners in a checkerboard image.Function is used in camera callibration. + + + + + + + Examples + + + + + See also + + genCheckerboardPoints + + + + + Authors + + Gursimar Singh + + + diff --git a/help/en_US/drawKeypoints.xml b/help/en_US/drawKeypoints.xml new file mode 100644 index 0000000..50ef48b --- /dev/null +++ b/help/en_US/drawKeypoints.xml @@ -0,0 +1,84 @@ + + + + + + + + drawKeypoints + This function is used to draw the detected keypoints in an image. + + + + + Calling Sequence + + [image]=drawKeypoints(img,keypoints) + [image]=drawKeypoints(img,keypoints,"color",[r,g,b]); + [image]=drawKeypoints(img,keypoints,"color",[r,g,b],"flags",flag); + + + + + + Parameters + + image: + Output image on which keypoints are drawn. + img: + Input image on which keypoints will be drawn. + keypoints: + Keypoints detected in an image via detectSURFfeatures,detectFastfeatures etc. + "Name" - Value arguments: + + "color": + specified as a row vector of rgb color values between [0-255]. + "flags": + flag for with different drawing options.Flag can be 0,1,2 or 4. + 0: + DEFAULT:Output image matrix will be created (Mat::create), i.e. existing memory of output image may be reused. Two source image,matches and single keypoints will be drawn. For each keypoint only the center point will be drawn (without the circle around keypoint with keypoint size and orientation). + 1: + DRAW_OVER_OUTIMG :Output image matrix will not be created (Mat::create). Matches will be drawn on existing content of output image. + 2: + NOT_DRAW_SINGLE_POINTS:Single keypoints will not be drawn. + 4: + DRAW_RICH_KEYPOINTS : For each keypoint the circle around keypoint with keypoint size and orientation will be drawn. + + + + + Examples + + + + + See also + + detectAgastFeatures + detectFASTFeatures + + + + + Authors + + Gursimar Singh + + + diff --git a/help/en_US/drawMatch.xml b/help/en_US/drawMatch.xml new file mode 100644 index 0000000..12e6368 --- /dev/null +++ b/help/en_US/drawMatch.xml @@ -0,0 +1,101 @@ + + + + + + + + drawMatch + The function draws the matched fetures between to images. + + + + + Calling Sequence + + [image]=drawMatch(img1,img2,keypoints1,keypoints2,indexPairs,distance) + [image]=drawMatch(img1,img2,keypoints1,keypoints2,indexPairs,distance,"color",[r,g,b]); + [image]=drawMatch(img1,img2,keypoints1,keypoints2,indexPairs,distance,"color",[r,g,b],"flags",flag); + + + + + + Parameters + + image: + Output image on which keypoints are drawn. + img1: + Input image1 for drawing matched features. + img2: + Input image2 for drawing matched features. + keypoints1: + Keypoints detected in image1 via detectSURFfeatures,detectFastfeatures etc. + keypoints2: + Keypoints detected in image2 via detectSURFfeatures,detectFastfeatures etc. + indexPairs: + indexPairs obtained from matchFeatures function.Indices of matched keypoints/features. + distance: + distance between descriptors. + "Name" - Value arguments: + + "color": + specified as a row vector of rgb color values between [0-255]. + "flags": + flag for with different drawing options.Flag can be 0,1,2 or 4.0 - DEFAULT - Output image matrix will be created, i.e. existing memory of output image may be reused. Two source image,matches and single keypoints will be drawn. For each keypoint only the center point will be drawn (without the circle around keypoint with keypoint size and orientation).1 - DRAW_OVER_OUTIMG - Output image matrix will not be created. Matches will be drawn on existing content of output image.2 - NOT_DRAW_SINGLE_POINTS - Single keypoints will not be drawn.4 - DRAW_RICH_KEYPOINTS - For each keypoint the circle around keypoint with keypoint size and orientation will be drawn. + + + + + Description + +The function draws the matched fetures between to images.Match is a line connecting two keypoints. + + + + + + + Examples + + + + + Authors + + Gursimar Singh + + + + + See also + + matchFeatures + extractFeatures + detectFastFeatures + + + diff --git a/help/en_US/facePredict.xml b/help/en_US/facePredict.xml new file mode 100644 index 0000000..779b00e --- /dev/null +++ b/help/en_US/facePredict.xml @@ -0,0 +1,85 @@ + + + + + + + + facePredict + Predict face label in an image. + + + + + Calling Sequence + + [predictedLabel]=facePredict(classifier,image) + [predictedLabel,confidence]=facePredict(classifier,image) + + + + + + Parameters + + predictedLabel: + The predicted label of the input image.It is the name of the folder in which the input existed when classifier was trained. + confidence: + More value of the confidence more is the deviation of the input image with the original image.Confidence =0 means exact match. + classifier: + A face classifier structure obtained from trainFaceRecognizer with following fieldsClassifierType - Algorithm with which the recognizer was trained.ClassifierLocation - Location of the xml file generated after training.DescriptionCount - Number of images used in training the recognizer. + image: + Input image + + + + + Description + +The function predicts the label of the input image from the image set by which the cascade classifier was trained. + + + + + + + Examples + + + + + Authors + + Gursimar Singh + + + + + See also + + imageSet + trainFaceRecognizer + + + diff --git a/help/en_US/fftshift.xml b/help/en_US/fftshift.xml new file mode 100644 index 0000000..3c3b057 --- /dev/null +++ b/help/en_US/fftshift.xml @@ -0,0 +1,70 @@ + + + + + + + + fftshift + The function shifts the fourier transform of an image to its center. + + + + + Calling Sequence + + [out]=fftshift(image) + + + + + + Parameters + + + + + + Description + +The function shifts the fourier transform of an image to its center.The image is split into 4 parts and rearranged. + + + + + + + Examples + + + + + Authors + + Tess Zacharias,Gursimar Singh + + + + + See also + + IDCT + IFFT + + + diff --git a/help/en_US/genCheckerboardPoints.xml b/help/en_US/genCheckerboardPoints.xml new file mode 100644 index 0000000..0d2e3ce --- /dev/null +++ b/help/en_US/genCheckerboardPoints.xml @@ -0,0 +1,77 @@ + + + + + + + + genCheckerboardPoints + This function returns list of checkerboard corner points. + + + + + Calling Sequence + + worldPoints = genCheckerboardPoints(boardSize, squareSize); + + + + + + Parameters + + worldPoints: + A list of size N-by-2 matrix containing x and y co-ordinates of the checkerboard corner points. The origin is set to lower-right corner of the top-left square. + boardSize: + Size of the checkerboard. + squareSize: + Size of each of square in the checkerboard. + + + + + Description + +Return a list of size N-by-2, which contains the corner points of all squares of a checkerboard. + + + + + + + Examples + + + + + See also + + detectCheckerboardCorner + + + + + Authors + + Tanmay Chaudhari + Gursimar Singh + + + diff --git a/help/en_US/getRotationMatrix2D.xml b/help/en_US/getRotationMatrix2D.xml new file mode 100644 index 0000000..9344151 --- /dev/null +++ b/help/en_US/getRotationMatrix2D.xml @@ -0,0 +1,71 @@ + + + + + + + + getRotationMatrix2D + Calculate matrix of 2D rotation + + + + + Calling Sequence + + [out]=getrotationmatrix2d(centerX,centerY, doubleAngle, doubleScale) + + + + + + Parameters + + out: + 2D Rotataion Matrix + centerX: + x-co-ordinate of center in the image + centerY: + y-co-ordinate of center in the image + doubleAngle: + Rotation angle in degrees.Positive value means counter-clockwise. + doubleScale: + Isotropic scale factor. + + + + + Description + +Calculates matrix of 2D rotation + + + + + + + Examples + + + + + Authors + + Shubheksha Jalan + + + diff --git a/help/en_US/getrectsubpix.xml b/help/en_US/getrectsubpix.xml new file mode 100644 index 0000000..cbf5243 --- /dev/null +++ b/help/en_US/getrectsubpix.xml @@ -0,0 +1,77 @@ + + + + + + + + getrectsubpix + This fucntion is used to retrieve a pixel rectangle from an image with sub-pixel accuracy. + + + + + Calling Sequence + + dst = getrectsubpix(I, alpha, beta, centerX, centerY, patchType) + + + + + + Parameters + + I : + image matrix of the source image. + alpha : + width of the extracted patch. + beta : + height of the extracted patch. + center_x : + Floating point x coordinate of the center of the extracted rectangle within the source image. The center must be inside the image. + center_y : + Floating point y coordinate of the center of the extracted rectangle within the source image. The center must be inside the image. + dst : + Extracted patch that has the alpha*beta and the same number of channels as source image. + patchType : + It is the depth of the extracted pixels.By default, the patchType have the same depth as source image. + + + + + Description + +The function getRectSubPix extracts pixels from I : dst(x, y) = I(x + center.x- ( dst.cols -1)*0.5, y + center.y - ( dst.rows -1)*0.5), where the values of the pixels at non-integer coordinates are retrieved using bilinear interpolation. + + + + + + + Examples + + + + + Authors + + Shubheksha Jalan + + + diff --git a/help/en_US/houghcircles.xml b/help/en_US/houghcircles.xml new file mode 100644 index 0000000..e9e48e9 --- /dev/null +++ b/help/en_US/houghcircles.xml @@ -0,0 +1,96 @@ + + + + + + + + houghcircles + Finds circles in a grayscale image using the Hough transform + + + + + Calling Sequence + + circles= houghcircles(inputImage , dp , mindist , param1, param2 ,minradius, maxradius); + + + + + + Parameters + + circles: + Output matrix of found circles. A NX3 matrix of the form [x, y, radius],where N represents the number of circles found. + inputImage: + Grayscale input image. + dp: + Inverse ratio of the accumulator resolution to the image resolution. For example, if dp=1, the accumulator has the same resolution as the input image. If dp=2, the accumulator has half as big width and height. + mindist: + Minimum distance between the centers of the detected circles. If the parameter is too small, multiple neighbor circles may be falsely detected in addition to a true one. If it is too large, some circles may be missed.Generally size(image,1)/8. + param1: + First method-specific parameter.It is the higher threshold of the two passed to the cv.Canny edge detector (the lower one is twice smaller). default 100. + param2: + Second method-specific parameter.It is the accumulator threshold for the circle centers at the detection stage. The smaller it is, the more false circles may be detected. Circles, corresponding to the larger accumulator values, will be returned first. default 100. + minradius: + Minimum circle radius. default 0. + maxradius: + Maximum circle radius. default 0. + + + + + Description + +The function finds circles in a grayscale image using a modification of the Hough transform. Usually the function detects the centers of circles well. However, it may fail to find correct radii. You can assist to the function by specifying the radius range (MinRadius and MaxRadius) if you know it. Or, you may ignore the returned radius, use only the center, and find the correct radius using an additional procedure. + + + + + + + Examples + + + + + Authors + + Sukul Bagai + Abhilasha Sancheti + Gursimar Singh + + + + + See also + + Canny + houghlinesp + houghlines + + + diff --git a/help/en_US/houghlines.xml b/help/en_US/houghlines.xml new file mode 100644 index 0000000..6bb3492 --- /dev/null +++ b/help/en_US/houghlines.xml @@ -0,0 +1,102 @@ + + + + + + + + houghlines + Extract line segments based on Standard Hough transform + + + + + Calling Sequence + + out=houghlines(image,rho,theta, threshold, srn, stn) + + + + + + Parameters + + image: + Input image.Must be in grayscale. + lines: + Output matrix of lines. A 2 coloumn matrix ([rho,theta]) rho is the distance from the coordinate origin (0,0) (top-left corner of the image). theta is the line rotation angle in radians (0 ~ vertical line, pi/2 ~ horizontal line). + rho: + Distance resolution of the accumulator in pixels. default 1. + theta: + Angle resolution of the accumulator in radians. default pi/180. + threshold: + Accumulator threshold parameter. Only those lines are returned that get enough votes (>Threshold). + srn: + For the multi-scale Hough transform, it is a divisor for the distance resolution Rho. The coarse accumulator distance resolution is Rho and the accurate accumulator resolution is Rho/SRN. If both SRN=0 and STN=0, the classical Hough transform is used. Otherwise, both these parameters should be positive. + stn: + For the multi-scale Hough transform, it is a divisor for the distance resolution Theta. + + + + + Description + +The function implements the standard or standard multi-scale Hough transform algorithm for line detection. See homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/hough.htm for a good explanation of Hough transform. + + + + + + + Examples + + + + + Authors + + Gursimar Singh + Shubheksha Jalan + + + + + See also + + houghlinesp + line + + + diff --git a/help/en_US/houghlinesp.xml b/help/en_US/houghlinesp.xml new file mode 100644 index 0000000..a443b44 --- /dev/null +++ b/help/en_US/houghlinesp.xml @@ -0,0 +1,94 @@ + + + + + + + + houghlinesp + Extract line segments based on Probablistic Hough transform. + + + + + Calling Sequence + + lines = houghlinesp(image, rho, theta, threshold, minLineLength, maxLineGap) + + + + + + Parameters + + image: + Input image must be gray scale. + lines: + Output vector of lines. A NX4 matrix ([x1,y1,x2,y2]) where (x1,y1) and (x2,y2) are the ending points of each detected line segment. + rho: + Distance resolution of the accumulator in pixels. default 1. + theta: + Angle resolution of the accumulator in radians. default pi/180. + threshold: + Accumulator threshold parameter. Only those lines are returned that get enough votes (>Threshold). + MinLineLength: + Minimum line length. Line segments shorter than that are rejected. + MaxLineGap: + Maximum allowed gap between points on the same line to link them. + + + + + Description + +The function implements the probabilistic Hough transform algorithm for line detection.It is a more efficient implementation of the Hough Line Transform. It gives as output the extremes of the detected lines. + + + + + + + Examples + + + + + Authors + + Gursimar Singh + + + + + See also + + houghlinesp + line + + + diff --git a/help/en_US/imextendedmin.xml b/help/en_US/imextendedmin.xml new file mode 100644 index 0000000..049c877 --- /dev/null +++ b/help/en_US/imextendedmin.xml @@ -0,0 +1,69 @@ + + + + + + + + imextendedmin + Extended-minima transform + + + + + Calling Sequence + + dstMat=imextendedmin(srcImg, Hmin); + + + + + + Parameters + + dstMat: + Output binary image + srcImg: + Input image + Hmin: + h-maxima transform, specified as a positive scalar. + + + + + Description + +The function computes the extended-minima transform, which is the regional minima of the H-minima transform.h is a nonnegative scalar. + + + + + + + Examples + + + + + Authors + + Vinay Bhat + + + diff --git a/help/en_US/imhmin.xml b/help/en_US/imhmin.xml new file mode 100644 index 0000000..362d320 --- /dev/null +++ b/help/en_US/imhmin.xml @@ -0,0 +1,78 @@ + + + + + + + + imhmin + This fucntion is used to get H-minima transform in the form of an image. + + + + + Calling Sequence + + I2 = imhmin(I,h) + + + + + + Parameters + + I: + image matrix of the source image. + h: + h-maxima transform, specified as a nonnegative scalar. + I2: + Transformed image, returned as a nonsparse numeric array of any class, the same size as I. + + + + + Description + +I2 = imhmin(I,h) suppresses all minima in the intensity image I whose depth is less than h, where h is a scalar. Regional minima are connected components of pixels with a constant intensity value, t, whose external boundary pixels all have a value greater than t + + + + + + + Examples + + + + + Authors + + Vinay Bhat + Gursimar Singh + + + + + See also + + imhmax + imhistmax + + + diff --git a/help/en_US/imimposemin.xml b/help/en_US/imimposemin.xml new file mode 100644 index 0000000..4ebaf40 --- /dev/null +++ b/help/en_US/imimposemin.xml @@ -0,0 +1,67 @@ + + + + + + + + imimposemin + This fucntion is used to impose minima. + + + + + Calling Sequence + + dstMat = imimposemin(maskImg,markerImg) + + + + + + Parameters + + maskImg: + The source image must be in grayscale. + markerImg: + BW is a binary image the same size as I. + dstMat: + Transformed image, returned as a nonsparse numeric array of any class, the same size as I. + + + + + Description + +dstMat = imimposemin(maskImg,markerImg) modifies the intensity image maskImg using morphological reconstruction so it only has regional minima wherever markerImg is nonzero. markerImg is a binary image the same size as maskImg. + + + + + + + Examples + + + diff --git a/help/en_US/imlincomb.xml b/help/en_US/imlincomb.xml new file mode 100644 index 0000000..37a47f7 --- /dev/null +++ b/help/en_US/imlincomb.xml @@ -0,0 +1,78 @@ + + + + + + + + imlincomb + Blend two or more images + + + + + Calling Sequence + + outImg= imlincomb(x1,A1); + outImg= imlincomb(x1,A1,A2,A2,x3,A3,x4,A4........,xN,AN); + + + + + + Parameters + + outImg: + Output combined image. + xN: + Input multiplication factor.The multiplication factor and the sum of all the mutiplication factors should be less than 1. + AN: + Input image + + + + + Description + +This function returns a linear combination of the input images. + + + + + + + Examples + + + + + Authors + + Gursimar Singh + + + + + See also + + imimposemin + imadd + + + diff --git a/help/en_US/master_help.xml b/help/en_US/master_help.xml new file mode 100644 index 0000000..5fb5c15 --- /dev/null +++ b/help/en_US/master_help.xml @@ -0,0 +1,83 @@ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +]> + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + +FOSSEE_Image_Processing_Toolbox +&a76cc8a54bed28c34accf178a2435ac7f; +&a51c081ec5a84dc9e332dd5ca10c0555b; +&a953ae36fe46b8b1102058244be9388c7; +&ac142865fefd200858daf99d0dec25a03; +&ad91198d62901ccf5d16cbe3aec9d3444; +&a6817e60ed374d02472989609792f160b; +&a0f010e25548c0b738c1cd3a23a127121; +&a140d7b3bc7f1789c87debc7feb432af2; +&a2b5c67123db8debe62949860b24cd4db; +&ab4a804cff75cf61ed2e6227b7281499b; +&aa38283b70c6f7a4f853e0dbad5ee71bf; +&a0d69b351e46c6fdf66f5a53e86d313be; +&aca5733d44b26b7ad38b1f6593e588f6e; +&a704068e814d5dca72b9ee597d8ce6664; +&a7dc901e516074ad56ff4f35fa308faf3; +&a9ccc8ee20d5fe98571ccbaa2be760993; +&a0c8c7593e959ac842fd0fce42118a8cf; +&a4af3f795e8a890aa4d334fdbc0073558; +&a8d39bec552523187060ce0942cebe523; +&aeed9f07ae92a446d9b3bf80be9b4809f; +&a6c9021719e91b86a1fa1dd73825d1bde; +&a034a9a33e1be75193f819dc2c4f4095e; +&a74db5409b74c9c805269b1c94966014e; +&a912c247e5c8c20e5034dc87f85a133ba; +&a264b559e773fde593e49ea2941152b56; +&aecfcb40a2cb7f151b62b6455b9c34946; +&ac3b5d871c9e28348617011b4a19780e0; +&aa7cc5ff31d2b7e809067ef2581b14680; +&adca31da01c8667df7ca80b0b4c67b903; +&a28d0a0c9243d61e3ac6a13ea180251bc; +&a09d12713659146b3ead22743d2dcd6e3; + + diff --git a/help/en_US/peopleDetector.xml b/help/en_US/peopleDetector.xml new file mode 100644 index 0000000..37a7c97 --- /dev/null +++ b/help/en_US/peopleDetector.xml @@ -0,0 +1,110 @@ + + + + + + + + peopleDetector + Detects people in an image + + + + + Calling Sequence + + [bboxes] = peopleDetector(image) + [bboxes] = peopleDetector(image, ["Parameter1", value1, ["Parameter2", value2 ... ]]) + + + + + + Parameters + + image : + input image + hitThreshold : + threshold for distance between features and SVM classifying plane. Default value is 0. + winStride : + Window stride. Multiple of block stride. Default value (8, 8) + padding : + Default value (16, 16). + scale : + Coefficient of the detection window increase. Default value 1.05 + finalThreshold : + Coefficient to regulate the similarity threshold. Some people may cover more boxex. To regulate that it is used. Default value 2. + useMeanshiftGrouping : + Default value false. + bboxes : + M * 4 matrix denoting M bounding boxes for detected people + + + + + Description + +The peopleDetector function detects standing people in the image using the Histogram of Oriented Gradient (HOG) features and a trained Support Vector Machine +(SVM) classifier. It detects standing peole in the image. It returns M * 4 matrix having M detected people in the image. Each row of matrix contains +[x, y, width, height] field. x, y represent the upper left corner point of the bounding box. width and height represent the width and height of the bounding box +respectively. + + + + + + + Examples + + + + + Examples + + + + + Authors + + Suraj Prakash + Gursimar Singh + + + + + See also + + rectangle + facePredict + + + diff --git a/help/en_US/pyrMeanShiftFiltering.xml b/help/en_US/pyrMeanShiftFiltering.xml new file mode 100644 index 0000000..a3f3e5f --- /dev/null +++ b/help/en_US/pyrMeanShiftFiltering.xml @@ -0,0 +1,79 @@ + + + + + + + + pyrMeanShiftFiltering + Performs initial step of meanshift segmentation of an image + + + + + Calling Sequence + + [outputImg]=pyrMeanShiftFiltering(inputImage,sp,sr) + [outputImg]=pyrMeanShiftFiltering(inputImage,sp,sr,maxLevel) + + + + + + Parameters + + outputImg: + The destination image of the same format and the same size as the source inputImage. + inputImage: + The source image. + SP: + The spatial window radius. + SR: + The color window radius. + maxLevel: + Maximum level of the pyramid for the segmentation. default 1 + + + + + Description + +The function implements the filtering stage of meanshift segmentation, that is, the output of the function is the filtered "posterized" image with color gradients and fine-grain texture flattened. At every pixel (X,Y) of the input image (or down-sized input image, see below) the function executes meanshift iterations, that is, the pixel (X,Y) neighborhood in the joint space-color hyperspace is considered. +When MaxLevel > 0, the gaussian pyramid of MaxLevel+1 levels is built, and the above procedure is run on the smallest layer first. After that, the results are propagated to the larger layer and the iterations are run again only on those pixels where the layer colors differ by more than SR from the lower-resolution layer of the pyramid. That makes boundaries of color regions sharper. Note that the results will be actually different from the ones obtained by running the meanshift procedure on the whole original image (i.e. when MaxLevel = 0). + + + + + + + Examples + + + + + Authors + + Priyanka Hiranandani + Gursimar Singh + + + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/CreateSample.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/CreateSample.html new file mode 100644 index 0000000..b3e9b55 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/CreateSample.html @@ -0,0 +1,104 @@ + + + CreateSample + + + +
+ + + + +
+ << FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + CreateSampleFromFile >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > CreateSample + +

+

CreateSample

+

It creates a .vec file from an image.The vec file contains the generated positive samples.The vec file is used for training a cascade classifier.

+ + +

Calling Sequence

+ 
CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages)
+CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"num",nsamples)
+CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"w",width)
+CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"h",height);
+CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"num",nsamples,"w",width);
+CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"num",nsamples,"w",width);
+CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"h",height,"w",width);
+CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"num",nsamples,"h",height,"w",width);
+ +

Parameters

+
imgPath: +

image path.Accepted file formats are .jpg,.jpeg,.png,.bmp,.pgm.

+
negativeImges: +

path to negativeImages.Accepted file formats are .jpg,.jpeg,.png,.bmp,.pgm.

+
positiveFile : +

name of the output vec file.

+
num: +

number of samples to be created.

+
w: +

Width of training samples (in pixels). Default-25

+
h: +

Height of training samples (in pixels). Default-25

+ +

Description

+

It produces dataset of positive samples in a file with .vec extension and negative samples are enumerated in a special text file in +which each line contains an image filename of negative sample image. Negative images must not contain detected objects.

+

By using these two files trainCascade will create cascade.xml file inside the outputFolder which is used to detect objects in an image.

+

+ +

Examples

+ 
CreateSample("images/positive.jpg","positive.vec","images/negative_samples","num",100);
+trainCascadeObjectDetect("positive_samples","images/negative_samples","positive.vec","numStages",6);
+im=imread("images/jellyfish.jpg");
+[image,bbox]=CascadeObjectDetector(im,"positive_samples/cascade.xml");
+imshow(image);
+ +

See also

+
+ +

Authors

+
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + CreateSampleFromFile >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/CreateSampleFromFile.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/CreateSampleFromFile.html new file mode 100644 index 0000000..615e2dc --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/CreateSampleFromFile.html @@ -0,0 +1,110 @@ + + + CreateSampleFromFile + + + +
+ + + + +
+ << CreateSample + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + IDCT >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > CreateSampleFromFile + +

+

CreateSampleFromFile

+

It creates a .vec file from a set of positive images.The vec file is used for training a cascade classifier.

+ + +

Calling Sequence

+ 
CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num);
+CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num,"w",width);
+CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num,"h",height);
+CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num,"recursive");
+CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num,"w",width,"h",height);
+CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num,"w",width,"h",height,"recursive");
+ +

Parameters

+
positiveImages: +

positive images folder path.Accepted file formats are .jpg,.jpeg,.png,.bmp,.pgm.

+
positiveFile: +

name of the output vec file.

+
num: +

Number of samples to be generated.

+
w: +

Width of training samples (in pixels). Default-25

+
h: +

Height of training samples (in pixels). Default-25

+
"reccursive": +

If there exists sublofolders in positive image folder.

+ +

Description

+

It produces dataset of positive samples in a file with .vec extension.The vec file is used for training a cascade classifier.

+

+ +

Examples

+ 
//The example detects faces in an image by training a cascade classifier using user defined dataset of 400 images.
+CreateSampleFromFile("images/trainset_face","positive_faces.vec",400);
+trainCascadeObjectDetect("positive_samples_faces_demo","negative_samples","positive_faces.vec","numPos",300,"numStages",5);
+im=imread("images/faces.jpg");
+img=CascadeObjectDetector(im,"positive_samples_faces/cascade.xml",1.04,1,8);
+imshow(img);
+ +

Examples

+ 
//Using the image dataset which contains subfolders within the positiveImages directory.
+CreateSampleFromFile("images/trainset_face","positive_faces.vec",400,"recursive");
+trainCascadeObjectDetect("positive_samples_faces","images/negative_samples","positive_faces.vec","numPos",300,"numStages",5);
+//number of positive samples used in trainCascade Object Detect must not be more than 90% of total numver of poitive images in vec file
+im=imread("images/faces.jpg");
+img=CascadeObjectDetector(im,"positive_samples_faces/cascade.xml",1.04,1,8);
+imshow(img);
+ +

See also

+
+ +

Authors

+
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << CreateSample + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + IDCT >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/IDCT.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/IDCT.html new file mode 100644 index 0000000..435993d --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/IDCT.html @@ -0,0 +1,82 @@ + + + IDCT + + + +
+ + + + +
+ << CreateSampleFromFile + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + IFFT >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > IDCT + +

+

IDCT

+

Compute inverse Discrete Transform of image

+ + +

Calling Sequence

+ 
newimage = IDCT(image)
+ +

Parameters

+
image : +

floating-point image

+
new_image : +

IDCT of the input image

+ +

Description

+

The IDCT function computes the inverse cosine transform of a floating-point image with even number of rows and columns.

+

+ +

Examples

+ 
I = imread('images/lena.jpg',0);
+I = double(I)
+J = IDCT(I)
+imshow(J)
+ +

Authors

+
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << CreateSampleFromFile + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + IFFT >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/IFFT.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/IFFT.html new file mode 100644 index 0000000..2dd22e7 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/IFFT.html @@ -0,0 +1,81 @@ + + + IFFT + + + +
+ + + + +
+ << IDCT + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + applycform >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > IFFT + +

+

IFFT

+

Computes the inverse descrete fourier transform of image

+ + +

Calling Sequence

+ 
output_image = IFFT(inputimage);
+ +

Parameters

+
inputimage : +

Grayscale image

+
out_image : +

IFFT of input image

+ +

Description

+

This function computes the inverse descrete fourier transform of input image.The image should be grayscale.

+

+ +

Examples

+ 
a = imread('images/lena.jpg',0);
+b = IFFT(a);
+imshow(b)
+ +

Authors

+
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << IDCT + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + applycform >> + +
+
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+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/JavaHelpSearch/DOCS b/help/en_US/scilab_en_US_help/JavaHelpSearch/DOCS new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..57d8d0253b740e8979b54de364cac3af1cff1160 GIT binary patch literal 3908 zcmds1ZA@F&8NTtLGTNfl6zHCDXDk+(XFA#;8@tuI73E;>;FxZA!OBhWFbSiN`H1oXo+-qZ_ zq**&{f5v(4d!P5~IUn~Jc*|#$`0kMU=i)ntXZVhh2~zHUF2`Wp1#kJ1MBaR`AQbZC zYjpu)xsc+U*ZpXWjMW zCr@|VL{e05zawAYORC-VlYPe>HBeYGXlW)VhZqr|&_oL@P55FnvEGmi9dde(t#VPz z)+O@AEM&Q`^VJ&{5|#B9GcU(z!@WY$@?f?^PrT-U!cIxaMz=~%?)Gcvm&04u1uJx! zksamlClxbKY?jEG?fFx3iyw~x-pJq!Q^!L(pEdwRor3{5v3{^z!{ciAjBDkVpP)RO zM470YEe-!-jx2h3{L%>%e>V-xo@?8m6!~E7ON)=MckxU0FO=YfL%D|7th(9Tr0c=~UuXMI z^*B?7z91AV8^_YF=V~HTKxMUg(Ax|prygUn9wR&FP$-}>opYO!i=|%tu)&JtcQbh( z`(=XmHUaqhl~WiuPFxRm&{`gZTwD`_B` zYpG($*dJP3wsBaJmkQQ_MtuUvy$N8eI-Ck}5{h_}l($biaejgL_Wdp%vI8=K_<>{&F+O|FB`hu^niZKVBAz|2q=0MH6w(JrtPS zjx*1Jd|xkt)!9(pitZu2xW1obr7_+Utakf$b$yO!|o0pCM(~I zD+M{dk5ddS%iFmLdrL5bzdw*YC{krUUH&o_jpC-yKaYWL#yp;7RIyo(tQYZImNX#O zZcb2{&7#B2mx8UN5NxL__MQdXnab-9kaO{rt-bp}UNV9F{$3RO2JZIrEx{jd>}275e$e|TSo;R-!ez5w`@C}h(t*!>mY$!Y{sr74f*ixqnBQUF8tlBtYL*j z8!&{T4j8i3l~jq)n*rC~i$}lL&P+KtXx&5;qmV;{LhQz7avJ5CBpawL%4_9b#0qqS{WZ&JzZy2PJ5_hB8m2fm#XyJFpYA3JCoHCwM{L+IxN~XP}wf3 zEsk5uHMB>l{q{QAS0_c*fc-*kVj6Q*#H_EEzAR!?s9mcH4^VXsnUWMXn2E2!6ooqr z66oOfg>x?!t3|>&O`5`nOq)f_JOm?0N!c}J2-<|kwZ+tbQ(B3u)wi}%71N=FFjM{aXQWmB%}CvAzrL9m zn}H)gb})Zh(-a#H^P6yFg3iW_Ia3pQa~I!KV)I)i${toR@1pZhKUTw-8iD+HB{2&} zO>}m}Luz=YRj)S1NQ2?od6CYgsXb8(`8uUmQNggf0&GM@F#NzP(!alh1xQOFUxQFu z*%}t;0vwNzF@c}$-o&EH2;hd53XM_}iNovI5i{;?jB!{ZCUDP1Rh2-l1jnAJ7b%jJ zXMw!1$16p|?{B1!Mlc}#n~F#G{}b=rqbpXj|KU`jEQx*`o+Ic&BJ^YkSGZN^PZkh; zTo@|vH>U~xaV&(kf5*CTNjQleJ6x-}SmAV3WJOIStMsR%l^9n5+qd99VrGPEToeNt zQI2tR5l$|OVNOs0$xl{`!bqy>eFi)7CMzC$0PZZ;L!xS(`|KyCu)v+n5Uc3USmnm1 zV!1m(KzO*%hAB>X5P#)_zeVr?C#aZB5D+WwrzG>7@IS>zobXAw#|fVX%bf7vLXZ>w K-?8Shq~c%u*iDH5 literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/JavaHelpSearch/DOCS.TAB b/help/en_US/scilab_en_US_help/JavaHelpSearch/DOCS.TAB new file mode 100644 index 0000000..91e265a --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/JavaHelpSearch/DOCS.TAB @@ -0,0 +1,9 @@ +e__e_u_ee}eu_e_ut4hR3F:ņbŋ4 ı*HmEX#!,r*(dJƄ*0R=J7`UY:z/3/K5E~:_1E(d;/\f/̡Hҏ*+,R,»+4*0"(*8* +ƊҌ*2J(V+3+J,º+4"̢2* + 00 +/08, +0ȫ4 +8.®*b/ +J¯ +3K/ 0 +/// \ No newline at end of file diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/JavaHelpSearch/OFFSETS b/help/en_US/scilab_en_US_help/JavaHelpSearch/OFFSETS new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..57229b0be454a562a8acdeb4b64c8b6e965b3577 GIT binary patch literal 127 zcmV-_0D%7ng2+~xGKigLB4GBvM%E@m<&cQoHZ_hEWWtGC6uI`<%n5)js==mVrN=(V)CmBUoxavZXgiR!NbpYd|K7arK literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/JavaHelpSearch/POSITIONS b/help/en_US/scilab_en_US_help/JavaHelpSearch/POSITIONS new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..db1c8904c1f5991d1c40e7d3a1ce4a502d0235fd GIT binary patch literal 13515 zcma)j1yGz#m+l}T13_l64DJLE?hxD|xD(thSOUS_T?coE-~{(Ug1aZUhoAux;12or z|99)&y1QFN_4G^k>3OUB>C?|SPfuWGMrLMawjtljP#|HP`Qzi`T<@k4rF$AoN=cYT zi&IEzsNHa@dR;4WBlqKSY8)aBn<`g=(^e^Swz6 z*rg4aPx({p@qDwtY2W--#TURh^ZUm6?^DnGOFG$7Qk^NOl@VuKAq%9o>jt zRII!Zz8d2+C3Lk>rl2fsO?INF7eJ!)R(Vs+s5;aTX^Rw43I~vSy{J-_r_ABNMe2Nj zplhsU*JGRe6ZcNKWdL)#&`{VCKt%QQ7*6b@ z1KJnSzmxMrZo%h=mT89X@)}9#eAmfXhbgDliOEfe$-s|~mu$t9vbsal9bna=>9IzQ znG~jIhvB*3&NP+LjBB6%KHMC|<;SvUCFGLw>!LRBMCb1^_DaOf@N)Db0==V~S|jS^ z+icUa5bLOq$)8pMMFIikMHwAY8ZGsaxbh{;MM!tnfKS4*>2e*@-_IXJIEx&KC#pr< z&8m#ZiS&2fX#B`oN3}_Z#m47_-uKXR37x3ztSqSPX&_POl9!JU_66d~#>zZ(MHuM@ zLYU=?lX+Vlg*NNv6W1<0eJ1>4iGhTokqQ^ZgT{jsf4>On3;^PMy(vM$*;_{_J`%~1UaFrNU3*vZtCiF5 z?A0dRTWZ!#Eb!N1Ac7c@%=>ZqX-u-fSjEj&%!UTy7OBm9FjSw+D&@L z%YmW_4Ruk*FZ09#9`%lJs#p!=h8)q2CUKp_dCS;8FomG3@{+&vpicXY+eGZkI9v+d zu3`+1G`?z$w6F`8ytxfDan|RENNx&{8vZFDBGP`CZcniAK_%%uQ?!uCbF@iH0x2+G zr5NUrgdeQ5M|UT=fxB1?oP3BLU+4Kk+Woy>C=iNok^^)JvC4}V-@+Ig)H-$_x@U!5 z<-)EZuxl&WbuR1|2=+@Gc7a0Y$le=rp-Sh-y%}~bDX6F)d*L1ITfElaq6O%C%<^06m(sV zow>_qLHYNccTuvV!>E$Ky{{lSDqsFp)3gsEQiw}3Z2qPaer2&}5-mvZ*QfyJaI9v4 za3U5(M(*{>X=(pmy&aoW{lV?O$ADYX&3nHg2w|Fz>bNCJxFR^!=5I*s&FJYPrzym$ zW&I1E1wUjw)Le

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a/help/en_US/scilab_en_US_help/ScilabCaution.png b/help/en_US/scilab_en_US_help/ScilabCaution.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..231159a5c9f0c716517f1938a758d389664f9479 GIT binary patch literal 507 zcmeAS@N?(olHy`uVBq!ia0vp^0wB!63?wyl`GbMfy#SvOS0G)00~Inblrk`sGcc5a zNgxBl1`2jFF!V7nOkiM`#K15G%f+$IF{pL|h-!7BBy>0T}{1=kt zcK?{~moB@^x4`$@bIw=q9GCFNrkq)~t8VV!-Q`nc+^xR-JN75--uq{{|6c!d`zFsH zfA35Ev8GK;*R?mSIJ%uZTD7OZhHL8E2bb5XCaW7d9_c)*6D^;-`mLNbbj7>9eta!yKNWabXO}K->_$eSE+rI=yS8L$A1>w-EoIYZ%@OK_=FmziGGjE YZ|O^O>$mev2fCcW)78&qol`;+06Qz+e*gdg literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/ScilabEdit.png b/help/en_US/scilab_en_US_help/ScilabEdit.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ff0cca7261415d91d549698cf54fa37af653bf55 GIT binary patch literal 413 zcmeAS@N?(olHy`uVBq!ia0vp^0wB!63?wyl`GbMf#sHrXS0D`m{gF&Z7BB$Gj;>Z9 zTG$*46!&pbOHNMC4mT@^wk#|xEG;cKCVzJ14z9eeidIkdV9XzYC>mroH=uDS;qNQndjFQ zURslN`SRs!*RI{Vb?f%++b>_feD&(p>y5UrU%!6y=FQuuN8Ua=`tH@SckkZ4e|`Mt zi(~))|6g#0PXy>P&XOR%US!bs&Z|koOaE-W3k@K*A8^qtVmI~+Mb$t zx>Zj{{=;=4wxrV2Mb0q-n$`iIf`#pz9yVBNYdJ-oc~`w=`jn@W3Jm5YCCh29tn>K8 zF?njn+?V;TKi0keu}*%DwvuJI)!fxd4%WOJl?+OAB;5oKZ&n8dvZt$`%Q~loCIE!y Bz-<5k literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/ScilabExecute.png b/help/en_US/scilab_en_US_help/ScilabExecute.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4acd4b93668e93bd9b2cff9a33d64f4059cc4ccd GIT binary patch literal 535 zcmV+y0_gpTP)r#}QAt}{o3OX+9USER{C&U%eER(1|BDyT z{x4p#=vP3X-xoIz*QL6;x-t$9_KY|U2n`LD3keMb8}RMh*Z;qM|N8&)=gF^xxEJ zQ~u=SW$uoRjnV?D=Rh%_zP>>&E;8$|!BeM9m7F?d3M+;eR;^kko0**sG~gE`41WFmzij!EKb6(x-{&uyUAAV;8abdE zcASB@fByklpe?_D0yS>ly76CYd*km(Q~NjV+__T=D924O8n0ZvB3n^a{HwF8^-ol3#v1yD{WN9ehFB^=%MnSJwO9$#dJ`xv_zKI*QKw1SeARZGSMT6694K zeLn^ZHU_+C0H;lC!XqSzw+haXax1WJ-CF*GD`oF;GM3z ze0@Oio4zUtPDf{Z@G7IKSDH}h$J3u&0uN_Yf5d~2Q6QqT&P0*x`ONAH%P1qJ`PH;- zy6Wov>D3?c?7#eGJL|hs*P~%{`TD?;u17O!u(#$qSq^I*?=yWJ>EX;;@6Puwc8h;M z_c8bfn0nCI9U*k`csMyuN0OIc?b}1>l%YF~r~kowyand^1_)Uc00000NkvXXu0mjf DODZyl literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/ScilabNote.png b/help/en_US/scilab_en_US_help/ScilabNote.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6607ece63f86c6036dc5af54e9688bdd42fbef52 GIT binary patch literal 663 zcmV;I0%-k-P)ycciq)qXY=g$V%v7Is$-kA-Nv?UYdjN-ZTs|2-M;u+UH!g$F0jM6=9X4^ z)isTA*(Ke4*)_v*)h&&6!~KIA>?AI`q`h*@J)K$CJ_{0=8q8)3=nN)c@?`K${RG_f z%n;o0_~6YW1=l^&xmyG}X!J$`U#4zh3RQI!mb3|XAnGAAC6wVgBHZ!Gk{=pI=33j% zC`^>8bU&$e#ves;?Joy>WdoirX_>*X8|MieT+MewaL*_0m-_^_y)z}YviUMin+k=E zX3O_th3@AAp0aLhPgFO(!>&*Ney(zUhXIZOdD{B~SI}h{O%|XFl=V`Tz6but^crb8 zqA0Zkg7Y__rVYkKigAL}de!A!*#_DH;JGl53XfT=CitmAUkB$NI;9g#$Uu zMBZP5r~V^w@XuA#ITBc<@Y|P2{2u@@wZ;0fe}(?V_rt`G!Yf9yqHD*h`xj~899(3; z{*P-==Ezrd1kpRWXjZ$W=LT+|c$FG`4>Qt=(TiWOBX= z&Ao)3hLDiEPe(@H1d(JKeXJGOJ7@)4A3H5b@R%)-pC1lQEyYk-m3TIR4O@W49kHsk x%YY+vSycciq)qXY=g$V%v7Is$-kA-Nv?UYdjN-ZTs|2-M;u+UH!g$F0jM6=9X4^ z)isTA*(Ke4*)_v*)h&&6!~KIA>?AI`q`h*@J)K$CJ_{0=8q8)3=nN)c@?`K${RG_f z%n;o0_~6YW1=l^&xmyG}X!J$`U#4zh3RQI!mb3|XAnGAAC6wVgBHZ!Gk{=pI=33j% zC`^>8bU&$e#ves;?Joy>WdoirX_>*X8|MieT+MewaL*_0m-_^_y)z}YviUMin+k=E zX3O_th3@AAp0aLhPgFO(!>&*Ney(zUhXIZOdD{B~SI}h{O%|XFl=V`Tz6but^crb8 zqA0Zkg7Y__rVYkKigAL}de!A!*#_DH;JGl53XfT=CitmAUkB$NI;9g#$Uu zMBZP5r~V^w@XuA#ITBc<@Y|P2{2u@@wZ;0fe}(?V_rt`G!Yf9yqHD*h`xj~899(3; z{*P-==Ezrd1kpRWXjZ$W=LT+|c$FG`4>Qt=(TiWOBX= z&Ao)3hLDiEPe(@H1d(JKeXJGOJ7@)4A3H5b@R%)-pC1lQEyYk-m3TIR4O@W49kHsk x%YY+vSf+$IF{pL|h-!7BBy>0T}{1=kt zcK?{~moB@^x4`$@bIw=q9GCFNrkq)~t8VV!-Q`nc+^xR-JN75--uq{{|6c!d`zFsH zfA35Ev8GK;*R?mSIJ%uZTD7OZhHL8E2bb5XCaW7d9_c)*6D^;-`mLNbbj7>9eta!yKNWabXO}K->_$eSE+rI=yS8L$A1>w-EoIYZ%@OK_=FmziGGjE YZ|O^O>$mev2fCcW)78&qol`;+06Qz+e*gdg literal 0 HcmV?d00001 diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/applycform.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/applycform.html new file mode 100644 index 0000000..1c14e39 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/applycform.html @@ -0,0 +1,92 @@ + + + applycform + + + +

+ + + + +
+ << IFFT + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + bbox2points >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > applycform + +

+

applycform

+

Apply device-independent color space transformation.

+ + +

Calling Sequence

+ 
[outImg]=applycform(srcImage,transform)
+ +

Parameters

+
outImg: +

Output transformed image same number of channels as Input,Depth 8U.

+
srcImage: +

Input image

+
transform: +

Transformation string given as inputColorspace2ouptutColorspace.Valid strings are-

  • 'xyz2lab' :Convert from the XYZ to the L*a*b color space.

  • 'lab2xyz' :Convert from the L*a*b to the XYZ color space.

  • 'srgb2xyz' :Convert from the standard-RGB to the XYZ color space.

  • 'xyz2srgb' :Convert from the XYZ to the standard-RGB color space.

  • 'srgb2lab' :Convert from the standard-RGB to the L*a*b color space.

  • 'lab2srgb' :Convert from the L*a*b to the standard-RGB color space.

  • 'xyz2uvl' :Convert from the XYZ to the uvL color space.

  • 'uvl2xyz' :Convert from the uvL to the XYZ color space.

+ +

Description

+

outImg = applycform(srcImage,transform) converts the color values in srcImage to the color space specified in the color transformation string transfrom.

+

+ +

Examples

+ 
im=imread("images/lena.jpeg",1);
+img=applycform(im,"srgb2xyz");
+imshow(img);
+ +

Examples

+ 
im=imread("images/lena.jpeg",1);
+img=applycform(im,"srgb2xyz");
+img=applycform(img,"xyz2uvl");
+img=applycform(img,"uvl2xyz");
+img=applycform(img,"xyz2srgb");
+imshow(img);
+ +

Authors

+
  • Gursimar Singh
    • +
  • Tess Zacharias
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << IFFT + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + bbox2points >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/bbox2points.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/bbox2points.html new file mode 100644 index 0000000..dfb3f0d --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/bbox2points.html @@ -0,0 +1,80 @@ + + + bbox2points + + + +
+ + + + +
+ << applycform + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + calibrateCamera >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > bbox2points + +

+

bbox2points

+

Returns list of corner points of a rectangle.

+ + +

Calling Sequence

+ 
bbox = bbox2points(rectangle);
+ +

Parameters

+
rectangle: +

A Nx4 matrix where each row is a rectangle of the form [x, y, width, height];

+
points: +

Returns 4x2xN size matrix which contains all the 4 co-ordinates of each of the N bounding boxes.

+ +

Description

+

List of corner points of a rectangle.

+

+ +

Examples

+ 
bbox = [1 2 3 4; 5 6 7 8];
+results = bbox2points(bbox);
+ +

Authors

+
  • Tanmay Chaudhari
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << applycform + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + calibrateCamera >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/c_code.css b/help/en_US/scilab_en_US_help/c_code.css new file mode 100644 index 0000000..948d2ee --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/c_code.css @@ -0,0 +1,54 @@ +.ccomment { + font-style: italic; + color: #b22222 +} + +.cdefault { + font-style: normal; + color: #000000 +} + +.copenclose { + font-style: normal; + color: #000000 +} + +.coperator { + font-style: normal; + color: #000000 +} + +.cstring { + font-style: normal; + color: #a6557a +} + +.ctype { + font-style: normal; + color: #55a655 +} + +.cpreprocessor { + font-style: normal; + color: #9965a6 +} + +.cid { + font-style: normal; + color: #000000 +} + +.ckeyword { + font-style: normal; + color: #ad3ff2 +} + +.cmodifier { + font-style: normal; + color: #ad3ff2 +} + +.cnumber { + font-style: normal; + color: #008b8b +} diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/calibrateCamera.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/calibrateCamera.html new file mode 100644 index 0000000..24df6b6 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/calibrateCamera.html @@ -0,0 +1,105 @@ + + + calibrateCamera + + + +
+ + + + +
+ << bbox2points + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + configKalmanFilter >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > calibrateCamera + +

+

calibrateCamera

+

This function Performs camera calibration.Finds the camera intrinsic and extrinsic parameters from several views of a calibration pattern.It returns a struct of all the parameters like translation,rotation vector,camera matrix etc.

