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vinjn

2018-07-07 564877ad6a3f53d3d866b0015237d07f4af2eaa2

 src/yolo_v2_class.hpp

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   float *data;            // pointer to the image data
};

#define C_SHARP_MAX_OBJECTS 1000
struct bbox_t_container {
    bbox_t candidates[C_SHARP_MAX_OBJECTS];
};

#ifdef __cplusplus
#include <memory>
#include <vector>
@@ -40,6 +45,11 @@
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h" // C
#endif   // OPENCV

extern "C" YOLODLL_API int init(const char *configurationFilename, const char *weightsFilename, int gpu);
extern "C" YOLODLL_API int detect_image(const char *filename, bbox_t_container &container);
extern "C" YOLODLL_API int detect_mat(const uint8_t* data, const size_t data_length, bbox_t_container &container);
extern "C" YOLODLL_API int dispose();

class Detector {
   std::shared_ptr<void> detector_gpu_ptr;
   std::deque<std::vector<bbox_t>> prev_bbox_vec_deque;
@@ -57,6 +67,7 @@
   static YOLODLL_API void free_image(image_t m);
   YOLODLL_API int get_net_width() const;
   YOLODLL_API int get_net_height() const;
   YOLODLL_API int get_net_color_depth() const;

   YOLODLL_API std::vector<bbox_t> tracking_id(std::vector<bbox_t> cur_bbox_vec, bool const change_history = true, 
                                    int const frames_story = 10, int const max_dist = 150);
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#ifdef OPENCV

cv::Scalar obj_id_to_color(int obj_id) {
static cv::Scalar obj_id_to_color(int obj_id) {
   int const colors[6][3] = { { 1,0,1 },{ 0,0,1 },{ 0,1,1 },{ 0,1,0 },{ 1,1,0 },{ 1,0,0 } };
   int const offset = obj_id * 123457 % 6;
   int const color_scale = 150 + (obj_id * 123457) % 100;