diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index 5c9138554..5089903c7 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -27,5 +27,8 @@ docs/site/
# It records a fixed state of all packages used by the project. As such, it should not be
# committed for packages, but should be committed for applications that require a static
# environment.
-Manifest.tomltest/images/pos/
-test/images/neg
+Manifest.toml
+
+#
+data/images/pos/
+data/images/neg
diff --git a/setup.sh b/setup.sh
index af2632769..7a0178593 100755
--- a/setup.sh
+++ b/setup.sh
@@ -10,6 +10,11 @@ trap "exit" INT
echo "Please ensure FaceDetection.jl is installed in your home directory..."
sleep 5
+mkdir -p ~/FaceDetection.jl/test/images/testing/pos/
+mkdir -p ~/FaceDetection.jl/test/images/testing/neg/
+mkdir -p ~/FaceDetection.jl/test/images/testing/testing/pos/
+mkdir -p ~/FaceDetection.jl/test/images/testing/testing/neg/
+
brew list > /tmp/brewlist
if ! grep "^imagemagick$" /tmp/brewlist > /dev/null 2>&1
then
@@ -39,11 +44,11 @@ cd ~/FaceDetection.jl/ && \
mv face-detection-data/pos/ test/images/ && \
mv face-detection-data/neg/ test/images/ && \
rm -rf face-detection-data/
-# echo "Pruning the positive training images to have the same number as the negative images, or else there will be an array mismatch when constructing the image array in src/Adaboost.jl"
-# for i in $(seq $(ls ~/FaceDetection.jl/test/images/neg/ | wc -l) $(ls ~/FaceDetection.jl/test/images/pos/ | wc -l)); do
-# rm ~/FaceDetection.jl/test/images/pos/${i}.pgm
-# # echo "${i}"
-# done
+echo "Pruning the positive training images to have the same number as the negative images, or else there will be an array mismatch when constructing the image array in src/Adaboost.jl"
+for i in $(seq $(ls ~/FaceDetection.jl/test/images/neg/ | wc -l) $(($(ls ~/FaceDetection.jl/test/images/pos/ | wc -l)-1)); do
+ rm ~/FaceDetection.jl/test/images/pos/${i}.pgm
+ # echo "${i}"
+done
#### The following step was only for python testing code. Netpbm.jl is powerful and fixed this.
diff --git a/src/Adaboost.jl b/src/Adaboost.jl
index e58f88467..b828d574b 100755
--- a/src/Adaboost.jl
+++ b/src/Adaboost.jl
@@ -7,7 +7,7 @@
using ProgressMeter
using Distributed # for parallel processing (namely, @everywhere)
-include("HaarFeatureSelection.jl")
+include("HaarLikeFeature.jl")
@@ -31,7 +31,7 @@ function learn(positiveIIs, negativeIIs, numClassifiers=-1, minFeatureWidth=1, m
"""
numPos = length(positiveIIs)
numNeg = length(negativeIIs)
- numImgs = numPos + numNeg
+ global numImgs = numPos + numNeg
imgHeight, imgWidth = size(positiveIIs[1])
# Maximum feature width and height default to image width and height
@@ -48,8 +48,8 @@ function learn(positiveIIs, negativeIIs, numClassifiers=-1, minFeatureWidth=1, m
weights = hcat((posWeights, negWeights))
labels = hcat((ones(numPos), ones(numNeg) * -1))
- # images = positiveIIs + negativeIIs
- images = vcat(positiveIIs, negativeIIs)
+ global images = positiveIIs + negativeIIs
+ # global images = vcat(positiveIIs, negativeIIs)
# Create features for all sizes and locations
features = _create_features(imgHeight, imgWidth, minFeatureWidth, maxFeatureWidth, minFeatureHeight, maxFeatureHeight)
@@ -63,12 +63,14 @@ function learn(positiveIIs, negativeIIs, numClassifiers=-1, minFeatureWidth=1, m
votes = zeros((numImgs, numFeatures))
# bar = progressbar.ProgressBar()
+ # @everywhere numImgs begin
@everywhere begin
n = numImgs
+ processes = length(numImgs)
p = Progress(n, 1) # minimum update interval: 1 second
- for i in processes
- # votes[i, :] = np.array(pool.map(partial(_get_feature_vote, image=images[i]), features))
- votes[i, :] = Array(_get_feature_vote, image=images[i]), features
+ for i in processes # bar(range(num_imgs)):
+ # votes[i, :] = np.array(partial(_get_feature_vote, image=images[i]), features)
+ votes[i, :] = Array(map(partial(_get_feature_vote)(image=images[i])), features)
next!(p)
end
end # end everywhere (end parallel processing)
@@ -131,28 +133,32 @@ end
function _create_features(imgHeight::Int64, imgWidth::Int64, minFeatureWidth::Int64, maxFeatureWidth::Int64, minFeatureHeight::Int64, maxFeatureHeight::Int64)
println("Creating Haar-like features...")
- features = Array()
+ # features = Array()
+ features = []
- for feature in FeatureTypes
+ for feature in FeatureTypes # from HaarLikeFeature.jl
+ # FeatureTypes are just tuples
+ println(typeof(feature), " " , feature)
featureStartWidth = max(minFeatureWidth, feature[1])
for featureWidth in range(featureStartWidth, stop=maxFeatureWidth, step=feature[1])
- for x in 1:(imgWidth - featureWidth)
- for y in 1:(imgHeight - featureHeight)
- #=features.append(HaarLikeFeature(feature, (x, y), feature_width, feature_height, 0, 1))
- features.append(HaarLikeFeature(feature, (x, y), feature_width, feature_height, 0, -1))=#
- end # end for y
- end # end for x
+ featureStartHeight = max(minFeatureHeight, feature[2])
+ for featureHeight in range(featureStartHeight, stop=maxFeatureHeight, step=feature[2])
+ for x in 1:(imgWidth - featureWidth)
+ for y in 1:(imgHeight - featureHeight)
+ feature = vcat(feature, HaarLikeFeature(feature, (x, y), featureWidth, featureHeight, 0, 1))
+ feature = vcat(feature, HaarLikeFeature(feature, (x, y), featureWidth, featureHeight, 0, -1))
+ end # end for y
+ end # end for x
+ end # end for feature height
end # end for feature width
end # end for feature in feature types
- println("...finished processing; ", str(len(features)) + " features created.")
+ println("...finished processing; ", length(features), " features created.")
return features
end
-
-
export learn
export _get_feature_vote
export _create_features
diff --git a/src/FDA.jl b/src/FDA.jl
index bd1302819..8e55f0983 100755
--- a/src/FDA.jl
+++ b/src/FDA.jl
@@ -9,7 +9,7 @@
Adapted from https://github.com/Simon-Hohberg/Viola-Jones/
"""
-println("Loading required libraries (it will take a moment to precompile is this is your first time doing this)...")