+ + +

Calling Sequence

+ 
params=calibrateCamera(objectpoints,imagepoints,imageSize)
+params=calibrateCamera(objectpoints,imagepoints,imageSize,cameraMatrix)
+params=calibrateCamera(objectpoints,imagepoints,imageSize,cameraMatrix,distortionCoeffs)
+ +

Parameters

+
params: +

Structure of all the parameters like translation,rotation vector,camera matrix and distortionCoefficients.

+
objectpoints: +

These are the worldpoints of teh checkboard.It can be obtained from genCheckerboardCorner.

+
imagepoints: +

These are the detected checker board corners.Can be obtained from detectCheckerboardPoints.

+
imageSize: +

Specified as width and height.

+
cameraMatrix: +

Input/Output 3x3 floating-point camera matrix.

+
distortionCoeffs: +

Output vector of distortion coefficients of 4, 5, 8, 12 or 14 elements.It can also be specified as input.

+ +

Description

+

This function Performs camera calibration.Finds the camera intrinsic and extrinsic parameters from several views of a calibration pattern.The coordinates of 3D object points and their corresponding 2D projections in each view must be specified.The depth co-ordinate of the object is assumed to be zero.That may be achieved by using an object with a known geometry and easily detectable feature points. Such an object is called a calibration pattern, and Scilab has built-in support for a chessboard as a calibration rig.

+

+ +

Examples

+ 
boardCols=7;
+boardRows=10;
+checkerSize=10;
+worldPoint=genCheckerboardPoints([boardCols boardRows],checkerSize);
+imagePoints=detectCheckerboardCorner(im,[boardRows,boardCols]);
+imagePoints=list(imagePoints)
+im=imread("images/checkboard.jpg",0);
+sz=size(im);
+f=calibrateCamera(worldPoints,imagePoints,[sz(2),sz(1)]);
+image=undistort(im,f.cameraMatrix,f.distortionCoefficients);
+imshow(image)
+ +

Authors

+
  • Gursimar Singh
    • +
  • Nihar Rao
+ +

See also

+
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << bbox2points + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + configKalmanFilter >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/configKalmanFilter.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/configKalmanFilter.html new file mode 100644 index 0000000..0c44950 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/configKalmanFilter.html @@ -0,0 +1,87 @@ + + + configKalmanFilter + + + +
+ + + + +
+ << calibrateCamera + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + detectCheckerboardCorner >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > configKalmanFilter + +

+

configKalmanFilter

+

Create Kalman filter for object tracking

+ + +

Calling Sequence

+ 
kalmanFilter=configKalmanFilter(MotionModel,InitialLocation,InitialError,MotionNoise, MeasurementNoise)
+ +

Parameters

+
kalmanFilter: +

A structure with fields:StateTransitionModel,MeasurementModel,ControlModel,State,StateCovariance, ProcessNoise,MeasurementNoise

+
MotionModel: +

Motion model, specified as a string 'ConstantVelocity' or 'ConstantAcceleration'. The motion model you select applies to all dimensions. For example, for the 2-D Cartesian coordinate system. This mode applies to both X and Y directions.

+
InitialLocation: +

Initial location of object, specified as a numeric vector. This argument also determines the number of dimensions for the coordinate system. For example, if you specify the initial location as a two-element vector, [x0, y0], then a 2-D coordinate system is assumed.

+
InitialError: +

Initial estimate uncertainty variance, specified as a two- or three-element vector. The initial estimate error specifies the variance of the initial estimates of location, velocity, and acceleration of the tracked object. The function assumes a zero initial velocity and acceleration for the object, at the location you set with the InitialLocation property.

+
MotionNoise: +

Deviation of selected and actual model, specified as a two- or three-element vector. The motion noise specifies the tolerance of the Kalman filter for the deviation from the chosen model. This tolerance compensates for the difference between the object's actual motion and that of the model you choose. Increasing this value may cause the Kalman filter to change its state to fit the detections. Such an increase may prevent the Kalman filter from removing enough noise from the detections. The values of this property stay constant and therefore may affect the long-term performance of the Kalman filter.

+
MeasurementNoise: +

Variance inaccuracy of detected location, specified as a scalar. It is directly related to the technique used to detect the physical objects. Increasing the MeasurementNoise value enables the Kalman filter to remove more noise from the detections.

+ +

Description

+

This function provides a simple approach for configuring the KalmanFilter structure for tracking a physical object in a Cartesian coordinate system. The tracked object may move with either constant velocity or constant acceleration.

+

+ +

Examples

+ 
k=configKalmanFilter("ConstantVelocity",[2 3],[0.1 1],[0.1 0.1],0.5);
+ +

Authors

+
  • Gursimar Singh
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << calibrateCamera + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + detectCheckerboardCorner >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/detectCheckerboardCorner.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/detectCheckerboardCorner.html new file mode 100644 index 0000000..b149797 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/detectCheckerboardCorner.html @@ -0,0 +1,102 @@ + + + detectCheckerboardCorner + + + +
+ + + + +
+ << configKalmanFilter + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + detectCheckerboardPoints >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > detectCheckerboardCorner + +

+

detectCheckerboardCorner

+

This function detect internal corners in a checkerboard image.

+ + +

Calling Sequence

+ 
corners=detectCheckerboardCorner(image,patternSize)
+corners=detectCheckerboardCorner(image,patternSize,flag)
+corners=detectCheckerboardCorner(image,patternSize,flag,winSize)
+corners=detectCheckerboardCorner(image,patternSize,flag,termcriteria)
+ +

Parameters

+
corners: +

detected corners in the checkerboard.

+
image: +

checkerBoard image which corners are to be detected.Recommended grayscale

+
patternSize: +

It is the board size:[nrows,ncols].

+
flag: +

It is a 1XN matrix where N ranges from 1 to 4.Default:[ 1 4 8]

+

Value - flag +

  • 1 CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH Use adaptive thresholding to convert the image to black and white, rather than a fixed threshold level (computed from the average image brightness).
    • +
  • 2 CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE Normalize the image gamma with equalizeHist before applying fixed or adaptive thresholding.
    • +
  • 4 CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS Use additional criteria (like contour area, perimeter, square-like shape) to filter out false quads extracted at the contour retrieval stage.
    • +
  • 8 CALIB_CB_FAST_CHECK Run a fast check on the image that looks for chessboard corners, and shortcut the call if none is found. This can drastically speed up the call in the degenerate condition when no chessboard is observed.

+
winSize: +

window Size for movement across the image while correcting corners.Defalt:[11,11]

+
termcriteria: +

It is a 1X2 matrix reprenting termination ctitreia for algoritm.[maxCount,Eps].Default:[30,0.1]

+ +

Description

+

This function detect internal corners in a checkerboard image.Function is used in camera callibration.

+

+ +

Examples

+ 
The examples calculates the image and worldpoints in an image and thud determine the camera matrix and other parameters for callibration camera.
+worldpoints=genCheckerboardPoints(patternSize,cellsize)
+image=imread("sample.jpg",0)
+corners=detectCheckerboardCorner(image,patternSize)
+param=calibrateCamera(corners,worldpoints)
+ +

See also

+
+ +

Authors

+
  • Gursimar Singh
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << configKalmanFilter + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + detectCheckerboardPoints >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/detectCheckerboardPoints.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/detectCheckerboardPoints.html new file mode 100644 index 0000000..2258b22 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/detectCheckerboardPoints.html @@ -0,0 +1,100 @@ + + + detectCheckerboardPoints + + + +
+ + + + +
+ << detectCheckerboardCorner + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + drawKeypoints >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > detectCheckerboardPoints + +

+

detectCheckerboardPoints

+

This function detect internal corners in a checkerboard image.

+ + +

Calling Sequence

+ 
corners=detectCheckerboardPoints(image,patternSize)
+corners=detectCheckerboardPoints(image,patternSize,flag)
+corners=detectCheckerboardPoints(image,patternSize,flag,winSize)
+corners=detectCheckerboardPoints(image,patternSize,flag,termcriteria)
+ +

Parameters

+
corners: +

detected corners in the checkerboard.

+
image: +

checkerBoard image which corners are to be detected.Recommended grayscale

+
patternSize: +

It is the board size:[nrows,ncols].

+
flag: +

It is a 1XN matrix where N ranges from 1 to 4.Default-[ 1 4 8].

  • 1 - CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH - Use adaptive thresholding to convert the image to black and white, rather than a fixed threshold level (computed from the average image brightness).
  • 2 - CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE - Normalize the image gamma with equalizeHist before applying fixed or adaptive thresholding.
  • 4 - CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS Use additional criteria (like contour area, perimeter, square-like shape) to filter out false quads extracted at the contour retrieval stage.
  • 8 - CALIB_CB_FAST_CHECK - Run a fast check on the image that looks for chessboard corners, and shortcut the call if none is found. This can drastically speed up the call in the degenerate condition when no chessboard is observed.

+
winSize: +

window Size for movement across the image while correcting corners.Defalt:[11,11]

+
termcriteria: +

It is a 1X2 matrix reprenting termination ctitreia for algoritm.[maxCount,Eps].Default:[30,0.1]

+ +

Description

+

This function detect internal corners in a checkerboard image.Function is used in camera callibration.

+

+ +

Examples

+ 
//The examples calculates the image and worldpoints in an image and thus determine the camera matrix and other parameters for callibration camera.
+boardCols=7;
+boardRows=10;
+checkerSize=10;
+worldPoint=genCheckerboardPoints([boardCols boardRows],checkerSize);
+image=imread("images/checkerboard.jpg",0)
+corners=detectCheckerboardPoints(image,[boardRows,boardCols]);
+param=calibrateCamera(corners,worldPoint)
+ +

See also

+
+ +

Authors

+
  • Gursimar Singh
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << detectCheckerboardCorner + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + drawKeypoints >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/drawKeypoints.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/drawKeypoints.html new file mode 100644 index 0000000..88426ca --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/drawKeypoints.html @@ -0,0 +1,99 @@ + + + drawKeypoints + + + +
+ + + + +
+ << detectCheckerboardPoints + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + drawMatch >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > drawKeypoints + +

+

drawKeypoints

+

This function is used to draw the detected keypoints in an image.

+ + +

Calling Sequence

+ 
[image]=drawKeypoints(img,keypoints)
+[image]=drawKeypoints(img,keypoints,"color",[r,g,b]);
+[image]=drawKeypoints(img,keypoints,"color",[r,g,b],"flags",flag);
+ +

Parameters

+
image: +

Output image on which keypoints are drawn.

+
img: +

Input image on which keypoints will be drawn.

+
keypoints: +

Keypoints detected in an image via detectSURFfeatures,detectFastfeatures etc.

+
"Name" - Value arguments: +

+
"color": +

specified as a row vector of rgb color values between [0-255].

+
"flags": +

flag for with different drawing options.Flag can be 0,1,2 or 4.

+
0: +

DEFAULT:Output image matrix will be created (Mat::create), i.e. existing memory of output image may be reused. Two source image,matches and single keypoints will be drawn. For each keypoint only the center point will be drawn (without the circle around keypoint with keypoint size and orientation).

+
1: +

DRAW_OVER_OUTIMG :Output image matrix will not be created (Mat::create). Matches will be drawn on existing content of output image.

+
2: +

NOT_DRAW_SINGLE_POINTS:Single keypoints will not be drawn.

+
4: +

DRAW_RICH_KEYPOINTS : For each keypoint the circle around keypoint with keypoint size and orientation will be drawn.

+ +

Examples

+ 
image=imread("images/lena.jpg");
+keypoints=detectAgastFeatures(image);
+new_image=drawKeypoints(image,keypoints);
+ +

See also

+
+ +

Authors

+
  • Gursimar Singh
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << detectCheckerboardPoints + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + drawMatch >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/drawMatch.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/drawMatch.html new file mode 100644 index 0000000..0d4ec9a --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/drawMatch.html @@ -0,0 +1,111 @@ + + + drawMatch + + + +
+ + + + +
+ << drawKeypoints + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + facePredict >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > drawMatch + +

+

drawMatch

+

The function draws the matched fetures between to images.

+ + +

Calling Sequence

+ 
[image]=drawMatch(img1,img2,keypoints1,keypoints2,indexPairs,distance)
+[image]=drawMatch(img1,img2,keypoints1,keypoints2,indexPairs,distance,"color",[r,g,b]);
+[image]=drawMatch(img1,img2,keypoints1,keypoints2,indexPairs,distance,"color",[r,g,b],"flags",flag);
+ +

Parameters

+
image: +

Output image on which keypoints are drawn.

+
img1: +

Input image1 for drawing matched features.

+
img2: +

Input image2 for drawing matched features.

+
keypoints1: +

Keypoints detected in image1 via detectSURFfeatures,detectFastfeatures etc.

+
keypoints2: +

Keypoints detected in image2 via detectSURFfeatures,detectFastfeatures etc.

+
indexPairs: +

indexPairs obtained from matchFeatures function.Indices of matched keypoints/features.

+
distance: +

distance between descriptors.

+
"Name" - Value arguments: +

+
"color": +

specified as a row vector of rgb color values between [0-255].

+
"flags": +

flag for with different drawing options.Flag can be 0,1,2 or 4.

  • 0 - DEFAULT - Output image matrix will be created, i.e. existing memory of output image may be reused. Two source image,matches and single keypoints will be drawn. For each keypoint only the center point will be drawn (without the circle around keypoint with keypoint size and orientation).
  • 1 - DRAW_OVER_OUTIMG - Output image matrix will not be created. Matches will be drawn on existing content of output image.
  • 2 - NOT_DRAW_SINGLE_POINTS - Single keypoints will not be drawn.
  • 4 - DRAW_RICH_KEYPOINTS - For each keypoint the circle around keypoint with keypoint size and orientation will be drawn.

+ +

Description

+

The function draws the matched fetures between to images.Match is a line connecting two keypoints.

+

+ +

Examples

+ 
stacksize("max");
+img_1 = imread("images/table1.jpg", 0);
+img_2 = imread("images/table2.jpg", 0);
+lis1 = detectFASTFeatures(img_1, "MinConstrast", 0.2);
+lis2 = detectFASTFeatures(img_2, "MinConstrast", 0.2);
+features_1 = extractFeatures(img_1, lis1.Location, "cornerPoints", "Metric", lis1.Metric);
+features_2 = extractFeatures(img_2, lis2.Location, "cornerPoints", "Metric", lis2.Metric)
+dimage = drawKeypoints(img_1, lis1.Location);
+[matches, distance] = matchFeatures(features_1.Features, features_2.Features);
+matchedImage = drawMatch(img_1, img_2, lis1.Location, lis2.Location, matches, distance);
+ +

Authors

+
  • Gursimar Singh
+ +

See also

+
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << drawKeypoints + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + facePredict >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/facePredict.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/facePredict.html new file mode 100644 index 0000000..2296c06 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/facePredict.html @@ -0,0 +1,95 @@ + + + facePredict + + + +
+ + + + +
+ << drawMatch + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + fftshift >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > facePredict + +

+

facePredict

+

Predict face label in an image.

+ + +

Calling Sequence

+ 
[predictedLabel]=facePredict(classifier,image)
+[predictedLabel,confidence]=facePredict(classifier,image)
+ +

Parameters

+
predictedLabel: +

The predicted label of the input image.It is the name of the folder in which the input existed when classifier was trained.

+
confidence: +

More value of the confidence more is the deviation of the input image with the original image.Confidence =0 means exact match.

+
classifier: +

A face classifier structure obtained from trainFaceRecognizer with following fields

  • ClassifierType - Algorithm with which the recognizer was trained.
  • ClassifierLocation - Location of the xml file generated after training.
  • DescriptionCount - Number of images used in training the recognizer.

+
image: +

Input image

+ +

Description

+

The function predicts the label of the input image from the image set by which the cascade classifier was trained.

+

+ +

Examples

+ 
imgSet=imageSet("images/trainset_face","recursive");
+tr=trainFaceRecognizer(imgSet,"LBPH");
+image=imread("images/s1.pgm");
+[p(1),c(1)]=facePredict(tr,image);
+image=imread("images/s2.pgm");
+[p(2),c(2)]=facePredict(tr,image);
+image=imread("images/s3.pgm");
+[p(3),c(3)]=facePredict(tr,image);
+ +

Authors

+
  • Gursimar Singh
+ +

See also

+
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << drawMatch + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + fftshift >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/fftshift.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/fftshift.html new file mode 100644 index 0000000..c4cf4d7 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/fftshift.html @@ -0,0 +1,81 @@ + + + fftshift + + + +
+ + + + +
+ << facePredict + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + genCheckerboardPoints >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > fftshift + +

+

fftshift

+

The function shifts the fourier transform of an image to its center.

+ + +

Calling Sequence

+ 
[out]=fftshift(image)
+ +

Parameters

+
+ +

Description

+

The function shifts the fourier transform of an image to its center.The image is split into 4 parts and rearranged.

+

+ +

Examples

+ 
im=imread("images/lena.jpeg");
+img_out=fftshift(im);
+ +

Authors

+
  • Tess Zacharias,Gursimar Singh
+ +

See also

+
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << facePredict + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + genCheckerboardPoints >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/genCheckerboardPoints.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/genCheckerboardPoints.html new file mode 100644 index 0000000..534e1c3 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/genCheckerboardPoints.html @@ -0,0 +1,87 @@ + + + genCheckerboardPoints + + + +
+ + + + +
+ << fftshift + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + getRotationMatrix2D >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > genCheckerboardPoints + +

+

genCheckerboardPoints

+

This function returns list of checkerboard corner points.

+ + +

Calling Sequence

+ 
worldPoints = genCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);
+ +

Parameters

+
worldPoints: +

A list of size N-by-2 matrix containing x and y co-ordinates of the checkerboard corner points. The origin is set to lower-right corner of the top-left square.

+
boardSize: +

Size of the checkerboard.

+
squareSize: +

Size of each of square in the checkerboard.

+ +

Description

+

Return a list of size N-by-2, which contains the corner points of all squares of a checkerboard.

+

+ +

Examples

+ 
boardSize = [10 10];
+squareSize = 8;
+worldPoints = genCheckerboardPoints(boardSize, squareSize);
+ +

See also

+
+ +

Authors

+
  • Tanmay Chaudhari
    • +
  • Gursimar Singh
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << fftshift + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + getRotationMatrix2D >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/getRotationMatrix2D.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/getRotationMatrix2D.html new file mode 100644 index 0000000..f0cef09 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/getRotationMatrix2D.html @@ -0,0 +1,85 @@ + + + getRotationMatrix2D + + + +
+ + + + +
+ << genCheckerboardPoints + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + getrectsubpix >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > getRotationMatrix2D + +

+

getRotationMatrix2D

+

Calculate matrix of 2D rotation

+ + +

Calling Sequence

+ 
[out]=getrotationmatrix2d(centerX,centerY, doubleAngle, doubleScale)
+ +

Parameters

+
out: +

2D Rotataion Matrix

+
centerX: +

x-co-ordinate of center in the image

+
centerY: +

y-co-ordinate of center in the image

+
doubleAngle: +

Rotation angle in degrees.Positive value means counter-clockwise.

+
doubleScale: +

Isotropic scale factor.

+ +

Description

+

Calculates matrix of 2D rotation

+

+ +

Examples

+ 
rot=getRotationMatrix2D(30,40,30,2);
+ +

Authors

+
  • Shubheksha Jalan
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << genCheckerboardPoints + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + getrectsubpix >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/getrectsubpix.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/getrectsubpix.html new file mode 100644 index 0000000..f7a293e --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/getrectsubpix.html @@ -0,0 +1,91 @@ + + + getrectsubpix + + + +
+ + + + +
+ << getRotationMatrix2D + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + houghcircles >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > getrectsubpix + +

+

getrectsubpix

+

This fucntion is used to retrieve a pixel rectangle from an image with sub-pixel accuracy.

+ + +

Calling Sequence

+ 
dst = getrectsubpix(I, alpha, beta, centerX, centerY, patchType)
+ +

Parameters

+
I : +

image matrix of the source image.

+
alpha : +

width of the extracted patch.

+
beta : +

height of the extracted patch.

+
center_x : +

Floating point x coordinate of the center of the extracted rectangle within the source image. The center must be inside the image.

+
center_y : +

Floating point y coordinate of the center of the extracted rectangle within the source image. The center must be inside the image.

+
dst : +

Extracted patch that has the alpha*beta and the same number of channels as source image.

+
patchType : +

It is the depth of the extracted pixels.By default, the patchType have the same depth as source image.

+ +

Description

+

The function getRectSubPix extracts pixels from I : dst(x, y) = I(x + center.x- ( dst.cols -1)*0.5, y + center.y - ( dst.rows -1)*0.5), where the values of the pixels at non-integer coordinates are retrieved using bilinear interpolation.

+

+ +

Examples

+ 
I = imread('images/lena.jpeg',0);
+rr = getrectsubpix(I,5,5,6,7,1);
+imshow(rr);
+ +

Authors

+
  • Shubheksha Jalan
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << getRotationMatrix2D + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + houghcircles >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/houghcircles.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/houghcircles.html new file mode 100644 index 0000000..6d8b451 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/houghcircles.html @@ -0,0 +1,106 @@ + + + houghcircles + + + +
+ + + + +
+ << getrectsubpix + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + houghlines >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > houghcircles + +

+

houghcircles

+

Finds circles in a grayscale image using the Hough transform

+ + +

Calling Sequence

+ 
circles= houghcircles(inputImage , dp , mindist , param1, param2 ,minradius, maxradius);
+ +

Parameters

+
circles: +

Output matrix of found circles. A NX3 matrix of the form [x, y, radius],where N represents the number of circles found.

+
inputImage: +

Grayscale input image.

+
dp: +

Inverse ratio of the accumulator resolution to the image resolution. For example, if dp=1, the accumulator has the same resolution as the input image. If dp=2, the accumulator has half as big width and height.

+
mindist: +

Minimum distance between the centers of the detected circles. If the parameter is too small, multiple neighbor circles may be falsely detected in addition to a true one. If it is too large, some circles may be missed.Generally size(image,1)/8.

+
param1: +

First method-specific parameter.It is the higher threshold of the two passed to the cv.Canny edge detector (the lower one is twice smaller). default 100.

+
param2: +

Second method-specific parameter.It is the accumulator threshold for the circle centers at the detection stage. The smaller it is, the more false circles may be detected. Circles, corresponding to the larger accumulator values, will be returned first. default 100.

+
minradius: +

Minimum circle radius. default 0.

+
maxradius: +

Maximum circle radius. default 0.

+ +

Description

+

The function finds circles in a grayscale image using a modification of the Hough transform. Usually the function detects the centers of circles well. However, it may fail to find correct radii. You can assist to the function by specifying the radius range (MinRadius and MaxRadius) if you know it. Or, you may ignore the returned radius, use only the center, and find the correct radius using an additional procedure.

+

+ +

Examples

+ 
im=imread("images/blob.jpg");
+img=cvtColor(im,CV_BGR2GRAY);
+mindist=size(im,1)/16;
+circles=houghcircles(img,1,mindist,100,50,0,30);
+for i=1:size(circles,1)
+im=circle(im,circle(i,1),circle(i,2),3,0,0,255,-1,8,0); ///mark centers
+im=circle(im,circle(i,1),circle(i,2),circle(i,3),0,0,255,2,8,0);//draw circles
+end
+imshow(im);
+ +

Authors

+
  • Sukul Bagai
    • +
  • Abhilasha Sancheti
    • +
  • Gursimar Singh
+ +

See also

+
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << getrectsubpix + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + houghlines >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/houghlines.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/houghlines.html new file mode 100644 index 0000000..b0a52b3 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/houghlines.html @@ -0,0 +1,112 @@ + + + houghlines + + + +
+ + + + +
+ << houghcircles + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + houghlinesp >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > houghlines + +

+

houghlines

+

Extract line segments based on Standard Hough transform

+ + +

Calling Sequence

+ 
out=houghlines(image,rho,theta, threshold, srn, stn)
+ +

Parameters

+
image: +

Input image.Must be in grayscale.

+
lines: +

Output matrix of lines. A 2 coloumn matrix ([rho,theta]) rho is the distance from the coordinate origin (0,0) (top-left corner of the image). theta is the line rotation angle in radians (0 ~ vertical line, pi/2 ~ horizontal line).

+
rho: +

Distance resolution of the accumulator in pixels. default 1.

+
theta: +

Angle resolution of the accumulator in radians. default pi/180.

+
threshold: +

Accumulator threshold parameter. Only those lines are returned that get enough votes (>Threshold).

+
srn: +

For the multi-scale Hough transform, it is a divisor for the distance resolution Rho. The coarse accumulator distance resolution is Rho and the accurate accumulator resolution is Rho/SRN. If both SRN=0 and STN=0, the classical Hough transform is used. Otherwise, both these parameters should be positive.

+
stn: +

For the multi-scale Hough transform, it is a divisor for the distance resolution Theta.

+ +

Description

+

The function implements the standard or standard multi-scale Hough transform algorithm for line detection. See homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/hough.htm for a good explanation of Hough transform.

+

+ +

Examples

+ 
im=imread("images/check.jpg");
+img=canny(im,50,100,3,1);
+lines=houghlines(img,1,%pi/180,120,0,0);
+sz=size(lines);
+sz=sz(1);
+for i=1:sz
+rho = lines(i,1);
+theta = lines(i,2);
+a = cos(theta);
+b = sin(theta);
+x0 = a*rho;
+y0 = b*rho;
+x1 = round(x0 + 1000*(-b));
+y1 = round(y0 + 1000*(a));
+x2 = round(x0 - 1000*(-b));
+y2 = round(y0 - 1000*(a));
+line(im,x1,y1,x2,y2,0,0,255,2,8,0);
+end
+imshow(im);
+ +

Authors

+
  • Gursimar Singh
    • +
  • Shubheksha Jalan
+ +

See also

+
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << houghcircles + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + houghlinesp >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/houghlinesp.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/houghlinesp.html new file mode 100644 index 0000000..e7089ce --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/houghlinesp.html @@ -0,0 +1,104 @@ + + + houghlinesp + + + +
+ + + + +
+ << houghlines + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + imextendedmin >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > houghlinesp + +

+

houghlinesp

+

Extract line segments based on Probablistic Hough transform.

+ + +

Calling Sequence

+ 
lines = houghlinesp(image, rho, theta, threshold, minLineLength, maxLineGap)
+ +

Parameters

+
image: +

Input image must be gray scale.

+
lines: +

Output vector of lines. A NX4 matrix ([x1,y1,x2,y2]) where (x1,y1) and (x2,y2) are the ending points of each detected line segment.

+
rho: +

Distance resolution of the accumulator in pixels. default 1.

+
theta: +

Angle resolution of the accumulator in radians. default pi/180.

+
threshold: +

Accumulator threshold parameter. Only those lines are returned that get enough votes (>Threshold).

+
MinLineLength: +

Minimum line length. Line segments shorter than that are rejected.

+
MaxLineGap: +

Maximum allowed gap between points on the same line to link them.

+ +

Description

+

The function implements the probabilistic Hough transform algorithm for line detection.It is a more efficient implementation of the Hough Line Transform. It gives as output the extremes of the detected lines.

+

+ +

Examples

+ 
im=imread("images/check.jpg");
+img=canny(im,50,100,3,1);
+l=houghlinesp(img,1,%pi/180,70,40,15);
+sz=size(l);
+sz=sz(1);
+figure("Figure_Name","Original Image")
+imshow(im);
+for i=1:sz
+im=line(im,l(i,1),l(i,2),l(i,3),l(i,4),0,0,255,2,8);
+end
+figure("Figure_Name","Detected lines")
+imshow(im);
+ +

Authors

+
  • Gursimar Singh
+ +

See also

+
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << houghlines + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + imextendedmin >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/imextendedmin.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/imextendedmin.html new file mode 100644 index 0000000..b928cba --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/imextendedmin.html @@ -0,0 +1,83 @@ + + + imextendedmin + + + +
+ + + + +
+ << houghlinesp + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + imhmin >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > imextendedmin + +

+

imextendedmin

+

Extended-minima transform

+ + +

Calling Sequence

+ 
dstMat=imextendedmin(srcImg, Hmin);
+ +

Parameters

+
dstMat: +

Output binary image

+
srcImg: +

Input image

+
Hmin: +

h-maxima transform, specified as a positive scalar.

+ +

Description

+

The function computes the extended-minima transform, which is the regional minima of the H-minima transform.h is a nonnegative scalar.

+

+ +

Examples

+ 
im=imread('images/lena.jpeg');
+img=imextendedmin(im,50);
+imshow(img);
+ +

Authors

+
  • Vinay Bhat
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << houghlinesp + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + imhmin >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/imhmin.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/imhmin.html new file mode 100644 index 0000000..83c1bb4 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/imhmin.html @@ -0,0 +1,88 @@ + + + imhmin + + + +
+ + + + +
+ << imextendedmin + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + imimposemin >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > imhmin + +

+

imhmin

+

This fucntion is used to get H-minima transform in the form of an image.

+ + +

Calling Sequence

+ 
I2 = imhmin(I,h)
+ +

Parameters

+
I: +

image matrix of the source image.

+
h: +

h-maxima transform, specified as a nonnegative scalar.

+
I2: +

Transformed image, returned as a nonsparse numeric array of any class, the same size as I.

+ +

Description

+

I2 = imhmin(I,h) suppresses all minima in the intensity image I whose depth is less than h, where h is a scalar. Regional minima are connected components of pixels with a constant intensity value, t, whose external boundary pixels all have a value greater than t

+

+ +

Examples

+ 
i = imread('images/lena.jpeg');
+i2 = imhmin(i,200);
+imshow(i2);
+ +

Authors

+
  • Vinay Bhat
    • +
  • Gursimar Singh
+ +

See also

+
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << imextendedmin + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + imimposemin >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/imimposemin.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/imimposemin.html new file mode 100644 index 0000000..1e830c8 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/imimposemin.html @@ -0,0 +1,85 @@ + + + imimposemin + + + +
+ + + + +
+ << imhmin + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + imlincomb >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > imimposemin + +

+

imimposemin

+

This fucntion is used to impose minima.

+ + +

Calling Sequence

+ 
dstMat = imimposemin(maskImg,markerImg)
+ +

Parameters

+
maskImg: +

The source image must be in grayscale.

+
markerImg: +

BW is a binary image the same size as I.

+
dstMat: +

Transformed image, returned as a nonsparse numeric array of any class, the same size as I.

+ +

Description

+

dstMat = imimposemin(maskImg,markerImg) modifies the intensity image maskImg using morphological reconstruction so it only has regional minima wherever markerImg is nonzero. markerImg is a binary image the same size as maskImg.

+

+ +

Examples

+ 
im=imread("images/lena.jpeg",0);
+marker = zeros(im);
+marker(2:100,2:100) = 255;
+im2=imimposemin(im,marker);
+imshow(im2)
+
+Author
+Vinay Bhat
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << imhmin + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + imlincomb >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/imlincomb.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/imlincomb.html new file mode 100644 index 0000000..4a13bec --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/imlincomb.html @@ -0,0 +1,88 @@ + + + imlincomb + + + +
+ + + + +
+ << imimposemin + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + peopleDetector >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > imlincomb + +

+

imlincomb

+

Blend two or more images

+ + +

Calling Sequence

+ 
outImg= imlincomb(x1,A1);
+outImg= imlincomb(x1,A1,A2,A2,x3,A3,x4,A4........,xN,AN);
+ +

Parameters

+
outImg: +

Output combined image.

+
xN: +

Input multiplication factor.The multiplication factor and the sum of all the mutiplication factors should be less than 1.

+
AN: +

Input image

+ +

Description

+

This function returns a linear combination of the input images.

+

+ +

Examples

+ 
im1=imread('images/balls.jpg');
+im2=imread('images/lena.jpeg');
+img=imlincomb(0.5,im1,05,im2);
+ +

Authors

+
  • Gursimar Singh
+ +

See also

+
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << imimposemin + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + peopleDetector >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/index.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/index.html new file mode 100644 index 0000000..d952cfe --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/index.html @@ -0,0 +1,235 @@ + + + + + + +
+ + + + +
+ + + + + +
+
+
+ + + + +

+

FOSSEE_Image_Processing_Toolbox

+
    + +
  • FOSSEE_Image_Processing_Toolbox +
    • CreateSample — It creates a .vec file from an image.The vec file contains the generated positive samples.The vec file is used for training a cascade classifier.
      • + + + + + +
    • CreateSampleFromFile — It creates a .vec file from a set of positive images.The vec file is used for training a cascade classifier.
      • + + + + + +
    • IDCT — Compute inverse Discrete Transform of image
      • + + + + + +
    • IFFT — Computes the inverse descrete fourier transform of image
      • + + + + + +
    • applycform — Apply device-independent color space transformation.
      • + + + + + +
    • bbox2points — Returns list of corner points of a rectangle.
      • + + + + + +
    • calibrateCamera — This function Performs camera calibration.Finds the camera intrinsic and extrinsic parameters from several views of a calibration pattern.It returns a struct of all the parameters like translation,rotation vector,camera matrix etc.
      • + + + + + +
    • configKalmanFilter — Create Kalman filter for object tracking
      • + + + + + +
    • detectCheckerboardCorner — This function detect internal corners in a checkerboard image.
      • + + + + + +
    • detectCheckerboardPoints — This function detect internal corners in a checkerboard image.
      • + + + + + +
    • drawKeypoints — This function is used to draw the detected keypoints in an image.
      • + + + + + +
    • drawMatch — The function draws the matched fetures between to images.
      • + + + + + +
    • facePredict — Predict face label in an image.
      • + + + + + +
    • fftshift — The function shifts the fourier transform of an image to its center.
      • + + + + + +
    • genCheckerboardPoints — This function returns list of checkerboard corner points.
      • + + + + + +
    • getRotationMatrix2D — Calculate matrix of 2D rotation
      • + + + + + +
    • getrectsubpix — This fucntion is used to retrieve a pixel rectangle from an image with sub-pixel accuracy.
      • + + + + + +
    • houghcircles — Finds circles in a grayscale image using the Hough transform
      • + + + + + +
    • houghlines — Extract line segments based on Standard Hough transform
      • + + + + + +
    • houghlinesp — Extract line segments based on Probablistic Hough transform.
      • + + + + + +
    • imextendedmin — Extended-minima transform
      • + + + + + +
    • imhmin — This fucntion is used to get H-minima transform in the form of an image.
      • + + + + + +
    • imimposemin — This fucntion is used to impose minima.
      • + + + + + +
    • imlincomb — Blend two or more images
      • + + + + + +
    • peopleDetector — Detects people in an image
      • + + + + + +
    • pyrMeanShiftFiltering — Performs initial step of meanshift segmentation of an image
      • + + + + + +
    • trainCascadeObjectDetect — It creates trained cascade XML file which can be use for object/face detection.
      • + + + + + +
    • trainFaceRecognizer — The function saves an xml file for the trained model for an imageset of faces.
      • + + + + + +
    • trainNBClassifier — This function is used to train an image classifier using Naive Bayes Algorithm.
      • + + + + + +
    • trainRTreesClassifier — This function is used to train an image classifier using Random Forest Trees.
      • + + + + + +
    • undistort — The function undistorts an input image.The distortions in the image are due to the properties of the camera.
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ + + + + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/jhelpidx.xml b/help/en_US/scilab_en_US_help/jhelpidx.xml new file mode 100644 index 0000000..aa5a66e --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/jhelpidx.xml @@ -0,0 +1,3 @@ + + + \ No newline at end of file diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/jhelpmap.jhm b/help/en_US/scilab_en_US_help/jhelpmap.jhm new file mode 100644 index 0000000..cc4bf0c --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/jhelpmap.jhm @@ -0,0 +1,37 @@ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + \ No newline at end of file diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/jhelpset.hs b/help/en_US/scilab_en_US_help/jhelpset.hs new file mode 100644 index 0000000..c9bf7c9 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/jhelpset.hs @@ -0,0 +1,28 @@ + + + +FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + +top + + + +TOC + +javax.help.TOCView +jhelptoc.xml + + +Index + +javax.help.IndexView +jhelpidx.xml + + +Search + +javax.help.SearchView +JavaHelpSearch + + \ No newline at end of file diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/jhelptoc.xml b/help/en_US/scilab_en_US_help/jhelptoc.xml new file mode 100644 index 0000000..9e6913a --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/jhelptoc.xml @@ -0,0 +1,39 @@ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + \ No newline at end of file diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/peopleDetector.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/peopleDetector.html new file mode 100644 index 0000000..8e46f1b --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/peopleDetector.html @@ -0,0 +1,115 @@ + + + peopleDetector + + + +
+ + + + +
+ << imlincomb + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + pyrMeanShiftFiltering >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > peopleDetector + +

+

peopleDetector

+

Detects people in an image

+ + +

Calling Sequence

+ 
[bboxes] = peopleDetector(image)
+[bboxes] = peopleDetector(image, ["Parameter1", value1, ["Parameter2", value2 ... ]])
+ +

Parameters

+
image : +

input image

+
hitThreshold : +

threshold for distance between features and SVM classifying plane. Default value is 0.

+
winStride : +

Window stride. Multiple of block stride. Default value (8, 8)

+
padding : +

Default value (16, 16).

+
scale : +

Coefficient of the detection window increase. Default value 1.05

+
finalThreshold : +

Coefficient to regulate the similarity threshold. Some people may cover more boxex. To regulate that it is used. Default value 2.

+
useMeanshiftGrouping : +

Default value false.

+
bboxes : +

M * 4 matrix denoting M bounding boxes for detected people

+ +

Description

+

The peopleDetector function detects standing people in the image using the Histogram of Oriented Gradient (HOG) features and a trained Support Vector Machine +(SVM) classifier. It detects standing peole in the image. It returns M * 4 matrix having M detected people in the image. Each row of matrix contains +[x, y, width, height] field. x, y represent the upper left corner point of the bounding box. width and height represent the width and height of the bounding box +respectively.

+

+ +

Examples

+ 
I = imread('images/peopletest.jpg');
+[bboxes] = peopleDetector(I);
+sz=size(x);
+for i=1:sz(1)
+im=rectangle(im,x(i,1),x(i,2),x(i)+x(i,3),x(i,2)+x(i,4),0,255,0,1,4,0);
+end
+imshow(im);
+ +

Examples

+ 
I = imread('images/peopletest2.jpeg');
+[bboxes] = peopleDetector(I, "scale", 1.02);
+sz=size(x);
+for i=1:sz(1)
+im=rectangle(im,x(i,1),x(i,2),x(i)+x(i,3),x(i,2)+x(i,4),0,255,0,1,4,0);
+end
+imshow(im);
+ +

Authors

+
  • Suraj Prakash
    • +
  • Gursimar Singh
+ +

See also

+
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << imlincomb + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + pyrMeanShiftFiltering >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/pyrMeanShiftFiltering.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/pyrMeanShiftFiltering.html new file mode 100644 index 0000000..fcd2129 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/pyrMeanShiftFiltering.html @@ -0,0 +1,93 @@ + + + pyrMeanShiftFiltering + + + +
+ + + + +
+ << peopleDetector + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + trainCascadeObjectDetect >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > pyrMeanShiftFiltering + +

+

pyrMeanShiftFiltering

+

Performs initial step of meanshift segmentation of an image

+ + +

Calling Sequence

+ 
[outputImg]=pyrMeanShiftFiltering(inputImage,sp,sr)
+[outputImg]=pyrMeanShiftFiltering(inputImage,sp,sr,maxLevel)
+ +

Parameters

+
outputImg: +

The destination image of the same format and the same size as the source inputImage.

+
inputImage: +

The source image.

+
SP: +

The spatial window radius.

+
SR: +

The color window radius.

+
maxLevel: +

Maximum level of the pyramid for the segmentation. default 1

+ +

Description

+

The function implements the filtering stage of meanshift segmentation, that is, the output of the function is the filtered "posterized" image with color gradients and fine-grain texture flattened. At every pixel (X,Y) of the input image (or down-sized input image, see below) the function executes meanshift iterations, that is, the pixel (X,Y) neighborhood in the joint space-color hyperspace is considered. +When MaxLevel > 0, the gaussian pyramid of MaxLevel+1 levels is built, and the above procedure is run on the smallest layer first. After that, the results are propagated to the larger layer and the iterations are run again only on those pixels where the layer colors differ by more than SR from the lower-resolution layer of the pyramid. That makes boundaries of color regions sharper. Note that the results will be actually different from the ones obtained by running the meanshift procedure on the whole original image (i.e. when MaxLevel = 0).

+

+ +

Examples

+ 
im=imread("images/lena.jpg");
+img=pyrMeanShiftFiltering(im,100,200);
+figure("Figure_name","originalImage");
+imshow(im);
+figure("Figure_name","ProcessedImage");
+imshow(img);
+ +

Authors

+
  • Priyanka Hiranandani
    • +
  • Gursimar Singh
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << peopleDetector + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + trainCascadeObjectDetect >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/scilab_code.css b/help/en_US/scilab_en_US_help/scilab_code.css new file mode 100644 index 0000000..658f42e --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/scilab_code.css @@ -0,0 +1,96 @@ +.scilabcomment { + font-style: italic; + color: #01a801 +} + +.scilabdefault { + font-style: normal; + color: #000000 +} + +.scilabspecial { + font-style: normal; + color: #ffaa00 +} + +.scilabconstants { + font-style: normal; + color: #da70d6 +} + +.scilaboperator { + font-style: normal; + color: #5c5c5c +} + +.scilabnumber { + font-style: normal; + color: #bc8f8f +} + +.scilabfkeyword { + font-style: normal; + color: #b01813 +} + +.scilabskeyword { + font-style: normal; + color: #a020f0 +} + +.scilabckeyword { + font-style: normal; + color: #5f9ea0 +} + +.scilabcommand { + font-style: normal; + color: #32b9b9 +} + +.scilabmacro { + font-style: normal; + color: #ae5cb0 +} + +a.scilabcommand { + font-style: normal; + text-decoration: underline; + color: #32b9b9 +} + +a.scilabmacro { + font-style: normal; + text-decoration: underline; + color: #ae5cb0 +} + +.scilabstring { + font-style: normal; + color: #bc8f8f +} + +.scilabid { + font-style: normal; + color: #000000 +} + +.scilabinputoutputargs { + font-weight: bold; + color: #834310 +} + +.scilabfunctionid { + font-weight: bold; + color: #000000 +} + +.scilabfield { + font-style: normal; + color: #aaaaaa +} + +.scilabopenclose { + font-style: normal; + color: #4a55db +} diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/section_b43266e51bd06d6e9286f94c195e3d3c.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/section_b43266e51bd06d6e9286f94c195e3d3c.html new file mode 100644 index 0000000..c151078 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/section_b43266e51bd06d6e9286f94c195e3d3c.html @@ -0,0 +1,235 @@ + + + + + + +
+ + + + +
+ + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + +

+

FOSSEE_Image_Processing_Toolbox

+
  • CreateSample — It creates a .vec file from an image.The vec file contains the generated positive samples.The vec file is used for training a cascade classifier.
    • + + + + + +
  • CreateSampleFromFile — It creates a .vec file from a set of positive images.The vec file is used for training a cascade classifier.
    • + + + + + +
  • IDCT — Compute inverse Discrete Transform of image
    • + + + + + +
  • IFFT — Computes the inverse descrete fourier transform of image
    • + + + + + +
  • applycform — Apply device-independent color space transformation.
    • + + + + + +
  • bbox2points — Returns list of corner points of a rectangle.
    • + + + + + +
  • calibrateCamera — This function Performs camera calibration.Finds the camera intrinsic and extrinsic parameters from several views of a calibration pattern.It returns a struct of all the parameters like translation,rotation vector,camera matrix etc.
    • + + + + + +
  • configKalmanFilter — Create Kalman filter for object tracking
    • + + + + + +
  • detectCheckerboardCorner — This function detect internal corners in a checkerboard image.
    • + + + + + +
  • detectCheckerboardPoints — This function detect internal corners in a checkerboard image.
    • + + + + + +
  • drawKeypoints — This function is used to draw the detected keypoints in an image.
    • + + + + + +
  • drawMatch — The function draws the matched fetures between to images.
    • + + + + + +
  • facePredict — Predict face label in an image.
    • + + + + + +
  • fftshift — The function shifts the fourier transform of an image to its center.
    • + + + + + +
  • genCheckerboardPoints — This function returns list of checkerboard corner points.
    • + + + + + +
  • getRotationMatrix2D — Calculate matrix of 2D rotation
    • + + + + + +
  • getrectsubpix — This fucntion is used to retrieve a pixel rectangle from an image with sub-pixel accuracy.
    • + + + + + +
  • houghcircles — Finds circles in a grayscale image using the Hough transform
    • + + + + + +
  • houghlines — Extract line segments based on Standard Hough transform
    • + + + + + +
  • houghlinesp — Extract line segments based on Probablistic Hough transform.
    • + + + + + +
  • imextendedmin — Extended-minima transform
    • + + + + + +
  • imhmin — This fucntion is used to get H-minima transform in the form of an image.
    • + + + + + +
  • imimposemin — This fucntion is used to impose minima.
    • + + + + + +
  • imlincomb — Blend two or more images
    • + + + + + +
  • peopleDetector — Detects people in an image
    • + + + + + +
  • pyrMeanShiftFiltering — Performs initial step of meanshift segmentation of an image
    • + + + + + +
  • trainCascadeObjectDetect — It creates trained cascade XML file which can be use for object/face detection.
    • + + + + + +
  • trainFaceRecognizer — The function saves an xml file for the trained model for an imageset of faces.
    • + + + + + +
  • trainNBClassifier — This function is used to train an image classifier using Naive Bayes Algorithm.
    • + + + + + +
  • trainRTreesClassifier — This function is used to train an image classifier using Random Forest Trees.
    • + + + + + +
  • undistort — The function undistorts an input image.The distortions in the image are due to the properties of the camera.
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/style.css b/help/en_US/scilab_en_US_help/style.css new file mode 100644 index 0000000..0fe8923 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/style.css @@ -0,0 +1,350 @@ +body { + color:#000000; + background-color:#ffffff; + font-family:sans-serif; + font-size:100%; + margin:5px; + padding:0; + background : url("/img/body.png"); + background-repeat : repeat-x; +} + +.para { + padding-left: 10px; +} + +.refname { + color: #ff6c0a; +} +.refpurpose { + font-size: 110%; +} + +.synopsis { + border: 1px solid black; + width:80%; + padding: 0.5em; +} + +.editbar { + text-align: right; +} + +.term { + color:#800000; + font-size:100%; +} + +h3 { + color: #000063; + font-weight: bold; + font-size:130%; + margin-bottom: 10px; +} + +.programlisting { + font-family: monospace; + font-size: 100%; + background-color:#EEEEFF; + border-color:#CCCCCC; + border-style:solid; + border-width:2px medium; + width:80%; + color:#333333; + line-height:120%; + padding:10px; +} + +.literal { + font-family: monospace; + font-size: 100%; +} + +.option { + font-family: monospace; + font-style: italic; + font-size: 100%; +} + +.command { + font-family: monospace; + font-size: 100%; + color: #32b9b9; +} + +.function { + font-family: monospace; + font-size: 100%; + color: #32b9b9; +} + +.varname { + font-family: monospace; + font-weight: bold; + font-size: 100%; +} + +.constant { + font-family: monospace; + font-size: 100%; + color: #da70d6; +} + +a { + color: blue; + text-decoration:none; +} + +a:hover { + text-decoration:underline; +} + +.itemizedlist { + list-style-type: disk; +} + +.inline-list li { + display: inline; + list-style-type: disk; +} + +.vert-list { + list-style-type: disk; +} + +pre { + margin-bottom: 0px; + margin-top: 0px; +} + +.leftpart { + position:absolute; + float:left; + width: 186px; + padding: 5px; + font-size: smaller; +} + +.content { + margin-top: 100px; + margin-left: 196px +} + +.container { + margin: 0 auto; + width:1024px; +} + +ul.toc li.list-active { + list-style-type:disc; + font-weight:bold; +} + +ul.toc li.parent { + font-size: 115%; + padding: 5px 0px 5px 11px; + border-bottom: 1px solid #cccccc; + margin-bottom: 5px; +} + +ul.toc li.root { + font-size: 135%; + padding: 5px 0px 5px 11px; + border-bottom: 1px solid #cccccc; + margin-bottom: 5px; +} + +ul.toc li { + font-size: 85%; + margin: 1px 0 1px 1px; + padding: 1px 0 1px 11px; + background-repeat: no-repeat; + background-position: center left; + list-style-type: circle; +} + +.next { + float:right; + text-align: right; +} + +.center { + text-align: center; +} + +.screen { + font-family: monospace; + font-size: 100%; + background-color:#FFFFFF; + border-color:#CCCCCC; + border-style:solid; + border-width:2px medium; + width:80%; + color:#333333; + line-height:120%; + padding:10px; +} + +/* Top and bottom navigation controls on manual pages --------------------- */ +div.manualnavbar { + background-color: #E0E0E0; + color: inherit; + padding: 4px; + margin-bottom: 10px; +} +div.manualnavbar .prev { + padding-right: 4px; 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+ top : 50px; + left:251px; + color:#0000AA; + font: 120%, Georgia,Serif; +} +div#cadre_help +{ + position: absolute; + top:45px; + right:0px; + font-size:0.8em; + color:#0000AA; +} + +table.revhistory +{ + width:80%; + border-color:#CCCCCC; + border-style:solid; + border-width:2px medium; + margin-bottom: 10px; +} + +table.revhistory tr.title td +{ + background-color: #9999CC; +} \ No newline at end of file diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/trainCascadeObjectDetect.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/trainCascadeObjectDetect.html new file mode 100644 index 0000000..d6dbb70 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/trainCascadeObjectDetect.html @@ -0,0 +1,127 @@ + + + trainCascadeObjectDetect + + + +
+ + + + +
+ << pyrMeanShiftFiltering + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + trainFaceRecognizer >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > trainCascadeObjectDetect + +

+

trainCascadeObjectDetect

+

It creates trained cascade XML file which can be use for object/face detection.

