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C++ Booster::predictIndividualWeakLearners方法代码示例

本文整理汇总了C++中Booster::predictIndividualWeakLearners方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:C++ Booster::predictIndividualWeakLearners方法的具体用法?C++ Booster::predictIndividualWeakLearners怎么用?C++ Booster::predictIndividualWeakLearners使用的例子?那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在Booster的用法示例。


在下文中一共展示了Booster::predictIndividualWeakLearners方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的C++代码示例。

示例1: predictIndividualWeakLearnersWithChannels

    DLL_EXPORT
    int predictIndividualWeakLearnersWithChannels( void *modelPtr, ImagePixelType *imgPtr,
                                                   void *eigVecImgPtr,
                                                   int width, int height, int depth,
                                                   IntegralImagePixelType **chImgPtr,
                                                   int numChannels, double zAnisotropyFactor,
                                                   WLPredictionPixelType **predPtr)
    {
        BoosterModel* model = static_cast<BoosterModel*>(modelPtr);
        
        int numWL = model->size();
        Matrix3D<WLPredictionPixelType> predMatrix[numWL]; // TODO: remove
        for(int i=0; i < numWL; ++i)
            predMatrix[i].fromSharedData(predPtr[i], width, height, depth);
        
        // create roi for image, no GT available
        ROIData roi;
        roi.init( imgPtr, 0, 0, 0, width, height, depth, zAnisotropyFactor, 0.0, (const ROIData::RotationMatrixType *) eigVecImgPtr );
        ROIData::IntegralImageType ii[numChannels];  // TODO: remove

        for (int ch=0; ch < numChannels; ch++)
        {
           ii[ch].fromSharedData(chImgPtr[ch], width, height, depth);

           roi.addII( ii[ch].internalImage().data() );
        }

        MultipleROIData allROIs;
        allROIs.add( shared_ptr_nodelete(ROIData, &roi) );

        try
        {
            Booster adaboost;
            adaboost.setModel(*model);
            adaboost.predictIndividualWeakLearners(allROIs, predMatrix);
        }
        catch( std::exception &e )
        {
            printf("Error in prediction: %s\n", e.what());
            return -1;
        }

        return 0;
    }
开发者ID:quimnuss,项目名称:iiboost,代码行数:44,代码来源:iiboost_python.cpp


注:本文中的Booster::predictIndividualWeakLearners方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。