modules/calib3d/test/test_homography.cpp

   1 /*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////\r
   2 //\r
   3 //  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.\r
   4 //\r
   5 //  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.\r
   6 //  If you do not agree to this license, do not download, install,\r
   7 //  copy or use the software.\r
   8 //\r
   9 //\r
  10 //                           License Agreement\r
  11 //                For Open Source Computer Vision Library\r
  12 //\r
  13 // Copyright (C) 2000-2008, Intel Corporation, all rights reserved.\r
  14 // Copyright (C) 2009, Willow Garage Inc., all rights reserved.\r
  15 // Third party copyrights are property of their respective owners.\r
  16 //\r
  17 // Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,\r
  18 // are permitted provided that the following conditions are met:\r
  19 //\r
  20 //   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,\r
  21 //     this list of conditions and the following disclaimer.\r
  22 //\r
  23 //   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,\r
  24 //     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation\r
  25 //     and/or other materials provided with the distribution.\r
  26 //\r
  27 //   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products\r
  28 //     derived from this software without specific prior written permission.\r
  29 //\r
  30 // This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and\r
  31 // any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied\r
  32 // warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.\r
  33 // In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,\r
  34 // indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages\r
  35 // (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;\r
  36 // loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused\r
  37 // and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,\r
  38 // or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of\r
  39 // the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.\r
  40 //\r
  41 //M*/\r
  42 \r
  43 #include "test_precomp.hpp"\r
  44 #include <time.h>\r
  45 \r
  46 #define CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_MATRIX_SIZE 1\r
  47 #define CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_MATRIX_DIFF 2\r
  48 #define CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_REPROJ_DIFF 3\r
  49 #define CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_RANSAC_MASK 4\r
  50 #define CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_RANSAC_DIFF 5\r
  51 \r
  52 #define MESSAGE_MATRIX_SIZE "Homography matrix must have 3*3 sizes."\r
  53 #define MESSAGE_MATRIX_DIFF "Accuracy of homography transformation matrix less than required."\r
  54 #define MESSAGE_REPROJ_DIFF_1 "Reprojection error for current pair of points more than required."\r
  55 #define MESSAGE_REPROJ_DIFF_2 "Reprojection error is not optimal."\r
  56 #define MESSAGE_RANSAC_MASK_1 "Sizes of inliers/outliers mask are incorrect."\r
  57 #define MESSAGE_RANSAC_MASK_2 "Mask mustn't have any outliers."\r
  58 #define MESSAGE_RANSAC_MASK_3 "All values of mask must be 1 (true) or 0 (false)."\r
  59 #define MESSAGE_RANSAC_MASK_4 "Mask of inliers/outliers is incorrect."\r
  60 #define MESSAGE_RANSAC_MASK_5 "Inlier in original mask shouldn't be outlier in found mask."\r
  61 #define MESSAGE_RANSAC_DIFF "Reprojection error for current pair of points more than required."\r
  62 \r
  63 #define MAX_COUNT_OF_POINTS 303\r
  64 #define COUNT_NORM_TYPES 3\r
  65 #define METHODS_COUNT 3\r
  66 \r
  67 size_t NORM_TYPE[COUNT_NORM_TYPES] = {cv::NORM_L1, cv::NORM_L2, cv::NORM_INF};\r
  68 size_t METHOD[METHODS_COUNT] = {0, CV_RANSAC, CV_LMEDS};\r
  69 \r
  70 using namespace cv;\r
  71 using namespace std;\r
  72 \r
  73 class CV_HomographyTest: public cvtest::ArrayTest\r
  74 {\r
  75 public:\r
  76     CV_HomographyTest();\r
  77     ~CV_HomographyTest();\r
  78 \r
  79     void run (int);\r
  80 \r
  81 protected:\r
  82 \r
  83     int method;\r
  84     int image_size;\r
  85     double reproj_threshold;\r
  86     double sigma;\r
  87 \r
  88 private:\r
  89         float max_diff, max_2diff;\r
  90         bool check_matrix_size(const cv::Mat& H);\r
  91         bool check_matrix_diff(const cv::Mat& original, const cv::Mat& found, const int norm_type, double &diff);\r
