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b5f57009
编写于
4月 07, 2012
作者:
M
Marina Kolpakova
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电子邮件补丁
差异文件
fixed build with gcc 4.5+ (#1774)
上级
cf02b2e2
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1
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
5 addition
and
5 deletion
+5
-5
modules/legacy/src/em.cpp
modules/legacy/src/em.cpp
+5
-5
未找到文件。
modules/legacy/src/em.cpp
浏览文件 @
b5f57009
...
...
@@ -105,7 +105,7 @@ float
CvEM
::
predict
(
const
CvMat
*
_sample
,
CvMat
*
_probs
,
bool
isNormalize
)
const
{
Mat
prbs0
=
cvarrToMat
(
_probs
),
prbs
=
prbs0
,
sample
=
cvarrToMat
(
_sample
);
int
cls
=
emObj
.
predict
(
sample
,
_probs
?
_OutputArray
(
prbs
)
:
_OutputArray
::
_Output
Array
());
int
cls
=
emObj
.
predict
(
sample
,
_probs
?
_OutputArray
(
prbs
)
:
cv
::
no
Array
());
if
(
_probs
)
{
if
(
isNormalize
)
...
...
@@ -212,15 +212,15 @@ bool CvEM::train( const Mat& _samples, const Mat& _sample_idx,
emObj
=
EM
(
_params
.
nclusters
,
_params
.
cov_mat_type
,
_params
.
term_crit
);
bool
isOk
=
false
;
if
(
_params
.
start_step
==
EM
::
START_AUTO_STEP
)
isOk
=
emObj
.
train
(
_samples
,
_labels
?
_OutputArray
(
*
_labels
)
:
_OutputArray
::
_Output
Array
(),
isOk
=
emObj
.
train
(
_samples
,
_labels
?
_OutputArray
(
*
_labels
)
:
cv
::
no
Array
(),
probs
,
likelihoods
);
else
if
(
_params
.
start_step
==
EM
::
START_E_STEP
)
isOk
=
emObj
.
trainE
(
_samples
,
means
,
covsHdrs
,
weights
,
_labels
?
_OutputArray
(
*
_labels
)
:
_OutputArray
::
_Output
Array
(),
_labels
?
_OutputArray
(
*
_labels
)
:
cv
::
no
Array
(),
probs
,
likelihoods
);
else
if
(
_params
.
start_step
==
EM
::
START_M_STEP
)
isOk
=
emObj
.
trainM
(
_samples
,
prbs
,
_labels
?
_OutputArray
(
*
_labels
)
:
_OutputArray
::
_Output
Array
(),
_labels
?
_OutputArray
(
*
_labels
)
:
cv
::
no
Array
(),
probs
,
likelihoods
);
else
CV_Error
(
CV_StsBadArg
,
"Bad start type of EM algorithm"
);
...
...
@@ -237,7 +237,7 @@ bool CvEM::train( const Mat& _samples, const Mat& _sample_idx,
float
CvEM
::
predict
(
const
Mat
&
_sample
,
Mat
*
_probs
,
bool
isNormalize
)
const
{
int
cls
=
emObj
.
predict
(
_sample
,
_probs
?
_OutputArray
(
*
_probs
)
:
_OutputArray
::
_Output
Array
());
int
cls
=
emObj
.
predict
(
_sample
,
_probs
?
_OutputArray
(
*
_probs
)
:
cv
::
no
Array
());
if
(
_probs
&&
isNormalize
)
normalize
(
*
_probs
,
*
_probs
,
1
,
0
,
NORM_L1
);
...
...
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