examples/neon_convolution.cpp

   1 /*
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   3  *
   4  * SPDX-License-Identifier: MIT
   5  *
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   7  * of this software and associated documentation files (the "Software"), to
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  22  * SOFTWARE.
  23  */
  24 #include "arm_compute/runtime/NEON/NEFunctions.h"
  25
  26 #include "arm_compute/core/Types.h"
  27 #include "test_helpers/Utils.h"
  28
  29 using namespace arm_compute;
  30 using namespace test_helpers;
  31
  32 /** Gaussian 3x3 matrix
  33  */
  34 const int16_t gaussian3x3[] =
  35 {
  36     1, 2, 1,
  37     2, 4, 2,
  38     1, 2, 1
  39 };
  40
  41 /** Gaussian 5x5 matrix
  42  */
  43 const int16_t gaussian5x5[] =
  44 {
  45     1, 4, 6, 4, 1,
  46     4, 16, 24, 16, 4,
  47     6, 24, 36, 24, 6,
  48     4, 16, 24, 16, 4,
  49     1, 4, 6, 4, 1
  50 };
  51
  52 void main_neon_convolution(int argc, const char **argv)
  53 {
  54     /** [Accurate padding] **/
  55     PPMLoader ppm;
  56     Image     src, tmp, dst;
  57
  58     if(argc < 2)
  59     {
  60         // Print help
  61         std::cout << "Usage: ./build/neon_convolution [input_image.ppm]\n\n";
  62         std::cout << "No input_image provided, creating a dummy 640x480 image\n";
  63         // Initialize just the dimensions and format of your buffers:
  64         src.allocator()->init(TensorInfo(640, 480, Format::U8));
  65     }
  66     else
  67     {
  68         ppm.open(argv[1]);
  69         // Initialize just the dimensions and format of your buffers:
  70         ppm.init_image(src, Format::U8);
  71     }
  72
  73     // Initialize just the dimensions and format of the temporary and destination images:
  74     tmp.allocator()->init(*src.info());
  75     dst.allocator()->init(*src.info());
  76
  77     NEConvolution3x3 conv3x3;
  78     NEConvolution5x5 conv5x5;
  79
  80     // Apply a Gaussian 3x3 filter to the source image followed by a Gaussian 5x5:
  81     // The function will automatically update the padding information inside input and output to match its requirements
  82     conv3x3.configure(&src, &tmp, gaussian3x3, 0 /* Let arm_compute calculate the scale */, BorderMode::UNDEFINED);
  83     conv5x5.configure(&tmp, &dst, gaussian5x5, 0 /* Let arm_compute calculate the scale */, BorderMode::UNDEFINED);
  84
  85     // Now that the padding requirements are known we can allocate the images:
  86     src.allocator()->allocate();
  87     tmp.allocator()->allocate();
  88     dst.allocator()->allocate();
  89
  90     // Fill the input image with the content of the PPM image if a filename was provided:
  91     if(ppm.is_open())
  92     {
  93         ppm.fill_image(src);
  94     }
  95
  96     //Execute the functions:
  97     conv3x3.run();
  98     conv5x5.run();
  99
 100     // Save the result to file:
 101     if(ppm.is_open())
 102     {
 103         const std::string output_filename = std::string(argv[1]) + "_out.ppm";
 104         save_to_ppm(dst, output_filename);
 105     }
 106     /** [Accurate padding] **/
 107 }
 108
 109 /** Main program for convolution test
 110  *
 111  * @param[in] argc Number of arguments
 112  * @param[in] argv Arguments ( [optional] Path to PPM image to process )
 113  */
 114 int main(int argc, const char **argv)
 115 {
 116     return test_helpers::run_example(argc, argv, main_neon_convolution);
 117 }