+ + +

Calling Sequence

+ 
trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile)
+trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages);
+trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType);
+trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos);
+trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos,"numNeg",numNeg);
+trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos,"numNeg",numNeg,"nsplits",nsplits);
+trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos,"numNeg",numNeg,"nsplits",nsplits,"minHitRate",minHitRate);
+trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos,"numNeg",numNeg,"nsplits",nsplits,"minHitRate",minHitRate,"maxFalseAlarmRate",maxFalseAlarmRate);
+trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos,"numNeg",numNeg,"nsplits",nsplits,"minHitRate",minHitRate,"maxFalseAlarmRate",maxFalseAlarmRate,"w",width);
+trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos,"numNeg",numNeg,"nsplits",nsplits,"minHitRate",minHitRate,"maxFalseAlarmRate",maxFalseAlarmRate,"w",width,"h",height);
+ +

Parameters

+
outputFolder: +

Folder name to store trained cascade (cascade.xml) and intermediate files

+
negativeImages: +

path to a negative images folder.Accepted file formats are .jpg,.jpeg,.png,.bmp,.pgm.

+
positiveFile: +

path to the vector file which contains sample data.

+
Name-Value Pair arguments: +

+
numPos: +

number of positive samples. Default-30

+
numNeg: +

number of negative samples. Default- 20

+
nsplits: +

number of splits. Default- 2

+
numStages: +

number of cascade stages to be trained. Default- 30

+
featureType: +

Type of features to be used, possible types are HAAR, LBP, HOG. Default-HAAR

+
minHitRate: +

Minimal desired hit rate for each stage of the classifier and value in the range 0 and 1 inclusive. Default- 0.995

+
maxFalseAlarmRate: +

Maximal desired false alarm rate for each stage of the classifier and value in the range 0 and 1 inclusive. Default- 0.5

+
w: +

Width of training samples (in pixels). Default-25

+
h: +

Height of training samples (in pixels). Default-25

+ +

Description

+

By using postiveFile.vec and negative.txt created using negativeImages folder, trainCascade will create cascade.xml file inside the outputFolder which is used to detect objects in an image.

+

+ +

Examples

+ 
//Training a obejct classifier using one positive image.
+CreateSample("images/positive.jpg","positive.vec","images/negative_samples","num",100);
+trainCascadeObjectDetect("positive_samples","images/negative_samples","positive.vec","numStages",6);
+im=imread("images/jellyfish.jpg");
+[image,bbox]=CascadeObjectDetector(im,"positive_samples/cascade.xml");
+imshow(image);
+ +

Examples

+ 
//Training a obejct classifier using the image dataset which contains subfolders within the positiveImages directory.
+CreateSampleFromFile("images/trainset_face","positive_faces.vec",400,"recursive");
+trainCascadeObjectDetect("positive_samples_faces","images/negative_samples","positive_faces.vec","numPos",300,"numStages",5);//number of positive samples used in trainCascade Object Detect must not be more than 90% of total number of poitive images in vec file
+im=imread("images/faces.jpg");
+img=CascadeObjectDetect(im,"positive_samples_faces/cascade.xml",1.04,1,8,[50,50],[150,150]);
+imshow(img);
+ +

See also

+
+ +

Authors

+
  • Gursimar Singh
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << pyrMeanShiftFiltering + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + trainFaceRecognizer >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/trainFaceRecognizer.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/trainFaceRecognizer.html new file mode 100644 index 0000000..5f9d3ef --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/trainFaceRecognizer.html @@ -0,0 +1,93 @@ + + + trainFaceRecognizer + + + +
+ + + + +
+ << trainCascadeObjectDetect + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + trainNBClassifier >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > trainFaceRecognizer + +

+

trainFaceRecognizer

+

The function saves an xml file for the trained model for an imageset of faces.

+ + +

Calling Sequence

+ 
faceClassifier=trainFaceRecognizer(imgSet,algoName)
+ +

Parameters

+
faceClassifier: +

A classifier structure with following fields:

+
imgSet: +

It is a structure,output of the function imageSet.

+
algoName: +

Name of the algo to be used for training.Valid strings are:"LBPH","EIGEN","FISHER".

+ +

Description

+

The function saves an xml file of the trained model for an imageset of faces.The trained model than can be used with facePredict function to predict the label of the test image.

+

+ +

Examples

+ 
//Face Recognition with LBPH algorithm.ImageFolder contains subfolders with images of different subjects that are to be recognized in different images.The subfolder name is considered to be the label for those set of images.
+imgSet=imageSet("images/trainset_face","recursive");
+tr=trainFaceRecognizer(imgSet,"LBPH");
+image=imread("images/s1.pgm");
+[p(1),c(1)]=facePredict(tr,image);
+image=imread("images/s2.pgm");
+[p(2),c(2)]=facePredict(tr,image);
+image=imread("images/s3.pgm");
+[p(3),c(3)]=facePredict(tr,image);
+ +

See also

+
+ +

Authors

+
  • Gursimar Singh
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << trainCascadeObjectDetect + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + trainNBClassifier >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/trainNBClassifier.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/trainNBClassifier.html new file mode 100644 index 0000000..1faf447 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/trainNBClassifier.html @@ -0,0 +1,95 @@ + + + trainNBClassifier + + + +
+ + + + +
+ << trainFaceRecognizer + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + trainRTreesClassifier >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > trainNBClassifier + +

+

trainNBClassifier

+

This function is used to train an image classifier using Naive Bayes Algorithm.

+ + +

Calling Sequence

+ 
classifier = trainNBClassifier(imgSets,bag,classifiername)
+ +

Parameters

+
classifier: +

Image category classifier

+
imgSets: +

Input imageSet to train the classifier on

+
bag: +

The bagOfFeatures of the imageSet provided

+
classifiername: +

Name of the ouput yml classifier file.

+ +

Description

+

This function trains an image category classifier which can be used to predict categories of images given to it as input using the predict() function.

+

+ +

Examples

+ 
imgSet = imageSet(images/train_2,'recursive');
+[trainingSet testSet] = partition(imgSet,[0.8]);
+bag = bagOfFeatures(trainingSet);
+categoryClassifier = trainNBClassifier(trainingSet, bag);
+simage=imread("images/bike.jpg");
+[label,prob]=mlpredict(categoryClassifier,simage,"NB");
+ +

See also

+
+ +

Authors

+
  • Gursimar Singh
    • +
  • Rohit Suri
    • +
  • Umang Agarwal
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << trainFaceRecognizer + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + trainRTreesClassifier >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/trainRTreesClassifier.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/trainRTreesClassifier.html new file mode 100644 index 0000000..81948b9 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/trainRTreesClassifier.html @@ -0,0 +1,124 @@ + + + trainRTreesClassifier + + + +
+ + + + +
+ << trainNBClassifier + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + undistort >> + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > trainRTreesClassifier + +

+

trainRTreesClassifier

+

This function is used to train an image classifier using Random Forest Trees.

+ + +

Calling Sequence

+ 
classifier = trainRtreesClassifier(imgSets, bag,classifierName);
+classifier = trainRtreesClassifier(imgSets, bag,classifierName,ActiveVarCount);
+classifier = trainRtreesClassifier(imgSets, bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarimp);
+classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds);
+classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories);
+classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories,MaxDepth);
+classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories,MaxDepth,MinSampleCount,[priori]);
+classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories,MaxDepth,MinSampleCount,[priori],RegressionAccuracy);
+classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories,MaxDepth,MinSampleCount,[priori],RegressionAccuracy,TruncatedPruneTree);
+classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories,MaxDepth,MinSampleCount,[priori],RegressionAccuracy,TruncatedPruneTree,UseSurrogates);
+classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories,MaxDepth,MinSampleCount,[priori],RegressionAccuracy,TruncatedPruneTree,UseSurrogates,Use1SERule);
+ +

Parameters

+
classifier: +

Image category classifier

+
imgSets: +

Input imageSet to train the classifier on

+
bag: +

The bagOfFeatures of the imageSet provided

+
int ActiveVarCount: +

user defined default is 0

+
bool CalVarimp: +

decision to calculate VarImp

+
int CVfolds : +

default is 10 user dependent

+
int MaxCategories: +

default 10

+
int MaxDepth: +

default value is INT_MAX

+
int MinSampleCount: +

default value is 10

+
float priori: +

default is empty – predefined probability of class or label set by user,must be row vector.

+
float RegressionAccuracy: +

default value 0.01 – based on error calculation

+
bool TruncatedPruneTree: +

default true

+
bool UseSurrogates: +

default is false.if true surrogates splits will be built

+
bool Use1SERule: +

if true makes pruning harsher

+ +

Description

+

This function trains an image category classifier which can be used to predict categories of images given to it as input using the mlpredict() function.

+

+ +

Examples

+ 
imgSet = imageSet(images/train_3,'recursive');
+[trainingSet testSet] = partition(imgSet,[0.8]);
+bag = bagOfFeatures(trainingSet);
+categoryClassifier = trainRTreesClassifier(trainingSet, bag);
+simage=imread("images/plane.jpg");
+label=mlPredict(categoryClassifier,simage,"RT");
+ +

See also

+
+ +

Authors

+
  • Gursimar Singh
    • +
  • Rohit Suri
    • +
  • Umang Agrawal
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << trainNBClassifier + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + undistort >> + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/undistort.html b/help/en_US/scilab_en_US_help/undistort.html new file mode 100644 index 0000000..5fb9e64 --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/undistort.html @@ -0,0 +1,99 @@ + + + undistort + + + +
+ + + + +
+ << trainRTreesClassifier + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + +
+
+
+ + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox >> FOSSEE_Image_Processing_Toolbox > undistort + +

+

undistort

+

The function undistorts an input image.The distortions in the image are due to the properties of the camera.

+ + +

Calling Sequence

+ 
[outputImg]=undistort(inputImage,cameraMatrix,distCoeffActual)
+[outputImg]=undistort(inputImage,cameraMatrix,distCoeffActual,NewCameraMatrix);
+ +

Parameters

+
outputImg: +

It is the unsdistorted ouput image with same size as inputImage.

+
inputImage: +

The distorted image.

+
cameraMatrix: +

Input camera matrix

+
NewCameraMatrix: +

Camera matrix of the distorted image. By default, it is the same as cameraMatrix but you may additionally scale and shift the result by using a different matrix.

+ +

Description

+

Transforms an image to compensate for lens distortion.Those pixels in the destination image, for which there is no correspondent pixels in the source image, are filled with zeros (black color).The function transforms an image to compensate radial and tangential lens distortion.

+

+ +

Examples

+ 
boardCols=7;
+boardRows=10;
+checkerSize=10;
+worldPoint=genCheckerboardPoints([boardCols boardRows],checkerSize);
+imagePoints=detectCheckerboardCorner(im,[boardRows,boardCols]);
+imagePoints=list(imagePoints)
+im=imread("images/checkerboard.jpg",0);
+sz=size(im);
+f=calibrateCamera(worldPoints,imagePoints,[sz(2),sz(1)]);
+image=undistort(im,f.cameraMatrix,f.distortionCoefficients);
+imshow(image)
+ +