+println("Loading required libraries (it will take a moment to precompile if it is your first time doing this)...")
include("IntegralImage.jl")
include("AdaBoost.jl")
@@ -17,9 +17,9 @@ include("Utils.jl")
function main()
- posTrainingPath = "/Users/jakeireland/FaceDetection.jl/test/images/pos/"
- negTrainingPath = "/Users/jakeireland/FaceDetection.jl/test/images/neg/"
- posTestingPath = "/Users/jakeireland/FaceDetection.jl/test/images/testing/pos/"
+ posTrainingPath = "/Users/jakeireland/FaceDetection.jl/data/images/pos/"
+ negTrainingPath = "/Users/jakeireland/FaceDetection.jl/data/images/neg/"
+ posTestingPath = "/Users/jakeireland/FaceDetection.jl/data/images/testing/pos/"
negTestingPath = "/Users/jakeireland/Desktop/Assorted Personal Documents/Wallpapers copy/"
numClassifiers = 2
@@ -38,6 +38,16 @@ function main()
nonFacesTraining = loadImages(negTrainingPath)
nonFacesIITraining = map(toIntegralImage, nonFacesTraining) # list(map(...))
println("...done. ", length(nonFacesTraining), " non-faces loaded.\n")
+
+ # println("Writing arrays to files for testing...")
+ # rm(joinpath(homedir(), "Desktop", "facesIITraining.txt"))
+ # rm(joinpath(homedir(), "Desktop", "nonFacesIITraining.txt"))
+ # open(joinpath(homedir(), "Desktop", "facesIITraining.txt"), "w") do io
+ # write(io, string(facesIITraining))
+ # end
+ # open(joinpath(homedir(), "Desktop", "nonFacesIITraining.txt"), "w") do io
+ # write(io, string(nonFacesIITraining))
+ # end
# classifiers are haar like features
println("Determining classifiers; this will take a while...")
diff --git a/src/HaarFeatureSelection.jl b/src/HaarFeatureSelection.jl
deleted file mode 100755
index a36af95c9..000000000
--- a/src/HaarFeatureSelection.jl
+++ /dev/null
@@ -1,179 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env bash
- #=
- exec julia --project="~/FaceDetection.jl/" "${BASH_SOURCE[0]}" "$@" -e 'include(popfirst!(ARGS))' \
- "${BASH_SOURCE[0]}" "$@"
- =#
-
-
-# include("IntegralImage.jl")
-# include("Utils.jl")
-
-
-
-# FeatureType = enum(TWO_VERTICAL=(1, 2), TWO_HORIZONTAL=(2, 1), THREE_HORIZONTAL=(3, 1), THREE_VERTICAL=(1, 3), FOUR=(2, 2))
-# FeatureTypes = Array(FeatureType.TWO_VERTICAL, FeatureType.TWO_HORIZONTAL, FeatureType.THREE_VERTICAL, FeatureType.THREE_HORIZONTAL, FeatureType.FOUR)
-
-FeatureType = Dict{String, Tuple{Int64,Int64}}("two_vertical" => (1, 2), "two_horizontal" => (2, 1), "three_horizontal" => (3,1), "three_vertical" => (1,3), "four" => (2, 2))
-FeatureTypes = [FeatureType["two_vertical"], FeatureType["two_horizontal"], FeatureType["three_horizontal"], FeatureType["three_vertical"], FeatureType["four"]]
-
-
-abstract type HaarObject end
-#
-#
-# struct HaarLikeFeature <: HaarType
-# feature_type::Any
-# position::Array
-# topLeft::Array
-# bottomRight::Array
-# width::Int64
-# height::Int64
-# threshold::Float64
-# polarity::Int64
-# weight::Float64
-#
-# # constructor; equivalent of __init__ method within class
-# function HaarLikeFeature(feature_type::Any, position::Array, width::Int64, height::Int64, threshold::Float64, polarity::Int64, weight::Float64)
-# topLeft = position
-# bottomRight = (position[1] + width, position[2] + height)
-# weight = 1
-# new(feature_type, topLeft, bottomRight, width, height, threshold, polarity)
-# end # end constructor
-# end # end structure
-#
-#
-# #
-# function getScore(self::HaarLikeFeature, intImg::AbstractArray)
-# """
-# Get score for given integral image array.
-# :param int_img: Integral image array
-# :type int_img: numpy.ndarray
-# :return: Score for given feature
-# :rtype: float
-# """
-# # set instance of score outside of ifs
-# score = 0
-#
-# if self.feature_type == FeatureType["two_vertical"]
-# first = sumRegion(intImg, self.top_left, (self.top_left[1] + self.width, Int(self.top_left[2] + self.height / 2)))
-# second = sumRegion(int_img, (self.top_left[1], Int(self.top_left[2] + self.height / 2)), self.bottom_right)
-# score = first - second
-# end
-# return score
-#
-# end # end getScore function
-
-
-abstract type HaarFeatureType end
-
-# make structure
-struct HaarLikeFeature <: HaarFeatureType#struct HaarLikeFeature{T} <: HaarObject where {T <: HaarFeatureType}
- position::Tuple{Int64, Int64}
- topLeft::Tuple{Int64, Int64}
- bottomRight::Tuple{Int64, Int64}
- width::Int64
- height::Int64
- threshold::Float64
- polarity::Int64
- weight::Float64
-
- # constructor; equivalent of __init__ method within class
- function HaarLikeFeature(position::Tuple{Int64, Int64}, width::Int64, height::Int64, threshold::Float64, polarity::Int64, weight::Float64)
- topLeft = position
- bottomRight = (position[1] + width, position[2] + height)
- weight = 1
- new(feature_type, topLeft, bottomRight, width, height, threshold, polarity)
- end # end constructor
-end # end structure
-
-
-# define the various Haar like feature types
-struct HaarFeatureTwoVertical <: HaarFeatureType end
-struct HaarFeatureTwoHorizontal <: HaarFeatureType end
-struct HaarFeatureThreeHorizontal <: HaarFeatureType end
-struct HaarFeatureThreeVertical <: HaarFeatureType end
-struct HaarFeatureFour <: HaarFeatureType end
-
-
-# HaarFeatureTwoVertical = (1, 2)
-
-
-# construct integral image
-# intImg = toIntegralImage(getImageMatrix())
-
-function score(::HaarFeatureTwoVertical, self::HaarLikeFeature)
- first = sumRegion(intImg, self.top_left, (self.top_left[1] + self.width, Int(self.top_left[2] + self.height / 2)))
- second = sumRegion(intImg, (self.top_left[1], Int(self.top_left[2] + self.height / 2)), self.bottom_right)
- score = first - second
- return score
-end
-
-function score(::HaarFeatureTwoHorizontal, self::HaarLikeFeature)
- first = sumRegion(intImg, self.top_left, (int(self.top_left[1] + self.width / 3), self.top_left[2] + self.height))
- second = sumRegion(intImg, (Int(self.top_left[1] + self.width / 3), self.top_left[1]), (Int(self.top_left[1] + 2 * self.width / 3), self.top_left[2] + self.height))
