Update Readme.md

Alexey

2018-07-06 b7a6dffd3e213541ac9ac654dfa0b6395f326a47

 src/yolo_v2_class.cpp

@@ -22,6 +22,44 @@

#define FRAMES 3

//static Detector* detector = NULL;
static std::unique_ptr<Detector> detector;

int init(const char *configurationFilename, const char *weightsFilename, int gpu) 
{
    detector.reset(new Detector(configurationFilename, weightsFilename, gpu));
    return 1;
}

int detect_image(const char *filename, bbox_t_container &container) 
{
    std::vector<bbox_t> detection = detector->detect(filename);
    for (size_t i = 0; i < detection.size() && i < C_SHARP_MAX_OBJECTS; ++i)
        container.candidates[i] = detection[i];
    return detection.size();
}

int detect_mat(const uint8_t* data, const size_t data_length, bbox_t_container &container) {
#ifdef OPENCV
    std::vector<char> vdata(data, data + data_length);
    cv::Mat image = imdecode(cv::Mat(vdata), 1);

    std::vector<bbox_t> detection = detector->detect(image);
    for (size_t i = 0; i < detection.size() && i < C_SHARP_MAX_OBJECTS; ++i)
        container.candidates[i] = detection[i];
    return detection.size();
#else
    return -1;
#endif   // OPENCV
}

int dispose() {
   //if (detector != NULL) delete detector;
   //detector = NULL;
    detector.reset();
    return 1;
}

#ifdef GPU
void check_cuda(cudaError_t status) {
   if (status != cudaSuccess) {
@@ -119,6 +157,10 @@
   detector_gpu_t &detector_gpu = *static_cast<detector_gpu_t *>(detector_gpu_ptr.get());
   return detector_gpu.net.h;
}
YOLODLL_API int Detector::get_net_color_depth() const {
   detector_gpu_t &detector_gpu = *static_cast<detector_gpu_t *>(detector_gpu_ptr.get());
   return detector_gpu.net.c;
}


YOLODLL_API std::vector<bbox_t> Detector::detect(std::string image_filename, float thresh, bool use_mean)