Authors

+
  • Gursimar Singh
    • +
  • Sukul Bagai
    • +
  • Shubheksha Jalan
+ +

See also

+
+
+ +
+ + + + + + +
Report an issue
+ << trainRTreesClassifier + + + FOSSEE_Image_Processing_Toolbox + + + +
+
+
+ + diff --git a/help/en_US/scilab_en_US_help/xml_code.css b/help/en_US/scilab_en_US_help/xml_code.css new file mode 100644 index 0000000..9e4c27f --- /dev/null +++ b/help/en_US/scilab_en_US_help/xml_code.css @@ -0,0 +1,94 @@ +.xmlcomment { + font-style: italic; + color: #01a801 +} + +.xmldefault { + font-style: normal; + color: #000000 +} + +.xmlentity { + font-style: normal; + color: #ffaa00 +} + +.xmlopeninstr { + font-style: normal; + color: #000000 +} + +.xmlcloseinstr { + font-style: normal; + color: #000000 +} + +.xmlinstrname { + font-style: normal; + color: #9965a6 +} + +.xmllowtag { + font-style: normal; + color: #000000 +} + +.xmltagname { + font-style: normal; + color: #0303ff +} + +.xmllowclose { + font-style: normal; + color: #000000 +} + +.xmlopencomment { + font-style: italic; + color: #01a801 +} + +.xmlcommentend { + font-style: italic; + color: #01a801 +} + +.xmlcomment { + font-style: italic; + color: #01a801 +} + +.xmlopencdata { + font-style: normal; + color: #c45555 +} + +.xmlcdataend { + font-style: normal; + color: #c45555 +} + +.xmlcdata { + font-style: normal; + color: #000000 +} + +.xmlattributename { + font-style: normal; + color: #9965a6 +} + +.xmlequal { + font-style: normal; + color: #000000 +} + +.xmlattributevalue { + font-style: normal; + color: #973964 +} + +.xmlautoclose { + font-style: normal; + color: #000000 +} diff --git a/help/en_US/trainCascadeObjectDetect.xml b/help/en_US/trainCascadeObjectDetect.xml new file mode 100644 index 0000000..7bcdee1 --- /dev/null +++ b/help/en_US/trainCascadeObjectDetect.xml @@ -0,0 +1,122 @@ + + + + + + + + trainCascadeObjectDetect + It creates trained cascade XML file which can be use for object/face detection. + + + + + Calling Sequence + + trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile) + trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages); + trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType); + trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos); + trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos,"numNeg",numNeg); + trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos,"numNeg",numNeg,"nsplits",nsplits); + trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos,"numNeg",numNeg,"nsplits",nsplits,"minHitRate",minHitRate); + trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos,"numNeg",numNeg,"nsplits",nsplits,"minHitRate",minHitRate,"maxFalseAlarmRate",maxFalseAlarmRate); + trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos,"numNeg",numNeg,"nsplits",nsplits,"minHitRate",minHitRate,"maxFalseAlarmRate",maxFalseAlarmRate,"w",width); + trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos,"numNeg",numNeg,"nsplits",nsplits,"minHitRate",minHitRate,"maxFalseAlarmRate",maxFalseAlarmRate,"w",width,"h",height); + + + + + + Parameters + + outputFolder: + Folder name to store trained cascade (cascade.xml) and intermediate files + negativeImages: + path to a negative images folder.Accepted file formats are .jpg,.jpeg,.png,.bmp,.pgm. + positiveFile: + path to the vector file which contains sample data. + Name-Value Pair arguments: + + numPos: + number of positive samples. Default-30 + numNeg: + number of negative samples. Default- 20 + nsplits: + number of splits. Default- 2 + numStages: + number of cascade stages to be trained. Default- 30 + featureType: + Type of features to be used, possible types are HAAR, LBP, HOG. Default-HAAR + minHitRate: + Minimal desired hit rate for each stage of the classifier and value in the range 0 and 1 inclusive. Default- 0.995 + maxFalseAlarmRate: + Maximal desired false alarm rate for each stage of the classifier and value in the range 0 and 1 inclusive. Default- 0.5 + w: + Width of training samples (in pixels). Default-25 + h: + Height of training samples (in pixels). Default-25 + + + + + Description + +By using postiveFile.vec and negative.txt created using negativeImages folder, trainCascade will create cascade.xml file inside the outputFolder which is used to detect objects in an image. + + + + + + + Examples + + + + + Examples + + + + + See also + + CreateSampleFromFile + CascadeObjectDetect + + + + + Authors + + Gursimar Singh + + + diff --git a/help/en_US/trainFaceRecognizer.xml b/help/en_US/trainFaceRecognizer.xml new file mode 100644 index 0000000..89f07f5 --- /dev/null +++ b/help/en_US/trainFaceRecognizer.xml @@ -0,0 +1,83 @@ + + + + + + + + trainFaceRecognizer + The function saves an xml file for the trained model for an imageset of faces. + + + + + Calling Sequence + + faceClassifier=trainFaceRecognizer(imgSet,algoName) + + + + + + Parameters + + faceClassifier: + A classifier structure with following fields: + imgSet: + It is a structure,output of the function imageSet. + algoName: + Name of the algo to be used for training.Valid strings are:"LBPH","EIGEN","FISHER". + + + + + Description + +The function saves an xml file of the trained model for an imageset of faces.The trained model than can be used with facePredict function to predict the label of the test image. + + + + + + + Examples + + + + + See also + + imageSet + facePredict + + + + + Authors + + Gursimar Singh + + + diff --git a/help/en_US/trainNBClassifier.xml b/help/en_US/trainNBClassifier.xml new file mode 100644 index 0000000..1a569c3 --- /dev/null +++ b/help/en_US/trainNBClassifier.xml @@ -0,0 +1,85 @@ + + + + + + + + trainNBClassifier + This function is used to train an image classifier using Naive Bayes Algorithm. + + + + + Calling Sequence + + classifier = trainNBClassifier(imgSets,bag,classifiername) + + + + + + Parameters + + classifier: + Image category classifier + imgSets: + Input imageSet to train the classifier on + bag: + The bagOfFeatures of the imageSet provided + classifiername: + Name of the ouput yml classifier file. + + + + + Description + +This function trains an image category classifier which can be used to predict categories of images given to it as input using the predict() function. + + + + + + + Examples + + + + + See also + + bagOfFeatures + imageSet + mlpredict + + + + + Authors + + Gursimar Singh + Rohit Suri + Umang Agarwal + + + diff --git a/help/en_US/trainRTreesClassifier.xml b/help/en_US/trainRTreesClassifier.xml new file mode 100644 index 0000000..ead41f7 --- /dev/null +++ b/help/en_US/trainRTreesClassifier.xml @@ -0,0 +1,114 @@ + + + + + + + + trainRTreesClassifier + This function is used to train an image classifier using Random Forest Trees. + + + + + Calling Sequence + + classifier = trainRtreesClassifier(imgSets, bag,classifierName); + classifier = trainRtreesClassifier(imgSets, bag,classifierName,ActiveVarCount); + classifier = trainRtreesClassifier(imgSets, bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarimp); + classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds); + classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories); + classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories,MaxDepth); + classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories,MaxDepth,MinSampleCount,[priori]); + classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories,MaxDepth,MinSampleCount,[priori],RegressionAccuracy); + classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories,MaxDepth,MinSampleCount,[priori],RegressionAccuracy,TruncatedPruneTree); + classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories,MaxDepth,MinSampleCount,[priori],RegressionAccuracy,TruncatedPruneTree,UseSurrogates); + classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories,MaxDepth,MinSampleCount,[priori],RegressionAccuracy,TruncatedPruneTree,UseSurrogates,Use1SERule); + + + + + + Parameters + + classifier: + Image category classifier + imgSets: + Input imageSet to train the classifier on + bag: + The bagOfFeatures of the imageSet provided + int ActiveVarCount: + user defined default is 0 + bool CalVarimp: + decision to calculate VarImp + int CVfolds : + default is 10 user dependent + int MaxCategories: + default 10 + int MaxDepth: + default value is INT_MAX + int MinSampleCount: + default value is 10 + float priori: + default is empty – predefined probability of class or label set by user,must be row vector. + float RegressionAccuracy: + default value 0.01 – based on error calculation + bool TruncatedPruneTree: + default true + bool UseSurrogates: + default is false.if true surrogates splits will be built + bool Use1SERule: + if true makes pruning harsher + + + + + Description + +This function trains an image category classifier which can be used to predict categories of images given to it as input using the mlpredict() function. + + + + + + + Examples + + + + + See also + + imageSet + bagOfFeatures + + + + + Authors + + Gursimar Singh + Rohit Suri + Umang Agrawal + + + diff --git a/help/en_US/undistort.xml b/help/en_US/undistort.xml new file mode 100644 index 0000000..236d755 --- /dev/null +++ b/help/en_US/undistort.xml @@ -0,0 +1,91 @@ + + + + + + + + undistort + The function undistorts an input image.The distortions in the image are due to the properties of the camera. + + + + + Calling Sequence + + [outputImg]=undistort(inputImage,cameraMatrix,distCoeffActual) + [outputImg]=undistort(inputImage,cameraMatrix,distCoeffActual,NewCameraMatrix); + + + + + + Parameters + + outputImg: + It is the unsdistorted ouput image with same size as inputImage. + inputImage: + The distorted image. + cameraMatrix: + Input camera matrix + NewCameraMatrix: + Camera matrix of the distorted image. By default, it is the same as cameraMatrix but you may additionally scale and shift the result by using a different matrix. + + + + + Description + +Transforms an image to compensate for lens distortion.Those pixels in the destination image, for which there is no correspondent pixels in the source image, are filled with zeros (black color).The function transforms an image to compensate radial and tangential lens distortion. + + + + + + + Examples + + + + + Authors + + Gursimar Singh + Sukul Bagai + Shubheksha Jalan + + + + + See also + + genCheckerboardPoints + detectCheckerboardCorner + calibrateCamera + + + diff --git a/images/balls.jpg b/images/balls.jpg new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..119172e2f86aa88c2fcc6c7994cd3dbdd2b850b0 GIT binary patch literal 53999 zcmcG#1yo#5voAV$(BK**kl;4B6M_XB+%3oq3^uqELP&5439iB22X}XOCuneY0+;0f zo$s9U-g$SeyVkpV&+MtTUsrWkRqx%k=W+IN6@V)*BPRnuKtKSzdpZG+KLH=5-JuWw zKu(Ss@C*O|AOpw|Pyh%|l-Sdk;$O7P6U~T#^fw>ziG~Iu|D{1s^q=Di>Tmi#evtrx zuV_zL001W!kQ4CZUo?=D6XC}{D36bS+Wp}GrNq+N*nIRGN!?)D~T)?jBEQ?LcpPL$!Op@o44YA(v4&8x(zWG@M}gue511gm?3G|W7$ z%>>OE#KkZ~+=bk2?QOx%CN%E0Hg--z?xGBT!G)gaKiM1%Pn8_aAwp_WGXJXbloDn5 z7cXvZZtQN{>@Y_Q4xpf*AO|NG2NxIHQw=sJ4?AZQcQ!jGx+eq-n!gxQU?($2sJ$~3 zX7?Z6+1jf?Ei9d#{*CxQO6T~u&L3WAXhfbE{-=$Ql8K`=*j!A;#Ks9M!twvg|L>Kx z!KUiYCeC16u$?o_ABh~nPB0foGw{E={v(XNi>VFN%p7KG0=2V;nmM~X)nc~;J2TL5 zJasO@@u%T`5#xU^nv&ALvHwT0Y;FHjBqb#wlNf{76wtxAvH*s_VYk1f{DUjN~ROufD{iBIb{r{Kx z|L3anzgL`p8-kFeBiO_l=BNRK*@#K}@d`95mM~|SlO@caMpB)ZMjL8p4s&z*JD>lp z^8cAKo16WcA$u1`o4*EcZpHz&`D;#2Pc8`fFI6@-6EgdUr$5H}kKL<-9sVZ%N!dWf zRKU)TGzyMSoSRv?LT&yrtEc?GE&kfrznX|}{C7N&r=&B~*#`Wd;1V{@{|)?)XA!b7 zv9l0maAz|ILrh$3oEgOaP5uvk{R`o5U;hFAKUw-ec~6e;$t809+i^Z6{_T3fc2EA+ z@sDGDTmVP{kPs37e4Y;Erw__A6cl7+6bv*p)Mr>2SXh`Cn3&i&__)|OcsQ7txWu@4 z1cXFHL|D&BNQnta@d=3t|9~JMJ+(nbK}SJBC&b3YCj37>9@_zU&k&*!z9Avt0TA&J zknj*5I{}nW3lYlG`u1l9`{zJLL_$GDLjXKOe=2@~@K5o76aoN92#Clir~tHQkMjU5 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Anz}ky{oJC[\_eqv}z~ob`bhba]cbkkm|}vsumf\IGNN:@AEGFGHKIJHGIIJGMK}pn5|jvqWCMZ__pvxyqikngkqv{zttrrgWK?KWMFMXgghbZCbPLNJGIEHIGJKDJHFtfm|{~lxyljTD@AFCNcm~vicW\KG7DTSeiik[X`3+fEQWVPBJDHIGFEGJDijl{~o~zrq\OGBC@COWk}{zj\VPL;AFNZiinnkU[p>8dLS[PSTNHJDFFKDFGvghrm~~ti[NH@C?@BTmz}~{ytvf[SN?;AISacpqopbO`sU,aRPXVNRSMRTHIDFHEpei{q}jfTOBHAB7>S^orvy{qrv|yr{}}{}lophkMJG<=?JW_cmutrgcH^ua4aPWVUSRTOPTPRLEFDhdrxuyvk_UJ?BFA=:ENVdgjlkfklkgnlomb`_jUD<;:>DJVh^jttsqd\IcxZRWMXTVRVONXPSUTTFLzbgq~{rj\TLF?JJUVW[\bc[X\ZXQRNI75>FDFGHGNQEHAB:A5<4A>@=A:C6=9;6;E?JNS``iss{{xrndYQ]kHaTJWZSZRTTSRWRTLXV\ \ No newline at end of file diff --git a/images/trainset_face/s9/9.pgm b/images/trainset_face/s9/9.pgm new file mode 100755 index 0000000..39245f0 --- /dev/null +++ b/images/trainset_face/s9/9.pgm @@ -0,0 +1,5 @@ +P5 +92 112 +255 +npqmqnroosnqprosorntuntorqqpsprqsquqqksk^XSRRnrspprroqossqroqrmptsosqrorroqrpppqrpqqooqnppmsltqnppqqsqrporqrrrqoprosrurrtsoqrnh`S\YN@=@:;>T[a_ecjlrqspqsqsprrqproqrqrnpqqnroooqmmtqlqmrornproqtspsntpspsrsrsprpoonrrmlig\JA/)FF.46ETC.1?P\^PSTalnossprprqqqpqrppoqmrqnoqoprnororpoqnqqoqsnsqrqoqrqntpsrtoqpqnrlrcbkP8.-$&57()8H@9:G90HG767R8*99586131'7?PW[nnrpqsrntqpponqqqqlpporkpqnsoprmprnsorsnrprrmojlknolmqmfoV8-%5)+*./-%&;2$6AE0.4=.7;+2-$');43'3;7BD?T]QFQ>':,),!)(2-0'%4.+()3/-,*,*&)5 #'#-*';/*0-0/(:OKIXTdddbiplljmkoomotmlpoqpoiq]J-%,)20<FLBECLYijgqpsoornqsmvmkd^M;0&,),746"% ),&+,*(&"24&2+!'(&/8,+3*'0/-)),-;/(%&$+)0*&+:14<;;:@GRXYcfmpqpoonrqrrpmeVSKA0/1/$.,&!$% .%21&*/(-+.'00''68)6..3835$A=>:71,%"*&((%$5 $;640.3;N]`eikprmqnkpqoommdLKSB;4/0(-"  #!!)3+53*'-,2(-38,+6D(-8449J=7MI>28A-000(#$%, (92+2*/.,BTU`fqmrsjqmqopiqdFLLD:3(+,)"!&&(5,7780&%5,'00/1127-7'8+34BSNHN>:160<93,$' ,++%+&21;.D_lhjmlmsnlmoodldH0924-4&''*&%&%%,.=7@ELVackopqnnoq^jgX95FC4544;>959(')4;..73AKQ@O5>BD64198757431(0$#$)532486:4:_kmsoomqb[f[F3.520BG:33<5&-:PTTZ]ZCD6Q^QNTD>L;B7[QKH(7B;;EDMSIAL>:3.@DCDE:>978*)!".;/7(&110=Zipromah^PYC3/)&/@I11,-+4IS^jbci\UUXPirKf[NYOIUciXQ5KNG7BJXSPIUA?97JHFE@ORE?=4'&).22-1).>CLjbrno\OLJL>;*( 49306./5EVbgstrf_aV[iouyYkjfh]gvcZYkYZC8a\k\HXUCPSKKUTXbgOCP9,)$.0=4/%- '8Atoimq[7<>C1,+636:2-:/EG]gvjif^ho~qZ{z~zls~pTDlc{_\ZRc^\WUS^jom_Q\M8;)-.32--#!$$[wnqXC,(57/034<86,16AN[gtggqptutplsp|sv^ctwccaijltp^^ibN@6*%,34/#&#/htm[/),+147784145>BI]ds{hylurormsjgktmZP>:$ %/6)')Dzs[5%065>3+5./5:OZhy~|||zwq{vvxkfOE4%$&/'!mzD+#18<=0,+':Ibr|}~y~ouhR91"##,)mu-$-:3+.,5Vt~~}zvpgQ;**+)-0) Jt#"763/%59Hi¾xxviN?/*.:45"a#!#2A-2=Gaw¿z}|rhM701?8-"9/!,02:GNo~|wuc-55:9( <&.<=C\u{tlK789&C""3>DH_wÿxjY1$<8%X(=@Ei|o[>+/?' ^, 34OilaE)782 _418Xlj]L02;.^8$,A]szÿldI?/1&)_: $F_d}}m`G<21%ZL&HWd}ÿzzo]I31()UX+hoLOD[N3 0x{|{qppul+3XUoaTIFrlNLz~qhdhlqwtw{nibUMDNL`xviopu6]hrtiPP?wvn3 Jzvi[[?:>FMUNRMOU[fyh^XX^SHGKCBE;;6>CToohsxG ++RpikcNT=hzvXe|nC9HGFKUVG;DC=:@D5:P[b}xxrS;?=C:43?DKX^^YUNB9G\kq|\ \stlbiPMIEtT#speJHSennmpaVNL?4051,104P`q|rmioS@)4/32I:10*9+EBI[F?Zjppsokpxocritt^kkPNR7saUhxz|tnxmgw}uajiPJQ;i`xwlbQ;44HoK;()Q66mZK``OSLb~c^YedS]V9--.9/t~`D7=Pdow}uwq`rx`ilOLO8ufzyqaKjr}fN=89F_x[tnYWUywfkxY|Q<287TkjUSpx{|ys^qudjlKNKBiwdokSUS]~perqb]v´srnzoylXRU]~xibn}wtazwtdkhMKO1vs|vtu~suķvyu||usku}uu`o|wcjhLOMimoxþýwj_`]`dfahcaKNLLPIPAYtityu`a^[baf^bf`LGMLJIM?Xpekýt~~pa[]^`d__daeJINKGLNERrdez}Ļt}wga[Y]___^`[aHKKKJLGLFgmely|w|zpc`VVaZ`_^a[_IJKIKGMJC_pge}ynyvqzxmkrprwwn\`SV\\^`Z_[\IJKIJHIMCXkmeqyl]WAVlw[BCRi{urh_]RVX]Y]YaX\HIEKMHHJHLhngo{Z;).Kgr{|sTLI_q}xrkgc[PT[VY\YZ[WIFHHHIKLCJ_mfkyydG77?R]aif^Q`ir{}tpleaTPXVYUW]YXWHELFIGLGIBWdheitvrRC6=:EBDQfzvuywtkkiYOOSZVVVYQZVJ>NGELIFMED`hfinvzs_GJ@CJTnvwsqv{vkjjbZDRQXTVXVYTWIEJHEGLDIAJM]djlou{urolljouyvx|~}}jjidYHNOQUSVTTTYPJEDLFDHHDHCMR`eeloy}yyuw}~y|}zrffkeLHJQLSSURSURTFGEGFHJFJGGHSWailoo|~yulnz|{~vg`ceYHHPMNORPURNTRFGHIFCJDGIIKZTZapjkqxgRN[lt|~|sj`ga]LFKJLPLRNOPRQOHHIEDLHJTVYZjbJXfjlgs|mhltznfYT^w|umousk]ke\THGHNHPMNPRKNNOIHDDMbeRK@6avMO[jle^q}ws[VI;=>FFEKFUW[dlw{uleTNIBEDSVk|s{~sm\abbSCDIIJKPLMPLJONIGFOMu:1iZKLZiebbwidli[TJOLIHEMKRMSRSXZkhlqq~x|}{ph_`e]VJAELENNJMIMOJNHLbjqk >cuq{rNNL\`aYev}w{~zuwmmjklprntumnmoz{wtkg`]f`]DCDIJJHLNHPJKKIKLwwo~T|}j~xaJMNW\\Zfo{~{qy}~tpklht~y}~vuoa[b^YJBBGHKKIKMIMJMHLLGlr.E~k~~cPGGUW]b^jqy{|}||phoruujjjkly||zz{z|srga\YXGG:KCKFIGLJMKHOGLLFiw|Jih~n[PDQOS\\dkpst{y{{~wsdilhly|micmgs{zx|}~yvle]bYIJ@KLIHLHKKIOGKIHKKgqvqle{{c`FGPRY\^fitqwyyv~rr^Y[cjpoou}}qwsocehpxwzy~}}pcac]L:U>JMOPPl|zpiWW[TACSilhNg|DE_VUWXQVSTPTVRJFobryr~|{j`M?AKKKMZf~{xvbRQXSB@XfrneJjyPRTRVWWUVRTUPVWSR}chp~y{tm[F=>GJNGTdr}yqxaRJWR?AVcnrnWMknUZOTV[VTRTNTSNWXTuehrxue[G;@COCDFF;DYfrxwy~{}xwvwt|}{|vjdi]FGOG<@Oh{tvl_L^^K`UQWXWXWXTRWSSZNTrhanwncXI<;ACG8BLU`ekolignokiqsomm][^V9BDC=CXms|wrh[KaUQ_MWYVU[SX[PUYTYWMpcdqro`QG?<:BB@=AHKSZ]]^`cac]__[QIIF>>E;?KUtxyztn]USXW]RSYSZZWRYYURWZV[S|ofdkvk`KHAB>C:B@@9AEDDNLOPPLFF;=:=>F;8<=>=9?CKiuzy{uuk\OYP\\PSW[ZcY\]bVXR[W\WZ \ No newline at end of file diff --git a/macros/CreateSample.sci b/macros/CreateSample.sci new file mode 100644 index 0000000..6d37a57 --- /dev/null +++ b/macros/CreateSample.sci @@ -0,0 +1,124 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in +// Training Dataset credits : AT&T Laboratories Cambridge + +function CreateSample(imgPath,positiveFile,negativeImages,varargin) +// It creates a .vec file from an image.The vec file contains the generated positive samples.The vec file is used for training a cascade classifier. +// +// Calling Sequence +// CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages) +// CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"num",nsamples) +// CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"w",width) +// CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"h",height); +// CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"num",nsamples,"w",width); +// CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"num",nsamples,"w",width); +// CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"h",height,"w",width); +// CreateSample(imagePath,positiveFile,negativeImages,"num",nsamples,"h",height,"w",width); +// +// Parameters +// imgPath: image path.Accepted file formats are .jpg,.jpeg,.png,.bmp,.pgm. +// negativeImges:path to negativeImages.Accepted file formats are .jpg,.jpeg,.png,.bmp,.pgm. +// positiveFile : name of the output vec file. +// num:number of samples to be created. +// w: Width of training samples (in pixels). Default-25 +// h: Height of training samples (in pixels). Default-25 +// +// Description +// It produces dataset of positive samples in a file with .vec extension and negative samples are enumerated in a special text file in +// which each line contains an image filename of negative sample image. Negative images must not contain detected objects. +// +// By using these two files trainCascade will create cascade.xml file inside the outputFolder which is used to detect objects in an image. +// +// Examples +// CreateSample("images/positive.jpg","positive.vec","images/negative_samples","num",100); +// trainCascadeObjectDetect("positive_samples","images/negative_samples","positive.vec","numStages",6); +// im=imread("images/jellyfish.jpg"); +// [image,bbox]=CascadeObjectDetector(im,"positive_samples/cascade.xml"); +// imshow(image); +// +//See also +//trainCascadeObjectDetect +//CascadeObjectDetector +// +//Authors +//Gursimar Singh + + [lhs rhs]=argn(0); + if rhs<3 then + error(msprintf(" Not enough input arguments")) + elseif rhs>9 then + error(msprintf(" Too many input arguments to the function")) + elseif modulo(rhs-1,2) + error(msprintf(" wrong number of input arguments,name-value pairs not macthed")) + end + + //validating variables + + if ~isdir(negativeImages) + error(msprintf(" wrong input argument #3,existing directory expected")) + end + + //default values + w=25; + h=25; + num=50; + if rhs >3 + + for i=1:2:rhs-3 + if strcmpi(varargin(i),"num")==0 then + num=varargin(i+1); + if num<0 then + error(msprintf(" num value must be positive")) + end + + + elseif strcmpi(varargin(i),'w')==0 then + w=varargin(i+1); + if h<0 then + error(msprintf(" w value must be positive")) + end + + elseif strcmpi(varargin(i),'h')==0 then + h=varargin(i+1); + if h<0 then + error(msprintf(" h value must be positive")) + end + else + error(msprintf(_(" Wrong value for input argument #%d",i))); + end + end + end + + +if isdir(negativeImages) + if getos()=="Linux" + temp=strcat(["ls ",negativeImages]) + elseif getos()=="Windows" + temp=strcat(["dir ",negativeImages]) + end + s=unix_g(temp); + disp(temp) + [noOfFilesInFolder noOfCols]=size(s); + fd = mopen('negative.txt','wt'); + for i=1:noOfFilesInFolder + [path,fname,extension]=fileparts(s(i)) + if ~strcmp(extension,".jpg") | ~strcmp(extension,".jpeg") | ~strcmp(extension,".png") | ~strcmp(extension,".bmp") | ~strcmp(extension,".pgm") | ~strcmp(extension,".JPG") | ~strcmp(extension,".JPEG") | ~strcmp(extension,".PNG") | ~strcmp(extension,".BMP") | ~strcmp(extension,".PGM") + mfprintf(fd,'%s/%s\n',negativeImages,s(i)); + end + end + end + mclose(fd); + disp("Creating positive samples:"); + cmd=sprintf("opencv_createsamples -img %s -bg negative.txt -num %d -vec %s -w %d -h %d ",imgPath,num,positiveFile,w,h); + disp(cmd); + unix_w(cmd); + +endfunction diff --git a/macros/CreateSampleFromFile.sci b/macros/CreateSampleFromFile.sci new file mode 100644 index 0000000..cdb29ae --- /dev/null +++ b/macros/CreateSampleFromFile.sci @@ -0,0 +1,172 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in +// Training Dataset credits : AT&T Laboratories Cambridge + +function CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num,varargin) +// It creates a .vec file from a set of positive images.The vec file is used for training a cascade classifier. +// +// Calling Sequence +// CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num); +// CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num,"w",width); +// CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num,"h",height); +// CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num,"recursive"); +// CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num,"w",width,"h",height); +// CreateSampleFromFile(positiveImages,positiveFile,num,"w",width,"h",height,"recursive"); +// +// Parameters +// positiveImages: positive images folder path.Accepted file formats are .jpg,.jpeg,.png,.bmp,.pgm. +// positiveFile: name of the output vec file. +// num: Number of samples to be generated. +// w: Width of training samples (in pixels). Default-25 +// h: Height of training samples (in pixels). Default-25 +//"reccursive": If there exists sublofolders in positive image folder. +// +// Description +// It produces dataset of positive samples in a file with .vec extension.The vec file is used for training a cascade classifier. +// +// Examples +// //The example detects faces in an image by training a cascade classifier using user defined dataset of 400 images. +// CreateSampleFromFile("images/trainset_face","positive_faces.vec",400); +// trainCascadeObjectDetect("positive_samples_faces_demo","negative_samples","positive_faces.vec","numPos",300,"numStages",5); +// im=imread("images/faces.jpg"); +// img=CascadeObjectDetector(im,"positive_samples_faces/cascade.xml",1.04,1,8); +// imshow(img); +// +// Examples +// //Using the image dataset which contains subfolders within the positiveImages directory. +// CreateSampleFromFile("images/trainset_face","positive_faces.vec",400,"recursive"); +// trainCascadeObjectDetect("positive_samples_faces","images/negative_samples","positive_faces.vec","numPos",300,"numStages",5); +// //number of positive samples used in trainCascade Object Detect must not be more than 90% of total numver of poitive images in vec file +// im=imread("images/faces.jpg"); +// img=CascadeObjectDetector(im,"positive_samples_faces/cascade.xml",1.04,1,8); +// imshow(img); +// +//See also +//trainCascadeObjectDetect +//CascadeObjectDetector +// +//Authors +//Gursimar Singh + + [lhs rhs]=argn(0); + if rhs<3 then + error(msprintf(" Not enough input arguments")) + elseif rhs>8 then + error(msprintf(" Too many input arguments to the function")) + end + + + + //default values + w=25; + h=25; + recurr=0; + if rhs >3 + + for i=1:1:rhs-3 + + if strcmpi(varargin(i),'w')==0 then + i=i+1; + w=varargin(i); + if h<0 then + error(msprintf(" w value must be positive")) + end + + elseif strcmpi(varargin(i),'h')==0 then + i=i+1; + h=varargin(i); + if h<0 then + error(msprintf(" h value must be positive")) + end + + elseif (strcmpi(varargin(i),'recursive')==0) then + recurr=1; + else + error(msprintf(_(" Wrong value for input argument #%d",i))); + end + end + end + + + if (recurr==1) + + folders=listfiles(positiveImages); + noOfFolders=size(folders); + disp(noOfFolders(1)); + fd = mopen('positive.txt','wt'); + for j=1:noOfFolders(1) + if isdir(positiveImages) + if getos()=="Linux" + temp=strcat(["ls ",positiveImages,"/",folders(j)]) + elseif getos()=="Windows" + temp=strcat(["dir ",positiveImages,"\",folders(j)]) + end + s=unix_g(temp); + [noOfFilesInFolder noOfCols]=size(s); + + //disp(noOfFilesInFolder); + disp(folders(j)); + for i=1:noOfFilesInFolder + [path,fname,extension]=fileparts(s(i)) + if ~strcmp(extension,".jpg") | ~strcmp(extension,".jpeg") | ~strcmp(extension,".png") | ~strcmp(extension,".bmp") | ~strcmp(extension,".pgm") | ~strcmp(extension,".JPG") | ~strcmp(extension,".JPEG") | ~strcmp(extension,".PNG") | ~strcmp(extension,".BMP") | ~strcmp(extension,".PGM") + //disp(s(i)); + mfprintf(fd,'%s/%s/%s 1',positiveImages,folders(j),s(i)); + im=imread(positiveImages + "/" + folders(j) + "/" +s(i)); + sz=size(im); + boxVals=[0 0 sz(2),sz(1)]; + for j=1:4 + mfprintf(fd,' %d',boxVals(j)); + end + mfprintf(fd,'\n'); + end + end + end + end + mclose(fd); + + else + fd = mopen('positive.txt','wt'); + if isdir(positiveImages) + if getos()=="Linux" + temp=strcat(["ls ",positiveImages]) + elseif getos()=="Windows" + temp=strcat(["dir ",positiveImages]) + end + s=unix_g(temp); + [noOfFilesInFolder noOfCols]=size(s); + + + + for i=1:noOfFilesInFolder + [path,fname,extension]=fileparts(s(i)) + if ~strcmp(extension,".jpg") | ~strcmp(extension,".jpeg") | ~strcmp(extension,".png") | ~strcmp(extension,".bmp") | ~strcmp(extension,".pgm") | ~strcmp(extension,".JPG") | ~strcmp(extension,".JPEG") | ~strcmp(extension,".PNG") | ~strcmp(extension,".BMP") | ~strcmp(extension,".PGM") + //disp(s(i)); + mfprintf(fd,'%s/%s 1',positiveImages,s(i)); + im=imread(positiveImages + "/" +s(i)); + sz=size(im); + boxVals=[0 0 sz(2),sz(1)]; + for j=1:4 + mfprintf(fd,' %d',boxVals(j)); + end + mfprintf(fd,'\n'); + end + end + end + + end + + + + disp("Creating positive samples:"); + cmd=sprintf("opencv_createsamples -info positive.txt -num %d -vec %s -w %d -h %d ",num,positiveFile,w,h); + unix_w(cmd); + +endfunction diff --git a/macros/IDCT.sci b/macros/IDCT.sci new file mode 100644 index 0000000..75048c2 --- /dev/null +++ b/macros/IDCT.sci @@ -0,0 +1,57 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Suraj Prakash +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function new_image = IDCT(image) +// Compute inverse Discrete Transform of image +// +// Calling Sequence +// newimage = IDCT(image) +// +// Parameters +// image : floating-point image +// new_image : IDCT of the input image +// +// Description +// The IDCT function computes the inverse cosine transform of a floating-point image with even number of rows and columns. +// +// Examples +// I = imread('images/lena.jpg',0); +// I = double(I) +// J = IDCT(I) +// imshow(J) +// +// Authors +// Suraj Prakash + + [rows, cols, channel] = size(image); + + if (modulo(rows, 2) <> 0) & (modulo(cols, 2) <> 0) then + error(msprintf("Image doesnot have even number of rows and columns\n")); + elseif (modulo(rows, 2)) <> 0 then + error(msprintf("Image doesnot have even number of rows\n")); + elseif (modulo(cols, 2)) <> 0 then + error(msprintf("Image doesnot have even number of cols\n")); + end + + if channel > 1 then + error(msprintf("Input image should be single channel")); + end + image_list = mattolist(image) + + out = raw_IDCT(image_list) + + length_out = size(out) + + for i = 1 : length_out + new_image(:, :, i) = out(i) + end + +endfunction diff --git a/macros/IFFT.sci b/macros/IFFT.sci new file mode 100644 index 0000000..a61ee57 --- /dev/null +++ b/macros/IFFT.sci @@ -0,0 +1,54 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author:Diwakar Bhardwaj +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [out]=IFFT(inputimage) +// Computes the inverse descrete fourier transform of image +// +// Calling Sequence +// output_image = IFFT(inputimage); +// +// Parameters +// +// inputimage : Grayscale image +// out_image : IFFT of input image +// +// Description +// This function computes the inverse descrete fourier transform of input image.The image should be grayscale. +// +// Examples +// a = imread('images/lena.jpg',0); +// b = IFFT(a); +// imshow(b) +// +//Authors +// +//Diwakar Bhardwaj + +[lhs, rhs] = argn(0); + + if rhs>1 then + error(msprintf("Too many input arguments")); + end + if rhs<1 then + error(msprintf("Not enough input arguments")); + end + if lhs >1 + error(msprintf("Too many output arguments")); + end + + + inputimage1=mattolist(inputimage); + a=raw_IFFT(inputimage1); + dimension=size(a) + for i = 1:dimension + out(:,:,i)=a(i); + end +endfunction; diff --git a/macros/applycform.sci b/macros/applycform.sci new file mode 100644 index 0000000..8e76712 --- /dev/null +++ b/macros/applycform.sci @@ -0,0 +1,65 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh,Tess Zacharias +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [outImg] = applycform(srcImg,transform) +//Apply device-independent color space transformation. +// +//Calling Sequence +//[outImg]=applycform(srcImage,transform) +// +//Parameters +//outImg:Output transformed image same number of channels as Input,Depth 8U. +//srcImage:Input image +//transform:Transformation string given as inputColorspace2ouptutColorspace.Valid strings are-'xyz2lab' :Convert from the XYZ to the L*a*b color space.'lab2xyz' :Convert from the L*a*b to the XYZ color space.'srgb2xyz' :Convert from the standard-RGB to the XYZ color space.'xyz2srgb' :Convert from the XYZ to the standard-RGB color space.'srgb2lab' :Convert from the standard-RGB to the L*a*b color space.'lab2srgb' :Convert from the L*a*b to the standard-RGB color space.'xyz2uvl' :Convert from the XYZ to the uvL color space.'uvl2xyz' :Convert from the uvL to the XYZ color space. +// +//Description +//outImg = applycform(srcImage,transform) converts the color values in srcImage to the color space specified in the color transformation string transfrom. +// +//Examples +//im=imread("images/lena.jpeg",1); +//img=applycform(im,"srgb2xyz"); +//imshow(img); +// +//Examples +//im=imread("images/lena.jpeg",1); +//img=applycform(im,"srgb2xyz"); +//img=applycform(img,"xyz2uvl"); +//img=applycform(img,"uvl2xyz"); +//img=applycform(img,"xyz2srgb"); +//imshow(img); +// +//Authors +//Gursimar Singh +//Tess Zacharias + +[lhs,rhs]=argn(0); + + if rhs>2 then + error(msprintf("Too many input arguments")); + end + if rhs<2 then + error(msprintf("Not enough input arguments")); + end + if lhs >1 + error(msprintf("Too many output arguments")); + end + + srcMat = mattolist(srcImg) + if size(srcImg)==1 then + error(msprintf("NUmber of channels of input image must be 3 or 4")); + end + + out = raw_applycform(srcMat,transform) + sz=size(out) + for i=1:sz + outImg(:,:,i)=out(i); + end +endfunction diff --git a/macros/bbox2points.sci b/macros/bbox2points.sci new file mode 100644 index 0000000..71b1db6 --- /dev/null +++ b/macros/bbox2points.sci @@ -0,0 +1,34 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author:Tanmay Chaudhari +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [ out ] = bbox2points(rectangle) +// Returns list of corner points of a rectangle. +// +// Calling Sequence +// bbox = bbox2points(rectangle); +// +// Parameters +// rectangle: A Nx4 matrix where each row is a rectangle of the form [x, y, width, height]; +// points: Returns 4x2xN size matrix which contains all the 4 co-ordinates of each of the N bounding boxes. +// +// Description +// List of corner points of a rectangle. +// +// Examples +// bbox = [1 2 3 4; 5 6 7 8]; +// results = bbox2points(bbox); +// +// Authors +// Tanmay Chaudhari + + out=raw_bbox2points(rectangle); + +endfunction diff --git a/macros/calibrateCamera.sci b/macros/calibrateCamera.sci new file mode 100644 index 0000000..9cf2669 --- /dev/null +++ b/macros/calibrateCamera.sci @@ -0,0 +1,75 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh & Nihar Rao +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [params] = calibrateCamera(objectpoints,imagepoints,imageSize,varargin) +//This function Performs camera calibration.Finds the camera intrinsic and extrinsic parameters from several views of a calibration pattern.It returns a struct of all the parameters like translation,rotation vector,camera matrix etc. +// +//Calling Sequence +//params=calibrateCamera(objectpoints,imagepoints,imageSize) +//params=calibrateCamera(objectpoints,imagepoints,imageSize,cameraMatrix) +//params=calibrateCamera(objectpoints,imagepoints,imageSize,cameraMatrix,distortionCoeffs) +// +//Parameters +//params:Structure of all the parameters like translation,rotation vector,camera matrix and distortionCoefficients. +//objectpoints:These are the worldpoints of teh checkboard.It can be obtained from genCheckerboardCorner. +//imagepoints:These are the detected checker board corners.Can be obtained from detectCheckerboardPoints. +//imageSize:Specified as width and height. +//cameraMatrix:Input/Output 3x3 floating-point camera matrix. +// +//distortionCoeffs:Output vector of distortion coefficients of 4, 5, 8, 12 or 14 elements.It can also be specified as input. +// +//Description +//This function Performs camera calibration.Finds the camera intrinsic and extrinsic parameters from several views of a calibration pattern.The coordinates of 3D object points and their corresponding 2D projections in each view must be specified.The depth co-ordinate of the object is assumed to be zero.That may be achieved by using an object with a known geometry and easily detectable feature points. Such an object is called a calibration pattern, and Scilab has built-in support for a chessboard as a calibration rig. +// +//Examples +//boardCols=7; +//boardRows=10; +//checkerSize=10; +//worldPoint=genCheckerboardPoints([boardCols boardRows],checkerSize); +//imagePoints=detectCheckerboardCorner(im,[boardRows,boardCols]); +//imagePoints=list(imagePoints) +//im=imread("images/checkboard.jpg",0); +//sz=size(im); +//f=calibrateCamera(worldPoints,imagePoints,[sz(2),sz(1)]); +//image=undistort(im,f.cameraMatrix,f.distortionCoefficients); +//imshow(image) +// +//Authors +//Gursimar Singh +//Nihar Rao +// +//See also +//genCheckerboardPoints +//detectCheckerboardCorner +//undistort + + [lhs rhs]=argn(0); + + if lhs>1 + error(msprintf(" Too many [a b c d ]put arguments\n")); + elseif rhs>5 + error(msprintf(" Too many input arguments,maximum number of arguments is 7\n")); + elseif rhs<3 + error(msprintf("the function needs atleast 3 arguments\n")); + end + + if rhs==3 + [a b c d ]=raw_calibrateCamera(objectpoints,imagepoints,imageSize); + elseif rhs==4 + [a b c d ]=raw_calibrateCamera(objectpoints,imagepoints,imageSize,varargin(1)); + elseif rhs==5 + [a b c d ]=raw_calibrateCamera(objectpoints,imagepoints,imageSize,varargin(1),varargin(2)); + end + + + + params=struct('cameraMatrix',a,'distortionCoefficients',b,'rotationMatrix',c,'TranslationVector',d); +endfunction diff --git a/macros/configKalmanFilter.sci b/macros/configKalmanFilter.sci new file mode 100644 index 0000000..6f7b4dc --- /dev/null +++ b/macros/configKalmanFilter.sci @@ -0,0 +1,84 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function kalmanFilter=configKalmanFilter(MotionModel,InitialLocation,InitialError,MotionNoise, MeasurementNoise) +//Create Kalman filter for object tracking +// +//Calling Sequence +//kalmanFilter=configKalmanFilter(MotionModel,InitialLocation,InitialError,MotionNoise, MeasurementNoise) +// +//Parameters +//kalmanFilter:A structure with fields:StateTransitionModel,MeasurementModel,ControlModel,State,StateCovariance, ProcessNoise,MeasurementNoise +//MotionModel:Motion model, specified as a string 'ConstantVelocity' or 'ConstantAcceleration'. The motion model you select applies to all dimensions. For example, for the 2-D Cartesian coordinate system. This mode applies to both X and Y directions. +//InitialLocation:Initial location of object, specified as a numeric vector. This argument also determines the number of dimensions for the coordinate system. For example, if you specify the initial location as a two-element vector, [x0, y0], then a 2-D coordinate system is assumed. +//InitialError:Initial estimate uncertainty variance, specified as a two- or three-element vector. The initial estimate error specifies the variance of the initial estimates of location, velocity, and acceleration of the tracked object. The function assumes a zero initial velocity and acceleration for the object, at the location you set with the InitialLocation property. +//MotionNoise:Deviation of selected and actual model, specified as a two- or three-element vector. The motion noise specifies the tolerance of the Kalman filter for the deviation from the chosen model. This tolerance compensates for the difference between the object's actual motion and that of the model you choose. Increasing this value may cause the Kalman filter to change its state to fit the detections. Such an increase may prevent the Kalman filter from removing enough noise from the detections. The values of this property stay constant and therefore may affect the long-term performance of the Kalman filter. +//MeasurementNoise:Variance inaccuracy of detected location, specified as a scalar. It is directly related to the technique used to detect the physical objects. Increasing the MeasurementNoise value enables the Kalman filter to remove more noise from the detections. +// +//Description +//This function provides a simple approach for configuring the KalmanFilter structure for tracking a physical object in a Cartesian coordinate system. The tracked object may move with either constant velocity or constant acceleration. +// +//Examples +//k=configKalmanFilter("ConstantVelocity",[2 3],[0.1 1],[0.1 0.1],0.5); +// +//Authors +//Gursimar Singh + + if type(MotionModel) ~=10 then + error(msprintf("Motion Model must be a string")); + end + szM=size(MotionNoise); + szI=size(InitialError); + if MotionModel=="ConstantVelocity" then + As=[1 1;0 1]; + Hs=[1 0]; + if szM ~=2 + error(msprintf("MotionNoise must be 2 coulumn vector")); + end + if szI ~=2 + error(msprintf("InitialError must be 2 coulumn vector")); + end + elseif MotionModel=="ConstantAccerlation" then + As=[1 1 0;0 1 1;0 0 1]; + Hs=[1 0 0]; + if szM ~=3 + error(msprintf("MotionNoise must be 3 coulumn vector")); + end + if szI ~=3 + error(msprintf("InitialError must be 3 coulumn vector")); + end + else + error(msprintf("Enter a valid Motion Model")); + end + A=As; + H=Hs; + dim=size(InitialLocation); + if dim(1) ~= 1 then + error(msprintf("InitialLocation must be vector")); + end + dim=dim(2); + for i=1:dim-1 + A=sysdiag(A,As); + H=sysdiag(H,Hs); + end + for i=1:dim + X(2*i-1)=InitialLocation(i); + X(2*i)=0; + end + + + P = diag(repmat(InitialError, [1, dim])); + Q = diag(repmat(MotionNoise, [1, dim])); + R = diag(repmat(MeasurementNoise, [1, dim])); + + kalmanFilter=struct("StateTransitionModel",A,"MeasurementModel",H,"ControlModel",[],"State",X,"StateCovariance",P ,"ProcessNoise",Q,"MeasurementNoise",R); + +endfunction diff --git a/macros/detectCheckerboardPoints.sci b/macros/detectCheckerboardPoints.sci new file mode 100644 index 0000000..9d747da --- /dev/null +++ b/macros/detectCheckerboardPoints.sci @@ -0,0 +1,74 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in +// +function [corners]=detectCheckerboardPoints(image,patternSize,varargin) +//This function detect internal corners in a checkerboard image. +// +//Calling Sequence +//corners=detectCheckerboardPoints(image,patternSize) +//corners=detectCheckerboardPoints(image,patternSize,flag) +//corners=detectCheckerboardPoints(image,patternSize,flag,winSize) +//corners=detectCheckerboardPoints(image,patternSize,flag,termcriteria) +// +//Parameters +//corners:detected corners in the checkerboard. +//image:checkerBoard image which corners are to be detected.Recommended grayscale +//patternSize:It is the board size:[nrows,ncols]. +//flag:It is a 1XN matrix where N ranges from 1 to 4.Default-[ 1 4 8].1 - CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH - Use adaptive thresholding to convert the image to black and white, rather than a fixed threshold level (computed from the average image brightness).2 - CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE - Normalize the image gamma with equalizeHist before applying fixed or adaptive thresholding.4 - CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS Use additional criteria (like contour area, perimeter, square-like shape) to filter out false quads extracted at the contour retrieval stage.8 - CALIB_CB_FAST_CHECK - Run a fast check on the image that looks for chessboard corners, and shortcut the call if none is found. This can drastically speed up the call in the degenerate condition when no chessboard is observed. +// +//winSize:window Size for movement across the image while correcting corners.Defalt:[11,11] +//termcriteria:It is a 1X2 matrix reprenting termination ctitreia for algoritm.[maxCount,Eps].Default:[30,0.1] +// +//Description +//This function detect internal corners in a checkerboard image.Function is used in camera callibration. +// +//Examples +////The examples calculates the image and worldpoints in an image and thus determine the camera matrix and other parameters for callibration camera. +//boardCols=7; +//boardRows=10; +//checkerSize=10; +//worldPoint=genCheckerboardPoints([boardCols boardRows],checkerSize); +//image=imread("images/checkerboard.jpg",0) +//corners=detectCheckerboardPoints(image,[boardRows,boardCols]); +//param=calibrateCamera(corners,worldPoint) +// +//See also +//genCheckerboardPoints +// +//Authors +//Gursimar Singh + +image_list = mattolist(image) + +[lhs,rhs]=argn(0); + + if lhs>1 + error(msprintf(" Too many output arguments")); + elseif rhs>5 + error(msprintf(" Too many input arguments")); + elseif rhs<2 + error(msprintf("Too less arguments provided!,minimum is 2!")); + end + + if rhs==2 then + corners = raw_detectCheckerboardPoints(image_list,patternSize); + end + if rhs==3 then + corners = raw_detectCheckerboardPoints(image_list,patternSize,varargin(1)); + end + if rhs==3 then + corners = raw_detectCheckerboardPoints(image_list,patternSize,varargin(1),varargin(2)); + end + if rhs==5 then + corners = raw_detectCheckerboardPoints(image_list,patternSize,varargin(1),varargin(2),varargin(3)); + end + +endfunction diff --git a/macros/drawKeypoints.sci b/macros/drawKeypoints.sci new file mode 100644 index 0000000..30d87bc --- /dev/null +++ b/macros/drawKeypoints.sci @@ -0,0 +1,73 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [image] = drawKeypoints(img,keypoints,varargin) +//This function is used to draw the detected keypoints in an image. +// +//Calling Sequence +//[image]=drawKeypoints(img,keypoints) +//[image]=drawKeypoints(img,keypoints,"color",[r,g,b]); +//[image]=drawKeypoints(img,keypoints,"color",[r,g,b],"flags",flag); +// +//Parameters +//image:Output image on which keypoints are drawn. +//img:Input image on which keypoints will be drawn. +//keypoints: Keypoints detected in an image via detectSURFfeatures,detectFastfeatures etc. +//"Name" - Value arguments: +//"color":specified as a row vector of rgb color values between [0-255]. +//"flags":flag for with different drawing options.Flag can be 0,1,2 or 4. +// +// 0: DEFAULT:Output image matrix will be created (Mat::create), i.e. existing memory of output image may be reused. Two source image,matches and single keypoints will be drawn. For each keypoint only the center point will be drawn (without the circle around keypoint with keypoint size and orientation). +// 1: DRAW_OVER_OUTIMG :Output image matrix will not be created (Mat::create). Matches will be drawn on existing content of output image. +// 2: NOT_DRAW_SINGLE_POINTS:Single keypoints will not be drawn. +// 4: DRAW_RICH_KEYPOINTS : For each keypoint the circle around keypoint with keypoint size and orientation will be drawn. +// +//Examples +//image=imread("images/lena.jpg"); +//keypoints=detectAgastFeatures(image); +//new_image=drawKeypoints(image,keypoints); +// +//See also +//detectAgastFeatures +//detectFASTFeatures +// +//Authors +//Gursimar Singh + + +img_list=mattolist(img); + [lhs rhs] = argn(0); + if rhs>6 then + error(msprintf("Too many input arguments")); + end + if rhs<2 then + error(msprintf("Not enough input arguments")); + end + if lhs >1 + error(msprintf("Too many output arguments")); + end + + if rhs==2 + y=raw_drawKeypoints(img_list,keypoints); + elseif rhs==4 then + y=raw_drawKeypoints(img_list,keypoints,varargin(1),varargin(2)); + elseif rhs==6 then + y=raw_drawKeypoints(img_list,keypoints,varargin(1),varargin(2),varargin(3),varargin(4)); + else + error(msprintf("Invalid argument format")); + end + +channel = size(y); + + for i = 1:channel + image(:,:,i) = y(i); + end +endfunction \ No newline at end of file diff --git a/macros/drawMatch.sci b/macros/drawMatch.sci new file mode 100644 index 0000000..a0f8861 --- /dev/null +++ b/macros/drawMatch.sci @@ -0,0 +1,83 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [x] = drawMatch(img1,img2,keyPoints1,keyPoints2,indexPairs,distance,varargin) +//The function draws the matched fetures between to images. +// +//Calling Sequence +//[image]=drawMatch(img1,img2,keypoints1,keypoints2,indexPairs,distance) +//[image]=drawMatch(img1,img2,keypoints1,keypoints2,indexPairs,distance,"color",[r,g,b]); +//[image]=drawMatch(img1,img2,keypoints1,keypoints2,indexPairs,distance,"color",[r,g,b],"flags",flag); +// +//Parameters +//image:Output image on which keypoints are drawn. +//img1:Input image1 for drawing matched features. +//img2:Input image2 for drawing matched features. +//keypoints1: Keypoints detected in image1 via detectSURFfeatures,detectFastfeatures etc. +//keypoints2: Keypoints detected in image2 via detectSURFfeatures,detectFastfeatures etc. +//indexPairs: indexPairs obtained from matchFeatures function.Indices of matched keypoints/features. +//distance: distance between descriptors. +//"Name" - Value arguments: +//"color":specified as a row vector of rgb color values between [0-255]. +//"flags":flag for with different drawing options.Flag can be 0,1,2 or 4.0 - DEFAULT - Output image matrix will be created, i.e. existing memory of output image may be reused. Two source image,matches and single keypoints will be drawn. For each keypoint only the center point will be drawn (without the circle around keypoint with keypoint size and orientation).1 - DRAW_OVER_OUTIMG - Output image matrix will not be created. Matches will be drawn on existing content of output image.2 - NOT_DRAW_SINGLE_POINTS - Single keypoints will not be drawn.4 - DRAW_RICH_KEYPOINTS - For each keypoint the circle around keypoint with keypoint size and orientation will be drawn. +// +//Description +//The function draws the matched fetures between to images.Match is a line connecting two keypoints. +// +//Examples +// stacksize("max"); +// img_1 = imread("images/table1.jpg", 0); +// img_2 = imread("images/table2.jpg", 0); +// lis1 = detectFASTFeatures(img_1, "MinConstrast", 0.2); +// lis2 = detectFASTFeatures(img_2, "MinConstrast", 0.2); +// features_1 = extractFeatures(img_1, lis1.Location, "cornerPoints", "Metric", lis1.Metric); +// features_2 = extractFeatures(img_2, lis2.Location, "cornerPoints", "Metric", lis2.Metric) +// dimage = drawKeypoints(img_1, lis1.Location); +// [matches, distance] = matchFeatures(features_1.Features, features_2.Features); +// matchedImage = drawMatch(img_1, img_2, lis1.Location, lis2.Location, matches, distance); +// +//Authors +//Gursimar Singh +// +//See also +//matchFeatures +//extractFeatures +//detectFastFeatures + +img_list1=mattolist(img1); +img_list2=mattolist(img2); + [lhs rhs] = argn(0); + if rhs>10 then + error(msprintf("Too many input arguments")); + end + if rhs<6 then + error(msprintf("Not enough input arguments")); + end + if lhs >1 + error(msprintf("Too many output arguments")); + end + + if rhs==6 + y=raw_drawMatch(img_list1,img_list2,keyPoints1,keyPoints2,indexPairs,distance); + elseif rhs==8 then + y=raw_drawMatch(img_list1,img_list2,keyPoints1,keyPoints2,indexPairs,distance,varargin(1),varargin(2)); + elseif rhs==10 then + y=raw_drawMatch(img_list1,img_list2,keyPoints1,keyPoints2,indexPairs,distance,varargin(1),varargin(2),varargin(3),varargin(4)); + else + error(msprintf("Invalid argument format")); + end + + channel = size(y); + + for i = 1:channel + x(:,:,i) = y(i); + end +endfunction diff --git a/macros/facePredict.sci b/macros/facePredict.sci new file mode 100644 index 0000000..08ca65c --- /dev/null +++ b/macros/facePredict.sci @@ -0,0 +1,55 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author:Gursimar Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in +// Training Dataset credits : AT&T Laboratories Cambridge + +function [predictedLabel,confidence]=facePredict(classifier,image) +//Predict face label in an image. +// +//Calling Sequence +//[predictedLabel]=facePredict(classifier,image) +//[predictedLabel,confidence]=facePredict(classifier,image) +// +//Parameters +//predictedLabel:The predicted label of the input image.It is the name of the folder in which the input existed when classifier was trained. +//confidence:More value of the confidence more is the deviation of the input image with the original image.Confidence =0 means exact match. +//classifier:A face classifier structure obtained from trainFaceRecognizer with following fieldsClassifierType - Algorithm with which the recognizer was trained.ClassifierLocation - Location of the xml file generated after training.DescriptionCount - Number of images used in training the recognizer. +//image:Input image +// +//Description +//The function predicts the label of the input image from the image set by which the cascade classifier was trained. +// +//Examples +//imgSet=imageSet("images/trainset_face","recursive"); +//tr=trainFaceRecognizer(imgSet,"LBPH"); +//image=imread("images/s1.pgm"); +//[p(1),c(1)]=facePredict(tr,image); +//image=imread("images/s2.pgm"); +//[p(2),c(2)]=facePredict(tr,image); +//image=imread("images/s3.pgm"); +//[p(3),c(3)]=facePredict(tr,image); +// +//Authors +//Gursimar Singh +// +//See also +//imageSet +//trainFaceRecognizer + + image_list = mattolist(image) + if ~isstruct(classifier) + error(msprintf("Structure of classifier required\n")); + end + + classifier_list = list(classifier.ClassifierType,classifier.ClassifierLocation,classifier.Description); + + [predictedLabel,confidence] = raw_facePredict(classifier_list, image_list); + +endfunction diff --git a/macros/fftshift.sci b/macros/fftshift.sci new file mode 100644 index 0000000..be5c243 --- /dev/null +++ b/macros/fftshift.sci @@ -0,0 +1,56 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Tess Zacharias,Gursimar Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [out]=fftshift(image) +//The function shifts the fourier transform of an image to its center. +// +//Calling Sequence +//[out]=fftshift(image) +// +//Parameters +//out - Output image same as size and depth of src image. +//image - Input image +// +//Description +//The function shifts the fourier transform of an image to its center.The image is split into 4 parts and rearranged. +// +//Examples +//im=imread("images/lena.jpeg"); +//img_out=fftshift(im); +// +//Authors +//Tess Zacharias,Gursimar Singh +// +//See also +//IDCT +//IFFT + + + [lhs, rhs] = argn(0); + + if rhs>1 then + error(msprintf("Too many input arguments")); + end + if rhs<1 then + error(msprintf("Not enough input arguments")); + end + if lhs >1 + error(msprintf("Too many output arguments")); + end + + image1=mattolist(image); + a=raw_fftshift(image1); + dimension=size(a) + for i = 1:dimension + out(:,:,i)=a(i); + end + +endfunction; diff --git a/macros/genCheckerboardPoints.sci b/macros/genCheckerboardPoints.sci new file mode 100644 index 0000000..70a2d1c --- /dev/null +++ b/macros/genCheckerboardPoints.sci @@ -0,0 +1,41 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Tanmay Chaudhari & Gursimar Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [worldPoints] = genCheckerboardPoints(boardSize, squareSize) +// This function returns list of checkerboard corner points. +// +// Calling Sequence +// worldPoints = genCheckerboardPoints(boardSize, squareSize); +// +// Parameters +// worldPoints: A list of size N-by-2 matrix containing x and y co-ordinates of the checkerboard corner points. The origin is set to lower-right corner of the top-left square. +// boardSize: Size of the checkerboard. +// squareSize: Size of each of square in the checkerboard. +// +// Description +// Return a list of size N-by-2, which contains the corner points of all squares of a checkerboard. +// +// Examples +// boardSize = [10 10]; +// squareSize = 8; +// worldPoints = genCheckerboardPoints(boardSize, squareSize); +// +// See also +// detectCheckerboardCorner +// +// Authors +// Tanmay Chaudhari +// Gursimar Singh + + a= raw_genCheckerboardPoints(boardSize, squareSize); + worldPoints(:,:,1)=a(1); + +endfunction diff --git a/macros/getRotationMatrix2D.sci b/macros/getRotationMatrix2D.sci new file mode 100644 index 0000000..1ebbe07 --- /dev/null +++ b/macros/getRotationMatrix2D.sci @@ -0,0 +1,43 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author:Shubheksha Jalan +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [out]=getrotationmatrix2d(centerX,centerY, doubleAngle, doubleScale) +//Calculate matrix of 2D rotation +// +//Calling Sequence +//[out]=getrotationmatrix2d(centerX,centerY, doubleAngle, doubleScale) +// +//Parameters +//out:2D Rotataion Matrix +//centerX: x-co-ordinate of center in the image +//centerY: y-co-ordinate of center in the image +//doubleAngle:Rotation angle in degrees.Positive value means counter-clockwise. +//doubleScale:Isotropic scale factor. +// +//Description +//Calculates matrix of 2D rotation +// +//Examples +//rot=getRotationMatrix2D(30,40,30,2); +// +//Authors +//Shubheksha Jalan + + [lhs,rhs]=argn(0); + if lhs>1 + error(msprintf("Wrong number of output arguments")); + elseif rhs>4 + error(msprintf(" Too many input arguments")); + elseif rhs<4 + error(msprintf(" Too few input arguments")); + end + out= raw_getRotationMatrix2D(centerX,centerY, doubleAngle, doubleScale); +endfunction; diff --git a/macros/getrectsubpix.sci b/macros/getrectsubpix.sci new file mode 100644 index 0000000..2c314cb --- /dev/null +++ b/macros/getrectsubpix.sci @@ -0,0 +1,48 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Shubheksha Jalan,Gursimar Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function dst = getrectsubpix(I, alpha, beta, centerX, centerY, patchType) +// This fucntion is used to retrieve a pixel rectangle from an image with sub-pixel accuracy. +// +// Calling Sequence +// dst = getrectsubpix(I, alpha, beta, centerX, centerY, patchType) +// +// Parameters +// I : image matrix of the source image. +// alpha : width of the extracted patch. +// beta : height of the extracted patch. +// center_x : Floating point x coordinate of the center of the extracted rectangle within the source image. The center must be inside the image. +// center_y : Floating point y coordinate of the center of the extracted rectangle within the source image. The center must be inside the image. +// dst : Extracted patch that has the alpha*beta and the same number of channels as source image. +// patchType : It is the depth of the extracted pixels.By default, the patchType have the same depth as source image. +// +// Description +// The function getRectSubPix extracts pixels from I : dst(x, y) = I(x + center.x- ( dst.cols -1)*0.5, y + center.y - ( dst.rows -1)*0.5), where the values of the pixels at non-integer coordinates are retrieved using bilinear interpolation. +// +// Examples +// I = imread('images/lena.jpeg',0); +// rr = getrectsubpix(I,5,5,6,7,1); +// imshow(rr); +// +//Authors +//Shubheksha Jalan + + image_list = mattolist(image) + + out = raw_getrectsubpix(image_list, alpha, beta, centerX, centerY, patchType) + + sz = size(out) + + for i = 1 : sz + dst(:, :, i) = out(i) + end + +endfunction diff --git a/macros/houghcircles.sci b/macros/houghcircles.sci new file mode 100644 index 0000000..7bb5ed3 --- /dev/null +++ b/macros/houghcircles.sci @@ -0,0 +1,80 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh,Sukul Bagai, Abhilasha Sancheti +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function circles= houghcircles(inputImage , dp , mindist , param1, param2 ,minradius, maxradius) +//Finds circles in a grayscale image using the Hough transform +// +//Calling Sequence +//circles= houghcircles(inputImage , dp , mindist , param1, param2 ,minradius, maxradius); +// +//Parameters +//circles: Output matrix of found circles. A NX3 matrix of the form [x, y, radius],where N represents the number of circles found. +//inputImage:Grayscale input image. +//dp:Inverse ratio of the accumulator resolution to the image resolution. For example, if dp=1, the accumulator has the same resolution as the input image. If dp=2, the accumulator has half as big width and height. +//mindist: Minimum distance between the centers of the detected circles. If the parameter is too small, multiple neighbor circles may be falsely detected in addition to a true one. If it is too large, some circles may be missed.Generally size(image,1)/8. +//param1:First method-specific parameter.It is the higher threshold of the two passed to the cv.Canny edge detector (the lower one is twice smaller). default 100. +//param2:Second method-specific parameter.It is the accumulator threshold for the circle centers at the detection stage. The smaller it is, the more false circles may be detected. Circles, corresponding to the larger accumulator values, will be returned first. default 100. +//minradius:Minimum circle radius. default 0. +//maxradius:Maximum circle radius. default 0. +// +//Description +//The function finds circles in a grayscale image using a modification of the Hough transform. Usually the function detects the centers of circles well. However, it may fail to find correct radii. You can assist to the function by specifying the radius range (MinRadius and MaxRadius) if you know it. Or, you may ignore the returned radius, use only the center, and find the correct radius using an additional procedure. +// +//Examples +//im=imread("images/blob.jpg"); +//img=cvtColor(im,CV_BGR2GRAY); +//mindist=size(im,1)/16; +//circles=houghcircles(img,1,mindist,100,50,0,30); +//for i=1:size(circles,1) +// im=circle(im,circle(i,1),circle(i,2),3,0,0,255,-1,8,0); ///mark centers +// im=circle(im,circle(i,1),circle(i,2),circle(i,3),0,0,255,2,8,0);//draw circles +//end +//imshow(im); +// +//Authors +//Sukul Bagai +//Abhilasha Sancheti +//Gursimar Singh +// +//See also +//Canny +//houghlinesp +//houghlines + +[lhs rhs] = argn(0); + if rhs>7 then + error(msprintf("Too many input arguments")); + end + if rhs<7 then + error(msprintf("Not enough input arguments")); + end + if lhs >1 + error(msprintf("Too many output arguments")); + end + + if minradius<0 + error(msprintf("minradius must be positive")); + end + if maxradius<0 + error(msprintf("maxradius must be positive")); + end + if dp<0 | param1<0 | param2<0 then + error(msprintf("INput arguments must be positive")); + end + + inputList=mattolist(inputImage); + sz=size(inputList); + if sz >=3 then + error(msprintf("Input image must be grayscale")); + end + circles=raw_houghcircles(inputList , dp , mindist , param1, param2 ,minradius, maxradius) + +endfunction diff --git a/macros/houghlines.sci b/macros/houghlines.sci new file mode 100644 index 0000000..c52bb72 --- /dev/null +++ b/macros/houghlines.sci @@ -0,0 +1,85 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh,Shubheksha Jalan +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [lines]=houghlines(image,rho, theta, threshold, srn, stn) +//Extract line segments based on Standard Hough transform +// +//Calling Sequence +//out=houghlines(image,rho,theta, threshold, srn, stn) +// +//Parameters +//image:Input image.Must be in grayscale. +//lines: Output matrix of lines. A 2 coloumn matrix ([rho,theta]) rho is the distance from the coordinate origin (0,0) (top-left corner of the image). theta is the line rotation angle in radians (0 ~ vertical line, pi/2 ~ horizontal line). +//rho:Distance resolution of the accumulator in pixels. default 1. +//theta:Angle resolution of the accumulator in radians. default pi/180. +//threshold:Accumulator threshold parameter. Only those lines are returned that get enough votes (>Threshold). +//srn:For the multi-scale Hough transform, it is a divisor for the distance resolution Rho. The coarse accumulator distance resolution is Rho and the accurate accumulator resolution is Rho/SRN. If both SRN=0 and STN=0, the classical Hough transform is used. Otherwise, both these parameters should be positive. +//stn:For the multi-scale Hough transform, it is a divisor for the distance resolution Theta. +// +//Description +//The function implements the standard or standard multi-scale Hough transform algorithm for line detection. See homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/hough.htm for a good explanation of Hough transform. +// +//Examples +//im=imread("images/check.jpg"); +//img=canny(im,50,100,3,1); +//lines=houghlines(img,1,%pi/180,120,0,0); +//sz=size(lines); +//sz=sz(1); +//for i=1:sz +// rho = lines(i,1); +// theta = lines(i,2); +// a = cos(theta); +// b = sin(theta); +// x0 = a*rho; +// y0 = b*rho; +// x1 = round(x0 + 1000*(-b)); +// y1 = round(y0 + 1000*(a)); +// x2 = round(x0 - 1000*(-b)); +// y2 = round(y0 - 1000*(a)); +// line(im,x1,y1,x2,y2,0,0,255,2,8,0); +// end +//imshow(im); +// +//Authors +//Gursimar Singh +//Shubheksha Jalan +// +//See also +//houghlinesp +//line + + [lhs rhs] = argn(0); + if rhs>6 then + error(msprintf("Too many input arguments")); + end + if rhs<6 then + error(msprintf("Not enough input arguments")); + end + if lhs >1 + error(msprintf("Too many output arguments")); + end + + if srn<0 + error(msprintf("srn must be positive")); + end + if stn<0 + error(msprintf("stn must be positive")); + end + if threshold<0 + error(msprintf("threshold must be positive")); + end + image1=mattolist(image); + sz=size(image1); + if sz >=3 then + error(msprintf("Input image must be grayscale")); + end + lines=raw_houghlines(image1,rho, theta, threshold, srn, stn); +endfunction; diff --git a/macros/houghlinesp.sci b/macros/houghlinesp.sci new file mode 100644 index 0000000..653c2f8 --- /dev/null +++ b/macros/houghlinesp.sci @@ -0,0 +1,80 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [lines]=houghlinesp(image, rho, theta, threshold, minLineLength, maxLineGap) +//Extract line segments based on Probablistic Hough transform. +// +//Calling Sequence +//lines = houghlinesp(image, rho, theta, threshold, minLineLength, maxLineGap) +// +//Parameters +//image:Input image must be gray scale. +//lines:Output vector of lines. A NX4 matrix ([x1,y1,x2,y2]) where (x1,y1) and (x2,y2) are the ending points of each detected line segment. +//rho:Distance resolution of the accumulator in pixels. default 1. +//theta:Angle resolution of the accumulator in radians. default pi/180. +//threshold:Accumulator threshold parameter. Only those lines are returned that get enough votes (>Threshold). +//MinLineLength:Minimum line length. Line segments shorter than that are rejected. +//MaxLineGap:Maximum allowed gap between points on the same line to link them. +// +//Description +//The function implements the probabilistic Hough transform algorithm for line detection.It is a more efficient implementation of the Hough Line Transform. It gives as output the extremes of the detected lines. +// +//Examples +//im=imread("images/check.jpg"); +//img=canny(im,50,100,3,1); +//l=houghlinesp(img,1,%pi/180,70,40,15); +//sz=size(l); +//sz=sz(1); +//figure("Figure_Name","Original Image") +//imshow(im); +//for i=1:sz +// im=line(im,l(i,1),l(i,2),l(i,3),l(i,4),0,0,255,2,8); +//end +//figure("Figure_Name","Detected lines") +//imshow(im); +// +//Authors +//Gursimar Singh +// +//See also +//houghlinesp +//line + +[lhs rhs] = argn(0); + if rhs>6 then + error(msprintf("Too many input arguments")); + end + if rhs<6 then + error(msprintf("Not enough input arguments")); + end + if lhs >1 + error(msprintf("Too many output arguments")); + end + + if minLineLength<0 + error(msprintf("srn must be positive")); + end + if maxLineGap<0 + error(msprintf("stn must be positive")); + end + if threshold<0 + error(msprintf("threshold must be positive")); + end + + image_list = mattolist(image); + sz=size(image_list); + if sz >=3 then + error(msprintf("Input image must be grayscale")); + end + + lines = raw_houghlinesp(image_list, rho, theta, threshold, minLineLength, maxLineGap); + +endfunction diff --git a/macros/imextendedmin.sci b/macros/imextendedmin.sci new file mode 100644 index 0000000..7796dc2 --- /dev/null +++ b/macros/imextendedmin.sci @@ -0,0 +1,44 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Vinay Bhat +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [dstMat] = imextendedmin(srcImg, Hmin) +//Extended-minima transform +// +//Calling Sequence +//dstMat=imextendedmin(srcImg, Hmin); +// +//Parameters +//dstMat:Output binary image +//srcImg:Input image +//Hmin:h-maxima transform, specified as a positive scalar. +// +//Description +//The function computes the extended-minima transform, which is the regional minima of the H-minima transform.h is a nonnegative scalar. +// +//Examples +//im=imread('images/lena.jpeg'); +//img=imextendedmin(im,50); +//imshow(img); +// +//Authors +//Vinay Bhat + + srcMat = mattolist(srcImg) + + out = raw_imextendedmin(srcMat, Hmin) + + channel = size(out) + + for i = 1: channel + dstMat(:,:,i) = out(i) + end + +endfunction diff --git a/macros/imhmin.sci b/macros/imhmin.sci new file mode 100644 index 0000000..6e22e08 --- /dev/null +++ b/macros/imhmin.sci @@ -0,0 +1,63 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Vinay Bhat,Gursimar Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [dstMat] = imhmin(srcImg, Hmin) +// This fucntion is used to get H-minima transform in the form of an image. +// +// Calling Sequence +// I2 = imhmin(I,h) +// +// Parameters +// I: image matrix of the source image. +// h: h-maxima transform, specified as a nonnegative scalar. +// I2: Transformed image, returned as a nonsparse numeric array of any class, the same size as I. +// +// Description +// I2 = imhmin(I,h) suppresses all minima in the intensity image I whose depth is less than h, where h is a scalar. Regional minima are connected components of pixels with a constant intensity value, t, whose external boundary pixels all have a value greater than t +// +// Examples +// i = imread('images/lena.jpeg'); +// i2 = imhmin(i,200); +// imshow(i2); +// +//Authors +//Vinay Bhat +//Gursimar Singh +// +//See also +//imhmax +//imhistmax + + + [lhs, rhs] = argn(0); + + if rhs>2 then + error(msprintf("Too many input arguments")); + end + if rhs<2 then + error(msprintf("Not enough input arguments")); + end + if lhs >1 + error(msprintf("Too many output arguments")); + end + + srcMat = mattolist(srcImg) + + + out = raw_imhmin(srcMat, Hmin) + + channel = size(out) + + for i = 1: channel + dstMat(:,:,i) = out(i) + end + +endfunction diff --git a/macros/imimposemin.sci b/macros/imimposemin.sci new file mode 100644 index 0000000..e0226c3 --- /dev/null +++ b/macros/imimposemin.sci @@ -0,0 +1,52 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh,Vinay Bhat +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [dstMat] = imimposemin(maskImg, markerImg) +// This fucntion is used to impose minima. +// +// Calling Sequence +// dstMat = imimposemin(maskImg,markerImg) +// +// Parameters +// maskImg: The source image must be in grayscale. +// markerImg: BW is a binary image the same size as I. +// dstMat: Transformed image, returned as a nonsparse numeric array of any class, the same size as I. +// +// Description +// dstMat = imimposemin(maskImg,markerImg) modifies the intensity image maskImg using morphological reconstruction so it only has regional minima wherever markerImg is nonzero. markerImg is a binary image the same size as maskImg. +// +//Examples +//im=imread("images/lena.jpeg",0); +//marker = zeros(im); +//marker(2:100,2:100) = 255; +//im2=imimposemin(im,marker); +//imshow(im2) +// +//Author +//Vinay Bhat +// + + maskImg_list=mattolist(maskImg); + sz=size(maskImg_list); + if sz >=3 then + error(msprintf("Input image must be grayscale")); + end + markerImg_list=mattolist(markerImg); + + out = raw_imimposemin(maskImg_list, markerImg_list) + + channel = size(out) + + for i = 1: channel + dstMat(:,:,i) = out(i) + end + +endfunction diff --git a/macros/imlincomb.sci b/macros/imlincomb.sci new file mode 100644 index 0000000..64f01df --- /dev/null +++ b/macros/imlincomb.sci @@ -0,0 +1,64 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in +// +function outImg= imlincomb(x1,A1,varargin) +//Blend two or more images +// +//Calling Sequence +//outImg= imlincomb(x1,A1); +//outImg= imlincomb(x1,A1,A2,A2,x3,A3,x4,A4........,xN,AN); +// +//Parameters +//outImg:Output combined image. +//xN:Input multiplication factor.The multiplication factor and the sum of all the mutiplication factors should be less than 1. +//AN:Input image +// +//Description +//This function returns a linear combination of the input images. +// +//Examples +//im1=imread('images/balls.jpg'); +//im2=imread('images/lena.jpeg'); +//img=imlincomb(0.5,im1,05,im2); +// +//Authors +//Gursimar Singh +// +//See also +//imimposemin +//imadd + +[lhs rhs] = argn(0); + + if rhs<1 then + error(msprintf("Not enough input arguments")); + end + if lhs >1 + error(msprintf("Too many output arguments")); + end + + if modulo(rhs-1,2) == 0 then + error(msprintf("Number of input arguments must be even")); + end + out=x1*A1; + if rhs>2 + for i=1:rhs/2 -1 + A=varargin(2*i); + x=varargin(2*i-1); + B=x*A; + out=imadd(out,B); + end + end + + outImg=out; +endfunction + + diff --git a/macros/peopleDetector.sci b/macros/peopleDetector.sci new file mode 100644 index 0000000..38570ab --- /dev/null +++ b/macros/peopleDetector.sci @@ -0,0 +1,109 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author:Gursimar Singh & Suraj Prakash +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function bboxes = peopleDetector(image, varargin) +// Detects people in an image +// +// Calling Sequence +// [bboxes] = peopleDetector(image) +// [bboxes] = peopleDetector(image, ["Parameter1", value1, ["Parameter2", value2 ... ]]) +// +// Parameters +// image : input image +// hitThreshold : threshold for distance between features and SVM classifying