Question

我正在编写一个类，该类基本上包装了cv :: face :: FacemarkLBF OpenCV类，用于面部检测和面部界标检测。作为这项工作的一部分，我编写了自己的面部检测器函数，该函数是一个类成员，因为它使用随时可能更改的参数。这样做，我无法成功将此成员函数传递给OpenCV。

当方法（face_cascade_impl）是静态的（具有cv :: CascadeClassifier :: detectMultiScale的静态参数）时，一切都很好（编译和运行时）。但是，现在我想使用类成员参数，就需要绑定实例成员函数。

这是我的face_cascade_impl函数，需要传递给OpenCV FacemarkLBF实例：

bool LBPDetector::face_cascade_impl(cv::InputArray img, cv::OutputArray ROIs, void *data) {
    cv::Mat gray;
    cv::UMat gray_umat;
    std::vector<cv::Rect> faces;
    cv::CascadeClassifier *cascade = reinterpret_cast<cv::CascadeClassifier *>(data);

    // respect input mat type: separate codepaths for mat/umat
    if (img.isUMat()) {
        // convert to 8-bit single channel if necessary
        if (img.channels() > 1) {
            cv::cvtColor(img, gray_umat, cv::COLOR_BGR2GRAY);
            cv::equalizeHist(gray_umat, gray_umat);
        } else {
            cv::equalizeHist(img, gray_umat);
        }
    } else {
        if (img.channels() > 1) {
            cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
            cv::equalizeHist(gray, gray);
        } else {
            cv::equalizeHist(img, gray);
        }
    }

    // detect faces
    if (img.isUMat()) {
        cascade->detectMultiScale(gray_umat, faces, m_params.cascade_scale_factor,
                                  m_params.cascade_min_neighbours, m_params.cascade_flags,
                                  m_params.cascade_min_size);
    } else {
        cascade->detectMultiScale(gray, faces, m_params.cascade_scale_factor,
                                  m_params.cascade_min_neighbours, m_params.cascade_flags,
                                  m_params.cascade_min_size);
    }

    cv::Mat(faces).copyTo(ROIs);
    return true;
};

在我的LBPDetector构造函数中创建了cv :: face :: FacemarkLBF实例：

LBPDetector::LBPDetector() {
    m_impl = cv::face::FacemarkLBF::create(m_facemark_params);
    m_face_cascade = nullptr;
    m_facemark_model_loaded = false;

    m_params.cascade_scale_factor = 1.1;
    m_params.cascade_min_neighbours = 3;
    m_params.cascade_flags = cv::CASCADE_SCALE_IMAGE;
    m_params.cascade_min_size = cv::Size(30, 30);
}

现在，还有另一个成员函数实际上会初始化该实例并加载一个面部层叠模型：

bool LBPDetector::load_face_cascade(const std::string &path) {
    m_facemark_model_loaded = false;

    if (path.empty()) {
        return false;
    }

    m_face_cascade = new cv::CascadeClassifier(path);
    m_impl->setFaceDetector(std::bind(&LBPDetector::face_cascade_impl, this,
                                      std::placeholders::_1, std::placeholders::_2,
                                      std::placeholders::_3), m_face_cascade);
    return true;
}

但是，以上代码无法编译。

这是GCC错误消息：

lbp_detector.cpp:77:29: error: no viable conversion from 'typename _Bind_helper<__is_socketlike<bool (LBPDetector::*)(const _InputArray &, const _OutputArray &, void *)>::value, bool (LBPDetector::*)(const _InputArray &, const _OutputArray &, void *), LBPDetector *, const _Placeholder<1> &, const _Placeholder<2> &, const _Placeholder<3> &>::type' (aka '_Bind<bool (sph::face::LBPDetector::*(sph::face::LBPDetector *, std::_Placeholder<1>, std::_Placeholder<2>, std::_Placeholder<3>))(const cv::_InputArray &, const cv::_OutputArray &, void *)>') to 'cv::face::FN_FaceDetector' (aka 'bool (*)(const cv::_InputArray &, const cv::_OutputArray &, void *)')
facemark_train.hpp:351:50: note: passing argument to parameter 'detector' here

我的系统是带有GCC 9的Fedora 30：

COLLECT_GCC=/usr/bin/gcc
COLLECT_LTO_WRAPPER=/usr/libexec/gcc/x86_64-redhat-linux/9/lto-wrapper
OFFLOAD_TARGET_NAMES=nvptx-none
OFFLOAD_TARGET_DEFAULT=1
Ziel: x86_64-redhat-linux
Konfiguriert mit: ../configure --enable-bootstrap --enable-languages=c,c++,fortran,objc,obj-c++,ada,go,d,lto --prefix=/usr --mandir=/usr/share/man --infodir=/usr/share/info --with-bugurl=http://bugzilla.redhat.com/bugzilla --enable-shared --enable-threads=posix --enable-checking=release --enable-multilib --with-system-zlib --enable-__cxa_atexit --disable-libunwind-exceptions --enable-gnu-unique-object --enable-linker-build-id --with-gcc-major-version-only --with-linker-hash-style=gnu --enable-plugin --enable-initfini-array --with-isl --enable-offload-targets=nvptx-none --without-cuda-driver --enable-gnu-indirect-function --enable-cet --with-tune=generic --with-arch_32=i686 --build=x86_64-redhat-linux
Thread-Modell: posix
gcc-Version 9.1.1 20190503 (Red Hat 9.1.1-1) (GCC)

Answer 1

绑定函数具有状态，因此不能转换为函数指针。您将需要一个自由函数或静态成员函数。

幸运的是，第三个void* userData参数存在。您可以使用它来将指针传递给您的对象：

bool LBPDetector::load_face_cascade(const std::string &path) {
    //...    
    m_face_cascade = new cv::CascadeClassifier(path);
    m_impl->setFaceDetector(LBPDetector::face_cascade_static, this);
    return true;
}

bool LBPDetector::face_cascade_static(cv::InputArray img, cv::OutputArray ROIs, void *data)
{
    return reinterpret_cast<LBPDetector*>(data)->face_cascade_impl(img, ROIs);
}

bool LBPDetector::face_cascade_impl(cv::InputArray img, cv::OutputArray ROIs)
{
    //...
    cv::CascadeClassifier *cascade = m_face_cascade;
    //...
}

std :: bind与cv :: face :: FN_FaceDetector的麻烦

1 个答案: