std :: связать проблемы с cv :: face :: FN_FaceDetector

Question

Я пишу класс, который в основном обёртывает класс OpenCV cv :: face :: FacemarkLBF для обнаружения лица и определения ориентира лица. В рамках этой работы я написал свою собственную функцию детектора лиц, которая является членом класса, поскольку использует параметры, которые могут изменяться в любое время. При этом мне не удается успешно передать эту функцию-член OpenCV.

Когда метод (face_cascade_impl) является статическим (со статическими параметрами для cv :: CascadeClassifier :: detectMultiScale), все в порядке (компиляция и время выполнения). Однако теперь мне нужно связать функцию-член экземпляра, когда я хочу использовать параметры члена класса.

Вот моя функция face_cascade_impl, которую мне нужно передать экземпляру OpenCV FacemarkLBF:

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;
};

Сказанный экземпляр cv :: face :: FacemarkLBF создан в моем конструкторе LBPDetector:

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);
}

Теперь есть еще одна функция-член, которая фактически инициализирует этот экземпляр и загружает модель каскада граней:

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;
}

Однако приведенный выше код не компилируется.

Вот сообщение об ошибке GCC:

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

Моя система - Fedora 30 с GCC 9:

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

Связанная функция имеет состояние и поэтому не может быть преобразована в указатель на функцию.Вам понадобится свободная функция или статическая функция-член.

К счастью, этот третий параметр void* userData существует.Вы можете использовать это для передачи указателя на ваш объект:

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;
    //...
}