plane. Default value is 0. +// winStride : Window stride. Multiple of block stride. Default value (8, 8) +// padding : Default value (16, 16). +// scale : Coefficient of the detection window increase. Default value 1.05 +// finalThreshold : Coefficient to regulate the similarity threshold. Some people may cover more boxex. To regulate that it is used. Default value 2. +// useMeanshiftGrouping : Default value false. +// bboxes : M * 4 matrix denoting M bounding boxes for detected people +// +// Description +// The peopleDetector function detects standing people in the image using the Histogram of Oriented Gradient (HOG) features and a trained Support Vector Machine +// (SVM) classifier. It detects standing peole in the image. It returns M * 4 matrix having M detected people in the image. Each row of matrix contains +// [x, y, width, height] field. x, y represent the upper left corner point of the bounding box. width and height represent the width and height of the bounding box +// respectively. +// +// Examples +// I = imread('images/peopletest.jpg'); +// [bboxes] = peopleDetector(I); +//sz=size(x); +//for i=1:sz(1) +// im=rectangle(im,x(i,1),x(i,2),x(i)+x(i,3),x(i,2)+x(i,4),0,255,0,1,4,0); +//end +//imshow(im); +// +// Examples +// I = imread('images/peopletest2.jpeg'); +// [bboxes] = peopleDetector(I, "scale", 1.02); +//sz=size(x); +//for i=1:sz(1) +// im=rectangle(im,x(i,1),x(i,2),x(i)+x(i,3),x(i,2)+x(i,4),0,255,0,1,4,0); +//end +//imshow(im); +// +// Authors +// Suraj Prakash +// Gursimar Singh +// +//See also +//rectangle +//facePredict + + + [ lhs rhs ] = argn(0) + + if lhs > 1 then + error(msprintf("Too many output arguments")) + end + + if rhs > 13 then + error(msprintf("Too many input arguments")) + end + + if modulo(rhs, 2) <> 1 then + error(msprintf("Wrong number of input arguments")) + end + + + image_list = mattolist(image) + msprintf("Too many input arguments"); + bboxes=[]; + + if rhs == 1 then + + bboxes = raw_peopleDetector(image_list); + + elseif rhs == 3 then + + bboxes = raw_peopleDetecotr(image_list, varargin(1), varargin(2)); + + elseif rhs == 5 then + + bboxes = raw_peopleDetector(image_list, varargin(1), varargin(2), varargin(3), varargin(4)); + + elseif rhs == 7 then + + bboxes = raw_peopleDetector(image_list, varargin(1), varargin(2), varargin(3), varargin(4), varargin(5), varargin(6)); + + elseif rhs == 9 then + + bboxes = raw_peopleDetector(image_list, varargin(1), varargin(2), varargin(3), varargin(4), varargin(5), varargin(6), varagin(7), varargin(8)); + + elseif rhs == 11 then + + bboxes = raw_peopleDetector(image_list, varargin(1), varargin(2), varargin(3), varargin(4), varargin(5), varargin(6), varargin(7), varargin(8), varargin(9), varargin(10)); + + elseif rhs == 13 then + bboxes = raw_peopleDetector(image_list, varargin(1), varargin(2), varargin(3), varargin(4), varargin(5), varargin(6), varargin(7), varargin(8), varargin(9), varargin(10), varargin(11), varargin(12)); + end + +endfunction diff --git a/macros/pyrMeanShiftFiltering.sci b/macros/pyrMeanShiftFiltering.sci new file mode 100644 index 0000000..ae90a8f --- /dev/null +++ b/macros/pyrMeanShiftFiltering.sci @@ -0,0 +1,66 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Priyanka Hiranandani,Gursimar Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [outputImg]=pyrMeanShiftFiltering(inputImage,sp,sr,varargin) +//Performs initial step of meanshift segmentation of an image +// +//Calling Sequence +//[outputImg]=pyrMeanShiftFiltering(inputImage,sp,sr) +//[outputImg]=pyrMeanShiftFiltering(inputImage,sp,sr,maxLevel) +// +//Parameters +//outputImg:The destination image of the same format and the same size as the source inputImage. +//inputImage:The source image. +//SP:The spatial window radius. +//SR:The color window radius. +//maxLevel:Maximum level of the pyramid for the segmentation. default 1 +// +//Description +//The function implements the filtering stage of meanshift segmentation, that is, the output of the function is the filtered "posterized" image with color gradients and fine-grain texture flattened. At every pixel (X,Y) of the input image (or down-sized input image, see below) the function executes meanshift iterations, that is, the pixel (X,Y) neighborhood in the joint space-color hyperspace is considered. +//When MaxLevel > 0, the gaussian pyramid of MaxLevel+1 levels is built, and the above procedure is run on the smallest layer first. After that, the results are propagated to the larger layer and the iterations are run again only on those pixels where the layer colors differ by more than SR from the lower-resolution layer of the pyramid. That makes boundaries of color regions sharper. Note that the results will be actually different from the ones obtained by running the meanshift procedure on the whole original image (i.e. when MaxLevel = 0). +// +//Examples +//im=imread("images/lena.jpg"); +//img=pyrMeanShiftFiltering(im,100,200); +//figure("Figure_name","originalImage"); +//imshow(im); +//figure("Figure_name","ProcessedImage"); +//imshow(img); +// +//Authors +//Priyanka Hiranandani +//Gursimar Singh + + + [lhs,rhs]=argn(0); + + if rhs>4 then + error(msprintf("Too many input arguments")); + end + if rhs<3 then + error(msprintf("Not enough input arguments")); + end + if lhs >1 then + error(msprintf("Too many output arguments")); + end + + + inputList=mattolist(inputImage); + if rhs==3 then + outputList=raw_pyrMeanShiftFiltering(inputList,sp,sr); + elseif rhs==4 then + outputList=raw_pyrMeanShiftFiltering(inputList,sp,sr,varargin(1)); + end + + for i=1:size(outputList) + outputImg(:,:,i)=outputList(i) + end +endfunction diff --git a/macros/trainCascadeObjectDetect.sci b/macros/trainCascadeObjectDetect.sci new file mode 100644 index 0000000..36d2104 --- /dev/null +++ b/macros/trainCascadeObjectDetect.sci @@ -0,0 +1,192 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in +// Training dataset credits AT&T Laboratories Cambridge + +function trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,varargin) +// It creates trained cascade XML file which can be use for object/face detection. +// +// Calling Sequence +// trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile) +// trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages); +// trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType); +// trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos); +// trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos,"numNeg",numNeg); +// trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos,"numNeg",numNeg,"nsplits",nsplits); +// trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos,"numNeg",numNeg,"nsplits",nsplits,"minHitRate",minHitRate); +// trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos,"numNeg",numNeg,"nsplits",nsplits,"minHitRate",minHitRate,"maxFalseAlarmRate",maxFalseAlarmRate); +// trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos,"numNeg",numNeg,"nsplits",nsplits,"minHitRate",minHitRate,"maxFalseAlarmRate",maxFalseAlarmRate,"w",width); +// trainCascadeObjectDetect(outputFolder,negativeImages,positiveFile,"numStages",numStages,"featureType",featureType,"numPos",numPos,"numNeg",numNeg,"nsplits",nsplits,"minHitRate",minHitRate,"maxFalseAlarmRate",maxFalseAlarmRate,"w",width,"h",height); +// +// Parameters +// outputFolder: Folder name to store trained cascade (cascade.xml) and intermediate files +// negativeImages: path to a negative images folder.Accepted file formats are .jpg,.jpeg,.png,.bmp,.pgm. +// positiveFile: path to the vector file which contains sample data. +// Name-Value Pair arguments: +// numPos: number of positive samples. Default-30 +// numNeg: number of negative samples. Default- 20 +// nsplits: number of splits. Default- 2 +// numStages: number of cascade stages to be trained. Default- 30 +// featureType: Type of features to be used, possible types are HAAR, LBP, HOG. Default-HAAR +// minHitRate: Minimal desired hit rate for each stage of the classifier and value in the range 0 and 1 inclusive. Default- 0.995 +// maxFalseAlarmRate: Maximal desired false alarm rate for each stage of the classifier and value in the range 0 and 1 inclusive. Default- 0.5 +// w: Width of training samples (in pixels). Default-25 +// h: Height of training samples (in pixels). Default-25 +// +// Description +// By using postiveFile.vec and negative.txt created using negativeImages folder, trainCascade will create cascade.xml file inside the outputFolder which is used to detect objects in an image. +// +// Examples +// //Training a obejct classifier using one positive image. +// CreateSample("images/positive.jpg","positive.vec","images/negative_samples","num",100); +// trainCascadeObjectDetect("positive_samples","images/negative_samples","positive.vec","numStages",6); +// im=imread("images/jellyfish.jpg"); +// [image,bbox]=CascadeObjectDetector(im,"positive_samples/cascade.xml"); +// imshow(image); +// +// Examples +// //Training a obejct classifier using the image dataset which contains subfolders within the positiveImages directory. +// CreateSampleFromFile("images/trainset_face","positive_faces.vec",400,"recursive"); +// trainCascadeObjectDetect("positive_samples_faces","images/negative_samples","positive_faces.vec","numPos",300,"numStages",5);//number of positive samples used in trainCascade Object Detect must not be more than 90% of total number of poitive images in vec file +// im=imread("images/faces.jpg"); +// img=CascadeObjectDetect(im,"positive_samples_faces/cascade.xml",1.04,1,8,[50,50],[150,150]); +// imshow(img); +// +//See also +//CreateSampleFromFile +//CascadeObjectDetect +// +//Authors +//Gursimar Singh + + [lhs rhs]=argn(0); + if rhs<3 then + error(msprintf(" Not enough input arguments")) + elseif rhs>21 then + error(msprintf(" Too many input arguments to the function")) + elseif modulo(rhs-3,2) + error(msprintf(" wrong number of input arguments,name-value pairs not macthed")) + end + + //validating variables + + if ~isdir(negativeImages) + error(msprintf(" wrong input argument #3,existing directory expected")) + end + + //default values + numPos=20; + numNeg=20; + numStages=10; + nsplits=2; + featureType="HAAR" + minHitRate=0.995 + maxFalseAlarmRate=0.5 + w=25 + h=25 + + for i=1:2:rhs-3 + if strcmpi(varargin(i),"numPos")==0 then + i=i+1; + numPos=varargin(i); + if numPos<0 then + error(msprintf(" numPos value must be positive")) + end + disp(numPos); + elseif strcmpi(varargin(i),'numNeg')==0 then + i=i+1; + numNeg=varargin(i); + if numNeg<0 then + error(msprintf(" numNeg value must be positive")) + end + + elseif strcmpi(varargin(i),'numStages')==0 then + i=i+1; + numStages=varargin(i); + if numStages<0 then + error(msprintf(" numStages value must be positive")) + end + + elseif strcmpi(varargin(i),'nslits')==0 then + i=i+1; + nsplits=varargin(i); + if nsplits<0 then + error(msprintf(" nsplits value must be positive")) + end + + elseif strcmpi(varargin(i),'featureType')==0 then + i=i+1; + featureType=varargin(i); + if strcmpi(featureType,'haar') & strcmpi(featureType,'lbp') & strcmpi(featureType,'hog') + error(msprintf(" wrong input argument #%d,featureType not matched",i)); + end + + elseif strcmpi(varargin(i),'minHitRate')==0 then + i=i+1; + minHitRate=varargin(i); + if minHitRate<0 | minHitRate>1 then + error(msprintf(" minHitRate value must lie in between 0 and 1")) + end + + elseif strcmpi(varargin(i),'maxFalseAlarmRate')==0 then + i=i+1; + maxFalseAlarmRate=varargin(i); + if maxFalseAlarmRate<0 | minFalseRate>1 then + error(msprintf(" maxFalseAlarmRate value must lie in between 0 and 1")) + end + + elseif strcmpi(varargin(i),'w')==0 then + i=i+1; + w=varargin(i); + if h<0 then + error(msprintf(" w value must be positive")) + end + + elseif strcmpi(varargin(i),'h')==0 then + i=i+1; + h=varargin(i); + if h<0 then + error(msprintf(" h value must be positive")) + end + else + error(msprintf(_(" Wrong value for input argument #%d",i))); + end + end + if ~isfile('negative.txt') + if isdir(negativeImages) + if getos()=="Linux" + temp=strcat(["ls ",negativeImages]) + elseif getos()=="Windows" + temp=strcat(["dir ",negativeImages]) + end + s=unix_g(temp); + [noOfFilesInFolder noOfCols]=size(s); + fd = mopen('negative.txt','wt'); + for i=1:noOfFilesInFolder + [path,fname,extension]=fileparts(s(i)) + if ~strcmp(extension,".jpg") | ~strcmp(extension,".jpeg") | ~strcmp(extension,".png") | ~strcmp(extension,".bmp") | ~strcmp(extension,".pgm") | ~strcmp(extension,".JPG") | ~strcmp(extension,".JPEG") | ~strcmp(extension,".PNG") | ~strcmp(extension,".BMP") | ~strcmp(extension,".PGM") + mfprintf(fd,'%s/%s\n',negativeImages,s(i)); + end + end + mclose(fd); + end + end + +if isdir(outputFolder) + removedir(outputFolder); +end + createdir(outputFolder); + +disp("Training Cascade:"); + cmd=sprintf("opencv_traincascade -data %s -vec %s -bg negative.txt -numPos %d -numNeg %d -numStages %d -nsplits %d -featureType %s -minHitRate %d -maxFalseAlarmRate %d -w %d -h %d",outputFolder,positiveFile,numPos,numNeg,numStages,nsplits,featureType,minHitRate,maxFalseAlarmRate,w,h); + unix_w(cmd); + + +endfunction diff --git a/macros/trainFaceRecognizer.sci b/macros/trainFaceRecognizer.sci new file mode 100644 index 0000000..99b29ca --- /dev/null +++ b/macros/trainFaceRecognizer.sci @@ -0,0 +1,68 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function faceClassifier=trainFaceRecognizer(imgSet,algoName) +//The function saves an xml file for the trained model for an imageset of faces. +// +// Calling Sequence +//faceClassifier=trainFaceRecognizer(imgSet,algoName) +// +//Parameters +//faceClassifier: A classifier structure with following fields: +//ClassifierType - Algorithm with which the recognizer was trained. +//ClassifierLocation - Location of the xml file generated after training. +//DescriptionCount - Number of images used in training the recognizer. +//imgSet: It is a structure,output of the function imageSet. +//algoName: Name of the algo to be used for training.Valid strings are:"LBPH","EIGEN","FISHER". +// +//Description +//The function saves an xml file of the trained model for an imageset of faces.The trained model than can be used with facePredict function to predict the label of the test image. +// +//Examples +// //Face Recognition with LBPH algorithm.ImageFolder contains subfolders with images of different subjects that are to be recognized in different images.The subfolder name is considered to be the label for those set of images. +//imgSet=imageSet("images/trainset_face","recursive"); +//tr=trainFaceRecognizer(imgSet,"LBPH"); +//image=imread("images/s1.pgm"); +//[p(1),c(1)]=facePredict(tr,image); +//image=imread("images/s2.pgm"); +//[p(2),c(2)]=facePredict(tr,image); +//image=imread("images/s3.pgm"); +//[p(3),c(3)]=facePredict(tr,image); +// +//See also +// imageSet +// facePredict +// +//Authors +//Gursimar Singh + + + +[lhs,rhs]=argn(0); + + + imgSets_list = imageSetToList(imgSet); + //disp(imgSets_list) + + + if lhs>1 + error(msprintf(" Too many output arguments")); + elseif rhs<1 + error(msprintf(" Not enough input arguments")); + elseif rhs>2 + error(msprintf(" Too many input arguments")); + end + temp = raw_trainFaceRecognizer(imgSets_list,algoName); + + faceClassifier = struct("ClassifierType",temp(1),"ClassifierLocation", temp(2), "DescriptionCount", temp(3)); + + +endfunction diff --git a/macros/trainNBClassifier.sci b/macros/trainNBClassifier.sci new file mode 100644 index 0000000..5a551fb --- /dev/null +++ b/macros/trainNBClassifier.sci @@ -0,0 +1,66 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh, Rohit Suri & Umang Agrawal +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function classifier = trainNBClassifier(imgSets,bag,classifiername) +// This function is used to train an image classifier using Naive Bayes Algorithm. +// +// Calling Sequence +// classifier = trainNBClassifier(imgSets,bag,classifiername) +// +// Parameters +// classifier: Image category classifier +// imgSets: Input imageSet to train the classifier on +// bag: The bagOfFeatures of the imageSet provided +// classifiername: Name of the ouput yml classifier file. +// +// Description +// This function trains an image category classifier which can be used to predict categories of images given to it as input using the predict() function. +// +// Examples +// imgSet = imageSet(images/train_2,'recursive'); +// [trainingSet testSet] = partition(imgSet,[0.8]); +// bag = bagOfFeatures(trainingSet); +// categoryClassifier = trainNBClassifier(trainingSet, bag); +// simage=imread("images/bike.jpg"); +// [label,prob]=mlpredict(categoryClassifier,simage,"NB"); +// +// See also +// bagOfFeatures +// imageSet +// mlpredict +// Authors +// Gursimar Singh +// Rohit Suri +// Umang Agarwal + + [lhs,rhs]=argn(0); + + + bag_list = bagStructToList(bag); + + imgSets_list = imageSetToList(imgSets); + + + if lhs>1 + error(msprintf(" Too many output arguments")); + elseif rhs<1 + error(msprintf(" Not enough input arguments")); + elseif rhs>3 + error(msprintf(" Too many input arguments")); + + elseif rhs==3 + temp = raw_trainNBClassifier(imgSets_list, bag_list,classifiername); + else + temp = raw_trainNBClassifier(imgSets_list, bag_list,classifiername); + end + classifier = struct("Classifier Type :",temp(1),"ClassifierLocation", temp(2), "BagofFeaturesLocation", temp(3), "Description", temp(4)); + +endfunction diff --git a/macros/trainRTreesClassifier.sci b/macros/trainRTreesClassifier.sci new file mode 100644 index 0000000..ff7bedb --- /dev/null +++ b/macros/trainRTreesClassifier.sci @@ -0,0 +1,108 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh, Rohit Suri & Umang Agrawal +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [classifier] = trainRTreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,varargin) +// This function is used to train an image classifier using Random Forest Trees. +// +// Calling Sequence +// classifier = trainRtreesClassifier(imgSets, bag,classifierName); +// classifier = trainRtreesClassifier(imgSets, bag,classifierName,ActiveVarCount); +// classifier = trainRtreesClassifier(imgSets, bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarimp); +// classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds); +// classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories); +// classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories,MaxDepth); +// classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories,MaxDepth,MinSampleCount,[priori]); +// classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories,MaxDepth,MinSampleCount,[priori],RegressionAccuracy); +// classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories,MaxDepth,MinSampleCount,[priori],RegressionAccuracy,TruncatedPruneTree); +// classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories,MaxDepth,MinSampleCount,[priori],RegressionAccuracy,TruncatedPruneTree,UseSurrogates); +// classifier = trainRtreesClassifier(imgSets,bag,classifierName,ActiveVarCount,CalVarImp,CVfolds,MaxCategories,MaxDepth,MinSampleCount,[priori],RegressionAccuracy,TruncatedPruneTree,UseSurrogates,Use1SERule); +// +// Parameters +// classifier: Image category classifier +// imgSets: Input imageSet to train the classifier on +// bag: The bagOfFeatures of the imageSet provided +// int ActiveVarCount: user defined default is 0 +// bool CalVarimp: decision to calculate VarImp +// int CVfolds : default is 10 user dependent +// int MaxCategories:default 10 +// int MaxDepth:default value is INT_MAX +// int MinSampleCount:default value is 10 +// float priori:default is empty – predefined probability of class or label set by user,must be row vector. +// float RegressionAccuracy:default value 0.01 – based on error calculation +// bool TruncatedPruneTree: default true +// bool UseSurrogates:default is false.if true surrogates splits will be built +// bool Use1SERule: if true makes pruning harsher +// +// Description +// This function trains an image category classifier which can be used to predict categories of images given to it as input using the mlpredict() function. +// +// Examples +// imgSet = imageSet(images/train_3,'recursive'); +// [trainingSet testSet] = partition(imgSet,[0.8]); +// bag = bagOfFeatures(trainingSet); +// categoryClassifier = trainRTreesClassifier(trainingSet, bag); +// simage=imread("images/plane.jpg"); +// label=mlPredict(categoryClassifier,simage,"RT"); +// +// See also +// imageSet +// bagOfFeatures +// +// Authors +// Gursimar Singh +// Rohit Suri +// Umang Agrawal + + [lhs,rhs]=argn(0); + + + bag_list = bagStructToList(bag); + + imgSets_list = imageSetToList(imgSets); + + + if lhs>1 + error(msprintf(" Too many output arguments")); + elseif rhs<3 + error(msprintf("Not enough input arguments")); + elseif rhs>15 + error(msprintf(" Too many input arguments")); + end + + if rhs==3 + temp = raw_trainRTreesClassifier(imgSets_list, bag_list,classifierName); + elseif rhs==4 + temp = raw_trainRTreesClassifier(imgSets_list, bag_list,classifierName,varargin(1)); + elseif rhs==5 + temp = raw_trainRTreesClassifier(imgSets_list, bag_list,classifierName,varargin(1),varargin(2)); + elseif rhs==6 + temp = raw_trainRTreesClassifier(imgSets_list, bag_list,classifierName,varargin(1),varargin(2),varargin(3)); + elseif rhs==7 + temp = raw_trainRTreesClassifier(imgSets_list, bag_list,classifierName,varargin(1),varargin(2),varargin(3),varargin(4)); + elseif rhs==8 + temp = raw_trainRTreesClassifier(imgSets_list, bag_list,classifierName,varargin(1),varargin(2),varargin(3),varargin(4),varargin(5)); + elseif rhs==9 + temp = raw_trainRTreesClassifier(imgSets_list, bag_list,classifierName,varargin(1),varargin(2),varargin(3),varargin(4),varargin(5),varargin(6)); + elseif rhs==10 + temp = raw_trainRTreesClassifier(imgSets_list, bag_list,classifierName,varargin(1),varargin(2),varargin(3),varargin(4),varargin(5),varargin(6),varargin(7)); + elseif rhs==11 + temp = raw_trainRTreesClassifier(imgSets_list, bag_list,classifierName,varargin(1),varargin(2),varargin(3),varargin(4),varargin(5),varargin(6),varargin(7),varargin(8)); + elseif rhs==12 + temp = raw_trainRTreesClassifier(imgSets_list, bag_list,classifierName,varargin(1),varargin(2),varargin(3),varargin(4),varargin(5),varargin(6),varargin(7),varargin(8),varargin(9)); + elseif rhs==13 + temp = raw_trainRTreesClassifier(imgSets_list, bag_list,classifierName,varargin(1),varargin(2),varargin(3),varargin(4),varargin(5),varargin(6),varargin(7),varargin(8),varargin(9),varargin(10)); + elseif rhs==14 + temp = raw_trainRTreesClassifier(imgSets_list, bag_list,classifierName,varargin(1),varargin(2),varargin(3),varargin(4),varargin(5),varargin(6),varargin(7),varargin(8),varargin(9),varargin(10),varargin(11)); + end + + classifier = struct("Classifier Type:",temp(1),"ClassifierLocation", temp(2), "BagofFeaturesLocation", temp(3), "Description", temp(4)) + +endfunction diff --git a/macros/undistort.sci b/macros/undistort.sci new file mode 100644 index 0000000..65fc636 --- /dev/null +++ b/macros/undistort.sci @@ -0,0 +1,73 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh,Sukul Bagai,Shubheksha Jalan +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [outputImg]=undistort(inputImage,cameraMatrix,distCoeffActual,varargin) +//The function undistorts an input image.The distortions in the image are due to the properties of the camera. +// +//Calling Sequence +//[outputImg]=undistort(inputImage,cameraMatrix,distCoeffActual) +//[outputImg]=undistort(inputImage,cameraMatrix,distCoeffActual,NewCameraMatrix); +// +//Parameters +//outputImg:It is the unsdistorted ouput image with same size as inputImage. +//inputImage:The distorted image. +//cameraMatrix: Input camera matrix +//distCoeffActual=Input vector of distortion coefficients of 4, 5, 8, 12 or 14 elements. If the vector is NULL/empty, the zero distortion coefficients are assumed. +//NewCameraMatrix:Camera matrix of the distorted image. By default, it is the same as cameraMatrix but you may additionally scale and shift the result by using a different matrix. +// +//Description +//Transforms an image to compensate for lens distortion.Those pixels in the destination image, for which there is no correspondent pixels in the source image, are filled with zeros (black color).The function transforms an image to compensate radial and tangential lens distortion. +// +//Examples +//boardCols=7; +//boardRows=10; +//checkerSize=10; +//worldPoint=genCheckerboardPoints([boardCols boardRows],checkerSize); +//imagePoints=detectCheckerboardCorner(im,[boardRows,boardCols]); +//imagePoints=list(imagePoints) +//im=imread("images/checkerboard.jpg",0); +//sz=size(im); +//f=calibrateCamera(worldPoints,imagePoints,[sz(2),sz(1)]); +//image=undistort(im,f.cameraMatrix,f.distortionCoefficients); +//imshow(image) +// +//Authors +//Gursimar Singh +//Sukul Bagai +//Shubheksha Jalan +// +//See also +//genCheckerboardPoints +//detectCheckerboardCorner +//calibrateCamera + + [lhs,rhs]=argn(0); + + if rhs>4 then + error(msprintf("Too many input arguments")); + end + if rhs<3 then + error(msprintf("Not enough input arguments")); + end + if lhs >1 + error(msprintf("Too many output arguments")); + end + + inputList=mattolist(inputImage); + if rhs==3 then + outputList=raw_undistort(inputList,cameraMatrix,distCoeffActual); + elseif rhs==4 then + outputList=raw_undistort(inputList,cameraMatrix,distCoeffActual,varargin(1)); + end + for i=1:size(outputList) + outputImg(:,:,i)=outputList(i) + end +endfunction diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_CascadeObjectDetector.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_CascadeObjectDetector.cpp new file mode 100644 index 0000000..0bbad8a --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_CascadeObjectDetector.cpp @@ -0,0 +1,312 @@ +/******************************************************** +Author: Nihar Rao +********************************************************* +*/ + +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/objdetect.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +#include "opencv2/videoio.hpp" +#include +using namespace cv; +using namespace std; + +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + #include "../common.h" + + double *readdoublvec_from_scilab(int cnt) + { + + SciErr sciErr; + int *piAddr=NULL; + double *val=NULL; + int iRows,iCols; + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,cnt,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx,piAddr,&iRows,&iCols,&val); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + return val; + } + double readdoublec_from_scilab(int cnt) + { + + SciErr sciErr; + int *piAddr=NULL; + double val=0; + int intErr; + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,cnt,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr ,&val); + + if(isDoubleType(pvApiCtx, piAddr)) + return val; + else + { + Scierror(999,"Error: the input argument is not of type double"); + return 0; + } + } + inline bool file_exists_check(const std::string& name) + { + struct stat buffer; + return (stat (name.c_str(), &buffer) == 0); + } + + int opencv_CascadeObjectDetector(char *fname, unsigned long fname_len) + { + SciErr sciErr; + int intErr = 0; + int iRows=0,iCols=0; + int *piAddr = NULL; + int *piAddrNew = NULL; + int *piAddr2 = NULL; + int *piAddr3 = NULL; + int *piLen = NULL; + char **object = NULL; + int i; + double *bboxes = NULL; + double *minSize=NULL; + double *maxSize=NULL; + Size minsz(40,40); + Size maxsz(100,100); + + + double scale=1.05;//all optional arguments are set to their default values + int minNeighbors=2,flags=2; + + CheckInputArgument(pvApiCtx, 2, 7); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 2) ; + Mat image,new_image,image_gray; + //get no. of input arguments + int n=*getNbInputArgument(pvApiCtx); + retrieveImage(image, 1); + + ///resize(image,image,Size(800,600),0,0,cv::INTER_AREA); + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,2, &piAddr2); + + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr2, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + //second call to retrieve length of each string + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr2, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + object= (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(i = 0 ; i < iRows * iCols ; i++) + { + object[i] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[i] + 1));//+ 1 for null termination + } + //third call to retrieve data + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr2, &iRows, &iCols, piLen,object); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + ///Reading optional arguments + int cnt=3; + switch(n) + { + case 3: + + scale=readdoublec_from_scilab(cnt); + cnt++; + break; + case 4: + + scale=readdoublec_from_scilab(cnt); + cnt++; + minNeighbors=(int)readdoublec_from_scilab(cnt); + cnt++; + break; + case 5: + + scale=readdoublec_from_scilab(cnt); + cnt++; + minNeighbors=(int)readdoublec_from_scilab(cnt); + cnt++; + flags=(int)readdoublec_from_scilab(cnt); + if(flags!=2 && flags!=1 && flags!=4 && flags!=8) + { + Scierror(999,"Error: the flag should be {1,2,4,8}\n"); + return 0; + + } + + + cnt++; + break; + case 6: + + scale=readdoublec_from_scilab(cnt); + cnt++; + minNeighbors=(int)readdoublec_from_scilab(cnt); + cnt++; + flags=(int)readdoublec_from_scilab(cnt); + cnt++; + if(flags!=2 && flags!=1 && flags!=4 && flags!=8) + { + Scierror(999,"Error: the flag should be {1,2,4,8}\n"); + return 0; + + } + + minSize=readdoublvec_from_scilab(cnt); + cnt++; + minsz=Size(int(minSize[0]),int(minSize[1])); + break; + case 7: + + scale=readdoublec_from_scilab(cnt); + cnt++; + minNeighbors=(int)readdoublec_from_scilab(cnt); + cnt++; + flags=(int)readdoublec_from_scilab(cnt); + cnt++; + if(flags!=2 && flags!=1 && flags!=4 && flags!=8) + { + Scierror(999,"Error: the flag should be {1,2,4,8}\n"); + return 0; + + } + + minSize=readdoublvec_from_scilab(cnt); + cnt++; + minsz=Size(int(minSize[0]),int(minSize[1])); + maxSize=readdoublvec_from_scilab(cnt); + cnt++; + maxsz=Size(int(maxSize[0]),int(maxSize[1])); + break; + + } + + + /* Actual Processing*/ + //Converting image from rgb to gray scale image. + image.convertTo(image,CV_8U); + cvtColor( image, image_gray, CV_BGR2GRAY ); + //equalizing the histrogram of gray scale image + equalizeHist( image_gray, image_gray ); + + vector found; + int total_boxes; + + + int j; + for(j=0;j +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +#include + +using namespace cv; +using namespace std; + +extern "C"{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "../common.h" + + int opencv_IDCT(char *fname, unsigned long fname_len){ + + /// Error management variable + SciErr sciErr; + + /// Variables + int i, j; + + int flags = 0; + + /// checking input argument + CheckInputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + + + Mat image; + retrieveImage(image, 1); + + if(image.channels() != 1){ + Scierror(999, "%s: Image should be single channel\n"); + return 0; + } + /// even sized rows and columns required + if(image.rows%2 != 0 or image.cols%2 != 0){ + Scierror(999, "%s: Either of rows size or column size is odd\n"); + return 0; + } + + /// transformed_idct stores the transformed image + Mat transformed_idct(image.rows, image.cols, image.type()); + ///calling idct/// + idct(image, transformed_idct, flags); + //output// + string tempstring = type2str(transformed_idct.type()); + char *checker; + checker = (char *)malloc(tempstring.size() + 1); + memcpy(checker, tempstring.c_str(), tempstring.size() + 1); + returnImage(checker, transformed_idct, 1); + free(checker); + + //Assigning the list as the Output Variable + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx) + 1; + + //Returning the Output Variables as arguments to the Scilab environment + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + + } +/* ==================================================================== */ +} + diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_IFFT.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_IFFT.cpp new file mode 100644 index 0000000..32e28f2 --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_IFFT.cpp @@ -0,0 +1,70 @@ +/******************************************************** +Author: Diwakar +return_image = IFFT(source_image) +********************************************************/ + +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +#include + +using namespace cv; +using namespace std; + +extern "C"{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "../common.h" + + int opencv_IFFT(char *fname, unsigned long fname_len) + { + + /// Error management variable + SciErr sciErr; + /// Variables + int i, j; + /// checking input argument + CheckInputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + Mat img; + //Retriving image + retrieveImage(img, 1); + + if(img.channels()>2) + { + Scierror(999, "Input should be single or double channel\n"); + return 0; + } + + Mat planes[] = {Mat_(img), Mat::zeros(img.size(), CV_32F)}; + Mat complexI; + + merge(planes, 2, complexI); + + dft(complexI, complexI); + Mat invDFT, invDFTcvt; + idft(complexI, invDFT, DFT_SCALE | DFT_REAL_OUTPUT ); + invDFT.convertTo(invDFTcvt, CV_8U); + + string tempstring = type2str(invDFTcvt.type()); + char *checker; + checker = (char *)malloc(tempstring.size() + 1); + memcpy(checker, tempstring.c_str(), tempstring.size() + 1); + returnImage(checker,invDFTcvt, 1); + free(checker); + + //Assigning the list as the Output Variable + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx) + 1; + + //Returning the Output Variables as arguments to the Scilab environment + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + + } +/* ==================================================================== */ +} + diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_applycform.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_applycform.cpp new file mode 100644 index 0000000..a3e9df4 --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_applycform.cpp @@ -0,0 +1,134 @@ +/******************************************************** +Function :applycform +Syntax :B=applycform(image,string) +*string : 'xyz2lab' 'lab2xyz' 'srgb2xyz' 'xyz2uvl' + 'xyz2srgb' 'srgb2lab' 'lab2srgb' 'uvl2xyz' +Author : Tess Zacharias,Gursimar Singh +********************************************************/ + +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +#include "string.h" +using namespace cv; +using namespace std; +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + #include "../common.h" + + int opencv_applycform(char *fname, unsigned long fname_len) + { + // Error management variable + SciErr sciErr; + //variable info + int* piAddr2=NULL; + Mat img; + char* pstData = NULL; + int iRet = 0; + CheckInputArgument(pvApiCtx,2,2); + CheckOutputArgument(pvApiCtx,1,1); + retrieveImage(img,1); + try + { + img.convertTo(img,CV_8U); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 2,&piAddr2); + + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(isStringType(pvApiCtx, piAddr2)) + { + if(isScalar(pvApiCtx, piAddr2)) + { + + iRet = getAllocatedSingleString(pvApiCtx, piAddr2, &pstData); + } + } + + + Mat image; + //XYZ2LAb + if(strcasecmp(pstData,"xyz2lab")==0) + { + cvtColor(img,image,cv::COLOR_XYZ2RGB); + cvtColor(image,image,cv::COLOR_RGB2Lab); + } + //UVL2XYZ + else if(strcasecmp(pstData,"uvl2xyz")==0) + { + + cvtColor(img,image,cv::COLOR_YUV2RGB); + cvtColor(image,image,cv::COLOR_RGB2XYZ); + + } + //XYZ2uvl + else if(strcasecmp(pstData,"xyz2uvl")==0) + { + + cvtColor(img,image,cv::COLOR_XYZ2RGB); + cvtColor(image,image,cv::COLOR_RGB2YUV); + + } + //Lab2XYZ + else if(strcasecmp(pstData,"lab2xyz")==0) + { + cvtColor(img,image,cv::COLOR_Lab2RGB); + cvtColor(image,image,cv::COLOR_RGB2XYZ); + } + //srgb2XYZ + else if(strcasecmp(pstData,"srgb2xyz")==0) + { + cvtColor(img,image,cv::COLOR_RGB2XYZ); + } + //XYZ2SRGB + else if(strcasecmp(pstData,"xyz2srgb")==0) + { + cvtColor(img,image,cv::COLOR_XYZ2RGB); + } + //SRGB2Lab + else if(strcasecmp(pstData,"srgb2lab")==0) + { + cvtColor(img,image,cv::COLOR_RGB2Lab); + } + //Lab2srgb + else if(strcasecmp(pstData,"lab2srgb")==0) + { + cvtColor(img,image,cv::COLOR_Lab2RGB); + } + else + { + sciprint("Expected input argument 'xyz2lab' 'lab2xyz' 'srgb2xyz' 'xyz2srgb' 'srgb2lab' 'lab2srgb' 'xyz2uvl' 'uvl2xyz' "); + return 0; + } + + + int temp = nbInputArgument(pvApiCtx) + 1; + string tempstring = type2str(image.type()); + char *checker; + checker = (char *)malloc(tempstring.size() + 1); + memcpy(checker, tempstring.c_str(), tempstring.size() + 1); + returnImage(checker, image, 1); + free(checker); + + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx) + 1; + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + } +} diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_bagOfFeatures.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_bagOfFeatures.cpp new file mode 100644 index 0000000..c80dbaf --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_bagOfFeatures.cpp @@ -0,0 +1,491 @@ +/**************************************************************************************************** +* Author: Umang Agrawal * +* Code: bagOfFeatues.cpp * +* Function Format: bag = bagOfFeatures(imageSet, Oprional Arguments Name, Value) * +* Arguments: Name Value * +* 1. VocabularySize any integer value greater than 0 * +* 2. StrongestFeatures pecentage of best features to be Selected * +* 3. Upright Bool 0 or 1 * +* 4. Verbose Bool 0 or 1 * +****************************************************************************************************/ + +#include +#include +#include +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" +#include "opencv2/features2d.hpp" +#include "opencv2/xfeatures2d.hpp" + + +using namespace cv; +using namespace cv::xfeatures2d; +using namespace std; + +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + #include "../common.h" + + bool response_comparator(const KeyPoint& p1, const KeyPoint& p2) { + return p1.response > p2.response; + } + + int opencv_bagOfFeatures(char *fname, unsigned long fname_len) + { + SciErr sciErr; + + int inp_params = 0; + + int *piAddr = NULL; + int *piAddr1 = NULL; + int *piAddr2 = NULL; + int *piAddr3 = NULL; + int *piAddr4 = NULL; + int *piLen = NULL; + int *piChild = NULL; + char **pstData = NULL; + int iRows, iCols; + char **arg = NULL; + int count_ver = 0, count_up = 0, count_strength = 0, count_vocab = 0; + + int descriptionCount; + char *objectType = "bagOfFeatures"; + char **description = NULL; + int *count = NULL; + double vocab_size = 500, verbose = 1, upright = 1, strength = 1; + char ***location = NULL; + char **filepath = NULL; + char *file = "Bag-Of-Features.yml"; + int key_size=0, v_key_size=0; + + Mat image; + vector keypoints; + vector valid_key; + Mat feature_des; + Mat dictionary; + Mat featuresUnclustered; + + CheckInputArgument(pvApiCtx, 1, 9); //Check on Number of Input Arguments + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1); //Check on Number of Output Arguments + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 1, &piAddr1); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isListType(pvApiCtx, piAddr1)) + { + Scierror(999, "Error: Invalid first argument. List Expected.\n"); + return 0; + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr1, 1, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr1, 1, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + pstData = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int iter = 0 ; iter < iRows * iCols ; iter++) + { + pstData[iter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[iter] + 1));//+ 1 for null termination + } + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr1, 1, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(!(strcmp(pstData[0],"imageSet")==0)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument is not of type imageSet.\n"); + return 0; + } + + // Extracting Description attribute of input argument + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr1, 2, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr1, 2, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + description = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int iter = 0 ; iter < iRows * iCols ; iter++) + { + description[iter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[iter] + 1));//+ 1 for null termination + } + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr1, 2, &iRows, &iCols, piLen, description); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + descriptionCount = iRows; + + // Extracting Count attribute of input argument + sciErr = getMatrixOfInteger32InList(pvApiCtx, piAddr1, 3, &iRows, &iCols, &count); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + location = (char***) malloc(sizeof(char**) * descriptionCount); + sciErr = getListItemAddress(pvApiCtx, piAddr1, 4, &piChild); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + for(int iter = 1; iter<=descriptionCount; iter++) + { + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piChild, iter, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piChild, iter, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + location[iter-1] = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int colIter = 0 ; colIter < iRows * iCols ; colIter++) + { + location[iter-1][colIter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[colIter] + 1));//+ 1 for null termination + } + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piChild, iter, &iRows, &iCols, piLen, location[iter-1]); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + } + + inp_params = *getNbInputArgument(pvApiCtx); + for(int i=2; i<=inp_params; i++) + { + if( inp_params%2 == 0) + { + Scierror(999,"Either Argument Name or its Value missing\n"); + return 0; + } + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, i, &piAddr3); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + //Check for Argument type + if( !isStringType(pvApiCtx, piAddr3)) + { + Scierror(999, "%s: Wrong type of argument for Name of Optional Argument. A string is expected.\n", fname); + return 0; + } + //Matrix of Stings + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr3, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + //second call to retrieve the length of the string + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr3, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + free(piLen); + return 0; + } + arg = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int j=0;j< iRows * iCols; j++) + { + arg[j] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[j] + 1)); + } + + //third call to retrieve data + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr3, &iRows, &iCols, piLen, arg); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + free(piLen); + free(arg); + return 0; + } + + if(strcmp(arg[0],"VocabularySize") == 0) + { + if( count_vocab != 0) + { + Scierror(999,"Voabulary Size has been called twice.\n"); + return 0; + } + free(arg); + free(piLen); + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, i+1, &piAddr4); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if( !(isDoubleType(pvApiCtx, piAddr4)||isIntegerType(pvApiCtx, piAddr4))) + { + Scierror(999,"Not a valid type of value for VocabularySize.\n"); + return 0; + } + //Reading the Value of the argument + if(getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr4, &vocab_size)) + { + Scierror(999,"Not a valid type of value for VocabularySize.\n"); + return 0; + } + if(vocab_size < 0) + { + Scierror(999,"Enter a valid value for Vacabulary Size\n"); + return 0; + } + i++; + count_vocab += 1; + } + else if(strcmp(arg[0],"StrongestFeatures") == 0) + { + if( count_strength != 0) + { + Scierror(999,"Strength Features has been called twice.\n"); + return 0; + } + free(arg); + free(piLen); + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, i+1, &piAddr4); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if( !isDoubleType(pvApiCtx, piAddr4) ) + { + Scierror(999,"Not a valid type of value for StrongestFeatures.\n"); + return 0; + } + //Reading the Value of the argument + if(getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr4, &strength)) + { + Scierror(999,"Not a valid type of value for StrongestFeatures.\n"); + return 0; + } + if( strength<0 || strength>=1 ) + { + Scierror(999,"Enter a valid value for Strongest Features (between 0 and 1)\n"); + return 0; + } + i++; + count_strength += 1; + } + else if(strcmp(arg[0],"Verbose") == 0) + { + if( count_ver != 0) + { + Scierror(999,"Verbose has been called twice.\n"); + return 0; + } + free(arg); + free(piLen); + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, i+1, &piAddr4); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if( !(isDoubleType(pvApiCtx, piAddr4)||isIntegerType(pvApiCtx, piAddr4))) + { + Scierror(999,"Not a valid type of value for Verbose.\n"); + return 0; + } + //Reading the Value of the argument + if(getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr4, &verbose)) + { + Scierror(999,"Not a valid type of value for Verbose.\n"); + return 0; + } + if( !(verbose == 1|| verbose == 0) ) + { + Scierror(999,"Enter a valid value for Verbose (Either 0 or 1)\n"); + return 0; + } + i++; + count_ver += 1; + } + else if(strcmp(arg[0],"Upright") == 0) + { + if( count_up != 0) + { + Scierror(999,"Upright has been called twice.\n"); + return 0; + } + free(arg); + free(piLen); + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, i+1, &piAddr4); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if( !(isDoubleType(pvApiCtx, piAddr4)||isIntegerType(pvApiCtx, piAddr4))) + { + Scierror(999,"Not a valid type of value for Upright.\n"); + return 0; + } + //Reading the Value of the argument + if(getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr4, &upright)) + { + Scierror(999,"Not a valid type of value for Upright.\n"); + return 0; + } + if(!(upright == 1 || upright == 0)) + { + Scierror(999,"Enter a valid value for Upright (Either 0 or 1)\n"); + return 0; + } + i++; + count_up += 1; + } + else + { + Scierror(999,"Invalid Argument Name\n"); + return 0; + } + } + + filepath = (char**)malloc(sizeof(char*)*1*1); + filepath[0] = (char*)malloc(sizeof(char)*20); + strcpy(filepath[0],file); + + Ptr detector = SURF::create(400 , 4, 2, 1, int(upright) ); + Ptr extractor = SURF::create(400, 4, 2, 1, int(upright)); + if(int(verbose)) + { + sciprint("Creating Bag-Of-Features from %d image sets.\n\n",descriptionCount); + for(int i=0; idetect(image, keypoints); + sort(keypoints.begin(), keypoints.end(), response_comparator); + for( int k=0; k<(keypoints.size()*strength); k++) + { + valid_key.push_back(keypoints[k]); + } + extractor->compute(image, valid_key, feature_des); + featuresUnclustered.push_back(feature_des); + key_size += keypoints.size(); + v_key_size += valid_key.size(); + } + if(int(verbose)) + { + sciprint("done. Extracted %d features.\n",key_size); + sciprint("Keeping %f percent of the strongest features.\n",(strength)*100); + sciprint("Net Extracted features : %d\n\n",v_key_size); + } + } + + if(vocab_size > featuresUnclustered.rows) + vocab_size = featuresUnclustered.rows; + TermCriteria tc(CV_TERMCRIT_ITER, 100, 0.001); + int retries = 3; + BOWKMeansTrainer bowTrainer(int(vocab_size), tc, retries, KMEANS_PP_CENTERS); + + if(int(verbose)) + { + sciprint("Using K-Means Clustering to create a %d word visual vocabulary.\n",int(vocab_size)); + sciprint("Number of Features : %d\n",featuresUnclustered.rows); + sciprint("Number of Clusters : %d\n\n",int(vocab_size)); + } + + dictionary = bowTrainer.cluster(featuresUnclustered); + + if(int(verbose)) + sciprint("Finished creating Bag-Of-Features\n"); + + FileStorage fs(filepath[0], FileStorage::WRITE); + fs<<"dictionary"< +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +using namespace cv; +using namespace std; +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + #include "../common.h" + // #include "../common.cpp" + +int opencv_bbox2points(char *fname, unsigned long fname_len) +{ + //Error management variable + SciErr sciErr; + + //Variable declaration + int i; + int iComplex = 0; + int iType = 0; + int iRows = 0; + int iCols = 0; + int *piAddr = NULL; + double *pdblReal = NULL; + double *points; + + //Check input output arguments + checkInputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + checkOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + + //Get variable address of the first input arguent + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 1, &piAddr); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + //Check type + sciErr = getVarType(pvApiCtx, piAddr, &iType); + if(sciErr.iErr || iType != sci_matrix) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + //Get complexity + iComplex = isVarComplex(pvApiCtx, piAddr); + + //Check complexity + if(iComplex) + { + Scierror(999, "%s: Wrong type for input argument: A complex number is not expected.\n"); + return 0; + } + + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, &pdblReal); + if(sciErr.iErr || iCols != 4 || iRows == 0) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + sciErr = createList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, iRows, &piAddr); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + //sciprint("%d",iRows); + points = (double*)malloc(sizeof(double) * 8); + for( i = 0; i < iRows; i++) ///Rows in box + { + + + memset(points, 0, sizeof(points)); + + //Upper-left + points[0] = pdblReal[i]; + points[4] = pdblReal[i + iRows]; + + //Upper-right + points[1] = pdblReal[i] + pdblReal[i + 2 * iRows]; + points[5] = pdblReal[i + iRows]; + + //Lower-right + points[2] = pdblReal[i] + pdblReal[i + 2 * iRows]; + points[6] = pdblReal[i + iRows] + pdblReal[i + 3 * iRows]; + + //Lower-left + points[3] = pdblReal[i]; + points[7] = pdblReal[i + iRows] + pdblReal[i + 3 * iRows]; + //cout< +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include "opencv2/core/types_c.h" +#include + +using namespace cv; +using namespace std; +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include + #include "../common.h" + + double * readdoublearray_fromscilab(int);//function for reading double matrix + +int opencv_calibrateCamera(char *fname, unsigned long fname_len) + { + //variables + + int i,j,k,n,m; + int iRows=0,iCols=0; + int *piAddr=NULL; + double *pdblReal = NULL; + double x,y,rms; + + + SciErr sciErr; + + vector >objectPoints(1); + + Mat cameraMatrix; + Mat distCoeffsActual; + vector rotationMatrix; + vector translationVector; + int num; + + ////////parsing input + CheckInputArgument(pvApiCtx, 3, 5); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 4) ; + n=*getNbInputArgument(pvApiCtx); + //first + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 1, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, &pdblReal); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + //stores + sciprint("object points obtained\n"); + //objectPoints = (CvPoint3D64f*)cvAlloc( iRows *1* sizeof(CvPoint3D64f)); + for(i = 0; i < iRows; ++i) + objectPoints[0].push_back(Point3f(float(pdblReal[(0 * iRows) + i]), float(pdblReal[(1 * iRows) + i]),0.0)); + + + int pointCount=iRows; + + sciprint("object points converted\n"); + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 2, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(!isListType(pvApiCtx, piAddr)) + { + + Scierror(999,"\nthe imagepoints1 Argument must be a list of points \n"); + return 0; + } + sciErr = getListItemNumber(pvApiCtx, piAddr, &num); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + + return 0; + } + + //get items from list + sciprint("list number obtained\n"); + + vector >imagepoints(num) ; ////////////////////declaring imagepoints/////////// + for(int i=1;i<=num;i++) + { + + sciErr=getMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, piAddr,i,&iRows, &iCols, &pdblReal); + + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + for(j = 0; j < iRows; ++j) + imagepoints[i-1].push_back( Point2f(float(pdblReal[(0 * iRows) + j]), float(pdblReal[(1 * iRows) + j]))); + + + + } + //imageWidth and Height + pdblReal=readdoublearray_fromscilab(3); + double image_width=pdblReal[0]; + double image_height=pdblReal[1]; + + //3rd input + + ///Getting optional arguments + int p; + switch(n) + { + case 4: + pdblReal=readdoublearray_fromscilab(4); + for(i=0;i<3;i++) + for(j=0;j<3;j++) + cameraMatrix.at(i,j) = pdblReal[(j * 3) + i]; + break; + + case 5: + //camera Matrix + pdblReal=readdoublearray_fromscilab(4); + for(i=0;i<3;i++) + for(j=0;j<3;j++) + cameraMatrix.at(i,j) = pdblReal[(j * 3) + i]; + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,5,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, &pdblReal); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(iRows== 1) + p = iCols; + else if (iCols == 1) + p = iRows; + else + { + Scierror(1,"Distortion Points matrix (arg 5) must be a 1 X N or N X 1 matrix"); + return 0; + } + if(p==4 or p==5 or p==8); + else{ + Scierror(1," N must be 4 or 5 or 8"); + return 0; + } + + for(i=0;i(0,i) = pdblReal[i]; + + + break; + } +//***********Actual processing***************// + try + { + Size imageSize (image_width,image_height); + rms = calibrateCamera(objectPoints,imagepoints,imageSize, + cameraMatrix, distCoeffsActual, rotationMatrix, translationVector,CV_CALIB_FIX_K4 | CV_CALIB_FIX_K5, + TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS + CV_TERMCRIT_ITER, 50, 0.1)); + } + + catch(cv::Exception& e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + + } + + sciprint("Calibration done with RMS error=%f\n",rms); + + + ///Return Arguments to Scilab + double *pstdata1 = NULL,*pstdata2 = NULL,*pstdata3 = NULL,*pstdata4 = NULL; + pstdata1 = (double*)malloc(sizeof(double) *3* 3); + + for(i=0;i<3;i++) + for(j=0;j<3;j++) + pstdata1[(j * 3) + i]=cameraMatrix.at(i,j); + + sciErr = createMatrixOfDouble(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, 3, 3, pstdata1); + //camera matrix + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + pstdata2 = (double*)malloc(sizeof(double) *4*1); + + for(i=0;i<4;i++) + pstdata2[i]=distCoeffsActual.at(0,i); + //distortion coefficients + sciErr = createMatrixOfDouble(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 2, 1, 4, pstdata2); + if(sciErr.iErr){ + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + //rotation matrix + pstdata3=(double*)malloc(sizeof(double) *rotationMatrix[0].rows*rotationMatrix[0].cols); + + for(i=0;i(i,j); + + } + + sciErr = createMatrixOfDouble(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 3, rotationMatrix[0].rows, rotationMatrix[0].cols, pstdata3); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstdata4=(double*)malloc(sizeof(double) *translationVector[0].rows*translationVector[0].cols); + + for(i=0;i(i,j); + + } + //translation vector + sciErr = createMatrixOfDouble(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 4, translationVector[0].rows, translationVector[0].cols, pstdata4); + if(sciErr.iErr){ + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + + for(int i=1;i<=4;i++) + AssignOutputVariable(pvApiCtx, i) = nbInputArgument(pvApiCtx) + i; + //Returning the Output Variables as arguments to the Scilab environment + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + + + + } + + +double * readdoublearray_fromscilab(int cnt) + { + + SciErr sciErr; + int *piAddr=NULL; + double val=0; + int intErr; + int iRows,iCols; + double *pdblReal; + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,cnt,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, &pdblReal); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(isDoubleType(pvApiCtx, piAddr)) + return pdblReal; + else + { + sciprint("Error: the %d argument is not of the type double!",cnt); + return 0; + } + + } + + + + + + + + + +} + + + + + + + diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_detectCheckerboardPoints.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_detectCheckerboardPoints.cpp new file mode 100644 index 0000000..8d8ad01 --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_detectCheckerboardPoints.cpp @@ -0,0 +1,222 @@ +/********************************* +Gursimar Singh +*********************************/ +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp" +#include +using namespace cv; +using namespace std; +extern "C" + +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + #include "../common.h" + + int opencv_detectCheckerboardPoints(char *fname, unsigned long fname_len) + { + SciErr sciErr; + int intErr = 0; + int *piAddr = NULL; + double *flags = NULL; + double *patternSize=NULL; + double *winSize=NULL; + double *termcrt=NULL; + double flag=0; + int iRows,iCols; + Size patternSz; + Size winSz; + int found ; + double *corner; + //double k; + + CheckInputArgument(pvApiCtx, 2, 5); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + //int n=*getNbInputArgument();//get number of input arguments + + + Mat image; + retrieveImage(image,1); + image.convertTo(image,CV_8UC1); + sciprint("image converted\n"); + //for blocksize + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,2,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, &patternSize); ///paternSize to be given as height and width of the checkboard + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if (iCols!=2 || iRows!=1) + { + Scierror(999, "1x2 Matrix expected for patternSize argument."); + return 0; + } + + sciprint("pattern size retrieved\n"); + //for flag + if (*getNbInputArgument(pvApiCtx)>2) + { + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,3,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, &flags); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if (iCols > 4 || iRows!=1) + { + Scierror(999, "Maximun cols can be 4 for flags argument."); + return 0; + } + sciprint("flags retrieved\n"); + for (int i=0;i3) + { + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,4,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, &winSize); ///patternSize to be given as height and width of the checkboard + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if (iCols!=2 || iRows!=1) + { + Scierror(999, "1X2 matrix expected for winSize argument."); + return 0; + } + winSz=Size(winSize[0],winSize[1]); + } + + else + { + winSz=Size(11,11); + } + sciprint("winSz Done\n"); + + if (*getNbInputArgument(pvApiCtx)>4) + { + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,5,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, &termcrt); ///paternSize to be given as height and width of the checkboard + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + + if (iCols!=2 || iRows!=1) + { + Scierror(999, "1X2 matrix expected for termcriteria argument."); + return 0; + } + } + else + { + termcrt= (double*) malloc(sizeof(double)*2); + termcrt[0]=30; + termcrt[1]=0.1; + } +///////////Actual Processing///////////////////////////////////////////////////// + sciprint("flag: %f \n" ,flag); + sciprint("termcrt: %f %f \n" ,termcrt[0],termcrt[1]); + patternSz=Size(patternSize[1]-1,patternSize[0]-1); + + sciprint("patternSz: %f %f\n" ,patternSize[1],patternSize[0]); + + +////////////////////////flags interpretation//////////////////// + + // Value flag + // 1 CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH Use adaptive thresholding to convert the image to black and white, rather than a fixed threshold level (computed from the average image brightness). + // 2 CV_CALIB_CB_NORMALIZE_IMAGE Normalize the image gamma with equalizeHist before applying fixed or adaptive thresholding. + // 4 CV_CALIB_CB_FILTER_QUADS Use additional criteria (like contour area, perimeter, square-like shape) to filter out false quads extracted at the contour retrieval stage. + // 8 CALIB_CB_FAST_CHECK Run a fast check on the image that looks for chessboard corners, and shortcut the call if none is found. This can drastically speed up the call in the degenerate condition when no chessboard is observed. + + if (flag==0) + flag=13; + + vector corners ; + try + { + found=findChessboardCorners(image,patternSz,corners,flag); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + if(!(found==0)) + { + cornerSubPix(image, Mat(corners), winSz, Size(-1, -1),TermCriteria(CV_TERMCRIT_EPS + CV_TERMCRIT_ITER, termcrt[0], termcrt[1])); + } + iRows=Mat(corners).rows; + iCols=Mat(corners).cols; + sciprint("%d %d",iRows,iCols); + + corner = (double*) malloc(sizeof(double)*iRows*iCols*2); + + for (int i=0;i +#include +#include +#include +#include +#include + +using namespace cv; +using namespace std; +using namespace cv::xfeatures2d; +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + #include "../common.h" + + int opencv_drawKeypoints(char *fname, unsigned long fname_len) + { + //return 0; + SciErr sciErr; + double *result=NULL; + double *color =NULL; + double *keyPoints =NULL; + int iRows=0; + int indRows; + int iCols=0; + int intErr = 0; + int nbInputArguments = 0; + int *piLen = NULL; + int *piAddr = NULL; + bool *providedArgs = NULL; + char *currentArg = NULL; + char **pstData = NULL; + double flag=0; + + //checking input argument + CheckInputArgument(pvApiCtx, 2, 6); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + Mat image; + retrieveImage(image, 1); + nbInputArguments = *getNbInputArgument(pvApiCtx); + + //sciprint("getting input for loc 50\n"); + if((nbInputArguments)%2!=0) + { + Scierror(999, "Incorrect number of arguments provided. Please check the documentation for more information.\n"); + return 0; + } +//sciprint("getting input for loc 51\n"); + providedArgs = (bool*)malloc(sizeof(bool) * 2); + for(int i=0;i<2;i++) + providedArgs[i] = 0; +//sciprint("getting input for loc 52\n"); + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,2, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + //sciprint("getting input for loc 53\n"); + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr,&iRows,&iCols,&keyPoints); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + vector keypoints(iRows*2) ; + + //sciprint("getting adrress keyPoints1\n"); + for (int i =0 ; i255 || color[i]<0) + { + Scierror(999, "Error: Please provide proper value for \"%s\". permisible range (0,255).\n", currentArg); + return 0; + + } + } + providedArgs[0] = 1; + + } + else if(providedArgs[0]) + { + Scierror(999, "Please provide optional arguments only once.\n"); + return 0; + } + } + + else if(strcmp(currentArg, "flags")==0) + { + sciprint("flags input\n"); + if(!providedArgs[1]) + { + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, ++iter, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciprint("flag %d\n",iter); + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr, &flag); + if(intErr) + { + return intErr; + } + sciprint("flags input\n"); + sciprint("%f",flag); + // Checking if values are in proper range. Same for all optional arguments + if(flag !=0 && flag != 1 && flag != 2 && flag != 4) + { + Scierror(999, "Error: Please provide proper value for \"%s\". Permissible values are 0,1,2,4.\n", currentArg); + return 0; + } + sciprint("flags checked\n"); + providedArgs[1] = 1; + } + else if(providedArgs[1]) + { + Scierror(999, "Please provide optional arguments only once.\n"); + return 0; + } + } + } + Scalar col ; + col=Scalar::all(-1); + if (providedArgs[0]==0) + { + + color=(double*)malloc(sizeof(double*)*3); + color[0]=col[0]; + color[1]=col[1]; + color[2]=col[2]; + } + + try + { + + image.convertTo(image,CV_8UC1); + + Mat img_match; + //calling drawkeypoints + drawKeypoints(image,keypoints,img_match,Scalar(color[0],color[1],color[2]),int(flag)); + ///////////////////// + string tempstring = type2str(img_match.type()); + char *checker; + checker = (char *)malloc(tempstring.size() + 1); + memcpy(checker, tempstring.c_str(), tempstring.size() + 1); + returnImage(checker, img_match, 1); + + free(checker); + + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx) + 1; + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + } + + + +} + + + + + diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_drawMatch.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_drawMatch.cpp new file mode 100644 index 0000000..ecc327e --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_drawMatch.cpp @@ -0,0 +1,319 @@ +/************************************************** +Author: Gursimar Singh +**************************************************/ + +#include +#include +#include +#include +#include +#include + +using namespace cv; +using namespace std; +using namespace cv::xfeatures2d; +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + #include "../common.h" + + int opencv_drawMatch(char *fname, unsigned long fname_len) + { + //return 0; + SciErr sciErr; + double *result=NULL; + double *color =NULL; + double *indexPairs =NULL; + double *distances =NULL; + double *keyPoints1 =NULL; + double *keyPoints2 =NULL; + int iRows=0; + int indRows; + int iCols=0; + int intErr = 0; + int nbInputArguments = 0; + int *piLen = NULL; + int *piAddr = NULL; + bool *providedArgs = NULL; + char *currentArg = NULL; + char **pstData = NULL; + double flag; + + //checking input argument + CheckInputArgument(pvApiCtx, 6, 10); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + //Retreiving images + Mat image1; + retrieveImage(image1, 1); + Mat image2; + retrieveImage(image2, 2); + nbInputArguments = *getNbInputArgument(pvApiCtx); + + if((nbInputArguments)%2!=0) + { + Scierror(999, "Incorrect number of arguments provided. Please check the documentation for more information.\n"); + return 0; + } + providedArgs = (bool*)malloc(sizeof(bool) * 2); + for(int i=0;i<4;i++) + providedArgs[i] = 0; + //acquiring inputs + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,3, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr,&iRows,&iCols,&keyPoints1); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + vector keypoints1(iRows*2) ; + + for (int i =0 ; i keypoints2(iRows*2) ; + for (int i =0 ; i255 || color[i]<0) + { + Scierror(999, "Error: Please provide proper value for \"%s\". permisible range (0,255).\n", currentArg); + return 0; + + } + } + providedArgs[0] = 1; + + } + else if(providedArgs[0]) + { + Scierror(999, "Please provide optional arguments only once.\n"); + return 0; + } + } + else if(strcmp(currentArg, "flags")==0) + { + if(!providedArgs[1]) + { + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, ++iter, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr, &flag); + if(intErr) + { + return intErr; + } + // Checking if values are in proper range. Same for all optional arguments + if(flag !=0 && flag != 1 && flag != 2 && flag != 4) + { + Scierror(999, "Error: Please provide proper value for \"%s\". Permissible values are 0,1,2,4.\n", currentArg); + return 0; + } + providedArgs[1] = 1; + } + else if(providedArgs[1]) + { + Scierror(999, "Please provide optional arguments only once.\n"); + return 0; + } + } + } + + try + { + image1.convertTo(image1,CV_8UC1); + image2.convertTo(image2,CV_8UC1); + + vector matches; + //transfering data into DMatch vector + for (int i=0;i(),int(flag)); + + string tempstring = type2str(img_matches.type()); + char *checker; + checker = (char *)malloc(tempstring.size() + 1); + memcpy(checker, tempstring.c_str(), tempstring.size() + 1); + returnImage(checker, img_matches, 1); + + free(checker); + + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx) + 1; + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + } + + + +} + + + + + diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_facePredict.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_facePredict.cpp new file mode 100644 index 0000000..2f3608f --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_facePredict.cpp @@ -0,0 +1,254 @@ +/******************************************************** +Author:Gursimar Singh +********************************************************* +*/ + +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/face.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include + +using namespace cv; +using namespace cv::face; +using namespace std; + +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + #include "../common.h" + int opencv_facePredict(char *fname, unsigned long fname_len) + { + // Error management variables + SciErr sciErr; + + //------Local variables------// + + int *piAddr = NULL; + int *piChild = NULL; + int iRows, iCols,iRet; + char **pstData = NULL; + int *piLen = NULL; + char **classifierDescription = NULL; + + int descriptionCount; + Mat input,inp; + //------Check number of parameters------// + CheckInputArgument(pvApiCtx, 2, 2); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 2); + + //------Get input arguments------// + retrieveImage(input,2); + sciprint("image retrievd\n"); + try{ + input.convertTo(input,CV_8U); + cvtColor(input, input, cv::COLOR_RGB2GRAY); + + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 1, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isListType(pvApiCtx, piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #1 is not of type classifier.\n"); + return 0; + } + + // Extracting object type and checking if type is classifier + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + + for(int iter = 0 ; iter < iRows * iCols ; iter++) + { + pstData[iter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[iter] + 1));//+ 1 for null termination + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + const char *algoName = pstData[0]; + sciprint("getting algo name\n"); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*) malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**) malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int iterPstData = 0; iterPstData < iRows * iCols; iterPstData++) + { + pstData[iterPstData] = (char*) malloc(sizeof(char) * piLen[iterPstData] + 1); + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(iRows!=1 || iCols!=1) + { + Scierror(999, "1x1 Matrix expected for classifier argument."); + return 0; + } + + string classifierLocation = string(pstData[0]); + sciprint("getting classifier Location\n"); + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 3, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + //classifier description + piLen = (int*) malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 3, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + classifierDescription = (char**) malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int iterPstData = 0; iterPstData < iRows * iCols; iterPstData++) + { + classifierDescription[iterPstData] = (char*) malloc(sizeof(char) * piLen[iterPstData] + 1); + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 3, &iRows, &iCols, piLen, classifierDescription); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + descriptionCount=iRows; + sciprint("getting Description Count\n"); + +////////////////////Actual Processing///////////////////// + int predictedLabel = -1; + double predictedConfidence = 0.0; + + if (strcmp(algoName,"LBPH")==0) + { + Ptr model = createLBPHFaceRecognizer(); + sciprint("model created"); + try + { + model->load(classifierLocation); +// Get the prediction and associated confidence from the model + model->predict(input, predictedLabel, predictedConfidence); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + } + else if (strcmp(algoName,"EIGEN")==0) + { + Ptr model = createEigenFaceRecognizer(); + model->load(classifierLocation); + + try + { + resize(input,inp,Size(128,128),0,0,cv::INTER_AREA); + model->predict(inp, predictedLabel, predictedConfidence); + } + + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + } + else if (strcmp(algoName,"FISHER")==0) + { + Ptr model = createFisherFaceRecognizer(); + model->load(classifierLocation); + try + { + resize(input,inp,Size(128,128),0,0,cv::INTER_AREA); + model->predict(inp, predictedLabel, predictedConfidence); + } + + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + } + else + { + Scierror(999, "Error: Undefined Algorithm name.