Update coding style.
[master-thesis.git] / Parasitemia / ParasitemiaCore / KMedians.fs
index bae7a24..b2ac738 100644 (file)
@@ -20,35 +20,35 @@ let kmedians (img : Image<Gray, float32>) : Result =
     let h = img.Height
 
     let min = ref [| 0.0 |]
-    let minLocation = ref <| [| Point() |]
+    let minLocation = ref <| [| Point () |]
     let max = ref [| 0.0 |]
-    let maxLocation = ref <| [| Point() |]
-    img.MinMax(min, max, minLocation, maxLocation)
+    let maxLocation = ref <| [| Point () |]
+    img.MinMax (min, max, minLocation, maxLocation)
 
     let mutable median_bg = (!max).[0] - ((!max).[0] - (!min).[0]) / 4.0
     let mutable median_fg = (!min).[0] + ((!max).[0] - (!min).[0]) / 4.0
-    use mutable d_bg = new Image<Gray, float32>(img.Size)
-    let mutable d_fg = new Image<Gray, float32>(img.Size)
-    let mutable fg = new Image<Gray, byte>(img.Size)
+    use mutable d_bg = new Image<Gray, float32> (img.Size)
+    let mutable d_fg = new Image<Gray, float32> (img.Size)
+    let mutable fg = new Image<Gray, byte> (img.Size)
 
     for i = 1 to nbIteration do
-        d_bg <- img.AbsDiff(Gray(median_bg))
-        d_fg <- img.AbsDiff(Gray(median_fg))
+        d_bg <- img.AbsDiff (Gray median_bg)
+        d_fg <- img.AbsDiff (Gray median_fg)
 
-        CvInvoke.Compare(d_fg, d_bg, fg, CvEnum.CmpType.LessThan)
+        CvInvoke.Compare (d_fg, d_bg, fg, CvEnum.CmpType.LessThan)
 
-        let bg_values = List<float>()
-        let fg_values = List<float>()
+        let bg_values = List<float> ()
+        let fg_values = List<float> ()
 
         for i = 0 to h - 1 do
             for j = 0 to w - 1 do
                 if fg.Data.[i, j, 0] > 0uy then
-                    fg_values.Add(float img.Data.[i, j, 0])
+                    fg_values.Add (float img.Data.[i, j, 0])
                 else
-                    bg_values.Add(float img.Data.[i, j, 0])
+                    bg_values.Add (float img.Data.[i, j, 0])
 
-        median_bg <- MathNet.Numerics.Statistics.Statistics.Median(bg_values)
-        median_fg <- MathNet.Numerics.Statistics.Statistics.Median(fg_values)
+        median_bg <- MathNet.Numerics.Statistics.Statistics.Median bg_values
+        median_fg <- MathNet.Numerics.Statistics.Statistics.Median fg_values
 
     { fg = fg; median_bg = median_bg; median_fg = median_fg; d_fg = d_fg }