- third = sumRegion(intImg, (Int(self.top_left[1] + 2 * self.width / 3), self.top_left[2]), self.bottom_right)
- score = first - second + third
- return score
-end
-
-function score(::HaarFeatureThreeHorizontal, self::HaarLikeFeature)
- first = sumRegion(intImg, self.top_left, (Int(self.top_left[1] + self.width / 3), self.top_left[2] + self.height))
- second = sumRegion(intImg, (Int(self.top_left[1] + self.width / 3), self.top_left[2]), (Int(self.top_left[1] + 2 * self.width / 3), self.top_left[2] + self.height))
- third = sumRegion(intImg, (Int(self.top_left[1] + 2 * self.width / 3), self.top_left[2]), self.bottom_right)
- score = first - second + third
- return score
-end
-
-function score(::HaarFeatureThreeVertical, self::HaarLikeFeature)
- first = sumRegion(intImg, self.top_left, (self.bottom_right[1], Int(self.top_left[2] + self.height / 3)))
- second = sumRegion(intImg, (self.top_left[1], Int(self.top_left[2] + self.height / 3)), (self.bottom_right[1], Int(self.top_left[2] + 2 * self.height / 3)))
- third = sumRegion(intImg, (self.top_left[1], Int(self.top_left[2] + 2 * self.height / 3)), self.bottom_right)
- score = first - second + third
- return score
-end
-
-function score(::HaarFeatureFour, self::HaarLikeFeature)
- # top left area
- first = sumRegion(intImg, self.top_left, (Int(self.top_left[1] + self.width / 2), Int(self.top_left[2] + self.height / 2)))
- # top right area
- second = sumRegion(intImg, (Int(self.top_left[1] + self.width / 2), self.top_left[2]), (self.bottom_right[1], Int(self.top_left[2] + self.height / 2)))
- # bottom left area
- third = sumRegion(intImg, (self.top_left[1], Int(self.top_left[2] + self.height / 2)), (Int(self.top_left[1] + self.width / 2), self.bottom_right[2]))
- # bottom right area
- fourth = sumRegion(intImg, (Int(self.top_left[1] + self.width / 2), int(self.top_left[2] + self.height / 2)), self.bottom_right)
- score = first - second - third + fourth
- return score
-end
-
-
-
-function getVote(self::HaarLikeFeature, intImg::AbstractArray)
- """
- Get vote of this feature for given integral image.
- :param int_img: Integral image array
- :type int_img: numpy.ndarray
- :return: 1 iff this feature votes positively, otherwise -1
- :rtype: int
- """
- score = self.score(intImg)
- # return self.weight * (1 if score < self.polarity * self.threshold else -1)
- return self.weight * ((score < (self.polarity * self.threshold)) ? 1 : -1)
-end
-
-
-
-
-
-export score
-export getVote
-
-
-##### TESTING
-
-# imgArr = getImageMatrix()
-# integralImageArr = toIntegralImage(imgArr)
-
-# println(integralImageArr)
-
-# output = score(intImg)
-#
-# println(output)
diff --git a/src/HaarLikeFeature.jl b/src/HaarLikeFeature.jl
new file mode 100755
index 000000000..aa72cfb97
--- /dev/null
+++ b/src/HaarLikeFeature.jl
@@ -0,0 +1,176 @@
+#!/usr/bin/env bash
+ #=
+ exec julia --project="~/FaceDetection.jl/" "${BASH_SOURCE[0]}" "$@" -e 'include(popfirst!(ARGS))' \
+ "${BASH_SOURCE[0]}" "$@"
+ =#
+
+
+# include("IntegralImage.jl")
+# include("Utils.jl")
+
+
+
+# FeatureType = enum(TWO_VERTICAL=(1, 2), TWO_HORIZONTAL=(2, 1), THREE_HORIZONTAL=(3, 1), THREE_VERTICAL=(1, 3), FOUR=(2, 2))
+# FeatureTypes = Array(FeatureType.TWO_VERTICAL, FeatureType.TWO_HORIZONTAL, FeatureType.THREE_VERTICAL, FeatureType.THREE_HORIZONTAL, FeatureType.FOUR)
+
+FeatureType = Dict{String, Tuple{Int64,Int64}}("two_vertical" => (1, 2), "two_horizontal" => (2, 1), "three_horizontal" => (3,1), "three_vertical" => (1,3), "four" => (2, 2))
+FeatureTypes = [FeatureType["two_vertical"], FeatureType["two_horizontal"], FeatureType["three_horizontal"], FeatureType["three_vertical"], FeatureType["four"]]
+
+
+abstract type HaarObject end
+abstract type HaarFeatureType end
+
+# make structure
+struct HaarLikeFeature <: HaarFeatureType#struct HaarLikeFeature{T} <: HaarObject where {T <: HaarFeatureType}
+ position::Tuple{Int64, Int64}
+ topLeft::Tuple{Int64, Int64}
+ bottomRight::Tuple{Int64, Int64}
+ width::Int64
+ height::Int64
+ threshold::Int64
+ polarity::Int64
+ weight::Int64
+
+ # constructor; equivalent of __init__ method within class
+ function HaarLikeFeature(featureType::Tuple{Int64,Int64}, position::Tuple{Int64, Int64}, width::Int64, height::Int64, threshold::Int64, polarity::Int64)
+ topLeft = position
+ bottomRight = (position[1] + width, position[2] + height)
+ weight = 1
+ new(featureType, topLeft, bottomRight, width, height, threshold, polarity)
+ end # end constructor
+end # end structure
+
+
+# define the various Haar like feature types
+struct HaarFeatureTwoVertical <: HaarFeatureType end
+struct HaarFeatureTwoHorizontal <: HaarFeatureType end
+struct HaarFeatureThreeHorizontal <: HaarFeatureType end
+struct HaarFeatureThreeVertical <: HaarFeatureType end
+struct HaarFeatureFour <: HaarFeatureType end
+
+
+# HaarFeatureTwoVertical = (1, 2)
+
+
+# construct integral image
+# intImg = toIntegralImage(getImageMatrix())
+
+# function score(::HaarFeatureTwoVertical, self::HaarLikeFeature)
+# first = sumRegion(intImg, self.topLeft, (self.topLeft[1] + self.width, Int(self.topLeft[2] + self.height / 2)))
+# second = sumRegion(intImg, (self.topLeft[1], Int(self.topLeft[2] + self.height / 2)), self.bottomRight)
+# score = first - second
+# return score
+# end
+#
+# function score(::HaarFeatureTwoHorizontal, self::HaarLikeFeature)
+# first = sumRegion(intImg, self.topLeft, (int(self.topLeft[1] + self.width / 3), self.topLeft[2] + self.height))
+# second = sumRegion(intImg, (Int(self.topLeft[1] + self.width / 3), self.topLeft[1]), (Int(self.topLeft[1] + 2 * self.width / 3), self.topLeft[2] + self.height))
+# third = sumRegion(intImg, (Int(self.topLeft[1] + 2 * self.width / 3), self.topLeft[2]), self.bottomRight)
+# score = first - second + third
+# return score
+# end
+#
+# function score(::HaarFeatureThreeHorizontal, self::HaarLikeFeature)