\n"); + return 0; + } + + char *predictedPerson=classifierDescription[(int)predictedLabel]; + iRet = createSingleString(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, predictedPerson); + if(iRet) + { + + return iRet; + } + sciErr = createMatrixOfDouble(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 2, 1, 1, &predictedConfidence); + + if(sciErr.iErr){ + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx)+1; + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 2) = nbInputArgument(pvApiCtx)+2; + //AssignOutputVariable(pvApiCtx, 2) = nbInputArgument(pvApiCtx)+2; + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + + } +} + + + \ No newline at end of file diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_genCheckerboardPoints.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_genCheckerboardPoints.cpp new file mode 100644 index 0000000..5d69886 --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_genCheckerboardPoints.cpp @@ -0,0 +1,157 @@ +/*************************************************** +Author : Tanmay Chaudhari + **************************************************/ + +#include +#include +using namespace std; +extern "C" +{ +#include "api_scilab.h" +#include "Scierror.h" +#include "BOOL.h" +#include +#include "sciprint.h" + + int opencv_genCheckerboardPoints(char *fname, unsigned long fname_len) + { + //Error management variable + SciErr sciErr; + + //Variable declaration + int iType = 0; + int iComplex = 0; + int rowsOfBoardSize = 0; + int rowsOfSquareSize = 0; + int colsOfBoardSize = 0; + int colsOfSquareSize = 0; + int iterator1 = 0; + int iterator2 = 0; + int *piAddr = NULL; + double *boardSize = NULL; + double *squareSize = NULL; + double *worldPoints = NULL; + + //Check input output arguments + checkInputArgument(pvApiCtx, 2, 2); + checkOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + + //Get variable address of the first input argument + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 1, &piAddr); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + //Check type + sciErr = getVarType(pvApiCtx, piAddr, &iType); + if(sciErr.iErr || iType != sci_matrix) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + //Get complexity + iComplex = isVarComplex(pvApiCtx, piAddr); + + //Check complexity + if(iComplex) + { + Scierror(999, "%s: Wrong type for input argument: A complex number is not expected.\n"); + return 0; + } + + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr, &rowsOfBoardSize, &colsOfBoardSize, &boardSize); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(((rowsOfBoardSize != 1) || (colsOfBoardSize != 2)) || (boardSize[0] <= 0) || (boardSize[1] <= 0)) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + //Get variable address of the second input argument + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 2, &piAddr); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + //Check type + sciErr = getVarType(pvApiCtx, piAddr, &iType); + if(sciErr.iErr || iType != sci_matrix) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + //Get complexity + iComplex = isVarComplex(pvApiCtx, piAddr); + + //Check complexity + if(iComplex) + { + Scierror(999, "%s: Wrong type for input argument: A complex number is not expected.\n"); + return 0; + } + + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr, &rowsOfSquareSize, &colsOfSquareSize, &squareSize); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(((rowsOfSquareSize != 1) || (colsOfSquareSize != 1)) || (squareSize[0] <= 0)) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + boardSize[0] -= 1; + boardSize[1] -= 1; + worldPoints = (double*)malloc(sizeof(double) * 2 * (int(boardSize[0])) * (int(boardSize[1]))); + + iterator1 = 0; + iterator2 = (int(boardSize[0])) * (int(boardSize[1])); + ///Calculating world points + for(int j = 0; j <= int(boardSize[1]) - 1; j++) + { + for(int i = 0; i <= int(boardSize[0]) - 1; i++) + { + worldPoints[iterator1] = j * squareSize[0]; + worldPoints[iterator2] = i * squareSize[0]; + iterator1++; + iterator2++; + } + } +////////////////////output creation/////////////////////////////////// + sciErr = createList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, 1, &piAddr); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + sciErr = createMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, piAddr, 1, (int(boardSize[0])) * (int(boardSize[1])), 2, worldPoints); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + //Return Output Argument + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx) + 1; + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + } +} + + + diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_getParamsNB.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_getParamsNB.cpp new file mode 100644 index 0000000..cd62e8f --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_getParamsNB.cpp @@ -0,0 +1,182 @@ +/*************************************************** +Author : +***************************************************/ +#include +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" +#include "opencv2/features2d.hpp" +#include "opencv2/xfeatures2d.hpp" +#include "opencv2/ml.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include + + +using namespace cv; +using namespace cv::xfeatures2d; +using namespace std; +using namespace cv::ml; + +inline bool file_exists_check(const std::string& name) +{ + struct stat buffer; + return (stat (name.c_str(), &buffer) == 0); +} + + +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + #include "../common.h" + int opencv_getParamsNB(char *fname, unsigned long fname_len) + { + // Error management variables + SciErr sciErr; + + //------Local variables------// + + int *piAddr = NULL; + int *piChild = NULL; + int iRows, iCols; + char **pstData = NULL; + int *piLen = NULL; + char **classifierDescription = NULL; + int classifierDescriptionCount; + double vrcount=0; + int iRet=0; + //------Check number of parameters------// + CheckInputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + + //------Get input arguments------// + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 1, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isListType(pvApiCtx, piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #1 is not of type classifier.\n"); + return 0; + } + + // Extracting object type and checking if type is classifier + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + + for(int iter = 0 ; iter < iRows * iCols ; iter++) + { + pstData[iter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[iter] + 1));//+ 1 for null termination + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(!(strcmp(pstData[0],"NBclassifier")==0)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #1 is not of type classifier.\n"); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*) malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**) malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int iterPstData = 0; iterPstData < iRows * iCols; iterPstData++) + { + pstData[iterPstData] = (char*) malloc(sizeof(char) * piLen[iterPstData] + 1); + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(iRows!=1 || iCols!=1) + { + Scierror(999, "1x1 Matrix expected for classifier argument."); + return 0; + } + + string classifierLocation = string(pstData[0]); + if(!file_exists_check(classifierLocation)) + { + Scierror(999, "Error: Input "".yml"" File not found in the pwd.\n"); + return 0; + } + + sciprint("getting the parameters of trained Normal bayes Model...\n"); + + //------Actual processing------// + + + try{ + Ptr nb = Algorithm::load(classifierLocation); + if(!nb->isTrained()) + { + Scierror(999,"\nthe given model is not trained!,please try again!\n"); + return 0; + + } + + + vrcount=nb->getVarCount(); + sciprint("\ndone"); + } + catch(cv::Exception& e) + { + const char* err=e.what(); + sciprint("%s",err); + + } + //------Create output arguments------// + iRet = createScalarDouble(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, vrcount); + if(iRet) + { + return iRet; + } + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx)+1; + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; +} + +} diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_getParamsRT.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_getParamsRT.cpp new file mode 100644 index 0000000..fabb4b8 --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_getParamsRT.cpp @@ -0,0 +1,268 @@ +/*************************************************** +Author : Siddhant Narang +***************************************************/ +#include +#include +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" +#include "opencv2/features2d.hpp" +#include "opencv2/xfeatures2d.hpp" +#include "opencv2/ml.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include + +using namespace cv; +using namespace cv::xfeatures2d; +using namespace std; +using namespace cv::ml; + + +inline bool file_exists_check(const std::string& name) +{ + struct stat buffer; + return (stat (name.c_str(), &buffer) == 0); +} + + +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + #include "../common.h" + int opencv_getParamsRT(char *fname, unsigned long fname_len) + { + SciErr sciErr; + int *piAddr = NULL; + int *piChild = NULL; + int iRows, iCols; + char **pstData = NULL; + int *piLen = NULL; + char **classifierDescription = NULL; + int classifierDescriptionCount; + + double vrcount = 0; + Mat vrimp; + //Mat weights; + double *_vrimp=NULL; + bool isVar=0; + + double cvfolds; + double maxCat ; + double maxDepth ; + double minSmp ; + double regacc ; + int isPruned ; + int isUse1SE ; + int UseSurrogates; + + + //------Check number of parameters------// + CheckInputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + + //------Get input arguments------// + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 1, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isListType(pvApiCtx, piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #1 is not of type classifier.\n"); + return 0; + } + + // Extracting object type and checking if type is classifier + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + + for(int iter = 0 ; iter < iRows * iCols ; iter++) + { + pstData[iter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[iter] + 1));//+ 1 for null termination + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(!(strcmp(pstData[0],"RTclassifier")==0)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #1 is not of type classifier.\n"); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*) malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**) malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int iterPstData = 0; iterPstData < iRows * iCols; iterPstData++) + { + pstData[iterPstData] = (char*) malloc(sizeof(char) * piLen[iterPstData] + 1); + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(iRows!=1 || iCols!=1) + { + Scierror(999, "1x1 Matrix expected for classifier argument."); + return 0; + } + string classifierLocation = string(pstData[0]); + + if(!file_exists_check(classifierLocation)) + { + Scierror(999, "Error: Input "".yml"" File not found in the pwd.\n"); + return 0; + } + + try + { + Ptr rt = Algorithm::load(classifierLocation); + if(!rt->isTrained()) + { + Scierror(999,"\nEM Model not trained\n"); + return 0; + } + vrcount = rt->getActiveVarCount(); + //sciprint("here\n"); + + isVar=rt->getCalculateVarImportance(); + + + cvfolds = rt->getCVFolds(); + maxCat = rt->getMaxCategories(); + maxDepth = rt->getMaxDepth(); + minSmp = rt->getMinSampleCount(); + regacc = rt->getRegressionAccuracy(); + isPruned= rt->getTruncatePrunedTree(); + isUse1SE=rt->getUse1SERule() ; + + UseSurrogates=rt->getUseSurrogates(); + + //sciprint("here3\n"); + + /*weights = rt->getWeights(); + _weights = (double*) malloc(weights.cols * sizeof(double)); + for(int i = 0; i < weights.cols; i++) + { + _weights[i] = weights.at(i); + }*/ + } + catch(Exception &e) + { + const char *err = e.what(); + sciprint("%s", err); + } + + sciErr = createList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, 9, &piAddr); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + sciErr = createMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, piAddr, 1, 1, 1, &vrcount); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, piAddr, 2, 1, 1,&cvfolds); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, piAddr, 3, 1, 1,&maxCat); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, piAddr,4, 1, 1,&maxDepth); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, piAddr, 5, 1, 1,&minSmp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, piAddr, 6, 1, 1,®acc); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfBooleanInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, piAddr, 7, 1, 1,&isPruned); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfBooleanInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, piAddr, 8, 1, 1,&UseSurrogates); + + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + sciErr = createMatrixOfBooleanInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, piAddr, 9, 1, 1,&isUse1SE); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + + //------Return Arguments------// + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx)+1; + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + } +} diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_getRotationMatrix2D.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_getRotationMatrix2D.cpp new file mode 100644 index 0000000..e1b9aff --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_getRotationMatrix2D.cpp @@ -0,0 +1,121 @@ +/******************************************************** + Author: Shubheksha Jalan +********************************************************* +Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale) +********************************************************/ + + +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +using namespace cv; +using namespace std; +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include + #include "../common.h" + + int opencv_getRotationMatrix2D(char *fname, unsigned long fname_len) + { + + SciErr sciErr; + int intErr=0; + int iRows=0,iCols=0; + int *piAddr = NULL; + int *piAddrNew = NULL; + int *piAddr2 = NULL; + int *piAddr3 = NULL; + int *piAddr4 = NULL; + int i,j,k; + double centerX, centerY, angle, scale; + + //checking input argument + CheckInputArgument(pvApiCtx, 4, 4); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + + + //for x coordinate of center + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 1, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr, ¢erX); + if(intErr) + { + return intErr; + } + + //for y coordinate of center + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 2, &piAddr2); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr2, ¢erY); + if(intErr) + { + return intErr; + } + + + //for value of angle + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 3, &piAddr3); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr3, &angle); + if(intErr) + { + return intErr; + } + + //for value of scale + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 4, &piAddr4); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr4, &scale); + if(intErr) + { + return intErr; + } + + Point2f center = Point2f(centerX, centerY); + + Mat temp = getRotationMatrix2D(center, angle, scale); + + double *m = (double *)malloc(temp.rows*temp.cols*sizeof(double)); + for(i=0;i(i, j); + *(m + i*temp.cols + j) = intensity; + } + } + + sciErr = createMatrixOfDouble(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, temp.rows, temp.cols, m); + + //Assigning the list as the Output Variable + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx) + 1; + //Returning the Output Variables as arguments to the Scilab environment + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + + } +/* ==================================================================== */ +} + diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_getrectsubpix.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_getrectsubpix.cpp new file mode 100644 index 0000000..66617b3 --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_getrectsubpix.cpp @@ -0,0 +1,154 @@ +/******************************************************** + Author: Shubheksha Jalan +********************************************************* + void getRectSubPix(InputArray image, Size patchSize, Point2f center, OutputArray patch, int patchType=-1 )¶ +********************************************************/ + + +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include + +using namespace cv; +using namespace std; + +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include + #include "../common.h" + + int opencv_getrectsubpix(char *fname, unsigned long fname_len) + { + + SciErr sciErr; + int intErr=0; + int iRows=0,iCols=0; + int *piLen = NULL; + int *piAddr = NULL; + int *piAddrNew = NULL; + int *piAddr2 = NULL; + int *piAddr3 = NULL; + int *piAddr4 = NULL; + int *piAddr5 = NULL; + int *piAddr6 = NULL; + int *piAddr7 = NULL; + int i,j,k; + double centerX, centerY, alpha, beta, patchType; + + + //checking input argument + CheckInputArgument(pvApiCtx, 6, 6); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1) ; + + Mat image; + retrieveImage(image,1); + + + //for first value of size + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,2,&piAddr2); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr2, &alpha); + if(intErr) + { + return intErr; + } + + + //for second value of size + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,3,&piAddr3); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr3, &beta); + if(intErr) + { + return intErr; + } + + //for x coordinate of center + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 4, &piAddr4); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr4, ¢erX); + if(intErr) + { + return intErr; + } + + //for y coordinate of center + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 5, &piAddr5); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr5, ¢erY); + if(intErr) + { + return intErr; + } + + + //for patchType + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 6, &piAddr6); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr6, &patchType); + if(intErr) + { + return intErr; + } + if(patchType==0) + image.convertTo(image,CV_8U); + else if (patchType==5) + image.convertTo(image,CV_32F); + + Size patchSize = Size(alpha, beta); + + Point2f center = Point2f(centerX, centerY); + + Mat patch; + try + { + getRectSubPix(image, patchSize, center, patch, patchType); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + String tempstring = type2str(patch.type()); + char *checker; + checker = (char *)malloc(tempstring.size() + 1); + memcpy(checker, tempstring.c_str(), tempstring.size() + 1); + returnImage(checker, patch, 1); + free(checker); + + //Assigning the list as the Output Variable + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx) + 1; + //Returning the Output Variables as arguments to the Scilab environment + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + + } +/* ==================================================================== */ +} diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_houghcircles.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_houghcircles.cpp new file mode 100644 index 0000000..9f0144b --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_houghcircles.cpp @@ -0,0 +1,172 @@ +/******************************************************** +Authors: Sukul Bagai, Abhilasha Sancheti,Gursimar Singh +********************************************************/ + +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +using namespace cv; +using namespace std; +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include + #include "../common.h" + + int opencv_houghcircles(char *fname, unsigned long fname_len) + { + + SciErr sciErr; + int iRows=0,iCols=0; + int *piAddr2 = NULL; + int *piAddr3 = NULL; + int *piAddr4 = NULL; + int *piAddr5 = NULL; + int *piAddr6 = NULL; + int *piAddr7 = NULL; + int i,j,k; + double *output=NULL; + double *dp =NULL , *mindist = NULL ,*param1= NULL ,*param2=NULL; + double *minradius =NULL, *maxradius = NULL; + + //checking input argument + CheckInputArgument(pvApiCtx, 7, 7); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1) ; + + Mat src; + retrieveImage(src,1); + + // for dp parameter of houghCircles function + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,2,&piAddr2); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr2, &iRows, &iCols ,&dp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + // for minDist parameter of houghCircles function + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,3,&piAddr3); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr3, &iRows, &iCols ,&mindist); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + // for param1 parameter of houghCircles function + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,4,&piAddr4); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr4, &iRows, &iCols ,¶m1); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + // for param2 parameter of houghCircles function + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,5,&piAddr5); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr5, &iRows, &iCols ,¶m2); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + // for minradius parameter of houghCircles function + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,6,&piAddr6); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr6, &iRows, &iCols ,&minradius); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + // for maxradius parameter of houghCircles function + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,7,&piAddr7); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr7, &iRows, &iCols ,&maxradius); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + Mat src_gray; + src.convertTo(src,CV_8UC1); + + /// Reduce the noise so we avoid false circle detection + + vector circles; + + /// Apply the Hough Transform to find the circles + try + { + HoughCircles( src, circles, CV_HOUGH_GRADIENT, dp[0], mindist[0], param1[0], param2[0], int(minradius[0]), int(maxradius[0]) ); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + int rows = circles.size(); + output = (double *)malloc(3*rows*sizeof(double)); + + /// Draw the circles detected + for(int i=0;i +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +using namespace cv; +using namespace std; +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include + #include "../common.h" + int opencv_houghlines(char *fname, unsigned long fname_len) + { + + SciErr sciErr; + int intErr = 0; + int iRows=0,iCols=0; + int *piAddr = NULL; + int *piAddrNew = NULL; + int *piAddr2 = NULL; + int *piAddr3 = NULL; + int *piAddr4 = NULL; + int *piAddr5 = NULL; + int *piAddr6 = NULL; + int i,j,k; + double * cor=NULL; + double rho, theta, srn, stn, threshold; + CheckInputArgument(pvApiCtx, 6, 6); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1) ; + sciprint("variables declaared\n"); + + Mat image; + retrieveImage(image, 1); + image.convertTo(image,CV_8UC1); + + //for value of rho + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,2,&piAddr2); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr2, &rho); + if(intErr) + { + return intErr; + } + //for value of theta + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,3,&piAddr3); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr3, &theta); + if(intErr) + { + return intErr; + } + //for value of threshold + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,4,&piAddr4); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr4, &threshold); + if(intErr) + { + return intErr; + } + //for value of srn + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,5,&piAddr5); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr5, &srn); + if(intErr) + { + return intErr; + } + //for value of stn + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,6,&piAddr6); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr6, &stn); + if(intErr) + { + return intErr; + } + vector output; + try + { + HoughLines(image, output,rho, theta, threshold, srn, stn); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } +//create matrix from 2-D vector + int row = output.size(); + cor = (double *)malloc(row*2*sizeof(double)); + for (int i=0;i +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +using namespace cv; +using namespace std; +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include + #include "../common.h" + int opencv_houghlinesp(char *fname, unsigned long fname_len) + { + + SciErr sciErr; + int intErr = 0; + int iRows=0,iCols=0; + int *piAddr = NULL; + int *piAddrNew = NULL; + int *piAddr2 = NULL; + int *piAddr3 = NULL; + int *piAddr4 = NULL; + int *piAddr5 = NULL; + int *piAddr6 = NULL; + int i,j,k; + double rho, theta, minLineLength = 0, maxLineGap = 0, threshold; + double *cor=NULL; + CheckInputArgument(pvApiCtx, 6, 6); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1) ; + + + Mat image; + retrieveImage(image, 1); + try + { + image.convertTo(image,CV_8U); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + //for value of rho + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,2,&piAddr2); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr2, &rho); + if(intErr) + { + return intErr; + } + + //for value of theta + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,3,&piAddr3); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr3, &theta); + if(intErr) + { + return intErr; + } + + //for value of threshold + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,4,&piAddr4); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr4, &threshold); + if(intErr) + { + return intErr; + } + //for value of minLineLength + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,5,&piAddr5); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr5, &minLineLength); + if(intErr) + { + return intErr; + } + + //for value of maxLineGap + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,6,&piAddr6); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr6, &maxLineGap); + if(intErr) + { + return intErr; + } + + vector output; + try + { + //Canny(image, image, 50, 100, 3); + HoughLinesP(image, output, rho, theta, threshold, minLineLength, maxLineGap); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } +//create matrix from 2-D vector + int row = output.size(); + cor = (double *)malloc(row*4*sizeof(double)); + + for (int i=0;i +#include +#include +#include +#include +#include +using namespace std; +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + + + string formats[] = {"jpeg","jpg","bmp","png","pgm","PGM","JPEG","JPG","BMP","PNG"}; + + vector > descriptionVector; + + const char pathSeparator = + #ifdef _WIN32 + '\\'; + #else + '/'; + #endif + + bool recursive = false; + bool listDirError = 0; + + bool isImage(string fname) + { + for(int i=0;i<8;i++) + { + if(fname.substr(fname.length()-formats[i].length()).compare(formats[i])==0) + return 1; + } + return 0; + } + + void listDir(string dirName, vector ¤tDir) + { + DIR *dir; + struct dirent *entry; + if(!(dir = opendir(dirName.c_str()))) + { + Scierror(999,"Cannot open directory for reading. Please check the directory name.\n"); + listDirError = 1; + return; + } + if(!(entry = readdir(dir))) + { + Scierror(999,"The directory is empty.\n"); + listDirError = 1; + return; + } + + do + { + if (entry -> d_type == DT_DIR) + { + if(strcmp(entry->d_name,".")==0 || strcmp(entry->d_name,"..")==0) continue; + if(recursive) + { + vector nextDir; + nextDir.push_back(entry->d_name); + listDir(dirName+pathSeparator+entry->d_name,nextDir); + } + } + else + { + if(isImage(entry->d_name)) + { + //cout<d_name<d_name); + } + } + }while(entry = readdir(dir)); + vector::iterator it = currentDir.begin(); + sort(it+1,currentDir.end()); + descriptionVector.push_back(currentDir); + } + + /*Calling syntax: imageSet(imageLocation) OR imageSet(imageFolder,'recursive') */ + + int opencv_imageSet(char *fname, unsigned long fname_len) + { + // Error management variables + SciErr sciErr; + + //------Local variables------// + int *piAddr = NULL; + int *piChild = NULL; + int *piLen = NULL; + char **pstData = NULL; + int iRows, iCols; + + string filePath,fileName,tempPath; + char **description = NULL; + char ***location = NULL; + int *count = NULL; + int descriptionCount = 0; + int pos = 0; + char *objectType = "imageSet"; + //------Check number of parameters------// + CheckInputArgument(pvApiCtx, 1, 2); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + + //------Get input arguments------// + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 1, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*) malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**) malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int iterPstData = 0; iterPstData < iRows * iCols; iterPstData++) + { + pstData[iterPstData] = (char*) malloc(sizeof(char) * piLen[iterPstData] + 1); + } + + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + filePath = string(pstData[0]); + + if(*getNbInputArgument(pvApiCtx) == 2) + { + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 2, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*) malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**) malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int iterPstData = 0; iterPstData < iRows * iCols; iterPstData++) + { + pstData[iterPstData] = (char*) malloc(sizeof(char) * piLen[iterPstData] + 1); + } + + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(strcmp("recursive",pstData[0])!=0) + { + Scierror(999, "Error: Argument %s is invalid. \n", pstData[0]); + return 0; + } + recursive = true; + } + + //------Actual processing------// + while(filePath[filePath.length()-1]==pathSeparator) + { + filePath = filePath.substr(0,filePath.length()-1); + } + vector nextDir; + nextDir.push_back(filePath.substr(filePath.find_last_of(pathSeparator)+1)); + + listDir(filePath,nextDir); + + if(listDirError) + { + listDirError = 0; //Doing this is very important as it is a global + return 0; + } + for(int i=0;i1) + descriptionCount++; + + } + description = (char**) malloc(sizeof(char*) * descriptionCount); + count = (int*) malloc(sizeof(int) * descriptionCount); + location = (char***) malloc(sizeof(char**) * descriptionCount); + + for(int i=0;i1) + { + description[pos] = (char*) malloc(sizeof(char) * descriptionVector[i][0].length() + 1); + descriptionVector[i][0].copy(description[pos],descriptionVector[i][0].length()); + description[pos][descriptionVector[i][0].length()] = 0; + + count[pos] = descriptionVector[i].size()-1; + + location[pos] = (char**) malloc(sizeof(char*) * (descriptionVector[i].size()-1)); + for(int j=1;j +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +using namespace cv; +using namespace std; +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + #include "../common.h" + + void imextendedmin_imreconstruct(Mat, Mat, Mat&); + + int opencv_imextendedmin(char *fname, unsigned long fname_len) + { + + SciErr sciErr; + int intErr = 0; + int *piAddr = NULL; + double h; + + //checking input argument + CheckInputArgument(pvApiCtx, 2, 2); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1) ; + + // Get the input image from the Scilab environment + Mat image; + retrieveImage(image, 1); + + // Get the address of 2nd argument, the H-Minima transform scalar + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 2, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + // Get the H-Minima transform scalar + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr, &h); + if(intErr) + { + return intErr; + } + + if (h < 0) + { + sciprint("Please enter a nonnegative scalar for H-minima transform.\n"); + return 0; + } + + Mat gray_image, dst, fin_image, m, m2; + try + { + image.convertTo(image,CV_8UC3); + cvtColor(image, gray_image, CV_BGR2GRAY); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + min((gray_image + h), 255, m); + try + { + imextendedmin_imreconstruct(gray_image, m, dst); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + add(dst, 1, m2); + try + { + imextendedmin_imreconstruct(dst, m2, m); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + subtract(m, dst, m2); + fin_image = m2 * 255; + + + string tempstring = type2str(fin_image.type()); + char *checker; + checker = (char *)malloc(tempstring.size() + 1); + memcpy(checker, tempstring.c_str(), tempstring.size() + 1); + returnImage(checker, fin_image, 1); + free(checker); + + //Assigning the list as the Output Variable + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx) + 1; + //Returning the Output Variables as arguments to the Scilab environment + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + + } + void imextendedmin_imreconstruct(Mat g, Mat f, Mat& dest) + { + Mat m0, m1, m; + m1 = f; + do { + m0 = m1.clone(); + erode(m0, m, Mat()); + max(g, m, m1); + } while(countNonZero(m1 != m0) != 0); + dest = m1.clone(); + } +/* ==================================================================== */ +} diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_imhmin.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_imhmin.cpp new file mode 100644 index 0000000..644d9c8 --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_imhmin.cpp @@ -0,0 +1,105 @@ +/******************************************************** +Author: Vinay Bhat +******************************************************** +Usage: return_image = imhmin(input_image, h) +Example: + im = imhmin(image, 80) +********************************************************/ + +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +using namespace cv; +using namespace std; +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + #include "../common.h" + + void imhmin_imreconstruct(Mat, Mat, Mat&); + + int opencv_imhmin(char *fname, unsigned long fname_len) + { + + SciErr sciErr; + int intErr = 0; + int *piAddr = NULL; + double h; + + //checking input argument + CheckInputArgument(pvApiCtx, 2, 2); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1) ; + + // Get the input image from the Scilab environment + Mat image; + retrieveImage(image, 1); + + // Get the address of 2nd argument, the H-Minima transform scalar + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 2, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + // Get the H-Minima transform scalar + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr, &h); + if(intErr) + { + return intErr; + } + + if (h < 0) + { + sciprint("Please enter a nonnegative scalar for H-minima transform.\n"); + return 0; + } + + Mat m, dst; + image.convertTo(image,CV_8UC1); + //cvtColor(image, gray_image, CV_BGR2GRAY); + + min((image+h), 255, m); + try + { + imhmin_imreconstruct(image, m, dst); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + string tempstring = type2str(dst.type()); + char *checker; + checker = (char *)malloc(tempstring.size() + 1); + memcpy(checker, tempstring.c_str(), tempstring.size() + 1); + returnImage(checker, dst, 1); + free(checker); + + //Assigning the list as the Output Variable + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx) + 1; + //Returning the Output Variables as arguments to the Scilab environment + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + + } + void imhmin_imreconstruct(Mat g, Mat f, Mat& dest) + { + Mat m0, m1, m; + m1 = f; + do { + m0 = m1.clone(); + erode(m0, m, Mat()); + max(g, m, m1); + } while(countNonZero(m1 != m0) != 0); + dest = m1.clone(); + } + +/* ==================================================================== */ +} diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_imimposemin.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_imimposemin.cpp new file mode 100644 index 0000000..313a2df --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_imimposemin.cpp @@ -0,0 +1,108 @@ +/******************************************************** +Author: Vinay Bhat +******************************************************** +Usage: return_image = imimposemin(mask, marker) +********************************************************/ + +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +using namespace cv; +using namespace std; +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + #include "../common.h" + + void imimposemin_imreconstruct(Mat, Mat, Mat&); + + int opencv_imimposemin(char *fname, unsigned long fname_len) + { + + SciErr sciErr; + int intErr = 0; + int *piAddr = NULL; + int i, j; + + //checking input argument + CheckInputArgument(pvApiCtx, 2, 2); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1) ; + + // Get the input image from the Scilab environment + Mat mask, marker; + retrieveImage(mask, 1); + retrieveImage(marker, 2); + Mat gray_mask, gray_marker; + try + { + mask.convertTo(gray_mask,CV_8UC1); + marker.convertTo(gray_marker,CV_8UC1); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + if (marker.rows != mask.rows || marker.cols != mask.cols) + { + Scierror(999,"Marker image and mask image must be of equal size."); + } + for (i = 0; i < marker.cols; i++) + { + for (j = 0; j < marker.rows; j++) + { + + if (!(gray_marker.at(i,j) == 0 || gray_marker.at(i,j) == 255)) + { + Scierror(999,"Please ensure marker image (second argument) is binary."); + } + } + } +//*************************************Actual Processing****************************// + Mat m, dst; + try + { + min((gray_mask + 1), gray_marker, m); + imimposemin_imreconstruct(m, gray_marker, dst); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } +//*************************************** Output generation************************// + string tempstring = type2str(dst.type()); + char *checker; + checker = (char *)malloc(tempstring.size() + 1); + memcpy(checker, tempstring.c_str(), tempstring.size() + 1); + returnImage(checker, dst, 1); + free(checker); + + //Assigning the list as the Output Variable + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx) + 1; + //Returning the Output Variables as arguments to the Scilab environment + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + + } + void imimposemin_imreconstruct(Mat g, Mat f, Mat& dest) + { + Mat m0, m1, m; + m1 = f; + do { + m0 = m1.clone(); + erode(m0, m, Mat()); + max(g, m, m1); + } while(countNonZero(m1 != m0) != 0); + dest = m1.clone(); + } + +/* ==================================================================== */ +} \ No newline at end of file diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_peopleDetector.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_peopleDetector.cpp new file mode 100644 index 0000000..70f8a49 --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_peopleDetector.cpp @@ -0,0 +1,476 @@ +/******************************************************** +Author: Suraj Prakash & Gursimar Singh +[bboxes] = peopleDetector(image) + +// 1->image + +Optional arguments : + +// 2->hitThreshold +// 3->winStride +// 4->padding +// 5->scale +// 6->finalThreshold +// 7->useMeanshiftGrouping + +********************************************************/ + +//#include +#include +#include +#include +#include +#include + +using namespace cv; +using namespace std; + +extern "C"{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include + #include "../common.h" + + int opencv_peopleDetector(char *fname, unsigned long fname_len){ + + /// Error management variable + SciErr sciErr; + + /// Variables + int i, j; + int intErr; + int iRows = 0; + int iCols = 0; + int iRows1 = 0; + int iCols1 = 0; + + int *piLen = NULL; + int *piAddr = NULL; + int *piAddr2 = NULL; + int *piAddr3 = NULL; + char **pstData = NULL; + char *currentArg = NULL; + bool *providedArgs = NULL; + + double hitThreshold = 0; + double scale = 1.05; + double *winStride = NULL; + double *padding = NULL; + double finalThreshold = 2.0; + int useMeanshiftGrouping = 0; + + double *bboxes = NULL; + int c=2; + + + /// for the Hog_SVM_Detector + HOGDescriptor hog; + + vector< Rect > found, found_filtered, answer; + + CheckInputArgument(pvApiCtx, 1, 13); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + + /// retrieve image + Mat image; + retrieveImage(image, 1); + // Size sz(128,256); + //resize(image,image,sz); + resize(image,image,Size(min(400,image.cols),min(800,image.rows))); + image.convertTo(image,CV_8UC1); + + /// Train hog detector for people + /// Default training is 48 * 96 people images + /// can be used for detection of larger instances + + + /// For the optional arguments + int nbInputArguments = *getNbInputArgument(pvApiCtx); + + providedArgs = (bool*) malloc(sizeof(bool) * 5); + memset(providedArgs, 0, 5); + + winStride = (double*)malloc(sizeof(double) * 2); + winStride[0] = 8; + winStride[1] = 8; + + padding = (double*)malloc(sizeof(double) * 2); + padding[0] = 4; + padding[1] = 4; + + + for(int iter = 2; iter <= nbInputArguments; ++iter){ + + /// Address of next argument + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, iter, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + // Three calls to getMatrixOfString + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*) malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**) malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int k = 0; k < iRows * iCols; ++k) + { + pstData[k] = (char*) malloc(sizeof(char) * piLen[k] + 1); + } + + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + currentArg = pstData[0]; + + /// getting hit_threshold + if(strcmp(currentArg, "hitThreshold") == 0) + { + if(iter + 1 <= nbInputArguments and !providedArgs[0]) + { + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, ++iter, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr, &hitThreshold); + if(intErr) + { + return intErr; + } + // Checking if values are in proper range. Same for all optional arguments + if(hitThreshold < 0) + { + Scierror(999, "Error: Nonnegative hitThreshold only allowed\n"); + return 0; + } + providedArgs[0] = 1; + } + else if(providedArgs[0]) // Send an error message if an argument is provided more than once. Same for all optional arguments. + { + Scierror(999, "Please provide optional arguments only once.\n"); + return 0; + } + else // Send an error message if name of argument is given but type is incorrect. Same for all optional arguments. + { + Scierror(999, "Incorrect number of arguments provided. Please check the documentation for more information.\n"); + return 0; + } + } + + /// WindowStride + if(strcmp(currentArg, "winStride") == 0) + { + if(iter+1 <= nbInputArguments && !providedArgs[1]) + { + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, ++iter, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr, &iRows1, &iCols1, &winStride); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(iRows1 != 1 or iCols1 != 2) + { + Scierror(999, "Incorrect dimension of matrix for argument .\n"); + return 0; + } + + // Checking if values are in proper range. Same for all optional arguments + providedArgs[1] = 1; + } + else if(providedArgs[1]) // Send an error message if an argument is provided more than once. Same for all optional arguments. + { + Scierror(999, "Please provide optional arguments only once.\n"); + return 0; + } + else // Send an error message if name of argument is given but type is incorrect. Same for all optional arguments. + { + Scierror(999, "Incorrect number of arguments provided. Please check the documentation for more information.\n"); + return 0; + } + } + + /// Padding + if(strcmp(currentArg, "padding") == 0) + { + if(iter+1 <= nbInputArguments and !providedArgs[2]) + { + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, ++iter, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr, &iRows1, &iCols1, &padding); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(iRows1 != 1 or iCols1 != 2) + { + Scierror(999, "Incorrect dimension of matrix for argument .\n"); + return 0; + } + + // Checking if values are in proper range. Same for all optional arguments + providedArgs[2] = 1; + } + else if(providedArgs[2]) // Send an error message if an argument is provided more than once. Same for all optional arguments. + { + Scierror(999, "Please provide optional arguments only once.\n"); + return 0; + } + else // Send an error message if name of argument is given but type is incorrect. Same for all optional arguments. + { + Scierror(999, "Incorrect number of arguments provided. Please check the documentation for more information.\n"); + return 0; + } + } + + /// Scalefactor + if(strcmp(currentArg, "scale") == 0) + { + if(iter + 1 <= nbInputArguments and !providedArgs[3]) + { + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, ++iter, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr, &scale); + if(intErr) + { + return intErr; + } + // Checking if values are in proper range. Same for all optional arguments + if(scale < 1.0001) + { + Scierror(999, "Error: Wrong ScaleFactor given. Cannot be less than 1.0001\n"); + + return 0; + } + providedArgs[3] = 1; + } + else if(providedArgs[3]) // Send an error message if an argument is provided more than once. Same for all optional arguments. + { + Scierror(999, "Please provide optional arguments only once.\n"); + return 0; + } + else // Send an error message if name of argument is given but type is incorrect. Same for all optional arguments. + { + Scierror(999, "Incorrect number of arguments provided. Please check the documentation for more information.\n"); + return 0; + } + } + + + + /// finalThreshold + if(strcmp(currentArg, "finalThreshold") == 0) + { + if(iter + 1 <= nbInputArguments and !providedArgs[4]) + { + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, ++iter, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr, &finalThreshold); + if(intErr) + { + return intErr; + } + + if(finalThreshold < 0) + { + Scierror(999, "Incorrect value for argument .\n"); + return 0; + } + + // Checking if values are in proper range. Same for all optional arguments + providedArgs[4] = 1; + } + else if(providedArgs[4]) // Send an error message if an argument is provided more than once. Same for all optional arguments. + { + Scierror(999, "Please provide optional arguments only once.\n"); + return 0; + } + else // Send an error message if name of argument is given but type is incorrect. Same for all optional arguments. + { + Scierror(999, "Incorrect number of arguments provided. Please check the documentation for more information.\n"); + return 0; + } + } + + /// UseMeanshiftGrouping + if(strcmp(currentArg, "useMeanshiftGrouping")==0) + { + if(iter + 1 <= nbInputArguments and !providedArgs[5]) + { + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, ++iter, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarBoolean(pvApiCtx, piAddr, &useMeanshiftGrouping); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(useMeanshiftGrouping > 1 or useMeanshiftGrouping < 0) + { + Scierror(999, "Incorrect value for argument .\n"); + return 0; + } + + // Checking if values are in proper range. Same for all optional arguments + providedArgs[5] = 1; + } + else if(providedArgs[5]) // Send an error message if an argument is provided more than once. Same for all optional arguments. + { + Scierror(999, "Please provide optional arguments only once.\n"); + return 0; + } + else // Send an error message if name of argument is given but type is incorrect. Same for all optional arguments. + { + Scierror(999, "Incorrect number of arguments provided. Please check the documentation for more information.\n"); + return 0; + } + } + + } + + + + /// End of error check and input get; + + hog.setSVMDetector(HOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector()); + + ///virtual void cv::HOGDescriptor::detectMultiScale + // ( InputArray img, + // std::vector< Rect > & foundLocations, + // double hitThreshold = 0, + // Size winStride = Size(), + // Size padding = Size(), + // double scale = 1.05, + // double finalThreshold = 2.0, + // bool useMeanshiftGrouping = false + // ) + + sciprint("hitThreshold:%f\n",hitThreshold); + sciprint("scale%f\n",scale); + sciprint("finalThreshold:%f\n",finalThreshold); + sciprint("winStride[0] :%f;winStride[1]:%f;\n",winStride[0],winStride[1]); + sciprint("padding[0] :%f;padding[1]:%f;\n",padding[0],padding[1]); + + try + { + hog.detectMultiScale(image, found, hitThreshold, Size(padding[0],padding[1]), Size(winStride[0],winStride[1]), scale, finalThreshold, false); + } + + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + /// finding out the rectangles + for (i = 0; i < found.size(); ++i) + { + Rect r = found[i]; + for (j = 0; j < found.size(); ++j) + /// removing same identified people + if (j != i and (r & found[j]) == r) + break; + + /// if no duplicate found + if (j == found.size()) + found_filtered.push_back(r); + } + + /// filtering out the rectangles + for (i=0; i +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/features2d.hpp" +#include "opencv2/xfeatures2d.hpp" +#include "opencv2/ml.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include + +using namespace cv; +using namespace cv::xfeatures2d; +using namespace std; +using namespace cv::ml; +inline bool file_exists_check(const std::string& name) + { + struct stat buffer; + return (stat (name.c_str(), &buffer) == 0); + } + +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + #include "../common.h" + int opencv_predictNB(char *fname, unsigned long fname_len) + { + // Error management variables + SciErr sciErr; + + //------Local variables------// + int upright = 1; + Ptr matcher = DescriptorMatcher::create("FlannBased"); + Ptr detector = SURF::create(400, 4, 2, 1, int(upright)); + Ptr extractor=detector; + Ptr bowDE=makePtr(extractor,matcher); + //SurfFeatureDetector detector(1, 4, 2, 1, int(upright)); + // char *classifierLocation = NULL; + Mat dictionary,features; + //vector response; + double *product=NULL; + vector keyPoints; + int dictionarySize; + int *piAddr = NULL; + int *piChild = NULL; + int iRows, iCols; + char **pstData = NULL; + int *piLen = NULL; + char **classifierDescription = NULL; + // int classifierDescriptionCount; + char *bagOfFeaturesLocation = NULL; + //int descriptionCount; + Mat input,response; + Mat Prob ; + //------Check number of parameters------// + CheckInputArgument(pvApiCtx, 2, 2); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 2); + + //------Get input arguments------// + retrieveImage(input,2); + //cvtColor(input, input, cv::COLOR_RGBA2GRAY); + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 1, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isListType(pvApiCtx, piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #1 is not of type classifier.\n"); + return 0; + } + + // Extracting object type and checking if type is classifier + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + + for(int iter = 0 ; iter < iRows * iCols ; iter++) + { + pstData[iter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[iter] + 1));//+ 1 for null termination + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(!(strcmp(pstData[0],"NBclassifier"))) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #1 is not of type NB classifier.\n"); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*) malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**) malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int iterPstData = 0; iterPstData < iRows * iCols; iterPstData++) + { + pstData[iterPstData] = (char*) malloc(sizeof(char) * piLen[iterPstData] + 1); + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(iRows!=1 || iCols!=1) + { + Scierror(999, "1x1 Matrix expected for classifier argument."); + return 0; + } + string classifierLocation = string(pstData[0]); + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 3, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*) malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 3, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**) malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int iterPstData = 0; iterPstData < iRows * iCols; iterPstData++) + { + pstData[iterPstData] = (char*) malloc(sizeof(char) * piLen[iterPstData] + 1); + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 3, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(iRows!=1 || iCols!=1) + { + Scierror(999, "1x1 Matrix expected for bagOfFeatures argument."); + return 0; + } + bagOfFeaturesLocation = pstData[0]; + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 4, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*) malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 4, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + classifierDescription = (char**) malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int iterPstData = 0; iterPstData < iRows * iCols; iterPstData++) + { + classifierDescription[iterPstData] = (char*) malloc(sizeof(char) * piLen[iterPstData] + 1); + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 4, &iRows, &iCols, piLen, classifierDescription); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + //------Actual processing------// + FileStorage fs(bagOfFeaturesLocation, FileStorage::READ); + fs["dictionary"] >> dictionary; + fs.release(); + if(!file_exists_check(classifierLocation)) + { + + Scierror(999, "Error: the classifier File not found!.Please enter correct path!\n"); + return 0; + + } + + Ptr nb = Algorithm::load(classifierLocation); + + try{ + + input.convertTo(input,CV_8U); + dictionarySize = dictionary.rows; + + bowDE->setVocabulary(dictionary); + detector->detect(input, keyPoints); + + bowDE->compute(input, keyPoints, features); + features.convertTo(features,CV_32F); + + + } + catch(cv::Exception& e) + { + const char* err=e.what(); + sciprint("%s",err); + + } + try{ + nb->predictProb(features,response,Prob,1); + } + + catch(cv::Exception& e) + { + const char* err=e.what(); + sciprint("%s",err); + + } + + + product = (double*)malloc(sizeof(double) *Prob.cols); + for (int i=0;i(i); + + + + } + + //------Create output arguments------// + sciErr = createList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, 2, &piAddr); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + + sciErr = createMatrixOfStringInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr,1, 1, 1,&classifierDescription[(int)response.at(0)]); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1,piAddr,2,1, Prob.cols, product); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + //------Return Arguments------// + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx)+1; + //AssignOutputVariable(pvApiCtx, 2) = nbInputArgument(pvApiCtx)+2; + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + } + /* ==================================================================== */ +} diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_predictRT.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_predictRT.cpp new file mode 100644 index 0000000..91aba3b --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_predictRT.cpp @@ -0,0 +1,265 @@ +/*************************************************** +Author : Rohit Suri +***************************************************/ +#include +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/features2d.hpp" +#include "opencv2/xfeatures2d.hpp" +#include "opencv2/ml.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include + +using namespace cv; +using namespace cv::xfeatures2d; +using namespace std; +using namespace cv::ml; + +inline bool file_exists_check(const std::string& name) + { + struct stat buffer; + return (stat (name.c_str(), &buffer) == 0); + } + +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + #include "../common.h" + int opencv_predictRT(char *fname, unsigned long fname_len) + { + // Error management variables + SciErr sciErr; + + //------Local variables------// + int upright = 1; + Ptr matcher = DescriptorMatcher::create("FlannBased"); + Ptr detector = SURF::create(400, 4, 2, 1, int(upright)); + Ptr extractor=detector; + Ptr bowDE=makePtr(extractor,matcher); + Mat dictionary,features; + double response; + double *product=NULL; + vector keyPoints; + int dictionarySize; + int *piAddr = NULL; + int *piChild = NULL; + int iRows, iCols; + char **pstData = NULL; + int *piLen = NULL; + char **classifierDescription = NULL; + char *bagOfFeaturesLocation = NULL; + Mat input ; + CheckInputArgument(pvApiCtx, 2, 2); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + + //------Get input arguments------// + retrieveImage(input,2); + //cvtColor(input, input, cv::COLOR_RGBA2GRAY); + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 1, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isListType(pvApiCtx, piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #1 is not of type classifier.\n"); + return 0; + } + + // Extracting object type and checking if type is classifier + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + + for(int iter = 0 ; iter < iRows * iCols ; iter++) + { + pstData[iter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[iter] + 1));//+ 1 for null termination + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(!(strcmp(pstData[0],"RTclassifier"))) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #1 is not of type RT classifier.\n"); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*) malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**) malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int iterPstData = 0; iterPstData < iRows * iCols; iterPstData++) + { + pstData[iterPstData] = (char*) malloc(sizeof(char) * piLen[iterPstData] + 1); + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(iRows!=1 || iCols!=1) + { + Scierror(999, "1x1 Matrix expected for classifier argument."); + return 0; + } + string classifierLocation = string(pstData[0]); + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 3, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*) malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 3, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**) malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int iterPstData = 0; iterPstData < iRows * iCols; iterPstData++) + { + pstData[iterPstData] = (char*) malloc(sizeof(char) * piLen[iterPstData] + 1); + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 3, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(iRows!=1 || iCols!=1) + { + Scierror(999, "1x1 Matrix expected for bagOfFeatures argument."); + return 0; + } + bagOfFeaturesLocation = pstData[0]; + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 4, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*) malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 4, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + classifierDescription = (char**) malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int iterPstData = 0; iterPstData < iRows * iCols; iterPstData++) + { + classifierDescription[iterPstData] = (char*) malloc(sizeof(char) * piLen[iterPstData] + 1); + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 4, &iRows, &iCols, piLen, classifierDescription); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + //------Actual processing------// + FileStorage fs(bagOfFeaturesLocation, FileStorage::READ); + fs["dictionary"] >> dictionary; + fs.release(); + if(!file_exists_check(classifierLocation)) + { + + Scierror(999, "Error: the input File not found!.Please enter correct path!\n"); + return 0; + + } + + + Ptr rt = Algorithm::load(classifierLocation); + + try{ + + input.convertTo(input,CV_8U); + dictionarySize = dictionary.rows; + + bowDE->setVocabulary(dictionary); + detector->detect(input, keyPoints); + bowDE->compute(input, keyPoints, features); + features.convertTo(features,CV_32F); + + } + catch(cv::Exception& e) + { + const char* err=e.what(); + sciprint("%s",err); + + } + response=rt->predict(features); + sciErr = createList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, 1, &piAddr); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + + //------Create output arguments------// + sciErr = createMatrixOfStringInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1,piAddr, 1, 1,1, &classifierDescription[(int)response]); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx)+1; + // AssignOutputVariable(pvApiCtx, 2) = nbInputArgument(pvApiCtx)+2; + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + } + /* ==================================================================== */ +} + diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_pyrMeanShiftFiltering.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_pyrMeanShiftFiltering.cpp new file mode 100644 index 0000000..96a66aa --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_pyrMeanShiftFiltering.cpp @@ -0,0 +1,112 @@ +/* ==================================================================== */ +/* Author :Priyanka Hiranandani NIT Surat */ +/* ==================================================================== */ +/* Syntax :return_image=pyrMeanShiftFiltering(InputArray src, double sp, double sr); */ +/* ==================================================================== */ +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +#include +using namespace cv; +using namespace std; +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "../common.h" + + int pyrMeanShiftFiltering(char *fname, unsigned long fname_len) + { + // Error management variable + SciErr sciErr; + //variable info + int* piAddr2 = NULL; + int* piAddr3 = NULL; + int* piAddr4 = NULL; + int nb; + double sp; + double sr; + double maxValue=1; + int error; + TermCriteria termcrit=TermCriteria( TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS,5,1) ; + nb=*getNbInputArgument(pvApiCtx); + // checking input argument + CheckInputArgument(pvApiCtx,3,4); + //checking output argument + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + //for first argument + Mat img; + retrieveImage(img,1); + try + { + img.convertTo(img,CV_8UC3); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + //second argument + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,2,&piAddr2); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + error=getScalarDouble(pvApiCtx,piAddr2,&sp); + if(error!=0) + { + sciprint("error in retrieving second argument"); + } + //third argument + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,3,&piAddr3); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + error=getScalarDouble(pvApiCtx,piAddr3,&sr); + if(error!=0) + { + sciprint("error in retrieving second argument"); + } + if (nb>3) + { + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,4,&piAddr4); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + error=getScalarDouble(pvApiCtx,piAddr4,&maxValue); + if(error!=0) + { + sciprint("error in retrieving second argument"); + } + } + //creating variable of type Mat + Mat dst; + //open cv function + try + { + pyrMeanShiftFiltering(img,dst, sp,sr,int(maxValue),termcrit); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + string tempstring = type2str(dst.type()); + char* checker = (char *)malloc(tempstring.size() + 1); + memcpy(checker, tempstring.c_str(), tempstring.size() + 1); + returnImage(checker,dst,1); + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx) + 1; + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + + } +} diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_trainFaceRecognizer.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_trainFaceRecognizer.cpp new file mode 100644 index 0000000..53e60dc --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_trainFaceRecognizer.cpp @@ -0,0 +1,307 @@ +/******************************************************** +Author:Gursimar Singh +********************************************************* +*/ + +#include +#include +#include +#include +#include +#include + +using namespace std; +using namespace cv; +using namespace cv:: face ; +inline bool file_exists_check(const std::string& name) + { + struct stat buffer; + return (stat (name.c_str(), &buffer) == 0); + } + + +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + + int opencv_trainFaceRecognizer(char *fname, unsigned long fname_len) + { + SciErr sciErr; + + Mat inp; + int *piAddr = NULL; + int *piChild = NULL; + int iRows, iCols,iRet; + char **pstData = NULL; + int *piLen = NULL; + int *count = NULL; + char **description = NULL; + char ***location = NULL; + int descriptionCount=0; + char *algoName=NULL; + char *classifierLocation = "face_recognizer.xml"; + char *fileName=NULL; + + CheckInputArgument(pvApiCtx, 2, 2); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 1, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isListType(pvApiCtx, piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #1 is not of type imageSet.\n"); + return 0; + } + + // Extracting object type and checking if type is imageSet + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + + for(int iter = 0 ; iter < iRows * iCols ; iter++) + { + pstData[iter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[iter] + 1));//+ 1 for null termination + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(!(strcmp(pstData[0],"imageSet")==0)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #1 is not of type imageSet.\n"); + return 0; + } + + // Extracting Description attribute of input argument + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + description = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + + for(int iter = 0 ; iter < iRows * iCols ; iter++) + { + description[iter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[iter] + 1));//+ 1 for null termination + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, description); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + + return 0; + } + descriptionCount = iRows; + + // Extracting Count attribute of input argument + sciErr = getMatrixOfInteger32InList(pvApiCtx, piAddr, 3, &iRows, &iCols, &count); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + location = (char***) malloc(sizeof(char**) * descriptionCount); + sciErr = getListItemAddress(pvApiCtx, piAddr, 4, &piChild); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + for(int iter = 1; iter<=descriptionCount; iter++) + { + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piChild, iter, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piChild, iter, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + location[iter-1] = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + + for(int colIter = 0 ; colIter < iRows * iCols ; colIter++) + { + location[iter-1][colIter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[colIter] + 1));//+ 1 for null termination + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piChild, iter, &iRows, &iCols, piLen, location[iter-1]); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + } + //////////// 2nd input/////////////// + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 2, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + iRet=getAllocatedSingleString(pvApiCtx,piAddr,&algoName); + + if(iRet) + { + freeAllocatedSingleString(algoName); + return iRet; + } + if(!file_exists_check(location[0][1])) + { + + Scierror(999, "Error: the imageSet. File not found!.Please enter correct path!\n"); + return 0; + } + + Mat labels(0, 1, CV_8U); + vector images; + + for(int i=0; i model = createLBPHFaceRecognizer(); + model->setThreshold(123.0); + model->train(images,labels); + model->save("face_recognizer.xml"); + } + else if (strcmp(algoName,"EIGEN")==0) + { + Ptr model = createEigenFaceRecognizer(); + //sciprint("here\n"); + try + { + model->train(images,labels); + model->save("face_recognizer.xml"); + } + + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + } + else if (strcmp(algoName,"FISHER")==0) + { Ptr model = createFisherFaceRecognizer(); + try + { + model->train(images,labels); + model->save("face_recognizer.xml"); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + } + else + { + Scierror(999, "Error: Undefined Algorithm name.\n"); + return 0; + } + + sciprint("done\n"); + + sciErr = createList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, 3, &piAddr); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfStringInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr, 1, 1, 1, &algoName); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfStringInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr, 2, 1, 1, &classifierLocation); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + sciErr = createMatrixOfStringInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr, 3, descriptionCount, 1, description); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + /////----//////-----Return Arguments---///////---///// + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx)+1; + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + + + } +} diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_trainNBClassifier.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_trainNBClassifier.cpp new file mode 100644 index 0000000..cd10c45 --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_trainNBClassifier.cpp @@ -0,0 +1,477 @@ +/*************************************************** +Author :Gursimar Singh & Rohit Suri +***************************************************/ +#include +#include +#include +#include +#include +#include +#include + +using namespace std; +using namespace cv; +using namespace cv::xfeatures2d; +using namespace cv::ml; +inline bool file_exists_check(const std::string& name) + { + struct stat buffer; + return (stat (name.c_str(), &buffer) == 0); + } + +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + int opencv_trainNBClassifier(char *fname, unsigned long fname_len) + { + // Error management variables + SciErr sciErr; + + //------Local variables------// + int upright = 1; + Ptr matcher = DescriptorMatcher::create("FlannBased"); + Ptr detector = SURF::create(400,4,2,1,int (upright)); + Ptr extractor = detector; + Ptr bowDE=makePtr(extractor, matcher); + char *fileName = NULL; + Mat dictionary,inp,features; + vector keyPoints; + + + int *piAddr = NULL; + int *piChild = NULL; + int iRows, iCols,iRet; + char **pstData = NULL; + int *piLen = NULL; + int *count = NULL; + char **description = NULL; + char ***location = NULL; + char *bagOfFeaturesLocation = NULL; + int descriptionCount; + char *classifierLocation = NULL; + char *classifierName = NULL; + + char *objectType = "NBclassifier"; + //------Check number of parameters------// + CheckInputArgument(pvApiCtx, 2, 3); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + + //------Get input arguments------// + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 1, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isListType(pvApiCtx, piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #1 is not of type imageSet.