FIX #736: Detector does not draw rects for images with small resolutions

iovodov

2018-05-03 92b25a72006a77073ee99dc69557ce0cde01cc3c

 src/yolo_v2_class.hpp

@@ -1,15 +1,4 @@
#pragma once
#include <memory>
#include <vector>
#include <deque>
#include <algorithm>

#ifdef OPENCV
#include <opencv2/opencv.hpp>       // C++
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h" // C
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h" // C
#endif   // OPENCV

#ifdef YOLODLL_EXPORTS
#if defined(_MSC_VER)
#define YOLODLL_API __declspec(dllexport) 
@@ -39,6 +28,17 @@
   float *data;            // pointer to the image data
};

#ifdef __cplusplus
#include <memory>
#include <vector>
#include <deque>
#include <algorithm>

#ifdef OPENCV
#include <opencv2/opencv.hpp>       // C++
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h" // C
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h" // C
#endif   // OPENCV

class Detector {
   std::shared_ptr<void> detector_gpu_ptr;
@@ -61,23 +61,23 @@
   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);

   std::vector<bbox_t> detect_resized(image_t img, int init_w, int init_h, float thresh = 0.2, bool use_mean = false)
   {
      if (img.data == NULL)
         throw std::runtime_error("Image is empty");
      auto detection_boxes = detect(img, thresh, use_mean);
      float wk = (float)init_w / img.w, hk = (float)init_h / img.h;
      for (auto &i : detection_boxes) i.x *= wk, i.w *= wk, i.y *= hk, i.h *= hk;
      return detection_boxes;
   }

#ifdef OPENCV
   std::vector<bbox_t> detect(cv::Mat mat, float thresh = 0.2, bool use_mean = false)
   {
      if(mat.data == NULL)
         throw std::runtime_error("Image is empty");
      auto image_ptr = mat_to_image_resize(mat);
      return detect_resized(*image_ptr, mat.size(), thresh, use_mean);
   }

   std::vector<bbox_t> detect_resized(image_t img, cv::Size init_size, float thresh = 0.2, bool use_mean = false)
   {
      if (img.data == NULL)
         throw std::runtime_error("Image is empty");
      auto detection_boxes = detect(img, thresh, use_mean);
      float wk = (float)init_size.width / img.w, hk = (float)init_size.height / img.h;
      for (auto &i : detection_boxes) i.x *= wk, i.w *= wk, i.y *= hk, i.h *= hk;
      return detection_boxes;
      return detect_resized(*image_ptr, mat.cols, mat.rows, thresh, use_mean);
   }

   std::shared_ptr<image_t> mat_to_image_resize(cv::Mat mat) const
@@ -323,7 +323,8 @@

#elif defined(TRACK_OPTFLOW) && defined(OPENCV)

#include <opencv2/optflow.hpp>
//#include <opencv2/optflow.hpp>
#include <opencv2/video/tracking.hpp>

class Tracker_optflow {
public:
@@ -340,8 +341,7 @@
   }

   // just to avoid extra allocations
   cv::Mat src_mat;
   cv::Mat dst_mat, dst_grey;
   cv::Mat dst_grey;
   cv::Mat prev_pts_flow, cur_pts_flow;
   cv::Mat status, err;

@@ -373,15 +373,10 @@
   void update_tracking_flow(cv::Mat new_src_mat, std::vector<bbox_t> _cur_bbox_vec)
   {
      if (new_src_mat.channels() == 3) {
         if (src_mat.cols == 0) {
            src_mat = cv::Mat(new_src_mat.size(), new_src_mat.type());
            src_grey = cv::Mat(new_src_mat.size(), CV_8UC1);
         }

         update_cur_bbox_vec(_cur_bbox_vec);

            src_mat = new_src_mat;
         cv::cvtColor(src_mat, src_grey, CV_BGR2GRAY, 1);
         cv::cvtColor(new_src_mat, src_grey, CV_BGR2GRAY, 1);
      }
   }