+# first = sumRegion(intImg, self.topLeft, (Int(self.topLeft[1] + self.width / 3), self.topLeft[2] + self.height))
+# second = sumRegion(intImg, (Int(self.topLeft[1] + self.width / 3), self.topLeft[2]), (Int(self.topLeft[1] + 2 * self.width / 3), self.topLeft[2] + self.height))
+# third = sumRegion(intImg, (Int(self.topLeft[1] + 2 * self.width / 3), self.topLeft[2]), self.bottomRight)
+# score = first - second + third
+# return score
+# end
+#
+# function score(::HaarFeatureThreeVertical, self::HaarLikeFeature)
+# first = sumRegion(intImg, self.topLeft, (self.bottomRight[1], Int(self.topLeft[2] + self.height / 3)))
+# second = sumRegion(intImg, (self.topLeft[1], Int(self.topLeft[2] + self.height / 3)), (self.bottomRight[1], Int(self.topLeft[2] + 2 * self.height / 3)))
+# third = sumRegion(intImg, (self.topLeft[1], Int(self.topLeft[2] + 2 * self.height / 3)), self.bottomRight)
+# score = first - second + third
+# return score
+# end
+#
+# function score(::HaarFeatureFour, self::HaarLikeFeature)
+# # top left area
+# first = sumRegion(intImg, self.topLeft, (Int(self.topLeft[1] + self.width / 2), Int(self.topLeft[2] + self.height / 2)))
+# # top right area
+# second = sumRegion(intImg, (Int(self.topLeft[1] + self.width / 2), self.topLeft[2]), (self.bottomRight[1], Int(self.topLeft[2] + self.height / 2)))
+# # bottom left area
+# third = sumRegion(intImg, (self.topLeft[1], Int(self.topLeft[2] + self.height / 2)), (Int(self.topLeft[1] + self.width / 2), self.bottomRight[2]))
+# # bottom right area
+# fourth = sumRegion(intImg, (Int(self.topLeft[1] + self.width / 2), int(self.topLeft[2] + self.height / 2)), self.bottomRight)
+# score = first - second - third + fourth
+# return score
+# end
+
+function score(self::HaarLikeFeature, intImg::Array)
+ """
+ Get score for given integral image array.
+ :param int_img: Integral image array
+ :type int_img: numpy.ndarray
+ :return: Score for given feature
+ :rtype: float
+ """
+ score = 0
+
+ if self.featureType == FeatureType[1] # two vertical
+ first = sumRegion(intImg, self.topLeft, (self.topLeft[1] + self.width, Int(self.topLeft[2] + self.height / 2)))
+ second = sumRegion(intImg, (self.topLeft[1], Int(self.topLeft[2] + self.height / 2)), self.bottomRight)
+ score = first - second
+ elseif self.featureType == FeatureType[2] # two horizontal
+ first = sumRegion(int_img, self.topLeft, (Int(self.topLeft[1] + self.width / 2), self.topLeft[2] + self.height))
+ second = sumRegion(int_img, (Int(self.topLeft[1] + self.width / 2), self.topLeft[2]), self.bottomRight)
+ score = first - second
+ elseif self.featureType == FeatureType[3] # three horizontal
+ first = sumRegion(intImg, self.topLeft, (Int(self.topLeft[1] + self.width / 3), self.topLeft[2] + self.height))
+ second = sumRegion(intImg, (Int(self.topLeft[1] + self.width / 3), self.topLeft[2]), (Int(self.topLeft[1] + 2 * self.width / 3), self.topLeft[2] + self.height))
+ third = sumRegion(intImg, (Int(self.topLeft[1] + 2 * self.width / 3), self.topLeft[2]), self.bottomRight)
+ score = first - second + third
+ elseif self.featureType == FeatureType[4] # three vertical
+ first = sumRegion(intImg, self.topLeft, (self.bottomRight[1], Int(self.topLeft[2] + self.height / 3)))
+ second = sumRegion(intImg, (self.topLeft[1], Int(self.topLeft[2] + self.height / 3)), (self.bottomRight[1], Int(self.topLeft[2] + 2 * self.height / 3)))
+ third = sumRegion(intImg, (self.topLeft[1], Int(self.topLeft[2] + 2 * self.height / 3)), self.bottomRight)
+ score = first - second + third
+ elseif self.featureType == FeatureType[5] # four
+ # top left area
+ first = sumRegion(intImg, self.topLeft, (Int(self.topLeft[1] + self.width / 2), Int(self.topLeft[2] + self.height / 2)))
+ # top right area
+ second = sumRegion(intImg, (Int(self.topLeft[1] + self.width / 2), self.topLeft[2]), (self.bottomRight[1], Int(self.topLeft[2] + self.height / 2)))
+ # bottom left area
+ third = sumRegion(intImg, (self.topLeft[1], Int(self.topLeft[2] + self.height / 2)), (Int(self.topLeft[1] + self.width / 2), self.bottomRight[2]))
+ # bottom right area
+ fourth = sumRegion(intImg, (Int(self.topLeft[1] + self.width / 2), int(self.topLeft[2] + self.height / 2)), self.bottomRight)
+ score = first - second - third + fourth
+ end
+ return score
+end
+
+
+
+function getVote(self::HaarLikeFeature, intImg::AbstractArray)
+ """
+ Get vote of this feature for given integral image.
+ :param int_img: Integral image array
+ :type int_img: numpy.ndarray
+ :return: 1 iff this feature votes positively, otherwise -1
+ :rtype: int
+ """
+ score = self.score(intImg)
+ # return self.weight * (1 if score < self.polarity * self.threshold else -1)
+ return self.weight * ((score < (self.polarity * self.threshold)) ? 1 : -1)
+end
+
+
+
+
+
+export score
+export getVote
+
+
+##### TESTING
+
+# imgArr = getImageMatrix()
+# integralImageArr = toIntegralImage(imgArr)
+
+# println(integralImageArr)
+
+# output = score(intImg)
+#
+# println(output)
diff --git a/src/IntegralImage.jl b/src/IntegralImage.jl
index 03b82151a..f6ef6ec2b 100755
--- a/src/IntegralImage.jl
+++ b/src/IntegralImage.jl
@@ -13,10 +13,6 @@ Original Integral
| . . . . | . . . . .
"""
-
-# include("Utils.jl")
-
-
function toIntegralImage(imgArr::AbstractArray)
"""
https://www.ipol.im/pub/art/2014/57/article_lr.pdf, p. 346
diff --git a/src/Utils.jl b/src/Utils.jl
index a9a01e8ee..08d8f560f 100755
--- a/src/Utils.jl
+++ b/src/Utils.jl
@@ -11,24 +11,24 @@ using Images # for channelview; converting images to matrices
using ImageTransformations # for scaling high-quality images down
-include("HaarFeatureSelection.jl")
+include("HaarLikeFeature.jl")
#=
-↑ this will create a stack overflow due to circular referencing
-currently we have IntegralImage referencing Utils (present file);
-HaarFeatureSelection referencing IntegralImagel;
-Adaboost referencing HaarFeatureSelection;
-and this is where it all starts.
