pose_cell_hierarchy.cc

   1
   2 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////
   3 // This program is free software: you can redistribute it and/or modify  //
   4 // it under the terms of the version 3 of the GNU General Public License //
   5 // as published by the Free Software Foundation.                         //
   6 //                                                                       //
   7 // This program is distributed in the hope that it will be useful, but   //
   8 // WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of            //
   9 // MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the GNU      //
  10 // General Public License for more details.                              //
  11 //                                                                       //
  12 // You should have received a copy of the GNU General Public License     //
  13 // along with this program. If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.  //
  14 //                                                                       //
  15 // Written by Francois Fleuret, (C) IDIAP                                //
  16 // Contact <francois.fleuret@idiap.ch> for comments & bug reports        //
  17 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////
  18
  19 #include "pose_cell_hierarchy.h"
  20 #include "gaussian.h"
  21
  22 PoseCellHierarchy::PoseCellHierarchy() {
  23   _belly_cells = 0;
  24 }
  25
  26 PoseCellHierarchy::PoseCellHierarchy(LabelledImagePool *train_pool) {
  27   _nb_levels = global.nb_levels;
  28   _min_head_radius = global.min_head_radius;
  29   _max_head_radius = global.max_head_radius;
  30   _root_cell_nb_xy_per_scale = global.root_cell_nb_xy_per_radius;
  31
  32   LabelledImage *image;
  33   int nb_total_targets = 0;
  34   for(int i = 0; i < train_pool->nb_images(); i++) {
  35     image = train_pool->grab_image(i);
  36     // We are going to symmetrize
  37     nb_total_targets += 2 * image->nb_targets();
  38     train_pool->release_image(i);
  39   }
  40
  41   RelativeBellyPoseCell targets[nb_total_targets];
  42
  43   int u = 0;
  44   for(int i = 0; i < train_pool->nb_images(); i++) {
  45     image = train_pool->grab_image(i);
  46
  47     PoseCellSet cell_set;
  48     add_root_cells(image, &cell_set);
  49
  50     for(int t = 0; t < image->nb_targets(); t++) {
  51       Pose pose = *image->get_target_pose(t);
  52       Pose coarse;
  53
  54       cell_set.get_containing_cell(&pose)->get_centroid(&coarse);
  55
  56       targets[u]._belly_xc.set((pose._belly_xc - coarse._head_xc) / coarse._head_radius);
  57       targets[u]._belly_yc.set((pose._belly_yc - coarse._head_yc) / coarse._head_radius);
  58       u++;
  59
  60       pose.horizontal_flip(image->width());
  61
  62       cell_set.get_containing_cell(&pose)->get_centroid(&coarse);
  63
  64       targets[u]._belly_xc.set((pose._belly_xc - coarse._head_xc) / coarse._head_radius);
  65       targets[u]._belly_yc.set((pose._belly_yc - coarse._head_yc) / coarse._head_radius);
  66       u++;
  67     }
  68
  69     train_pool->release_image(i);
  70   }
  71
  72   scalar_t fattening = 1.1;
  73
  74   Interval belly_rxc, belly_ryc;
  75
  76   belly_rxc.set(&targets[0]._belly_xc);
  77   belly_ryc.set(&targets[0]._belly_yc);
  78
  79   for(int t = 0; t < nb_total_targets; t++) {
  80     belly_rxc.swallow(&targets[t]._belly_xc);
  81     belly_ryc.swallow(&targets[t]._belly_yc);
  82   }
  83
  84   belly_rxc.min *= fattening;
  85   belly_rxc.max *= fattening;
  86   belly_ryc.min *= fattening;
  87   belly_ryc.max *= fattening;
  88
  89   scalar_t belly_rxc_min = belly_resolution * floor(belly_rxc.min / belly_resolution);
  90   int nb_belly_rxc = int(ceil((belly_rxc.max - belly_rxc_min) / belly_resolution));
  91
  92   scalar_t belly_ryc_min = belly_resolution * floor(belly_ryc.min / belly_resolution);