\n"); + return 0; + } + + // Extracting object type and checking if type is imageSet + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + + for(int iter = 0 ; iter < iRows * iCols ; iter++) + { + pstData[iter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[iter] + 1));//+ 1 for null termination + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(!(strcmp(pstData[0],"imageSet")==0)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #1 is not of type imageSet.\n"); + return 0; + } + + // Extracting Description attribute of input argument + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + description = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + + for(int iter = 0 ; iter < iRows * iCols ; iter++) + { + description[iter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[iter] + 1));//+ 1 for null termination + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, description); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + + return 0; + } + descriptionCount = iRows; + + // Extracting Count attribute of input argument + sciErr = getMatrixOfInteger32InList(pvApiCtx, piAddr, 3, &iRows, &iCols, &count); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + location = (char***) malloc(sizeof(char**) * descriptionCount); + sciErr = getListItemAddress(pvApiCtx, piAddr, 4, &piChild); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + for(int iter = 1; iter<=descriptionCount; iter++) + { + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piChild, iter, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piChild, iter, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + location[iter-1] = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + + for(int colIter = 0 ; colIter < iRows * iCols ; colIter++) + { + location[iter-1][colIter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[colIter] + 1));//+ 1 for null termination + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piChild, iter, &iRows, &iCols, piLen, location[iter-1]); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + } + if(!file_exists_check(location[0][1])) + { + + Scierror(999, "Error: the imageSet File not found!.Please enter correct path!\n"); + return 0; + } + // Second argument + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 2, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isListType(pvApiCtx, piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #2 is not of type bagOfFeatures.\n"); + return 0; + } + + // Extracting object type and checking if type is bagOfFeatures + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + + for(int iter = 0 ; iter < iRows * iCols ; iter++) + { + pstData[iter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[iter] + 1));//+ 1 for null termination + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(!(strcmp(pstData[0],"bagOfFeatures")==0)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #2 is not of type bagOfFeatures.\n"); + return 0; + } + // Extracting name of next argument takes three calls to getMatrixOfString + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*) malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**) malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int iterPstData = 0; iterPstData < iRows * iCols; iterPstData++) + { + pstData[iterPstData] = (char*) malloc(sizeof(char) * piLen[iterPstData] + 1); + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(iRows!=1 || iCols!=1) + { + Scierror(999, "1x1 Matrix expected for bagOfFeatures argument."); + return 0; + } + + + ///third argument + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 3, &piAddr); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(isStringType(pvApiCtx, piAddr)) + { + if(isScalar(pvApiCtx, piAddr)) + { + char* stringData = NULL; + + iRet = getAllocatedSingleString(pvApiCtx, piAddr, &stringData); + if(!iRet) + { + classifierName = stringData; + } + else + { + Scierror(999, "Error: Could not assign input arg #3 to local var.\n"); + return 0; + } + } + else + { + Scierror(999, "Error: The input argument #3 is not scalar type.\n"); + return 0; + } + } + else + { + Scierror(999, "Error: The input argument #3 is not a string.\n"); + return 0; + } + + + + bagOfFeaturesLocation = pstData[0]; + if(!file_exists_check(bagOfFeaturesLocation)) + { + + Scierror(999, "Error: the bagOfFeatures File not found!.Please enter correct path!\n"); + return 0; + + } + classifierLocation = classifierName; + strcat(classifierLocation,".yml"); + //------Actual processing------// + FileStorage fs(bagOfFeaturesLocation, FileStorage::READ); + fs["dictionary"] >> dictionary; + fs.release(); + if(dictionary.rows==0 || dictionary.cols==0) + { + sciprint("Error: The provided file for bagOfFeatures may be invalid.\n"); + } + sciprint("Training an image category classifier for %d categories.\n",descriptionCount); + sciprint("-------------------------------------------------------\n\n"); + for(int i=0;isetVocabulary(dictionary); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + for(int i=0; idetect(inp,keyPoints); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + try + { + bowDE->compute(inp,keyPoints,features); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + + try + { + trainingData.push_back(features); + labels.push_back((int) i); + //sciprint("%d\n",i); + } + + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + } + + + sciprint(" done.\n"); + } + + sciprint("\n# Training the category classifier..."); + Ptr nb= NormalBayesClassifier::create(); + ////training the clssifier///////////// + try + { + nb->train(trainingData,ml::ROW_SAMPLE,labels); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + nb->Algorithm::save(classifierLocation); + sciprint("done.\n"); + //////////////////////////------Create output arguments------///////////////////// + + sciErr = createList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, 4, &piAddr); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfStringInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr, 1, 1, 1, &objectType); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfStringInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr, 2, 1, 1, &classifierLocation); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfStringInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr, 3, 1, 1, &bagOfFeaturesLocation); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfStringInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr, 4, descriptionCount, 1, description); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + /////----//////-----Return Arguments---///////---///// + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx)+1; + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + } + /* ==================================================================== */ +} diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_trainRTreesClassifier.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_trainRTreesClassifier.cpp new file mode 100644 index 0000000..844716c --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_trainRTreesClassifier.cpp @@ -0,0 +1,958 @@ +/*************************************************** +Author : Gursimar Singh,Rohit Suri +***************************************************/ +#include +#include +#include +#include +#include +#include +#include + +using namespace std; +using namespace cv; +using namespace cv::xfeatures2d; +using namespace cv::ml; + +inline bool file_exists_check(const std::string& name) + { + struct stat buffer; + return (stat (name.c_str(), &buffer) == 0); + } + +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + +//******************************function to convert double matrix to vector*************************// + vector double2Vec( double * in,int rows,int cols) + { + vector out (rows*cols); + for (int i = 0; i < rows; i++) + { + + for (int j = 0; j < cols; j++) + { + out.at(i*cols + j) = in[i + j*rows]; + + } + + } + return out ; + + } +//****************************main function***************************************************** + int opencv_trainRTreesClassifier(char *fname, unsigned long fname_len) + { + // Error management variables + SciErr sciErr; + //------Local variables------// + int upright = 1; + Ptr matcher = DescriptorMatcher::create("FlannBased"); + Ptr detector = SURF::create(400,4,2,1,upright); + Ptr extractor = detector; + Ptr bowDE=makePtr(extractor, matcher); + char *fileName = NULL; + Mat dictionary,inp,features; + vector keyPoints; + + int *piAddr = NULL; + int *piChild = NULL; + int iRows, iCols; + char **pstData = NULL; + int *piLen = NULL; + int piBool=0; + int iType=0; + double param=0; + bool iRet= FALSE; + double* piPrior=NULL; + int *count = NULL; + char **description = NULL; + char ***location = NULL; + char *bagOfFeaturesLocation = NULL; + int descriptionCount; + char *classifierLocation = NULL; + char *classifierName = NULL; + char *objectType = "RTclassifier"; + bool CalVarImp= FALSE; + bool TruncPruneTree=TRUE; + bool UseSurrogates=FALSE; + bool Use1SERule=TRUE; + int ActiveVarCount=0; + int CVfolds=1; + int MaxCategories=10; + int MaxDepth=20; + int MinSampleCount=10; + float RegressionAccuracy=0.01; + Mat prior; + + + //------Check number of parameters------// + CheckInputArgument(pvApiCtx, 3, 14); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + + //------Get input arguments------// + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 1, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isListType(pvApiCtx, piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #1 is not of type imageSet.\n"); + return 0; + } + + // Extracting object type and checking if type is imageSet + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + + for(int iter = 0 ; iter < iRows * iCols ; iter++) + { + pstData[iter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[iter] + 1));//+ 1 for null termination + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + + // Extracting Description attribute of input argument + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + description = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + + for(int iter = 0 ; iter < iRows * iCols ; iter++) + { + description[iter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[iter] + 1));//+ 1 for null termination + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, description); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + descriptionCount = iRows; + + // Extracting Count attribute of input argument + sciErr = getMatrixOfInteger32InList(pvApiCtx, piAddr, 3, &iRows, &iCols, &count); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + location = (char***) malloc(sizeof(char**) * descriptionCount); + sciErr = getListItemAddress(pvApiCtx, piAddr, 4, &piChild); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + for(int iter = 1; iter<=descriptionCount; iter++) + { + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piChild, iter, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piChild, iter, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + location[iter-1] = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + + for(int colIter = 0 ; colIter < iRows * iCols ; colIter++) + { + location[iter-1][colIter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[colIter] + 1));//+ 1 for null termination + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piChild, iter, &iRows, &iCols, piLen, location[iter-1]); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + } + + if(!file_exists_check(location[0][1])) + { + + Scierror(999, "Error: the imageSet File not found!.Please enter correct path!\n"); + return 0; + } + + + // Second argument + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 2, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isListType(pvApiCtx, piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #2 is not of type bagOfFeatures.\n"); + return 0; + } + + // Extracting object type and checking if type is bagOfFeatures + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + + for(int iter = 0 ; iter < iRows * iCols ; iter++) + { + pstData[iter] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[iter] + 1));//+ 1 for null termination + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 1, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(!(strcmp(pstData[0],"bagOfFeatures")==0)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #2 is not of type bagOfFeatures.\n"); + return 0; + } + // Extracting name of next argument takes three calls to getMatrixOfString + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + piLen = (int*) malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**) malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(int iterPstData = 0; iterPstData < iRows * iCols; iterPstData++) + { + pstData[iterPstData] = (char*) malloc(sizeof(char) * piLen[iterPstData] + 1); + } + + sciErr = getMatrixOfStringInList(pvApiCtx, piAddr, 2, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(iRows!=1 || iCols!=1) + { + Scierror(999, "1x1 Matrix expected for bagOfFeatures argument."); + return 0; + } + bagOfFeaturesLocation = pstData[0]; + //File existence check + if(!file_exists_check(bagOfFeaturesLocation)) + { + + Scierror(999, "Error: the bagOfFeatures File not found!.Please enter correct path!\n"); + return 0; + } + + + //third argument + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 3, &piAddr); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(isStringType(pvApiCtx, piAddr)) + { + if(isScalar(pvApiCtx, piAddr)) + { + char* stringData = NULL; + + iRet = getAllocatedSingleString(pvApiCtx, piAddr, &stringData); + if(!iRet) + { + classifierName = stringData; + } + else + { + Scierror(999, "Error: Could not assign input arg #3 to local var.\n"); + return 0; + } + } + else + { + Scierror(999, "Error: The input argument #3 is not scalar type.\n"); + return 0; + } + } + else + { + Scierror(999, "Error: The input argument #3 is not a string.\n"); + return 0; + } + + ///fourth argument + if (*getNbInputArgument(pvApiCtx)>3) + { + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 4,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isDoubleType(pvApiCtx, piAddr) || !isScalar(pvApiCtx, piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #4 is not of type integer or scalar.\n"); + return 0; + + + } + double cData=0; + iRet=getScalarDouble(pvApiCtx,piAddr,¶m); + if(!iRet) + { + cData = param; + } + + ActiveVarCount=cData; + + + } + else + ActiveVarCount=0; + + //fifth argument + + if (*getNbInputArgument(pvApiCtx)>4) + { + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 5,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isBooleanType(pvApiCtx, piAddr) || !isScalar(pvApiCtx,piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #5 is not of type boolean.\n"); + return 0; + + + } + bool iBool = 0; + + iRet = getScalarBoolean(pvApiCtx, piAddr, &piBool); + + if(!iRet) + { + + iBool= piBool; + } + + CalVarImp=iBool; + } + + else + CalVarImp=FALSE; +//6th argument + + if (*getNbInputArgument(pvApiCtx)>5) + { + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 6,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isDoubleType(pvApiCtx, piAddr) || !isScalar(pvApiCtx,piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #6 is not of type integer.\n"); + return 0; + } + + double cData=0; + iRet=getScalarDouble(pvApiCtx,piAddr,¶m); + if(!iRet) + { + cData = param; + } + CVfolds=cData; + + } + else + CVfolds=1; + +//7th argument + if (*getNbInputArgument(pvApiCtx)>6) + { + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 7,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isDoubleType(pvApiCtx, piAddr) || !isScalar(pvApiCtx,piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #7 is not of type integer.\n"); + return 0; + + + } + double cData=0; + iRet=getScalarDouble(pvApiCtx,piAddr,¶m); + if(!iRet) + { + cData = param; + } + MaxCategories=cData; + + } + else + MaxCategories=10; + +//8th argument + if (*getNbInputArgument(pvApiCtx)>7) + { + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 8,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isDoubleType(pvApiCtx, piAddr) || !isScalar(pvApiCtx,piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #8 is not of type integer.\n"); + return 0; + + + } + //sciErr=getScalarDouble(pvApiCtx,piAddr,¶m); + double cData=0; + iRet=getScalarDouble(pvApiCtx,piAddr,¶m); + if(!iRet) + { + cData = param; + } + MaxDepth=cData; + } + else + MaxDepth=20; + + //9th argument + if (*getNbInputArgument(pvApiCtx)>8) + { + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 9,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isDoubleType(pvApiCtx, piAddr) || !isScalar(pvApiCtx,piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #9 is not of type integer.\n"); + return 0; + + + } + //sciErr=getScalarDouble(pvApiCtx,piAddr,¶m); + double cData=0; + iRet=getScalarDouble(pvApiCtx,piAddr,¶m); + if(!iRet) + { + cData = param; + } + MinSampleCount=cData; + } + else + MinSampleCount=10; + + + //10th argument + if (*getNbInputArgument(pvApiCtx)>9) + { + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 10,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getVarType(pvApiCtx, piAddr, &iType); + if(sciErr.iErr || iType != sci_matrix) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(!isDoubleType(pvApiCtx, piAddr) || isVarComplex(pvApiCtx,piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #10 is not of type double.\n"); + return 0; + } + sciErr=getMatrixOfDouble(pvApiCtx,piAddr,&iRows,&iCols,&piPrior); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if (iCols != descriptionCount && iRows !=1) + { + + Scierror(999, "invalid prior argument.\n"); + return 0; + } + prior = Mat(iRows,iCols,CV_32F); + + for (int i =0; i(i) = piPrior[i]; + + } + + } + else + prior=Mat(); + + //11th argument + if (*getNbInputArgument(pvApiCtx)>10) + { + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 11,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isDoubleType(pvApiCtx, piAddr) || !isScalar(pvApiCtx,piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #11 is not of type double.\n"); + return 0; + } + double cData=0; + iRet=getScalarDouble(pvApiCtx,piAddr,¶m); + if(!iRet) + { + cData = param; + } + RegressionAccuracy=cData; + } + else + RegressionAccuracy=0.01; + + //12th argument + if (*getNbInputArgument(pvApiCtx)>11) + { + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 12,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isBooleanType(pvApiCtx, piAddr) || !isScalar(pvApiCtx,piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #12 is not of type boolean.\n"); + return 0; + + + } + bool iBool = 0; + + iRet = getScalarBoolean(pvApiCtx, piAddr, &piBool); + + if(!iRet) + { + + iBool= piBool; + } + + TruncPruneTree = iBool; + } + else + TruncPruneTree = TRUE; + + //13th argument + if (*getNbInputArgument(pvApiCtx)>12) + { + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 13,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isBooleanType(pvApiCtx, piAddr) || !isScalar(pvApiCtx,piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #13 is not of type boolean.\n"); + return 0; + + + } + bool iBool = 0; + + iRet = getScalarBoolean(pvApiCtx, piAddr, &piBool); + + if(!iRet) + { + iBool= piBool; + } + UseSurrogates = iBool; + + } + else + UseSurrogates = FALSE; + //14th argument + if (*getNbInputArgument(pvApiCtx)>13) + { + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 14,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if(!isBooleanType(pvApiCtx, piAddr) || !isScalar(pvApiCtx,piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: The input argument #14 is not of type boolean.\n"); + return 0; + + + } + bool iBool = 0; + + iRet = getScalarBoolean(pvApiCtx, piAddr, &piBool); + + if(!iRet) + { + iBool= piBool; + } + + Use1SERule = iBool; + } + else + Use1SERule = FALSE; + + + classifierLocation=classifierName; + strcat(classifierLocation,".yml"); + //------Actual processing------// + FileStorage fs(bagOfFeaturesLocation, FileStorage::READ); + fs["dictionary"] >> dictionary; + fs.release(); + if(dictionary.rows==0 || dictionary.cols==0) + { + sciprint("Error: The provided file for bagOfFeatures may be invalid.\n"); + } + sciprint("Training an image category classifier for %d categories.\n",descriptionCount); + sciprint("-------------------------------------------------------\n\n"); + for(int i=0;isetVocabulary(dictionary); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + for(int i=0; idetect(inp,keyPoints); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + try + { + bowDE->compute(inp,keyPoints,features); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + trainingData.push_back(features); + labels.push_back((int) i); + + + } + } + + + sciprint("\n# Training the category classifier..."); + + Ptr model = cv::ml::RTrees::create(); + try + { + model->setActiveVarCount(ActiveVarCount); + } + catch(cv::Exception &e) + { + const char *err = e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + try + { + model->setCalculateVarImportance(CalVarImp); + } + catch(cv::Exception &e) + { + const char *err = e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + try + { + model->setCVFolds(CVfolds); + } + catch(cv::Exception &e) + { + const char *err = e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + try + { + model->setMaxDepth(MaxDepth); + } + catch(cv::Exception &e) + { + const char *err = e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + try + { + model->setMinSampleCount(MinSampleCount); + } + catch(cv::Exception &e) + { + const char *err = e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + try + { + model->setRegressionAccuracy(RegressionAccuracy); + } + catch(cv::Exception &e) + { + const char *err = e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + try + { + model->setUseSurrogates(UseSurrogates); + } + catch(cv::Exception &e) + { + const char *err = e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + try + { + model->setMaxCategories(MaxCategories); + } + catch(cv::Exception &e) + { + const char *err = e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + try + { + model->setUse1SERule(Use1SERule); + } + catch(cv::Exception &e) + { + const char *err = e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + try + { + model->setTruncatePrunedTree(TruncPruneTree); + + } + catch(cv::Exception &e) + { + const char *err = e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + try + { + + model->setPriors(prior); + + } + catch(cv::Exception &e) + { + const char *err = e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + try + { + TermCriteria t =TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER,100,0.0000001); + model->setTermCriteria(t); + } + catch(cv::Exception &e) + { + const char *err = e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + try + { + model->train(trainingData,ROW_SAMPLE,labels); + } + catch(cv::Exception &e) + { + const char *err = e.what(); + sciprint("%s",err); + } + + model->Algorithm::save(classifierLocation); + + sciprint("done.\n"); + //------Create output arguments------// + sciErr = createList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, 4, &piAddr); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfStringInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr, 1, 1, 1, &objectType); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfStringInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr, 2, 1, 1, &classifierLocation); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfStringInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr, 3, 1, 1, &bagOfFeaturesLocation); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfStringInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr, 4, descriptionCount, 1, description); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + //------Return Arguments------// + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx)+1; + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + } + /* ==================================================================== */ +} diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_undistort.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_undistort.cpp new file mode 100644 index 0000000..c88fd70 --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_undistort.cpp @@ -0,0 +1,151 @@ +/*************************************************** +Author : Sukul Bagai, Shubheksha Jalan,Gursimar +***************************************************/ + +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +using namespace cv; +using namespace std; +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "../common.h" + #include "sciprint.h" + + int opencv_undistort(char *fname, unsigned long fname_len) + { + SciErr sciErr; + int iRows=0,iCols=0; + int *piAddr2 = NULL; + int *piAddr3 = NULL; + int *piAddr4 = NULL; + int *piAddr5 = NULL; + int i,j,k,n,nb; + double cameraMatrix [3][3], newCameraMatrix [3][3]; + double *temp = NULL; + Mat map1,map2; + double distCoeffs[n]; + //checking input argument + CheckInputArgument(pvApiCtx, 3, 4); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1) ; + nb=*getNbInputArgument(pvApiCtx); + Mat image; + retrieveImage(image, 1); + + //for camera matrix + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,2,&piAddr2); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr2, &iRows, &iCols, &temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + //retrieving Camera matrix + for(i=0;i<3;i++) + { + for(j=0;j<3;j++) + { + cameraMatrix[i][j]=temp[(j*3)+i]; + + } + } + + Mat cameraMat(3,3,CV_64F,&cameraMatrix); + +//for array of coefficients + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,3,&piAddr3); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr3, &iRows, &iCols, &temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + + if(iRows==1) + n=iCols; + else + n=iRows; + sciprint("%d\n",n); + for(i=0;i3) + { + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,4,&piAddr4); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr4, &iRows, &iCols , &temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + for(i=0;i<3;i++) + { + for(j=0;j<3;j++) + { + newCameraMatrix[i][j]=temp[(j*3)+i]; + } + } + + Mat newCameraMat(3,3,CV_64F,&newCameraMatrix); + + } + + + + Mat new_image; + Size imageSize; + imageSize=image.size(); + try + { + cv::initUndistortRectifyMap(cameraMat, distCoeffsActual, Mat(),getOptimalNewCameraMatrix(cameraMat, distCoeffsActual, imageSize,1,imageSize,0),image.size(), CV_16SC2, map1, map2); + remap(image, new_image, map1, map2, INTER_LINEAR); + } + catch(cv::Exception&e) + { + const char* err=e.what(); + Scierror(999,e.what()); + } + + string tempstring = type2str(new_image.type()); + char *checker; + checker = (char *)malloc(tempstring.size() + 1); + memcpy(checker, tempstring.c_str(), tempstring.size() + 1); + returnImage(checker,new_image,1); + free(checker); + + //Assigning the list as the Output Variable + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx) + 1; + //Returning the Output Variables as arguments to the Scilab environment + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + + } +/* ==================================================================== */ +} \ No newline at end of file From c228ce24d2514bf72fb8649fac948d1ec12a0409 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gursimarsingh Date: Thu, 27 Jul 2017 21:42:43 +0530 Subject: [PATCH 2/7] KalmanFilter --- sci_gateway/cpp/opencv_kalmanCorrect.cpp | 272 +++++++++++++++++++++++ sci_gateway/cpp/opencv_kalmanPredict.cpp | 248 +++++++++++++++++++++ 2 files changed, 520 insertions(+) create mode 100644 sci_gateway/cpp/opencv_kalmanCorrect.cpp create mode 100644 sci_gateway/cpp/opencv_kalmanPredict.cpp diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_kalmanCorrect.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_kalmanCorrect.cpp new file mode 100644 index 0000000..cc4376c --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_kalmanCorrect.cpp @@ -0,0 +1,272 @@ +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +#include + +using namespace cv; +using namespace std; + +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + #include "../common.h" + + int opencv_kalmanCorrect(char *fname, unsigned long fname_len) + { + SciErr sciErr; + int intErr = 0; + int *piAddr = NULL; + int num_InputArgs; //-> gives total number of arguments + int iRows, iCols; + double nframe=0; + double area=0; + int iItem = 0; + int iRet; + int *piLen = NULL; + char **pstData = NULL; + char *currentArg = NULL; //-> Stores current string representing 'name' of name,value pair arguments + bool *providedArgs = NULL; //-> Used to check that optional argument is not entered more than once + //-> Name,Value Pair Variables + int dynamParams,measureParams; + int controlParams,type; + double *temp=NULL; + double *trMatrix=NULL; + double *measureMatrix=NULL; + double *controlMatrix=NULL; + double *stateMatrix=NULL; + double *stateCovMatrix=NULL; + double *pNoiseMatrix=NULL; + double *mNoiseMatrix=NULL; + Mat _ntrMatrix; + Mat _nmeasureMatrix; + Mat _ncontrolMatrix; + Mat _nstateMatrix; + Mat _nstateCovMatrix; + Mat _npNoiseMatrix; + Mat _nmNoiseMatrix; + + CheckInputArgument(pvApiCtx, 2, 2); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 2, 2); + + num_InputArgs = *getNbInputArgument(pvApiCtx); + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 1, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(!isListType(pvApiCtx, piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: Invalid first argument. List Expected.\n"); + return 0; + } + + /////////////////// State Transition model//////////// + sciErr = getMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, piAddr,1, &iRows, &iCols, &temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if (iRows!=iCols) + { + Scierror(999,"Transition matrix must be a sqaure matrix.\n"); + return 0; + } + dynamParams=iRows; + + Mat _trMatrix(iRows,iCols,CV_64F,temp); + + /////////////////// measurementMatrix//////////// + sciErr = getMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, piAddr,2, &iRows, &iCols, &temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if (iCols!=dynamParams) + { + Scierror(999,"Invalid dimensions of measurement matrix.\n"); + return 0; + } + measureParams=iRows; + Mat _measureMatrix(iRows,iCols,CV_64F,temp); + ///////////////////control matrix//////////// + sciErr = getMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, piAddr,3, &iRows, &iCols, &temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + controlParams=iCols; + Mat _controlMatrix(iRows,iCols,CV_64F,temp); + /////////////////// State matrix//////////// + sciErr = getMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, piAddr,4, &iRows, &iCols, &temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if (iCols!=1) + { + Scierror(999,"Invalid dimensions of state vector.\n"); + return 0; + } + Mat _stateMatrix(iRows,iCols,CV_64F,temp); + /////////////////// state covariance matrix//////////// + sciErr = getMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, piAddr,5, &iRows, &iCols, &temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + Mat _stateCovMatrix(iRows,iCols,CV_64F,temp); + /////////////////// process noise model//////////// + sciErr = getMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, piAddr,6, &iRows, &iCols, &temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + Mat _pNoiseMatrix(iRows,iCols,CV_64F,temp); + ///////////////////Measurement Noise model//////////// + sciErr = getMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, piAddr,7,&iRows, &iCols, &temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + Mat _mNoiseMatrix(iRows,iCols,CV_64F,temp); + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 2, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + sciErr = getMatrixOfDouble(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, &temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + Mat _location(iRows,iCols,CV_64F,temp); + if (iRows!=measureParams) + { + Scierror(999,"Invalid dimensions of location vector.Must be a coloumn vector\n"); + return 0; + } + + //*********************Actual processing********************************// + KalmanFilter KF(dynamParams,measureParams,controlParams,CV_64F); + KF.statePre=_stateMatrix; + KF.statePost=_stateMatrix; + KF.measurementMatrix=_measureMatrix; + KF.processNoiseCov=_pNoiseMatrix; + KF.measurementNoiseCov=_mNoiseMatrix; + KF.transitionMatrix=_trMatrix; + KF.errorCovPost=_stateCovMatrix; + KF.errorCovPre=_stateCovMatrix; + KF.controlMatrix=_controlMatrix; + cout<<_location<(0); + stateMatrix=_nstateMatrix.ptr(0); + measureMatrix=_nmeasureMatrix.ptr(0); + pNoiseMatrix=_npNoiseMatrix.ptr(0); + mNoiseMatrix=_nmNoiseMatrix.ptr(0); + stateCovMatrix=_nstateCovMatrix.ptr(0); + controlMatrix=_ncontrolMatrix.ptr(0); + + iCols=estimated.cols; + iRows=estimated.rows; + + temp=estimated.ptr(0); + cout< +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +#include + +using namespace cv; +using namespace std; + +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + #include "../common.h" + + int opencv_kalmanPredict(char *fname, unsigned long fname_len) + { + SciErr sciErr; + int intErr = 0; + int *piAddr = NULL; + int num_InputArgs; //-> gives total number of arguments + int iRows, iCols; + double nframe=0; + double area=0; + int iItem = 0; + int iRet; + int *piLen = NULL; + char **pstData = NULL; + char *currentArg = NULL; //-> Stores current string representing 'name' of name,value pair arguments + bool *providedArgs = NULL; //-> Used to check that optional argument is not entered more than once + //-> Name,Value Pair Variables + int dynamParams,measureParams; + int controlParams,type; + double *temp=NULL; + double *trMatrix=NULL; + double *measureMatrix=NULL; + double *controlMatrix=NULL; + double *stateMatrix=NULL; + double *stateCovMatrix=NULL; + double *pNoiseMatrix=NULL; + double *mNoiseMatrix=NULL; + Mat _ntrMatrix; + Mat _nmeasureMatrix; + Mat _ncontrolMatrix; + Mat _nstateMatrix; + Mat _nstateCovMatrix; + Mat _npNoiseMatrix; + Mat _nmNoiseMatrix; + + CheckInputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 2, 2); + + num_InputArgs = *getNbInputArgument(pvApiCtx); + + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 1, &piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + if(!isListType(pvApiCtx, piAddr)) + { + Scierror(999, "Error: Invalid first argument. List Expected.\n"); + return 0; + } + + /////////////////// State Transition model//////////// + sciErr = getMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, piAddr,1, &iRows, &iCols, &temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if (iRows!=iCols) + { + Scierror(999,"Transition matrix must be a sqaure matrix.\n"); + return 0; + } + dynamParams=iRows; + + Mat _trMatrix(iRows,iCols,CV_64F,temp); + + /////////////////// measurementMatrix//////////// + sciErr = getMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, piAddr,2, &iRows, &iCols, &temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if (iCols!=dynamParams) + { + Scierror(999,"Invalid dimensions of measurement matrix.\n"); + return 0; + } + measureParams=iRows; + Mat _measureMatrix(iRows,iCols,CV_64F,temp); + ///////////////////control matrix//////////// + sciErr = getMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, piAddr,3, &iRows, &iCols, &temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + controlParams=iCols; + Mat _controlMatrix(iRows,iCols,CV_64F,temp); + /////////////////// State matrix//////////// + sciErr = getMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, piAddr,4, &iRows, &iCols, &temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + if (iCols!=1) + { + Scierror(999,"Invalid dimensions of state vector.\n"); + return 0; + } + Mat _stateMatrix(iRows,iCols,CV_64F,temp); + /////////////////// state covariance matrix//////////// + sciErr = getMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, piAddr,5, &iRows, &iCols, &temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + Mat _stateCovMatrix(iRows,iCols,CV_64F,temp); + /////////////////// process noise model//////////// + sciErr = getMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, piAddr,6, &iRows, &iCols, &temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + Mat _pNoiseMatrix(iRows,iCols,CV_64F,temp); + ///////////////////Measurement Noise model//////////// + sciErr = getMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, piAddr,7,&iRows, &iCols, &temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + Mat _mNoiseMatrix(iRows,iCols,CV_64F,temp); + + //*********************Actual processing********************************// + KalmanFilter KF(dynamParams,measureParams,controlParams,CV_64F); + KF.statePre=_stateMatrix; + KF.measurementMatrix=_measureMatrix; + KF.processNoiseCov=_pNoiseMatrix; + KF.measurementNoiseCov=_mNoiseMatrix; + KF.transitionMatrix=_trMatrix; + KF.errorCovPost=_stateCovMatrix; + + Mat prediction = KF.predict(); + + _nstateMatrix=KF.statePost; + _nmeasureMatrix=KF.measurementMatrix; + _npNoiseMatrix=KF.processNoiseCov; + _nmNoiseMatrix=KF.measurementNoiseCov; + _ntrMatrix=KF.transitionMatrix; + _nstateCovMatrix=KF.errorCovPost; + _ncontrolMatrix=KF.controlMatrix; + + trMatrix=_ntrMatrix.ptr(0); + stateMatrix=_nstateMatrix.ptr(0); + measureMatrix=_nmeasureMatrix.ptr(0); + pNoiseMatrix=_npNoiseMatrix.ptr(0); + mNoiseMatrix=_nmNoiseMatrix.ptr(0); + stateCovMatrix=_nstateCovMatrix.ptr(0); + controlMatrix=_ncontrolMatrix.ptr(0); + + + iRows=prediction.rows; + iCols=prediction.cols; + cout<(0); + + sciErr = createList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, 7, &piAddr); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + sciErr = createMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr, 1, dynamParams,dynamParams ,trMatrix); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr, 2, measureParams,dynamParams ,measureMatrix); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr, 3, dynamParams,controlParams ,controlMatrix); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr, 4, dynamParams,1 ,stateMatrix); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr, 5, dynamParams,dynamParams ,stateCovMatrix); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = createMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr, 6, dynamParams,dynamParams ,pNoiseMatrix); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + sciErr = createMatrixOfDoubleInList(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+1, piAddr, 7, measureParams,measureParams ,mNoiseMatrix); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + sciErr = createMatrixOfDouble(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx)+2,iRows,iCols,temp); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + //------Return Arguments------// + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx)+1; + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 2) = nbInputArgument(pvApiCtx)+2; + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + + } +} \ No newline at end of file From 1a5303531d778810592fefeaea15827cfb1cd33e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gursimarsingh Date: Tue, 1 Aug 2017 16:04:44 +0530 Subject: [PATCH 3/7] Updated imread,getDepth,convert imshow was not working in case of grayscale images. --- sci_gateway/cpp/opencv_convert.cpp | 210 +++++++++++++++++++++++++++ sci_gateway/cpp/opencv_getDepth.cpp | 107 ++++++++++++++ sci_gateway/cpp/opencv_imread.cpp | 213 ++++++++++++++++++++++++++++ 3 files changed, 530 insertions(+) create mode 100644 sci_gateway/cpp/opencv_convert.cpp create mode 100644 sci_gateway/cpp/opencv_getDepth.cpp create mode 100644 sci_gateway/cpp/opencv_imread.cpp diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_convert.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_convert.cpp new file mode 100644 index 0000000..e62d1d7 --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_convert.cpp @@ -0,0 +1,210 @@ +/*************************************************** +Author : Rohan Gurve +**************************************************** + dst = convert(src,rtype,alpha,beta) +***************************************************/ + +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +using namespace cv; +using namespace std; +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include + #include "../common.h" + + int opencv_convert(char *fname, unsigned long fname_len) + { + + SciErr sciErr; + int intErr=0; + int iRows=0,iCols=0; + int *piAddr2 = NULL; + int *piAddr3 = NULL; + int *piAddr4 = NULL; + int *piLen = NULL; + char **rtype = NULL; + double alpha,beta; + int i; + int type; + + //checking input argument + CheckInputArgument(pvApiCtx, 4, 4); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1) ; + + Mat src; + retrieveImage(src,1); + + + //for type + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,2, &piAddr2); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr2, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + //second call to retrieve length of each string + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr2, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + rtype = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(i = 0 ; i < iRows * iCols ; i++) + { + rtype[i] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[i] + 1));//+ 1 for null termination + } + //third call to retrieve data + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr2, &iRows, &iCols, piLen, rtype); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + + //for value of alpha + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,3,&piAddr3); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr3, &alpha); + if(intErr) + return intErr; + + //for value of beta + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,4,&piAddr4); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr4 ,&beta); + if(intErr) + return intErr; + + + if(strcmp(rtype[0], "CV_8U") == 0) + type = CV_8U; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_8S") == 0) + type = CV_8S; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_16U") == 0) + type = CV_16U; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_16S") == 0) + type = CV_16S; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_32S") == 0) + type = CV_32S; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_32F") == 0) + type = CV_32F; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_64F") == 0) + type = CV_64F; + //8bit unsigned int + else if(strcmp(rtype[0], "CV_8UC1") == 0) + type = CV_8UC1; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_8UC2") == 0) + type = CV_8UC2; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_8UC3") == 0) + type = CV_8UC3; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_8UC4") == 0) + type = CV_8UC4; + //8 bit signed int + else if(strcmp(rtype[0], "CV_8SC1") == 0) + type = CV_8SC1; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_8SC2") == 0) + type = CV_8SC2; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_8SC3") == 0) + type = CV_8SC3; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_8SC4") == 0) + type = CV_8SC4; + //16 bit unsigned int + else if(strcmp(rtype[0], "CV_16UC1") == 0) + type = CV_16UC1; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_16UC2") == 0) + type = CV_16UC2; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_16UC3") == 0) + type = CV_16UC3; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_16UC4") == 0) + type = CV_16UC4; + + //16 bit signed int + else if(strcmp(rtype[0], "CV_16SC1") == 0) + type = CV_16SC1; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_16SC2") == 0) + type = CV_16SC2; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_16SC3") == 0) + type = CV_16SC3; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_16SC4") == 0) + type = CV_16SC4; + + //32 bit signed int + else if(strcmp(rtype[0], "CV_32SC1") == 0) + type = CV_32SC1; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_32SC2") == 0) + type = CV_32SC2; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_32SC3") == 0) + type = CV_32SC3; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_32SC4") == 0) + type = CV_32SC4; + + //64 bit float + else if(strcmp(rtype[0], "CV_64FC1") == 0) + type = CV_64FC1; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_64FC2") == 0) + type = CV_64FC2; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_64FC3") == 0) + type = CV_64FC3; + else if(strcmp(rtype[0], "CV_64FC4") == 0) + type = CV_64FC4; + + else + { + Scierror(999, "%s: Invalid image type\n"); + return 0; + } + + try + { + src.convertTo(src,type,alpha,beta); + } + catch(Exception& e) + { + const char* err = e.what(); + Scierror(999, "%s",err); + return 0; + } + + + string tempstring = type2str(src.type()); + char *checker; + checker = (char *)malloc(tempstring.size() + 1); + memcpy(checker, tempstring.c_str(), tempstring.size() + 1); + returnImage(checker,src,1); + free(checker); + + //Assigning the list as the Output Variable + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx) + 1; + //Returning the Output Variables as arguments to the Scilab environment + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + + } +/* ==================================================================== */ +} diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_getDepth.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_getDepth.cpp new file mode 100644 index 0000000..7ccd0d3 --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_getDepth.cpp @@ -0,0 +1,107 @@ +/*************************************************** +Author : Rohan Gurve +**************************************************** + depth = getDepth(src) +***************************************************/ + +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +using namespace cv; +using namespace std; +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include + #include "../common.h" + + int opencv_getDepth(char *fname, unsigned long fname_len) + { + + SciErr sciErr; + int intErr=0; + + char **postData = NULL; + int i; + int size; + int iRows = 1; + int iCols = 1; + char * depth; + //checking input argument + CheckInputArgument(pvApiCtx, 1, 1); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1) ; + + Mat src; + retrieveImage(src,1); + + postData= (char**)malloc(sizeof(char*) * (iRows*iCols)); + + try + { + switch(src.depth()) + { + case CV_8U : depth= "CV_8U"; + postData[0] = depth; + break; + + + case CV_8S : depth = "CV_8S"; + postData[0] = depth; + break; + + case CV_16U : depth = "CV_16U"; + postData[0] = depth; + break; + + case CV_16S : depth = "CV_16S"; + postData[0] = depth; + + break; + + case CV_32S : depth = "CV_32S"; + postData[0] = depth; + break; + + //scialb dosen't support CV_32F - it would be treated as CV_64F + + case CV_64F : depth = "CV_64F"; + + postData[0] = depth; + break; + + } + } + catch(Exception& e) + { + const char* err = e.what(); + Scierror(999, "%s",err); + return 0; + + } + + + /* Create the stringmatrix as return of the function */ + sciErr = createMatrixOfString(pvApiCtx, nbInputArgument(pvApiCtx) + 1, iRows,iCols, postData); + free(postData); // Data have been copied into Scilab memory + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + + + //Assigning the list as the Output Variable + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx) + 1; + //Returning the Output Variables as arguments to the Scilab environment + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; + + } +/* ==================================================================== */ +} diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_imread.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_imread.cpp new file mode 100644 index 0000000..8365171 --- /dev/null +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_imread.cpp @@ -0,0 +1,213 @@ +/*************************************************** +Authors : Sukul Bagai and Nihar Rao +***************************************************/ + +#include +#include "opencv2/core/core.hpp" +#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" +#include "opencv2/opencv.hpp" +#include +#include +using namespace cv; +using namespace std; +extern "C" +{ + #include "api_scilab.h" + #include "Scierror.h" + #include "BOOL.h" + #include + #include "sciprint.h" + #include "../common.h" + #include "../common.cpp" + +inline bool file_exists_check(const char *name) + { + struct stat buffer; + return (stat (name, &buffer) == 0); + } + +int opencv_imread(char *fname, unsigned long fname_len) +{ + SciErr sciErr; + int iLen = 0; + //variable info + int iRows = 0; + int iCols = 0; + int piRows = 0; + int piCols = 0; + int *piAddr = NULL; + int *piLen = NULL; + char **pstData = NULL; + int **pstData1 = NULL; + int i,j,k=0; + int intErr; + double val; + Mat img; + + + //Checking number of input and output arguments (enviromnet variable, min arguments, max arguments) + CheckInputArgument(pvApiCtx, 1, 2); + CheckOutputArgument(pvApiCtx, 1, 1) ; + + //get number of input arguments + int n=*getNbInputArgument(pvApiCtx); + + // get Address of inputs + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx, 1, &piAddr); + + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + + //Now, we will retrieve the string from the input parameter. For this, we will require 3 calls + //first call to retrieve dimensions + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, NULL, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + piLen = (int*)malloc(sizeof(int) * iRows * iCols); + //second call to retrieve length of each string + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, piLen, NULL); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + + pstData = (char**)malloc(sizeof(char*) * iRows * iCols); + for(i = 0 ; i < iRows * iCols ; i++) + { + pstData[i] = (char*)malloc(sizeof(char) * (piLen[i] + 1));//+ 1 for null termination + } + //third call to retrieve data + sciErr = getMatrixOfString(pvApiCtx, piAddr, &iRows, &iCols, piLen, pstData); + if(sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + //read 2nd argument if user has passed 2 arguments + if(n==2) + { + sciErr = getVarAddressFromPosition(pvApiCtx,2,&piAddr); + if (sciErr.iErr) + { + printError(&sciErr, 0); + return 0; + } + intErr = getScalarDouble(pvApiCtx, piAddr ,&val); + if(intErr) + { + Scierror(999,"Error: there was an error while reading the second argument \n"); + return 0; + + } + } + int d=(int)val; + + if(!file_exists_check(pstData[0])) + { + + Scierror(999, "Error: the input image not found!.Please enter correct path!\n"); + return 0; + } + + + + try + { + + + if(n==2) + { + switch(d) + { + + case -1: + img = imread(pstData[0],CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED); + break; + case 0: + img = imread(pstData[0],CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); + img.convertTo(img,CV_8U); + break; + case 1: + img = imread(pstData[0],CV_LOAD_IMAGE_COLOR); + break; + case 2: + img = imread(pstData[0],2); + break; + case 4: + img = imread(pstData[0],4); + break; + case 8: + img = imread(pstData[0],8); + break; + case 16: + img = imread(pstData[0],16); + break; + case 17: + img = imread(pstData[0],16); + break; + case 32: + img = imread(pstData[0],32); + break; + case 33: + img = imread(pstData[0],33); + break; + case 64: + img = imread(pstData[0],64); + break; + case 65: + img = imread(pstData[0],65); + break; + case 128: + img = imread(pstData[0],128); + break; + + } + + } + //one argument + else + { + + img = imread(pstData[0],CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED); + } + } + + catch(cv::Exception& e) + { + const char* err=e.what(); + sciprint("%s",err); + } + + + //wrong argument check + if(n==2 && img.empty()) + { + Scierror(999,"Error: the second argument is invalid! \n"); + return 0; + + + } + + string tempstring = type2str(img.type()); + char *checker; + checker = (char *)malloc(tempstring.size() + 1); + memcpy(checker, tempstring.c_str(), tempstring.size() + 1); + returnImage(checker,img,1); + free(checker); + + //Assigning the list as the Output Variable + AssignOutputVariable(pvApiCtx, 1) = nbInputArgument(pvApiCtx) + 1; + //Returning the Output Variables as arguments to the Scilab environment + ReturnArguments(pvApiCtx); + return 0; +} +/* ==================================================================== */ +} From f09f8ed07a2dd90fde12fc7e7f73b2fc7f265544 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gursimarsingh Date: Tue, 1 Aug 2017 16:08:52 +0530 Subject: [PATCH 4/7] Added functions for kalmanFilter --- macros/kalmanCorrect.sci | 54 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ macros/kalmanPredict.sci | 51 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 2 files changed, 105 insertions(+) create mode 100644 macros/kalmanCorrect.sci create mode 100644 macros/kalmanPredict.sci diff --git a/macros/kalmanCorrect.sci b/macros/kalmanCorrect.sci new file mode 100644 index 0000000..adbfc94 --- /dev/null +++ b/macros/kalmanCorrect.sci @@ -0,0 +1,54 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [kalmanFilter,clocation]=kalmanCorrect(KalmanFilter,location) +//This function corrects the detected state of the object based on the previous and predicted states. +// +//Calling Sequence +//[kalmanFilter,clocation]=kalmanCorrect(KalmanFilter,location); +// +//Parameters +//clocation - It is the predicted state or location of the object.It is a row vector of size same as dimensionality of state in KalmanFilter. +//KalmanFilter - Output of the function configKalmanFilter.It is a structure specifying parameters of the KalmanFilter.For more details see configKalmanFilter. +//location - Location of the detected object passed as a coloumn vector.Number of rows must be equal to that of the measurement matrix. +// +//Description +//The function is commonly used for object tracking in videos.The trajectory of the object to be tracked can be corrected based on the previous states of the object. +// +//Examples +// +//Authors +//Gursimar Singh +// +//See also +//kalmanPredict +//configKalmanFilter + + + [lhs rhs]=argn(0); + + if lhs>2 + error(msprintf(" Too many output arguments\n")); + elseif rhs>2 + error(msprintf(" Too many input arguments\n")); + elseif rhs<2 + error(msprintf("Too few input arguments\n")); + end + + kalman_list=kalmanStructToList(KalmanFilter); + + [kalmanl,clocation]=raw_kalmanCorrect(kalman_list,location); + //plocation=kalman_list; + + kalmanFilter=struct("StateTransitionModel",kalmanl(1),"MeasurementModel",kalmanl(2),"ControlModel",kalmanl(3),"State",kalmanl(4),"StateCovariance",kalmanl(5),"ProcessNoise",kalmanl(6),"MeasurementNoise",kalmanl(7)); + + +endfunction diff --git a/macros/kalmanPredict.sci b/macros/kalmanPredict.sci new file mode 100644 index 0000000..a7c8434 --- /dev/null +++ b/macros/kalmanPredict.sci @@ -0,0 +1,51 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author: Gursimar Singh +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [kalmanFilter,plocation]=kalmanPredict(KalmanFilter) +//This function predicts the state of the object based on the previous states. +// +//Calling Sequence +//[plocation]=kalmanPredict(KalmanFilter); +// +//Parameters +//plocation - It is the predicted state or location of the object.It is a row vector of size same as dimensionality of state in KalmanFilter. +//KalmanFilter:Output of the function configKalmanFilter.It is a structure specifying parameters of the KalmanFilter.For more details see configKalmanFilter. +// +//Description +//The function is commonly used for object tracking in videos.The trajectory of the object to be tracked can be predicted based on the previous states of the object. +// +//Examples +// +//Authors +//Gursimar Singh +// +//See also +//kalmanCorrect +//configKalmanFilter + + + [lhs rhs]=argn(0); + + if lhs>2 + error(msprintf(" Too many output arguments\n")); + elseif rhs>1 + error(msprintf(" Too many input arguments\n")); + elseif rhs<1 + error(msprintf("Too few input arguments\n")); + end + + kalman_list=kalmanStructToList(KalmanFilter); + + [kalmanl,plocation]=raw_kalmanPredict(kalman_list); + //plocation=kalman_list; + kalmanFilter=struct("StateTransitionModel",kalmanl(1),"MeasurementModel",kalmanl(2),"ControlModel",kalmanl(3),"State",kalmanl(4),"StateCovariance",kalmanl(5),"ProcessNoise",kalmanl(6),"MeasurementNoise",kalmanl(7)); + +endfunction From 544d4ae9742cc61dc9dd8d4d6f915f1646ab25d0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gursimarsingh Date: Tue, 1 Aug 2017 16:11:10 +0530 Subject: [PATCH 5/7] Updated imshow --- macros/convert.sci | 98 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ macros/getDepth.sci | 50 +++++++++++++++++++++++ macros/imshow.sci | 88 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ macros/show.sci | 19 +++++++++ 4 files changed, 255 insertions(+) create mode 100644 macros/convert.sci create mode 100644 macros/getDepth.sci create mode 100644 macros/imshow.sci create mode 100644 macros/show.sci diff --git a/macros/convert.sci b/macros/convert.sci new file mode 100644 index 0000000..019f26a --- /dev/null +++ b/macros/convert.sci @@ -0,0 +1,98 @@ +function dst = convert(src,rtype, varargin) +// Converts an array to another data type with optional scaling. +// +// Calling Sequence +// src = imread('location-of-src'); +// dst = convert(src,rtype, alpha,beta); +// +// Parameters +// src : the source matrix/image +// alpha – optional scale factor (default value is 1) (type: double) +// beta – optional delta added to the scaled values (default value is 0) (type: double) +// rtype - desired output matrix type/depth (type: string) +// +// It supports the following types: +// +// CV_8U //the no of channel remains the same +// CV_8S //the no of channel remains the same +// CV_16U //the no of channel remains the same +// CV_16S //the no of channel remains the same +// CV_32S //the no of channel remains the same +// CV_32F //the no of channel remains the same +// CV_64F //the no of channel remains the same +// +// CV_8UC1 +// CV_8UC2 +// CV_8UC3 +// CV_8UC4 +// +// CV_8SC1 +// CV_8SC2 +// CV_8SC3 +// CV_8SC4 +// +// CV_16UC1 +// CV_16UC2 +// CV_16UC3 +// CV_16UC4 +// +// CV_16SC1 +// CV_16SC2 +// CV_16SC3 +// CV_16SC4 +// +// CV_32SC1 +// CV_32SC2 +// CV_32SC3 +// CV_32SC4 +// +// CV_64FC1 +// CV_64FC2 +// CV_64FC3 +// CV_64FC4 + + + +// Description +// The method converts source pixel values to the target data type. saturate_cast<> is applied at the end to avoid possible overflows: +// +// m(x,y) = saturate_cast( alpha (*this)(x,y) + beta ) +// +// Examples +// src = imread('images/1.jpg'); +// dst = convert(src,'CV_8UC1') //convert to single channel 8 bit insigned int using default values of alpha and beta +// dst //viewing the content of dst +// +// dst2 = convert(src,'CV_32FC1') //convert to single channel 32 bit floating point using default values of alpha and beta +// dst2 //viewing the content of dst2 +// +// Authors +// Rohan Gurve + + + [ lhs rhs ] = argn(0) + if lhs > 1 then + error(msprintf("Too many output argument")) + end + + if rhs > 4 then + error(msprintf("Too many input arguments")) + elseif rhs < 2 then + error(msprintf("Input arguments missing")) + end + + image_list = mattolist(src) + + alpha = argindefault ( varargin , 1 , 1 );//default value is 1 + beta = argindefault ( varargin , 2 , 0 );//default value is 0 + + temp = raw_convert(image_list, rtype, alpha,beta) + + + sz = size(temp) + + for i=1 : sz + dst(:, :, i) = temp(i) + end + +endfunction diff --git a/macros/getDepth.sci b/macros/getDepth.sci new file mode 100644 index 0000000..f0c51bb --- /dev/null +++ b/macros/getDepth.sci @@ -0,0 +1,50 @@ +function depth = getDepth(src) +// Returns the depth of a matrix element +// +// Calling Sequence +// src = imread("image-location-for-src"); +// depth = getDepth(src) +// +//Parameters +//src: Input 8-bit 3-channel image. +//depth: a string which denoted the depth of the src.It identifies the following +// +//CV_8U - 8-bit unsigned integers ( 0..255 ) +//CV_8S - 8-bit signed integers ( -128..127 ) +//CV_16U - 16-bit unsigned integers ( 0..65535 ) +//CV_16S - 16-bit signed integers ( -32768..32767 ) +//CV_32S - 32-bit signed integers ( -2147483648..2147483647 ) +//CV_64F - 64-bit floating-point numbers ( -DBL_MAX..DBL_MAX, INF, NAN ) +// +// +// Examples +// +// src = imread("../images/1.jpg"); //reading an image +// depth = getDepth(src) ; //get the depth +// disp(depth) ; //view the output +// +//Note +//Scilab does not support CV_32F - it would be considered as CV_64F +// +// Authors +// Rohan Gurve + + [lhs rhs]=argn(0); + if rhs>1 //max i/p arguments is 1 + error(msprintf(" Too many input arguments")); + elseif rhs<1 //min i/p argument is 1 + error(msprintf("input arguments missing")); + end + + if lhs>1 + error(msprintf("Too many output arguments")); + end + + image_list1 = mattolist(src); + + d = raw_getDepth(image_list1); + depth = d(1); + +endfunction + + diff --git a/macros/imshow.sci b/macros/imshow.sci new file mode 100644 index 0000000..056c991 --- /dev/null +++ b/macros/imshow.sci @@ -0,0 +1,88 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function[] =imshow(Image,varargin) +// Used to view an image +// +// Calling Sequence +// src = imshow(Image); +// src = imshow(Image,winName); +// src = imshow(Image,winName,winSize); +// +// Parameters +// Image : Input image +// winName= Name of the image window specified as a string. +// winSize=Size of the image window specified as [rows,cols] +// +// Examples +// src = imread('images/lena.jpeg'); +// imshow(src); + + + + Image=mattolist(Image); //retrieving list and creating 3 dimensional matrix out of it + dimensions=size(Image) //convert hyper matrix to list + + [lhs rhs]= argn(0); + + if lhs>1 + error(msprintf("Too many outut arguments")); + end + if rhs<1 + error(msprintf("Not enough input arguments")); + end + + if dimensions==3 then + [c d]=size(Image(1)); + r=matrix(Image(1),c,d); + g=matrix(Image(2),c,d); + b=matrix(Image(3),c,d); + z(:,:,1)=r; + z(:,:,2)=g; + z(:,:,3)=b; + [NumberOfRows NumberOfColumns NumberOfChannels] = size(z); + winSize=[(1080/NumberOfRows)*NumberOfRows,(1920/NumberOfColumns)*NumberOfColumns]; + NumberOfPixels = NumberOfRows * NumberOfColumns; + MaxGrayValue = 2 ^ 8 - 1; + ColorMap = double(matrix(z, NumberOfPixels, NumberOfChannels)) ... + / MaxGrayValue; + Img = matrix(1 : NumberOfPixels, NumberOfRows, NumberOfColumns); + + elseif dimensions==1 then // its a single channel image + MaxUInt8 = 8; //declaring MaxUInt8 + + depth = getDepth(Image(1)); + if (strcmp(depth,'CV_16U')==0 | strcmp(depth,'CV_64F')==0 ) //if its a 16 bit image or a 64 bit float image + Image(1) = convert(Image(1),'CV_8U',255,0); //we'll convert it to 8 bit unsigned int + // if its a 64 bit float image, we assume that + //it has normalized for the range [0,1] + end + + + [c d]=size(Image(1)); + Img=matrix(Image(1),c,d); + [NumberOfRows NumberOfColumns]=size(Img); + winSize=[(1080/NumberOfRows)*NumberOfRows,(1920/NumberOfColumns)*NumberOfColumns]; + MaximumGrayValue = 2^MaxUInt8 -1; + ColorMap = graycolormap(double(MaximumGrayValue + 1)); + end; + winName="Title"; + if rhs>1 then + winName=varargin(1); + if type(winName) ~= 10 + error(msprintf("Figure Name must be a string")); + end + if rhs==3 + winSize=varargin(2); + end + end + show(Img,ColorMap,winName,winSize); +endfunction + diff --git a/macros/show.sci b/macros/show.sci new file mode 100644 index 0000000..eacfbb3 --- /dev/null +++ b/macros/show.sci @@ -0,0 +1,19 @@ + function[] =show(Img,ColorMap,winName,winSize) + FigureHandle = gcf(); + drawlater(); + FigureHandle.color_map = ColorMap + FigureHandle.background = -2; // sets the background to white + FigureHandle.figure_name = winName; + [NumberOfRows NumberOfColumns] = size(Img); + FigureHandle.figure_size=winSize; + FigureHandle.axes_size = [NumberOfColumns NumberOfRows]; + delete(gca()); // previous image is deleted + Diagram = gca(); + [NumberOfRows NumberOfColumns] = size(Img); + Diagram.data_bounds = [1, 1; NumberOfColumns, NumberOfRows]; + Diagram.axes_visible = ['off' 'off' 'off']; + Diagram.isoview = 'on'; + Options = '082'; // Box is drawn around image. + Matplot(Img, Options); + drawnow(); + endfunction From f367b27f7822a3819f0d70ebbfcb4e675d9e94e7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gursimarsingh Date: Fri, 4 Aug 2017 01:26:49 +0530 Subject: [PATCH 6/7] Updated imread --- sci_gateway/cpp/opencv_imread.cpp | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/sci_gateway/cpp/opencv_imread.cpp b/sci_gateway/cpp/opencv_imread.cpp index 8365171..902f3d7 100644 --- a/sci_gateway/cpp/opencv_imread.cpp +++ b/sci_gateway/cpp/opencv_imread.cpp @@ -20,7 +20,7 @@ extern "C" #include "../common.h" #include "../common.cpp" -inline bool file_exists_check(const char *name) +inline bool file_exists_check(char *name) { struct stat buffer; return (stat (name, &buffer) == 0); @@ -110,7 +110,7 @@ int opencv_imread(char *fname, unsigned long fname_len) } int d=(int)val; - if(!file_exists_check(pstData[0])) + if(file_exists_check(pstData[0])) { Scierror(999, "Error: the input image not found!.Please enter correct path!\n"); From 165f6d7d1f20262a1637a923c6aad6e663ad1538 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: gursimarsingh Date: Wed, 8 Nov 2017 23:25:04 +0530 Subject: [PATCH 7/7] Added sci files of bagOfFeatures and imageSet --- macros/bagOfFeatures.sci | 61 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ macros/imageSet.sci | 58 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 2 files changed, 119 insertions(+) create mode 100644 macros/bagOfFeatures.sci create mode 100644 macros/imageSet.sci diff --git a/macros/bagOfFeatures.sci b/macros/bagOfFeatures.sci new file mode 100644 index 0000000..0c2ed31 --- /dev/null +++ b/macros/bagOfFeatures.sci @@ -0,0 +1,61 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author:Rohit Suri & Umang Agrawal +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [bag]=bagOfFeatures(imageSet,varargin) +// This function is used to create a Bag-of-Words model (BoW model). +// +// Calling Sequence +// bag = bagOfFeatures(imgSet); +// bag = bagOfFeatures(imgSet, Name, Value, ...); +// +// Parameters +// bag: Bag of visual words +// imgSet: An imageSet structure +// VocabularySize: (Optional) Number of visual words (Default- 500) +// StrongestFeatures: (Optional) Fraction of strongest features (Default- 1.0) +// Upright: (Optional) Orientation of SURF feature vector (Default- true) +// Verbose: (Optional) Enable progress display to screen (Default- true) +// +// Description +// BoW model is applied to classify images by treating image features as words. The bagOfFeatures object contains a bag of visual words that help in image classification. +// +// Examples +// imgSet = imageSet(directory,'recursive'); +// [trainingSet testSet] = partition(imgSet,[0.8]); +// bag = bagOfFeatures(trainingSet); +// +// Authors +// Rohit Suri +// Umang Agrawal + + [lhs rhs]=argn(0); + if lhs>1 + error(msprintf(" Too many output arguments")); + elseif rhs<1 + error(msprintf("At least one argument is required")); + elseif rhs>9 + error(msprintf(" Too many input arguments")); + end + imageSetList=imageSetToList(imageSet); + select rhs + case 1 then + bagList=raw_bagOfFeatures(imageSetList); + case 3 then + bagList=raw_bagOfFeatures(imageSetList,varargin(1),varargin(2)); + case 5 then + bagList=raw_bagOfFeatures(imageSetList,varargin(1),varargin(2),varargin(3),varargin(4)); + case 7 then + bagList=raw_bagOfFeatures(imageSetList,varargin(1),varargin(2),varargin(3),varargin(4),varargin(5),varargin(6)); + case 9 then + bagList=raw_bagOfFeatures(imageSetList,varargin(1),varargin(2),varargin(3),varargin(4),varargin(5),varargin(6),varargin(7),varargin(8)); + end + bag=struct('FilePath',bagList(2)(1,1),'VocabularySize',bagList(3)(1,1),'StrongestFeatures',bagList(4)(1,1),'Upright',bagList(5)(1,1)); +endfunction diff --git a/macros/imageSet.sci b/macros/imageSet.sci new file mode 100644 index 0000000..5bb6b59 --- /dev/null +++ b/macros/imageSet.sci @@ -0,0 +1,58 @@ +// Copyright (C) 2015 - IIT Bombay - FOSSEE +// +// This file must be used under the terms of the CeCILL. +// This source file is licensed as described in the file COPYING, which +// you should have received as part of this distribution. The terms +// are also available at +// http://www.cecill.info/licences/Licence_CeCILL_V2-en.txt +// Author:Rohit Suri +// Organization: FOSSEE, IIT Bombay +// Email: toolbox@scilab.in + +function [imgSet]=imageSet(imageFolder,varargin) +// This function is used to create a collection of images. +// +// Calling Sequence +// imgSet = imageSet(location) +// imgSet = imageSet(location, 'recursive') +// +// Parameters +// imgSet: Structure containing collection of images +// location: Address of the folder from which collection is to be created +// +// Description +// This function creates an imageSet structure with the following attributes- Description, ImageLocation, and Count. +// +// Examples +// imgSet = imageSet(directory); +// +// imgSet = imageSet(directory,'recursive'); +// +// Authors +// Rohit Suri + + [lhs rhs]=argn(0); + if lhs>1 + error(msprintf(" Too many output arguments")); + elseif rhs<1 + error(msprintf(" Not enough input arguments")); + elseif rhs>2 + error(msprintf(" Too many input arguments")); + end + if rhs==1 then + imgSetList=raw_imageSet(imageFolder); + for i=1:imgSetList(3) + imgLocations(i)=imgSetList(4)(1)(1,i); + end + imgSet=struct('Description',imgSetList(2),'ImageLocation',imgLocations,'Count',double(imgSetList(3))); + else + imgSetList=raw_imageSet(imageFolder,varargin(1)); + for i=1:length(imgSetList(3)) + for j=1:imgSetList(3)(i) + imgLocations(j)=imgSetList(4)(i)(1,j); + end + imgSet(1,i)=struct('Description',imgSetList(2)(i),'ImageLocation',imgLocations,'Count',int32(imgSetList(3)(i))); + imgLocations=[]; + end + end +endfunction