+adaboost imports haarlikefeature.jl
-FDA will reference one of them which will connect everything together.
+main (fda.jl) imports integralimage.jl, adaboost.jl, and utils.jl
=#
-function getImageMatrix(imageFile)
- # imageDir = joinpath(dirname(dirname(@__FILE__)), "test", "images")
+# for adaboost
+function partial(f,a...) # for ... syntax see https://en.wikibooks.org/wiki/Introducing_Julia/Functions#Functions_with_variable_number_of_arguments
+ ( (b...) -> f(a...,b...) )
+end
+
- # img = load(joinpath(imageDir, "face.jpg"))
+function getImageMatrix(imageFile::AbstractString)
img = load(imageFile)
- img = imresize(img, ratio=1/8)
+ # img = imresize(img, ratio=1/8)
+ img = imresize(img, (10,10)) # for standardised size
# imgArr = convert(Array{Float64}, channelview(img)) # for coloured images
imgArr = convert(Array{Float64}, Colors.Gray.(img))
diff --git a/tmp/julia/CV2.jl b/tmp/julia/CV2.jl
deleted file mode 100755
index 75ce76e47..000000000
--- a/tmp/julia/CV2.jl
+++ /dev/null
@@ -1,276 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env bash
- #=
- exec julia --project="~/FaceDetection.jl/src/" "${BASH_SOURCE[0]}" "$@" -e 'include(popfirst!(ARGS))' \
- "${BASH_SOURCE[0]}" "$@"
- =#
-
-include("OpenCVImages.jl")
-
-module jl_cpp_cv2
- using CxxWrap
- @wrapmodule(joinpath("lib","libcv2_jl"))
-
- function __init__()
- @initcxx
- end
-
-end
-
-
-module cv2
- import Main.jl_cpp_cv2
- import Main.OpenCVImages
-
- using CxxWrap
- const CV_CN_MAX = 512
- const CV_CN_SHIFT = 3
- const CV_DEPTH_MAX = (1 << CV_CN_SHIFT)
-
- const CV_8U = 0
- const CV_8S = 1
- const CV_16U = 2
- const CV_16S = 3
- const CV_32S = 4
- const CV_32F = 5
- const CV_64F = 6
-
- const CV_MAT_DEPTH_MASK = (CV_DEPTH_MAX - 1)
- CV_MAT_DEPTH(flags) = ((flags) & CV_MAT_DEPTH_MASK)
-
- CV_MAKETYPE(depth,cn) = (CV_MAT_DEPTH(depth) + (((cn)-1) << CV_CN_SHIFT))
- CV_MAKE_TYPE = CV_MAKETYPE
-
-
- struct KeyPoint
- pt::Tuple{Float32,Float32}
- size::Float32
- angle::Float32
- response::Float32
- octave::Integer
- class_id::Integer
- end
-
- const dtypes = Union{UInt8, Int8, UInt16, Int16, Int32, Float32, Float64}
-
- const Image = Union{OpenCVImages.OpenCVImage{A} where {A}, SubArray{T2, N, OpenCVImages.OpenCVImage{A}, T} where {N, A, T, T2 <: dtypes}}
- const Scalar = Union{Tuple{Float64}, Tuple{Float64, Float64}, Tuple{Float64, Float64, Float64}, NTuple{4, Float64}}
- const Size = Tuple{Integer, Integer}
- const Rect = NTuple{4, Integer}
-
- const size_t = UInt64 #TODO: Get size_t from CxxWrap maybe
-
- const CASCADE_SCALE_IMAGE = Integer(2)
- const COLOR_BGR2GRAY = Integer(6)
-
- change_major_order(X::AbstractArray, size...=size(X)...) = permutedims(reshape(X, reverse([size...])...), length(size):-1:1)
-
- function cpp_mat_to_jl_arr(mat)
- rets = jl_cpp_cv2.Mat_mutable_data_2(mat)
- if rets[2] == CV_MAKE_TYPE(CV_8U, rets[3])
- dtype = UInt8
- elseif rets[2]==CV_MAKE_TYPE(CV_8S, rets[3])
- dtype = Int8
- elseif rets[2]==CV_MAKE_TYPE(CV_16U, rets[3])
- dtype = UInt16
- elseif rets[2]==CV_MAKE_TYPE(CV_16S, rets[3])
- dtype = Int16
- elseif rets[2]==CV_MAKE_TYPE(CV_32S, rets[3])
- dtype = Int32
- elseif rets[2]==CV_MAKE_TYPE(CV_32F, rets[3])
- dtype = Float32
- elseif rets[2]==CV_MAKE_TYPE(CV_64F, rets[3])
- dtype = Float64
- else
- print("BAD type")
- end
- steps = [rets[6]/sizeof(dtype), rets[7]/sizeof(dtype)]
- # println(steps[1]/rets[3], steps[2]/rets[3]/rets[4])
- #TODO: Implement views when steps do not result in continous memory
- arr = Base.unsafe_wrap(Array{dtype, 3}, Ptr{dtype}(rets[1].cpp_object), (rets[3], rets[4], rets[5]))
-
- #Preserve Mat so that array allocated by C++ isn't deallocated
- return OpenCVImages.OpenCVImage{dtype}(mat, arr)
- end
-
- function jl_arr_to_cpp_mat(img::Image)
- # TODO: UserTypes do not work with StridedArray. Find something else.