  93   int nb_belly_ryc = int(ceil((belly_ryc.max - belly_ryc_min) / belly_resolution));
  94
  95   int used[nb_belly_rxc * nb_belly_rxc];
  96
  97   for(int k = 0; k < nb_belly_rxc * nb_belly_ryc; k++) {
  98     used[k] = 1;
  99   }
 100
 101   // An ugly way to compute the convexe enveloppe
 102
 103   for(scalar_t alpha = 0; alpha < M_PI * 2; alpha += (2 * M_PI) / 100) {
 104     scalar_t vx = cos(alpha), vy = sin(alpha);
 105     scalar_t rho = 0;
 106
 107     for(int t = 0; t < nb_total_targets; t++) {
 108       rho = min(rho, vx * targets[t]._belly_xc.middle() + vy * targets[t]._belly_yc.middle());
 109     }
 110
 111     rho *= fattening;
 112
 113     for(int j = 0; j < nb_belly_ryc; j++) {
 114       for(int i = 0; i < nb_belly_rxc; i++) {
 115         if(
 116            vx * (scalar_t(i + 0) * belly_resolution + belly_rxc_min) +
 117            vy * (scalar_t(j + 0) * belly_resolution + belly_ryc_min) < rho
 118            &&
 119            vx * (scalar_t(i + 1) * belly_resolution + belly_rxc_min) +
 120            vy * (scalar_t(j + 0) * belly_resolution + belly_ryc_min) < rho
 121            &&
 122            vx * (scalar_t(i + 0) * belly_resolution + belly_rxc_min) +
 123            vy * (scalar_t(j + 1) * belly_resolution + belly_ryc_min) < rho
 124            &&
 125            vx * (scalar_t(i + 1) * belly_resolution + belly_rxc_min) +
 126            vy * (scalar_t(j + 1) * belly_resolution + belly_ryc_min) < rho
 127            ) {
 128           used[i + j * nb_belly_rxc] = 0;
 129         }
 130       }
 131     }
 132   }
 133
 134   _nb_belly_cells = 0;
 135   for(int j = 0; j < nb_belly_ryc; j++) {
 136     for(int i = 0; i < nb_belly_rxc; i++) {
 137       if(used[i + nb_belly_rxc * j]) {
 138         _nb_belly_cells++;
 139       }
 140     }
 141   }
 142
 143   _belly_cells = new RelativeBellyPoseCell[_nb_belly_cells];
 144
 145   int k = 0;
 146   for(int j = 0; j < nb_belly_ryc; j++) {
 147     for(int i = 0; i < nb_belly_rxc; i++) {
 148
 149       if(used[i + nb_belly_rxc * j]) {
 150
 151         RelativeBellyPoseCell mother;
 152
 153         scalar_t x = scalar_t(i) * belly_resolution + belly_rxc_min;
 154         scalar_t y = scalar_t(j) * belly_resolution + belly_ryc_min;
 155
 156         mother._belly_xc.set(x, x + belly_resolution);
 157         mother._belly_yc.set(y, y + belly_resolution);
 158
 159         _belly_cells[k++] = mother;
 160       }
 161     }
 162   }
 163 }
 164
 165 PoseCellHierarchy::~PoseCellHierarchy() {
 166   delete[] _belly_cells;
 167 }
 168
 169 int PoseCellHierarchy::nb_levels() {
 170   return _nb_levels;
 171 }
 172
 173 void PoseCellHierarchy::get_containing_cell(Image *image, int level,
 174                                             Pose *pose, PoseCell *result_cell) {
 175   PoseCellSet cell_set;
 176
 177   for(int l = 0; l < level + 1; l++) {
 178     cell_set.erase_content();
 179     if(l == 0) {
 180       add_root_cells(image, &cell_set);
 181     } else {
 182       add_subcells(l, result_cell, &cell_set);
 183     }
 184
 185     *result_cell = *(cell_set.get_containing_cell(pose));
 186   }
 187 }
 188
 189 void PoseCellHierarchy::add_root_cells(Image *image, PoseCellSet *cell_set) {
 190
 191   const int nb_scales = int((log(_max_head_radius) - log(_min_head_radius)) / log(2) *
 192                             global.nb_scales_per_power_of_two);
 193
 194   scalar_t alpha = log(_min_head_radius);
 195   scalar_t beta = log(2) / scalar_t(global.nb_scales_per_power_of_two);
 196
 197   for(int s = 0; s < nb_scales; s++) {
 198     scalar_t cell_xy_size = exp(alpha + scalar_t(s) * beta) / global.root_cell_nb_xy_per_radius;
 199     PoseCell cell;
 200     cell._head_radius.min = exp(alpha + scalar_t(s) * beta);
 201     cell._head_radius.max = exp(alpha + scalar_t(s+1) * beta);
 202     cell._head_tilt.min = -M_PI;