63R6xc*@omd2+zEt zDiF%A(Y#=qm&O;oA%uky;7?}ypUMKUg?PJw*P#60Vbfb8fY%7Lg0z>6`D}z~h@Q{Z zN@t)t_zLnUapjI3>0*YbO7NjO>Q6rHA&N!H@&v=p}qP)aw9!OYpkVrf?Z6m^#9F;20yjxmVwy@z1=hLoy(S|O;i&dSu(5+W;;oHfW}%!(rw zTH$&;ny;_XS@YG{!5p{9KgrLi(H6}|lifK5(FD4aigv}yN&F>%X0(SM21+yN8gSCO zke&`bw8vm1GPj+(LwboypuLL*e>e!1byS-RD>s;IBqSb#Z;`Oz6!~YOP2hN~GY~2t zARK@@c@;86=VJkyLJBRU|9G*HrRc&W0fw8%_$xJ2{l|19ms?AHK1%`5k z(XwIdf)*_`)4b~DaSd({#28jVBY-f$vOwKDo@q~dBS)wC&%^z*!Kmvb95G31)IX#l z81xi0g;fLInkG>|1*o%xD4_BMJ`AS7rw>?}GG8a-OeG26{06QV)4D-&9|!?Z1Aqy# zmc!;F>Lf_SYW3$x7kb?cvcc}L(!k3tNZfw`r-}%8ZZjQjz@$ZVe3cBG4)+?KBdc zf5H%HHCOVQ=O!dz7?fQ>OORP3q{Ld?@c zj2DYTjNb*>!O&J7&p~n1L&&3Iqw}sP=1ZX)Bydj?jM!SutwBt%b0Jn{O}%K0Ee>^y78#B|Qd0YHyx898Gnuq#lfJf81d=n{E|@4Q`ffP5C(0bV4L1`DZI z7mcH$^&sV_D_OMXf?tR23XBL8oKZD0uACKqaQhRdw9X>izI+ihn_fjP1L7i5T{H;n)#=rch)hcuoS?C`1)ZkI=<2hFzlKy~gZZ zmCfgVb&^tSS=nUYB8~%Bx}61kL1gI~1T-M&Y!w)*ha%=<32y2nW0 zs(9Vbh2c=`h`TUz4!|BK!5SVznjXl9MTm(?uEL`VGmV-mgcSi!R$+L=I4s{Fo$W}+ z*t3==BJoiq51WK0`5BhJ`?!TATQlMfpR$K-fF9HhG?lA$4jbMnL3t~7S}R|OlFkvk zi^guA(p_MOTzy?{sEi~N z#Nr$Lvgi0!*H}+4yp)KDU;HU`=>E{HQw=eTsFt_1x1Wge?~Pge8h4N7VELL#qHuYl zLVu4JK%K8}2cY-CNFnMpIxjVOw7k_9Mk`J2-VXlFV4nZr6*hS0hvBVI& zJr7n3(JGDa?#1tDx{&@-*n(EFlaF5Q2#r*Pzu*m@V=-R{RH19{&(YH!<`zEkllIvX zDX;M4XtQ_7l}G1ee+Z2d#3DP+8NJ-bc3{@MT?tnIgY}vn$jFAgwD-QSQ3q}cCAdCU zBE4W~+*)n<3Ccg)CSXz>om!qQ2`g#fR)(ykq1zNk}JYp-Mf ztR)$berL%!euh=H6!p##^b8w9TEr_gs>K2=7&Y0(g9|~`$dt;;7KbRH1K>91Wt<^^ zw?}v@^1-BS8P`qe&{_7=_`Qmo(+;#%JZO%P+;Ig_V~#j`4PtwUV}k7 z7kKvf{W$YcgP>BFf@F1cMJkZXX!mJ`i?$fMQEY#t`kfnB?Ua1)Rm|>#%MJ0WZ*%be z9YlWV2E^%5dNm;(67E^~dlGiA7xoum5BB5Lo`KNFBQ`D_`#qxECb(;D_3pEBl5u?_ z-k5wcjn{X!Ph;wzIEAeOlo(QEf&Sz+dznEjHA#%VQw=+^No zSL;sfM-RLdhtEozRuG%R-;wRr#|~j_=fwGzKr3=GNj$t3H5?O4`1-9i+qXXvPrt&S zo5%L0rv&9zyq9RTahf-zsqA@Kj~X4nxS-dwQ;Y z7JI&c4+VSCncW#vVeRFicR&9}PaVqQ^{zOrH;3xlH#m+vN#JOYU1klkQCFu#owfMw?k@I=RD8Y0hF&>BTzQ%D%COuY z)&MCwSL<<~$yU`GTQvc@4mB62PBZN_Z=JR~T-Rax4~L&(VEdJdMA3JVMfk->#Cy!w z1G-IaV++34Zbm+7;Px*{gPrx$RzjvfS&-XTQJOZ;9ZLK)QFJgc5}hJMGtK8YoWz@% zTQC0x9M?@#af(nG%PW5>}tz>oiBDdcFFt*8la8kS>k>8r5gp&f;r26wH>` z8MTAw$~?rz;!=Jy(ek+0hsx7ZE+?EFOdME?`_u$56K@K|dS}_##B0882-$JJ+0$pT zvNKI{aqY(m)+%;i#vXn63w{P&pxT$K%E+>M8792%Yu^p2yzNphqu<1KJrf*zkImHA zkI}`~kyGb*SFXO^5WgkmiMFC$yY**(Jj*ZT*>JyoS19GDUdfp#%P~U`(WSau`GTt+ zJ2N&>npU&`vF@22?u|*>kXg?pfw0p3D4Svv~(U$l1v|*@Dy!b@7R#XwW z*SPrPf6n{-*j=(S{*=WZs*hKDbq+d*xL8AI`qb%2*_n*VmV*vv_M@3@$Nt~O7JVGa zh#<{`I}FD?exDt3F$N>%{Q+p_d(|neCwzBf~)(xlitS zkg`B139=EGE<>%A)DMEN&` zx}{MLhP8YLx&gc1cyZ0(#jo$Pn}V1D)pJJLJ!(+7XHse-D2Oaj)GlZelXcNwJI!os*1f{b;*AJzfsr14$beSebyJu zwc@CV>;7fMc-zOD|NY=6Bl8Bq`x~cqMl)Hr5SqoDC#g42M=!_b1`^PTg+0 zY1#I}bH=1xRZnYdi0U6x@jT992krVLcz}{O5cri09qKl?UUv$hglaF*RiQaPsv@_W z2Jgi+EtmS&g~!&ejXM?iYA|E_W%SGDo$hS=-#n(Pt8c0QdOGd<(}R0oND?vyk)DKtP?JR`DPYs~J>W-1JoF5xIPsFz>A|zioIT{pEn{m&=Tm2Uk+Q&}O}~c9jfu zD8;Ud&~Jl+tnM2^TGbsULqBq6<6#xeY1$S9z_U>pp0IL|s@E(Vw0dH`kNpQG!2~#7?Az#s%4V(vIIa 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