- steps = strides(img)
- if steps[1] <= steps[2] <= steps[3] && steps[1]==1
- steps_a = Array{size_t, 1}()
- ndims_a = Array{Int32, 1}()
- sz = sizeof(eltype(img))
- push!(steps_a, UInt64(steps[3]*sz))
- push!(steps_a, UInt64(steps[2]*sz))
- push!(steps_a, UInt64(steps[1]*sz))
-
- push!(ndims_a, Int32(size(img)[3]))
- push!(ndims_a, Int32(size(img)[2]))
- if eltype(img) == UInt8
- return jl_cpp_cv2.Mat(2, pointer(ndims_a), CV_MAKE_TYPE(CV_8U, size(img)[1]), Ptr{Nothing}(pointer(img)), pointer(steps_a))
- elseif eltype(img) == UInt16
- return jl_cpp_cv2.Mat(2, pointer(ndims_a), CV_MAKE_TYPE(CV_16U, size(img)[1]), Ptr{Nothing}(pointer(img)), pointer(steps_a))
- elseif eltype(img) == Int8
- return jl_cpp_cv2.Mat(2, pointer(ndims_a), CV_MAKE_TYPE(CV_8S, size(img)[1]), Ptr{Nothing}(pointer(img)), pointer(steps_a))
- elseif eltype(img) == Int16
- return jl_cpp_cv2.Mat(2, pointer(ndims_a), CV_MAKE_TYPE(CV_16S, size(img)[1]), Ptr{Nothing}(pointer(img)), pointer(steps_a))
- elseif eltype(img) == Int32
- return jl_cpp_cv2.Mat(2, pointer(ndims_a), CV_MAKE_TYPE(CV_32S, size(img)[1]), Ptr{Nothing}(pointer(img)), pointer(steps_a))
- elseif eltype(img) == Float32
- return jl_cpp_cv2.Mat(2, pointer(ndims_a), CV_MAKE_TYPE(CV_32F, size(img)[1]), Ptr{Nothing}(pointer(img)), pointer(steps_a))
- elseif eltype(img) == Float64
- return jl_cpp_cv2.Mat(2, pointer(ndims_a), CV_MAKE_TYPE(CV_64F, size(img)[1]), Ptr{Nothing}(pointer(img)), pointer(steps_a))
- end
-
- print("Bad Type")
- print(steps)
-
- else
- print("Bad steps")
- print(steps)
- end
- end
-
- function jl_pt_to_cpp_pt(pt::Tuple{Real, Real})
- return jl_cpp_cv2.Point2f(Float32(pt[1]), Float32(pt[2]))
- end
-
- function jl_scalar_to_cpp_scalar(sc::Scalar)
- if size(sc,1)==1
- return jl_cpp_cv2.Scalar(sc[1], 0, 0, 0)
- elseif size(sc,1) == 2
- return jl_cpp_cv2.Scalar(sc[1], sc[2], 0, 0)
- elseif size(sc,1) == 3
- return jl_cpp_cv2.Scalar(sc[1], sc[2], sc[3], 0)
- end
- return jl_cpp_cv2.Scalar(sc[1], sc[2], sc[3], sc[4])
- end
-
- function jl_size_to_cpp_size(sx::Size)
- return jl_cpp_cv2.Size2i(sx[1], sx[2])
- end
-
- function cpp_Point2f_to_jl_tuple(pt)
- return (jl_cpp_cv2.Point2f_get_x(pt), jl_cpp_cv2.Point2f_get_y(pt))
- end
-
- function cpp_KeyPoint_to_jl_KeyPoint(kp)
- kpr = KeyPoint(cpp_Point2f_to_jl_tuple(jl_cpp_cv2.KeyPoint_get_pt(kp)), jl_cpp_cv2.KeyPoint_get_size(kp),
- jl_cpp_cv2.KeyPoint_get_angle(kp), jl_cpp_cv2.KeyPoint_get_response(kp),
- jl_cpp_cv2.KeyPoint_get_octave(kp), jl_cpp_cv2.KeyPoint_get_class_id(kp))
- return kpr
- end
-
- function cpp_Size2i_to_jl_tuple(sz)
- return (jl_cpp_cv2.Size2i_get_width(sz), jl_cpp_cv2.Size2i_get_height(sz))
- end
-
- function cpp_Rect2i_to_jl_tuple(pt)
- return (jl_cpp_cv2.Rect2i_get_x(pt), jl_cpp_cv2.Rect2i_get_y(pt), jl_cpp_cv2.Rect2i_get_width(pt), jl_cpp_cv2.Rect2i_get_height(pt))
- end
-
- function waitKey(delay::Integer)
- return jl_cpp_cv2.waitKey(delay)
- end
- function imshow(winname::String, img::Image)
- Mat_img = cv2.jl_arr_to_cpp_mat(img)
- jl_cpp_cv2.imshow(winname, Mat_img)
- end
- function imread(filename::String, flags::Integer)
- Mat_tmp = jl_cpp_cv2.imread(filename, flags)
- jl_Image = cpp_mat_to_jl_arr(Mat_tmp)
- return jl_Image
- end
- function namedWindow(winname::String, flags::Integer)
- jl_cpp_cv2.namedWindow(winname, flags)
- end
-
- function simpleBlobDetector_create()
- return jl_cpp_cv2.simpleBlobDetector_create()
- end
- function simpleBlobDetector_detect(algo, img::Image)
- ret = jl_cpp_cv2.simpleBlobDetector_detect(algo, jl_arr_to_cpp_mat(img))
- arr = Array{cv2.KeyPoint, 1}()
- for it in ret
- push!(arr, cpp_KeyPoint_to_jl_KeyPoint(it))
- end
- return arr
- end
-
- function rectangle(img::Image, pt1::Tuple{Integer, Integer}, pt2::Tuple{Integer, Integer}, color::Scalar; thickness::Integer=1, lineType::Integer=8, shift::Integer=0)
- jl_cpp_cv2.rectangle(jl_arr_to_cpp_mat(img), jl_pt_to_cpp_pt(pt1), jl_pt_to_cpp_pt(pt2), jl_scalar_to_cpp_scalar(color), thickness, lineType, shift)
- end
-
- function VideoCapture()
- return jl_cpp_cv2.VideoCapture()
- end
-
- function VideoCapture(index::Integer)
- return jl_cpp_cv2.VideoCapture(index)
- end
-
- function VideoCapture(filename::String)
- return jl_cpp_cv2.VideoCapture(filename)
- end
-
- function VideoCapture_read(arg1)
- ret1 = jl_cpp_cv2.read(arg1)
- return (ret1[1], cpp_mat_to_jl_arr(ret1[2]))
- end
-
- function cvtColor(src::Image, code::Integer)
- return cpp_mat_to_jl_arr(jl_cpp_cv2.cvtColor(jl_arr_to_cpp_mat(src), code))
- end
- function equalizeHist(src::Image)
- return cpp_mat_to_jl_arr(jl_cpp_cv2.equalizeHist(jl_arr_to_cpp_mat(src)))
- end
-
- function CascadeClassifier(filename::String)
- return jl_cpp_cv2.CascadeClassifier(filename)
- end
-
- function CascadeClassifier_detectMultiScale(inp1, image::Image;
- scaleFactor::Float64 = 1.1,
- minNeighbors::Integer = 3,
- flags::Integer = 0,
- minSize::Size = (0,0),
- maxSize::Size = (0,0))
- ret = jl_cpp_cv2.detectMultiScale(inp1, jl_arr_to_cpp_mat(image), scaleFactor, minNeighbors, flags, jl_size_to_cpp_size(minSize), jl_size_to_cpp_size(maxSize))
- arr = Array{Rect, 1}()
- for it in ret
- push!(arr, cpp_Rect2i_to_jl_tuple(it))
- end