 203     cell._head_tilt.max = M_PI;
 204     for(scalar_t y = 0; y < image->height(); y += cell_xy_size)
 205       for(scalar_t x = 0; x < image->width(); x += cell_xy_size) {
 206         cell._head_xc.min = x;
 207         cell._head_xc.max = x + cell_xy_size;
 208         cell._head_yc.min = y;
 209         cell._head_yc.max = y + cell_xy_size;
 210         cell._belly_xc.min = cell._head_xc.min - pseudo_infty;
 211         cell._belly_xc.max = cell._head_xc.max + pseudo_infty;
 212         cell._belly_yc.min = cell._head_yc.min - pseudo_infty;
 213         cell._belly_yc.max = cell._head_yc.max + pseudo_infty;
 214         cell_set->add_cell(&cell);
 215       }
 216   }
 217 }
 218
 219 void PoseCellHierarchy::add_subcells(int level, PoseCell *root,
 220                                      PoseCellSet *cell_set) {
 221
 222   switch(level) {
 223
 224   case 1:
 225     {
 226       // Here we split the belly-center coordinate cell part
 227       PoseCell cell = *root;
 228       scalar_t r = sqrt(cell._head_radius.min * cell._head_radius.max);
 229       scalar_t x = (cell._head_xc.min + cell._head_xc.max) / 2.0;
 230       scalar_t y = (cell._head_yc.min + cell._head_yc.max) / 2.0;
 231       for(int k = 0; k < _nb_belly_cells; k++) {
 232         cell._belly_xc.min = (_belly_cells[k]._belly_xc.min * r) + x;
 233         cell._belly_xc.max = (_belly_cells[k]._belly_xc.max * r) + x;
 234         cell._belly_yc.min = (_belly_cells[k]._belly_yc.min * r) + y;
 235         cell._belly_yc.max = (_belly_cells[k]._belly_yc.max * r) + y;
 236         cell_set->add_cell(&cell);
 237       }
 238     }
 239     break;
 240
 241   default:
 242     {
 243       cerr << "Inconsistent level in PoseCellHierarchy::add_subcells" << endl;
 244       abort();
 245     }
 246     break;
 247   }
 248 }
 249
 250
 251 int PoseCellHierarchy::nb_incompatible_poses(LabelledImagePool *pool) {
 252   PoseCell target_cell;
 253   PoseCellSet cell_set;
 254   LabelledImage *image;
 255
 256   int nb_errors = 0;
 257
 258   for(int i = 0; i < pool->nb_images(); i++) {
 259     image = pool->grab_image(i);
 260
 261     for(int t = 0; t < image->nb_targets(); t++) {
 262       cell_set.erase_content();
 263
 264       int error_level = -1;
 265
 266       for(int l = 0; error_level < 0 && l < _nb_levels; l++) {
 267         cell_set.erase_content();
 268
 269         if(l == 0) {
 270           add_root_cells(image, &cell_set);
 271         } else {
 272           add_subcells(l, &target_cell, &cell_set);
 273         }
 274
 275         int nb_compliant = 0;
 276
 277         for(int c = 0; c < cell_set.nb_cells(); c++) {
 278           if(cell_set.get_cell(c)->contains(image->get_target_pose(t))) {
 279             target_cell = *(cell_set.get_cell(c));
 280             nb_compliant++;
 281           }
 282         }
 283
 284         if(nb_compliant != 1) {
 285           error_level = l;
 286         }
 287       }
 288
 289       if(error_level >= 0) {
 290         nb_errors++;
 291       }
 292     }
 293
 294     pool->release_image(i);
 295   }
 296
 297   return nb_errors;
 298 }
 299
 300 void PoseCellHierarchy::write(ostream *os) {
 301   write_var(os, &_min_head_radius);
 302   write_var(os, &_max_head_radius);
 303   write_var(os, &_root_cell_nb_xy_per_scale);
 304   write_var(os, &_nb_belly_cells);
 305   for(int k = 0; k < _nb_belly_cells; k++)
 306     write_var(os, &_belly_cells[k]);
 307 }
 308
 309 void PoseCellHierarchy::read(istream *is) {
 310   delete[] _belly_cells;
 311   read_var(is, &_min_head_radius);
 312   read_var(is, &_max_head_radius);
 313   read_var(is, &_root_cell_nb_xy_per_scale);
 314   read_var(is, &_nb_belly_cells);
 315   delete[] _belly_cells;
 316   _belly_cells = new RelativeBellyPoseCell[_nb_belly_cells];
 317   for(int k = 0; k < _nb_belly_cells; k++) {
 318     read_var(is, &_belly_cells[k]);
 319   }
 320 }