Change matplotlib backend to 'agg' when 'show_plot' is false. This allows t...

Puneet Kohli

2018-05-06 cdd1cb0e8c4fda3671714bb5ad6ba1825cff16d1

 src/data.c

@@ -104,7 +104,7 @@
    return X;
}

matrix load_image_augment_paths(char **paths, int n, int min, int max, int size, float angle, float aspect, float hue, float saturation, float exposure)
matrix load_image_augment_paths(char **paths, int n, int use_flip, int min, int max, int size, float angle, float aspect, float hue, float saturation, float exposure)
{
    int i;
    matrix X;
@@ -115,8 +115,9 @@
    for(i = 0; i < n; ++i){
        image im = load_image_color(paths[i], 0, 0);
        image crop = random_augment_image(im, angle, aspect, min, max, size);
        int flip = random_gen()%2;
        if (flip) flip_image(crop);
        int flip = use_flip ? random_gen() % 2 : 0;
        if (flip)
            flip_image(crop);
        random_distort_image(crop, hue, saturation, exposure);

        /*
@@ -292,7 +293,8 @@
    free(boxes);
}

void fill_truth_detection(char *path, int num_boxes, float *truth, int classes, int flip, float dx, float dy, float sx, float sy, int small_object)
void fill_truth_detection(char *path, int num_boxes, float *truth, int classes, int flip, float dx, float dy, float sx, float sy, 
   int small_object, int net_w, int net_h)
{
    char labelpath[4096];
    find_replace(path, "images", "labels", labelpath);
@@ -301,15 +303,18 @@
    find_replace(labelpath, "raw", "labels", labelpath);
    find_replace(labelpath, ".jpg", ".txt", labelpath);
    find_replace(labelpath, ".png", ".txt", labelpath);
   find_replace(labelpath, ".bmp", ".txt", labelpath);
    find_replace(labelpath, ".JPG", ".txt", labelpath);
    find_replace(labelpath, ".JPEG", ".txt", labelpath);
    int count = 0;
   int i;
    box_label *boxes = read_boxes(labelpath, &count);
   float lowest_w = 1.F / net_w;
   float lowest_h = 1.F / net_h;
   if (small_object == 1) {
      for (i = 0; i < count; ++i) {
         if (boxes[i].w < 0.01) boxes[i].w = 0.01;
         if (boxes[i].h < 0.01) boxes[i].h = 0.01;
         if (boxes[i].w < lowest_w) boxes[i].w = lowest_w;
         if (boxes[i].h < lowest_h) boxes[i].h = lowest_h;
      }
   }
    randomize_boxes(boxes, count);
@@ -326,7 +331,9 @@
        id = boxes[i].id;

      // not detect small objects
      if ((w < 0.001 || h < 0.001)) continue;
      //if ((w < 0.001F || h < 0.001F)) continue;
      // if truth (box for object) is smaller than 1x1 pix
      if ((w < lowest_w || h < lowest_h)) continue;

        truth[i*5+0] = x;
        truth[i*5+1] = y;
@@ -679,7 +686,7 @@

#include "http_stream.h"

data load_data_detection(int n, char **paths, int m, int w, int h, int boxes, int classes, float jitter, float hue, float saturation, float exposure, int small_object)
data load_data_detection(int n, char **paths, int m, int w, int h, int boxes, int classes, int use_flip, float jitter, float hue, float saturation, float exposure, int small_object)
{
    char **random_paths = get_random_paths(paths, n, m);
    int i;
@@ -723,7 +730,7 @@
        float sx = (float)swidth  / ow;
        float sy = (float)sheight / oh;

        int flip = random_gen()%2;
        int flip = use_flip ? random_gen()%2 : 0;

        float dx = ((float)pleft/ow)/sx;
        float dy = ((float)ptop /oh)/sy;
@@ -738,7 +745,7 @@
      //show_image(ai, "aug");
      //cvWaitKey(0);

        fill_truth_detection(filename, boxes, d.y.vals[i], classes, flip, dx, dy, 1./sx, 1./sy, small_object);
        fill_truth_detection(filename, boxes, d.y.vals[i], classes, flip, dx, dy, 1./sx, 1./sy, small_object, w, h);

      cvReleaseImage(&src);
    }
@@ -746,7 +753,7 @@
    return d;
}
#else // OPENCV
data load_data_detection(int n, char **paths, int m, int w, int h, int boxes, int classes, float jitter, float hue, float saturation, float exposure, int small_object)
data load_data_detection(int n, char **paths, int m, int w, int h, int boxes, int classes, int use_flip, float jitter, float hue, float saturation, float exposure, int small_object)
{
   char **random_paths = get_random_paths(paths, n, m);
   int i;
@@ -778,7 +785,7 @@
      float sx = (float)swidth / ow;
      float sy = (float)sheight / oh;

      int flip = random_gen() % 2;
      int flip = use_flip ? random_gen() % 2 : 0;
      image cropped = crop_image(orig, pleft, ptop, swidth, sheight);

      float dx = ((float)pleft / ow) / sx;
@@ -789,7 +796,7 @@
      random_distort_image(sized, hue, saturation, exposure);
      d.X.vals[i] = sized.data;