- return arr
- end
-
- function CascadeClassifier_empty(inp1)
- return jl_cpp_cv2.empty(inp1)
- end
-
- function destroyAllWindows()
- jl_cpp_cv2.destroyAllWindows()
- end
-
- function createButton(bar_name::String, on_change, userdata, type::Int32 = 0, initial_button_state::Bool = false)
- func = (x)->on_change(x, userdata)
- CxxWrap.gcprotect(userdata)
- CxxWrap.gcprotect(func)
- CxxWrap.gcprotect(on_change)
- return jl_cpp_cv2.createButton(bar_name,func, type, initial_button_state)
- end
-
- function setMouseCallback(winname::String, onMouse, userdata)
- func = (event, x, y, flags)->onMouse(event, x, y, flags, userdata)
- CxxWrap.gcprotect(userdata)
- CxxWrap.gcprotect(func)
- CxxWrap.gcprotect(onMouse)
- return jl_cpp_cv2.setMouseCallback(winname,func)
- end
-
- function createTrackbar(trackbarname::String, winname::String, value::Ref{Int32}, count::Int32, onChange, userdata)
- func = (x)->onChange(x, userdata)
- CxxWrap.gcprotect(userdata)
- CxxWrap.gcprotect(func)
- CxxWrap.gcprotect(onChange)
- return jl_cpp_cv2.createTrackbar(trackbarname, winname, value, count, func)
- end
-end
\ No newline at end of file
diff --git a/tmp/julia/CascadingClassifiers.jl b/tmp/julia/CascadingClassifiers.jl
deleted file mode 100755
index d2d4ac18e..000000000
--- a/tmp/julia/CascadingClassifiers.jl
+++ /dev/null
@@ -1,6 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env bash
- #=
- exec julia --project="~/FaceDetection.jl/" "${BASH_SOURCE[0]}" "$@" -e 'include(popfirst!(ARGS))' \
- "${BASH_SOURCE[0]}" "$@"
- =#
-
diff --git a/tmp/julia/faceDetection.jl b/tmp/julia/faceDetection.jl
deleted file mode 100755
index fda40c10c..000000000
--- a/tmp/julia/faceDetection.jl
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env bash
- #=
- exec julia --project="~/FaceDetection.jl/src/" "${BASH_SOURCE[0]}" "$@" -e 'include(popfirst!(ARGS))' \
- "${BASH_SOURCE[0]}" "$@"
- =#
-
-include("cv2.jl")
-
-function detect(img::cv2.Image, cascade)
- rects = cv2.CascadeClassifier_detectMultiScale(cascade, img, scaleFactor=1.3, minNeighbors=4, minSize=(30, 30), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
-
- for ind in 1:size(rects, 1)
- rects[ind] = (rects[ind][1], rects[ind][2], rects[ind][3]+rects[ind][1], rects[ind][4]+rects[ind][2])
- end
- return rects
-end
-
-function draw_rects(img, rects, color, offset=(0,0))
- for x in rects
- cv2.rectangle(img, (offset[1]+x[1], offset[2]+x[2]), (offset[1]+x[3], offset[2]+x[4]), color, thickness = 2)
- end
-end
-
-cap = cv2.VideoCapture(0)
-cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml")
-nested = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_eye.xml")
-
-while true
- ret, img = cv2.VideoCapture_read(cap)
- if ret==false
- break
- end
- gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
- gray = cv2.equalizeHist(gray)
-
- rects = detect(gray, cascade)
- vis = copy(img)
- draw_rects(vis, rects, (0.0, 255.0, 0.0))
-
- if ~cv2.CascadeClassifier_empty(nested)
- for x in rects
- roi = view(gray, :, Int64(x[1]):Int64(x[3]), Int64(x[2]):Int64(x[4]))
- subrects = detect(roi, nested)
- draw_view = view(vis, :, Int64(x[1]):Int64(x[3]), Int64(x[2]):Int64(x[4]))
- draw_rects(draw_view, subrects, (255.0, 0.0, 0.0))
- end
- end
-
- cv2.imshow("facedetect", vis)
- if cv2.waitKey(5)==27
- break
- end
-end
-
-cv2.destroyAllWindows()
\ No newline at end of file
diff --git a/tmp/julia/openCVImages.jl b/tmp/julia/openCVImages.jl
deleted file mode 100755
index 508b25bd4..000000000
--- a/tmp/julia/openCVImages.jl
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env bash
- #=
- exec julia --project="~/FaceDetection.jl/src/" "${BASH_SOURCE[0]}" "$@" -e 'include(popfirst!(ARGS))' \
- "${BASH_SOURCE[0]}" "$@"
- =#
-
-#Adapted from IndirectArray
-
-module OpenCVImages
-
-dtypes = Union{UInt8, Int8, UInt16, Int16, Int32, Float32, Float64}
-
-struct OpenCVImage{T <: dtypes} <: AbstractArray{T,3}
- mat
- data_raw
- data
-
- @inline function OpenCVImage{T}(mat, data_raw::AbstractArray{T,3}) where {T <: dtypes}
- data = reinterpret(T, data_raw)
- new{T}(mat, data_raw, data)
- end
-
- @inline function OpenCVImage{T}(data_raw::AbstractArray{T, 3}) where {T <: dtypes}
- data = reinterpret(T, data_raw)
- mat = nothing
- new{T}(mat, data_raw, data)
- end
-end
-
-function Base.deepcopy_internal(x::OpenCVImage{T}, y::IdDict) where {T}
- if haskey(y, x)
- return y[x]
- end
- ret = Base.copy(x)
- y[x] = ret
- return ret
-end
-
-Base.size(A::OpenCVImage) = size(A.data)
-Base.axes(A::OpenCVImage) = axes(A.data)
-Base.IndexStyle(::Type{OpenCVImage{T}}) where {T} = IndexCartesian()
-
-Base.strides(A::OpenCVImage{T}) where {T} = strides(A.data)
-Base.copy(A::OpenCVImage{T}) where {T} = OpenCVImage{T}(copy(A.data_raw))
-Base.pointer(A::OpenCVImage) = Base.pointer(A.data)
-
-Base.unsafe_convert(::Type{Ptr{T}}, A::OpenCVImage{S}) where {T, S} = Base.unsafe_convert(Ptr{T}, A.data)
-
-@inline function Base.getindex(A::OpenCVImage{T}, I::Vararg{Int,3}) where {T}
- @boundscheck checkbounds(A.data, I...)
- @inbounds ret = A.data[I...]
- ret
-end
-
-@inline function Base.setindex!(A::OpenCVImage, x, I::Vararg{Int,3})
- @boundscheck checkbounds(A.data, I...)