  92     int check_ransac_mask_1(const Mat& src, const Mat& mask);\r
  93         int check_ransac_mask_2(const Mat& original_mask, const Mat& found_mask);\r
  94 \r
  95         void print_information_1(int j, int N, int method, const Mat& H);\r
  96         void print_information_2(int j, int N, int method, const Mat& H, const Mat& H_res, int k, double diff);\r
  97         void print_information_3(int j, int N, const Mat& mask);\r
  98         void print_information_4(int method, int j, int N, int k, int l, double diff);\r
  99         void print_information_5(int method, int j, int N, int l, double diff);\r
 100         void print_information_6(int j, int N, int k, double diff, bool value);\r
 101         void print_information_7(int j, int N, int k, double diff, bool original_value, bool found_value);\r
 102         void print_information_8(int j, int N, int k, int l, double diff);\r
 103 };\r
 104 \r
 105 CV_HomographyTest::CV_HomographyTest() : max_diff(1e-2), max_2diff(2e-2)\r
 106 {\r
 107     method = 0;\r
 108     image_size = 1e+2;\r
 109     reproj_threshold = 3.0;\r
 110     sigma = 0.01;\r
 111 }\r
 112 \r
 113 CV_HomographyTest::~CV_HomographyTest() {}\r
 114 \r
 115 bool CV_HomographyTest::check_matrix_size(const cv::Mat& H) \r
 116 {\r
 117     return (H.rows == 3) && (H.cols == 3);\r
 118 }\r
 119 \r
 120 bool CV_HomographyTest::check_matrix_diff(const cv::Mat& original, const cv::Mat& found, const int norm_type, double &diff)\r
 121 {\r
 122     diff = cv::norm(original, found, norm_type);\r
 123     return diff <= max_diff;\r
 124 }\r
 125 \r
 126 int CV_HomographyTest::check_ransac_mask_1(const Mat& src, const Mat& mask)\r
 127 {\r
 128     if (!(mask.cols == 1) && (mask.rows == src.cols)) return 1;\r
 129     if (countNonZero(mask) < mask.rows) return 2;\r
 130     for (int i = 0; i < mask.rows; ++i) if (mask.at<uchar>(i, 0) > 1) return 3;\r
 131     return 0;\r
 132 }\r
 133 \r
 134 int CV_HomographyTest::check_ransac_mask_2(const Mat& original_mask, const Mat& found_mask)\r
 135 {\r
 136     if (!(found_mask.cols == 1) && (found_mask.rows == original_mask.rows)) return 1;\r
 137     for (int i = 0; i < found_mask.rows; ++i) if (found_mask.at<uchar>(i, 0) > 1) return 2;\r
 138     return 0;\r
 139 }\r
 140 \r
 141 void CV_HomographyTest::print_information_1(int j, int N, int method, const Mat& H)\r
 142 {\r
 143     cout << endl; cout << "Checking for homography matrix sizes..." << endl; cout << endl;\r
 144     cout << "Type of srcPoints: "; if ((j>-1) && (j<2)) cout << "Mat of CV_32FC2"; else  cout << "vector <Point2f>";\r
 145     cout << "   Type of dstPoints: "; if (j % 2 == 0) cout << "Mat of CV_32FC2"; else cout << "vector <Point2f>"; cout << endl;\r
 146     cout << "Count of points: " << N << endl; cout << endl;\r
 147     cout << "Method: "; if (method == 0) cout << 0; else if (method == 8) cout << "RANSAC"; else cout << "LMEDS"; cout << endl;\r
 148     cout << "Homography matrix:" << endl; cout << endl;\r
 149     cout << H << endl; cout << endl;\r
 150     cout << "Number of rows: " << H.rows << "   Number of cols: " << H.cols << endl; cout << endl;\r
 151 }\r
 152 \r
 153 void CV_HomographyTest::print_information_2(int j, int N, int method, const Mat& H, const Mat& H_res, int k, double diff)\r
 154 {\r
 155     cout << endl; cout << "Checking for accuracy of homography matrix computing..." << endl; cout << endl;\r
 156     cout << "Type of srcPoints: "; if ((j>-1) && (j<2)) cout << "Mat of CV_32FC2"; else  cout << "vector <Point2f>";\r
 157     cout << "   Type of dstPoints: "; if (j % 2 == 0) cout << "Mat of CV_32FC2"; else cout << "vector <Point2f>"; cout << endl;\r
 158     cout << "Count of points: " << N << endl; cout << endl;\r
 159     cout << "Method: "; if (method == 0) cout << 0; else if (method == 8) cout << "RANSAC"; else cout << "LMEDS"; cout << endl;\r
 160     cout << "Original matrix:" << endl; cout << endl;\r
 161     cout << H << endl; cout << endl;\r
 162     cout << "Found matrix:" << endl; cout << endl;\r
 163     cout << H_res << endl; cout << endl;\r
 164     cout << "Norm type using in criteria: "; if (NORM_TYPE[k] == 1) cout << "INF"; else if (NORM_TYPE[k] == 2) cout << "L1"; else cout << "L2"; cout << endl;\r
 165     cout << "Difference between matrices: " << diff << endl;\r
 166     cout << "Maximum allowed difference: " << max_diff << endl; cout << endl;\r