@@ -393,19 +388,17 @@
         return cur_bbox_vec;
      }

      if (dst_mat.cols == 0) {
         dst_mat = cv::Mat(new_dst_mat.size(), new_dst_mat.type());
         dst_grey = cv::Mat(new_dst_mat.size(), CV_8UC1);
      }

        dst_mat = new_dst_mat;
      cv::cvtColor(dst_mat, dst_grey, CV_BGR2GRAY, 1);
      cv::cvtColor(new_dst_mat, dst_grey, CV_BGR2GRAY, 1);

      if (src_grey.rows != dst_grey.rows || src_grey.cols != dst_grey.cols) {
         src_grey = dst_grey.clone();
         return cur_bbox_vec;
      }

      if (prev_pts_flow.cols < 1) {
         return cur_bbox_vec;
      }

      ////sync_PyrLKOpticalFlow_gpu.sparse(src_grey_gpu, dst_grey_gpu, prev_pts_flow_gpu, cur_pts_flow_gpu, status_gpu, &err_gpu);  // OpenCV 2.4.x
      sync_PyrLKOpticalFlow->calc(src_grey, dst_grey, prev_pts_flow, cur_pts_flow, status, err);   // OpenCV 3.x

@@ -413,7 +406,7 @@

      std::vector<bbox_t> result_bbox_vec;

      if (err.cols == cur_bbox_vec.size() && status.cols == cur_bbox_vec.size())
      if (err.rows == cur_bbox_vec.size() && status.rows == cur_bbox_vec.size())
      {
         for (size_t i = 0; i < cur_bbox_vec.size(); ++i)
         {
@@ -438,7 +431,7 @@
         }
      }

      prev_pts_flow = cur_pts_flow;
      prev_pts_flow = cur_pts_flow.clone();

      return result_bbox_vec;
   }
@@ -453,7 +446,7 @@

#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;
@@ -595,3 +588,54 @@
   }
};
#endif   // OPENCV

//extern "C" {
#endif   // __cplusplus

/*
   // C - wrappers
   YOLODLL_API void create_detector(char const* cfg_filename, char const* weight_filename, int gpu_id);
   YOLODLL_API void delete_detector();
   YOLODLL_API bbox_t* detect_custom(image_t img, float thresh, bool use_mean, int *result_size);
   YOLODLL_API bbox_t* detect_resized(image_t img, int init_w, int init_h, float thresh, bool use_mean, int *result_size);
   YOLODLL_API bbox_t* detect(image_t img, int *result_size);
   YOLODLL_API image_t load_img(char *image_filename);
   YOLODLL_API void free_img(image_t m);

#ifdef __cplusplus
}  // extern "C"

static std::shared_ptr<void> c_detector_ptr;
static std::vector<bbox_t> c_result_vec;

void create_detector(char const* cfg_filename, char const* weight_filename, int gpu_id) {
   c_detector_ptr = std::make_shared<YOLODLL_API Detector>(cfg_filename, weight_filename, gpu_id);
}

void delete_detector() { c_detector_ptr.reset(); }

bbox_t* detect_custom(image_t img, float thresh, bool use_mean, int *result_size) {
   c_result_vec = static_cast<Detector*>(c_detector_ptr.get())->detect(img, thresh, use_mean);
   *result_size = c_result_vec.size();
   return c_result_vec.data();
}

bbox_t* detect_resized(image_t img, int init_w, int init_h, float thresh, bool use_mean, int *result_size) {
   c_result_vec = static_cast<Detector*>(c_detector_ptr.get())->detect_resized(img, init_w, init_h, thresh, use_mean);
   *result_size = c_result_vec.size();
   return c_result_vec.data();
}

bbox_t* detect(image_t img, int *result_size) {
   return detect_custom(img, 0.24, true, result_size);
}

image_t load_img(char *image_filename) {
   return static_cast<Detector*>(c_detector_ptr.get())->load_image(image_filename);
}
void free_img(image_t m) {
   static_cast<Detector*>(c_detector_ptr.get())->free_image(m);
}

#endif   // __cplusplus
*/