- A.data[I...] = x
- return A
-end
-
-end # module
\ No newline at end of file
diff --git a/tmp/julia/test.jl b/tmp/julia/test.jl
deleted file mode 100755
index b81bedf22..000000000
--- a/tmp/julia/test.jl
+++ /dev/null
@@ -1,21 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env bash
- #=
- exec julia --project="~/FaceDetection.jl/src/" "${BASH_SOURCE[0]}" "$@" -e 'include(popfirst!(ARGS))' \
- "${BASH_SOURCE[0]}" "$@"
- =#
-
-
-using ObjectDetector, FileIO
-
-yolomod = YOLO.v3_608_COCO(batch=1, silent=true) # Load the YOLOv3-tiny model pretrained on COCO, with a batch size of 1
-
-batch = emptybatch(yolomod) # Create a batch object. Automatically uses the GPU if available
-
-img = load(joinpath(dirname(dirname(pathof(ObjectDetector))),"test","images","dog-cycle-car.png"))
-
-batch[:,:,:,1], padding = prepareImage(img, yolomod) # Send resized image to the batch
-
-res = yolomod(batch, detectThresh=0.5, overlapThresh=0.8) # Run the model on the length-1 batch
-
-imgBoxes = drawBoxes(img, yolomod, padding, res)
-save("result.png", imgBoxes)
diff --git a/tmp/viola-jones/.gitignore b/tmp/viola-jones/.gitignore
deleted file mode 100644
index 7d9ea0b6d..000000000
--- a/tmp/viola-jones/.gitignore
+++ /dev/null
@@ -1,2 +0,0 @@
-# Silly macos stuff
-.DS_Store
\ No newline at end of file
diff --git a/tmp/viola-jones/data/CMakeLists.txt b/tmp/viola-jones/data/CMakeLists.txt
deleted file mode 100644
index 1f0d72008..000000000
--- a/tmp/viola-jones/data/CMakeLists.txt
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
-file(GLOB HAAR_CASCADES haarcascades/*.xml)
-file(GLOB LBP_CASCADES lbpcascades/*.xml)
-
-install(FILES ${HAAR_CASCADES} DESTINATION ${OPENCV_OTHER_INSTALL_PATH}/haarcascades COMPONENT libs)
-install(FILES ${LBP_CASCADES} DESTINATION ${OPENCV_OTHER_INSTALL_PATH}/lbpcascades COMPONENT libs)
-
-if(INSTALL_TESTS AND OPENCV_TEST_DATA_PATH)
- install(DIRECTORY "${OPENCV_TEST_DATA_PATH}/" DESTINATION "${OPENCV_TEST_DATA_INSTALL_PATH}" COMPONENT "tests")
-endif()
diff --git a/tmp/viola-jones/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml b/tmp/viola-jones/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml
deleted file mode 100644
index b21e3b93d..000000000
--- a/tmp/viola-jones/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml
+++ /dev/null
@@ -1,12213 +0,0 @@
-
-
-
-BOOST
- HAAR
- 20
- 20
-
- 93
-
- 0
- 24
-
- <_>
- 6
- -1.4562760591506958e+00
-
- <_>
-
- 0 -1 0 1.2963959574699402e-01
-
- -7.7304208278656006e-01 6.8350148200988770e-01
- <_>
-
- 0 -1 1 -4.6326808631420135e-02
-
- 5.7352751493453979e-01 -4.9097689986228943e-01
- <_>
-
- 0 -1 2 -1.6173090785741806e-02
-
- 6.0254341363906860e-01 -3.1610709428787231e-01
- <_>
-
- 0 -1 3 -4.5828841626644135e-02
-
- 6.4177548885345459e-01 -1.5545040369033813e-01
- <_>
-
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- -4.9918147921562195e-001 4.6203434467315674e-001
- <_>
-
- 0 -1 52 1186053495 -36241670 -268451888 519745529 175382495
- 788381687 2147319804 1327036346
-
- -4.6265572309494019e-001 5.1841813325881958e-001
- <_>
-
- 0 -1 59 -1040035797 1946189894 50247 -1862266624 1090519113
- 268961800 679544907 757613389
-
- -5.5006593465805054e-001 4.4656375050544739e-001
- <_>
-
- 0 -1 10 1610993732 -939524096 1073877397 -267910919
- 151167146 537427968 -769096510 -181428117
-
- -5.6329357624053955e-001 4.2267900705337524e-001
- <_>
-
- 0 -1 86 -1596021624 2047393801 -2130673584 -1856700352
- 327207619 272728192 -2004808112 491069440
-
- -6.3942277431488037e-001 3.8081073760986328e-001
-
- <_>
- 8
- -5.5261385440826416e-001
-
- <_>
-
- 0 -1 13 -648185009 -1315897313 -2139077632 1367998985
- 1744840211 -1005502457 -935198613 -74777841
-
- -5.3191488981246948e-001 4.0654698014259338e-001
- <_>
-
- 0 -1 105 1699432742 -1890377581 1343232064 -1039957887
- -2142687167 637566976 -2122282989 -460871217
-
- -5.4315727949142456e-001 3.6683899164199829e-001
- <_>
-
- 0 -1 81 -67160267 2105388843 -1619001345 1937768302
- -1359003974 -1098989786 -805322771 -1874678652
-
- -3.9974156022071838e-001 5.5645257234573364e-001
- <_>
-
- 0 -1 58 -1072656189 1095241792 16777487 -352059374 4718723
- 1109393544 1074438486 -1848987381
-
- -5.0869542360305786e-001 4.9633875489234924e-001
- <_>
-
- 0 -1 22 226493774 -1911816127 1091108968 26214662 26222970
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- <_>
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- 0 -1 127 -259153461 -805273578 50364730 -1060208632
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- -6.9576680660247803e-001 3.3376914262771606e-001
- <_>
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- <_>
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- -5.1393473148345947e-001 4.8148322105407715e-001
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- 9 0 1 20
- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
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- <_>
-
- 9 61 1 5
-
diff --git a/tmp/viola-jones/data/readme.txt b/tmp/viola-jones/data/readme.txt
deleted file mode 100644
index 46ff0aa45..000000000
--- a/tmp/viola-jones/data/readme.txt
+++ /dev/null
@@ -1,7 +0,0 @@
-This folder contains various data that is used by cv libraries and/or demo applications.
-----------------------------------------------------------------------------------------
-
-haarcascades - the folder contains trained classifiers for detecting objects
- of a particular type, e.g. faces (frontal, profile), pedestrians etc.
- Some of the classifiers have a special license - please,
- look into the files for details.
diff --git a/tmp/viola-jones/data/vec_files/trainingfaces_24-24.vec b/tmp/viola-jones/data/vec_files/trainingfaces_24-24.vec
deleted file mode 100644
index e97a6ee77..000000000
Binary files a/tmp/viola-jones/data/vec_files/trainingfaces_24-24.vec and /dev/null differ
diff --git a/tmp/viola-jones/faces.jpg b/tmp/viola-jones/faces.jpg
deleted file mode 100644
index 1848492be..000000000
Binary files a/tmp/viola-jones/faces.jpg and /dev/null differ
diff --git a/tmp/viola-jones/fda.py b/tmp/viola-jones/fda.py
deleted file mode 100644
index 7ad990ab3..000000000
--- a/tmp/viola-jones/fda.py
+++ /dev/null
@@ -1,11 +0,0 @@
-import numpy as np
-#import cv2_utils
-#import cvtools
-#import opencv-python as cv2
-import cv2
-
-face_cascade = cv2.CascadeClassifier('data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml')
-eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('data/haarcascades/haarcascade_eye.xml')
-
-img = cv2.imread('faces.jpg')
-gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
diff --git a/tmp/viola-jones/setup.sh b/tmp/viola-jones/setup.sh
deleted file mode 100755
index b5d1b6306..000000000
--- a/tmp/viola-jones/setup.sh
+++ /dev/null
@@ -1,11 +0,0 @@
-#! /bin/bash
-
-if [[ ! -d data/ ]]
-then
- git clone https://github.com/opencv/opencv
-
- mv opencv/data ./
- rm -rf opencv/
-fi
-
-pip3 install numpy cv2-utils cvtools opencv-python