      fill_truth_detection(random_paths[i], boxes, d.y.vals[i], classes, flip, dx, dy, 1. / sx, 1. / sy, small_object);
      fill_truth_detection(random_paths[i], boxes, d.y.vals[i], classes, flip, dx, dy, 1. / sx, 1. / sy, small_object, w, h);

      free_image(orig);
      free_image(cropped);
@@ -811,7 +818,7 @@
    if (a.type == OLD_CLASSIFICATION_DATA){
        *a.d = load_data_old(a.paths, a.n, a.m, a.labels, a.classes, a.w, a.h);
    } else if (a.type == CLASSIFICATION_DATA){
        *a.d = load_data_augment(a.paths, a.n, a.m, a.labels, a.classes, a.hierarchy, a.min, a.max, a.size, a.angle, a.aspect, a.hue, a.saturation, a.exposure);
        *a.d = load_data_augment(a.paths, a.n, a.m, a.labels, a.classes, a.hierarchy, a.flip, a.min, a.max, a.size, a.angle, a.aspect, a.hue, a.saturation, a.exposure);
    } else if (a.type == SUPER_DATA){
        *a.d = load_data_super(a.paths, a.n, a.m, a.w, a.h, a.scale);
    } else if (a.type == WRITING_DATA){
@@ -819,7 +826,7 @@
    } else if (a.type == REGION_DATA){
        *a.d = load_data_region(a.n, a.paths, a.m, a.w, a.h, a.num_boxes, a.classes, a.jitter, a.hue, a.saturation, a.exposure);
    } else if (a.type == DETECTION_DATA){
        *a.d = load_data_detection(a.n, a.paths, a.m, a.w, a.h, a.num_boxes, a.classes, a.jitter, a.hue, a.saturation, a.exposure, a.small_object);
        *a.d = load_data_detection(a.n, a.paths, a.m, a.w, a.h, a.num_boxes, a.classes, a.flip, a.jitter, a.hue, a.saturation, a.exposure, a.small_object);
    } else if (a.type == SWAG_DATA){
        *a.d = load_data_swag(a.paths, a.n, a.classes, a.jitter);
    } else if (a.type == COMPARE_DATA){
@@ -827,8 +834,11 @@
    } else if (a.type == IMAGE_DATA){
        *(a.im) = load_image_color(a.path, 0, 0);
        *(a.resized) = resize_image(*(a.im), a.w, a.h);
   }else if (a.type == LETTERBOX_DATA) {
      *(a.im) = load_image_color(a.path, 0, 0);
      *(a.resized) = letterbox_image(*(a.im), a.w, a.h);
    } else if (a.type == TAG_DATA){
        *a.d = load_data_tag(a.paths, a.n, a.m, a.classes, a.min, a.max, a.size, a.angle, a.aspect, a.hue, a.saturation, a.exposure);
        *a.d = load_data_tag(a.paths, a.n, a.m, a.classes, a.flip, a.min, a.max, a.size, a.angle, a.aspect, a.hue, a.saturation, a.exposure);
    }
    free(ptr);
    return 0;
@@ -915,7 +925,7 @@
   d.indexes = calloc(n, sizeof(int));
   if(m) paths = get_random_paths_indexes(paths, n, m, d.indexes);
   d.shallow = 0;
   d.X = load_image_augment_paths(paths, n, min, max, size, angle, aspect, hue, saturation, exposure);
   d.X = load_image_augment_paths(paths, n, flip, min, max, size, angle, aspect, hue, saturation, exposure);
   d.y = load_labels_paths(paths, n, labels, k);
   if(m) free(paths);
   return d;
@@ -952,25 +962,25 @@
    return d;
}

data load_data_augment(char **paths, int n, int m, char **labels, int k, tree *hierarchy, int min, int max, int size, float angle, float aspect, float hue, float saturation, float exposure)
data load_data_augment(char **paths, int n, int m, char **labels, int k, tree *hierarchy, int use_flip, int min, int max, int size, float angle, float aspect, float hue, float saturation, float exposure)
{
    if(m) paths = get_random_paths(paths, n, m);
    data d = {0};
    d.shallow = 0;
    d.X = load_image_augment_paths(paths, n, min, max, size, angle, aspect, hue, saturation, exposure);
    d.X = load_image_augment_paths(paths, n, use_flip, min, max, size, angle, aspect, hue, saturation, exposure);
    d.y = load_labels_paths(paths, n, labels, k, hierarchy);
    if(m) free(paths);
    return d;
}

data load_data_tag(char **paths, int n, int m, int k, int min, int max, int size, float angle, float aspect, float hue, float saturation, float exposure)
data load_data_tag(char **paths, int n, int m, int k, int use_flip, int min, int max, int size, float angle, float aspect, float hue, float saturation, float exposure)
{
    if(m) paths = get_random_paths(paths, n, m);
    data d = {0};
    d.w = size;
    d.h = size;
    d.shallow = 0;
    d.X = load_image_augment_paths(paths, n, min, max, size, angle, aspect, hue, saturation, exposure);
    d.X = load_image_augment_paths(paths, n, use_flip, min, max, size, angle, aspect, hue, saturation, exposure);
    d.y = load_tags_paths(paths, n, k);
    if(m) free(paths);
    return d;