/** @see ImageProcessor#process() */
@Override
public void process() {
LOG.debug("Processing...");
if (integralImage == null) {
throw new RuntimeException("Integral image undefined!");
}
// Cleanup
objects.clear();
// Если ROI не определен, придется анализировать все изображение
if (ROI == null) {
ROI = new Rectangle(0, 0, integralImage.width - 1, integralImage.height - 1);
}
// Используется для оптимизации (alpha-pruning)
double a = 0;
// Обнаружение ведем от максимального масштаба к минимальному
double scale =
Math.min(ROI.getWidth() / params.cascade.width, ROI.getHeight() / params.cascade.height)
* params.maxScale;
do {
final double r = detect(scale);
if (params.detectBiggest) {
// Pruning
if (r > 0) {
if (r > a) {
a = r;
} else break;
}
}
} while ((scale -= params.scaleStep) >= params.minScale);
if (params.detectBiggest) {
// Сохраняем положение объекта с максимальным откликом
ArrayList<HaarObject> t = new ArrayList<>();
HaarObject mainObject = getMainObject();
if (mainObject != null) {
LOG.debug("Main object has score = " + mainObject.score);
t.add(mainObject);
}
objects = t;
} else {
// Группируем обнаруженные возможные положения объектов
groupByIntersection();
}
// Если надо выполняем трассировку откликов
if (params.trace) {
for (HaarObject object : objects) {
final Rectangle r = object.rectangle;
final HaarCascade cascade = getHaarCascade(r.getWidth() / (double) params.cascade.width);
object.trace =
HaarCascadeEvaluator.traceHaarCascade(cascade, integralImage, r.getX(), r.getY());
}
}
LOG.debug("Done.");
}