 167 }\r
 168 \r
 169 void CV_HomographyTest::print_information_3(int j, int N, const Mat& mask)\r
 170 {\r
 171     cout << endl; cout << "Checking for inliers/outliers mask..." << endl; cout << endl;\r
 172     cout << "Type of srcPoints: "; if ((j>-1) && (j<2)) cout << "Mat of CV_32FC2"; else  cout << "vector <Point2f>";\r
 173     cout << "   Type of dstPoints: "; if (j % 2 == 0) cout << "Mat of CV_32FC2"; else cout << "vector <Point2f>"; cout << endl;\r
 174     cout << "Count of points: " << N << endl; cout << endl;\r
 175     cout << "Method: RANSAC" << endl;\r
 176     cout << "Found mask:" << endl; cout << endl;\r
 177     cout << mask << endl; cout << endl;\r
 178     cout << "Number of rows: " << mask.rows << "   Number of cols: " << mask.cols << endl; cout << endl;\r
 179 }\r
 180 \r
 181 void CV_HomographyTest::print_information_4(int method, int j, int N, int k, int l, double diff)\r
 182 {\r
 183     cout << endl; cout << "Checking for accuracy of reprojection error computing..." << endl; cout << endl;\r
 184     cout << "Method: "; if (method == 0) cout << 0 << endl; else cout << "CV_LMEDS" << endl;\r
 185     cout << "Type of srcPoints: "; if ((j>-1) && (j<2)) cout << "Mat of CV_32FC2"; else  cout << "vector <Point2f>";\r
 186     cout << "   Type of dstPoints: "; if (j % 2 == 0) cout << "Mat of CV_32FC2"; else cout << "vector <Point2f>"; cout << endl;\r
 187     cout << "Sigma of normal noise: " << sigma << endl;\r
 188     cout << "Count of points: " << N << endl;\r
 189     cout << "Number of point: " << k << endl;\r
 190     cout << "Norm type using in criteria: "; if (NORM_TYPE[l] == 1) cout << "INF"; else if (NORM_TYPE[l] == 2) cout << "L1"; else cout << "L2"; cout << endl;\r
 191     cout << "Difference with noise of point: " << diff << endl;\r
 192     cout << "Maxumum allowed difference: " << max_2diff << endl; cout << endl;\r
 193 }\r
 194 \r
 195 void CV_HomographyTest::print_information_5(int method, int j, int N, int l, double diff)\r
 196 { \r
 197     cout << endl; cout << "Checking for accuracy of reprojection error computing..." << endl; cout << endl;\r
 198     cout << "Method: "; if (method == 0) cout << 0 << endl; else cout << "CV_LMEDS" << endl;\r
 199     cout << "Type of srcPoints: "; if ((j>-1) && (j<2)) cout << "Mat of CV_32FC2"; else  cout << "vector <Point2f>";\r
 200     cout << "   Type of dstPoints: "; if (j % 2 == 0) cout << "Mat of CV_32FC2"; else cout << "vector <Point2f>"; cout << endl;\r
 201     cout << "Sigma of normal noise: " << sigma << endl;\r
 202     cout << "Count of points: " << N << endl;\r
 203     cout << "Norm type using in criteria: "; if (NORM_TYPE[l] == 1) cout << "INF"; else if (NORM_TYPE[l] == 2) cout << "L1"; else cout << "L2"; cout << endl;\r
 204     cout << "Difference with noise of points: " << diff << endl;\r
 205     cout << "Maxumum allowed difference: " << max_diff << endl; cout << endl;\r
 206 }\r
 207 \r
 208 void CV_HomographyTest::print_information_6(int j, int N, int k, double diff, bool value)\r
 209 {\r
 210     cout << endl; cout << "Checking for inliers/outliers mask..." << endl; cout << endl;\r
 211     cout << "Method: RANSAC" << endl;\r
 212     cout << "Type of srcPoints: "; if ((j>-1) && (j<2)) cout << "Mat of CV_32FC2"; else  cout << "vector <Point2f>";\r
 213     cout << "   Type of dstPoints: "; if (j % 2 == 0) cout << "Mat of CV_32FC2"; else cout << "vector <Point2f>"; cout << endl;\r
 214     cout << "Count of points: " << N << "   " << endl;\r
 215     cout << "Number of point: " << k << "   " << endl;\r
 216     cout << "Reprojection error for this point: " << diff << "   " << endl;\r
 217     cout << "Reprojection error threshold: " << reproj_threshold << "   " << endl;\r
 218     cout << "Value of found mask: "<< value << endl; cout << endl;\r
 219 }\r
 220 \r
 221 void CV_HomographyTest::print_information_7(int j, int N, int k, double diff, bool original_value, bool found_value)\r
 222 {\r
 223     cout << endl; cout << "Checking for inliers/outliers mask..." << endl; cout << endl;\r
 224     cout << "Method: RANSAC" << endl;\r
 225     cout << "Type of srcPoints: "; if ((j>-1) && (j<2)) cout << "Mat of CV_32FC2"; else  cout << "vector <Point2f>";\r
 226     cout << "   Type of dstPoints: "; if (j % 2 == 0) cout << "Mat of CV_32FC2"; else cout << "vector <Point2f>"; cout << endl;\r
 227     cout << "Count of points: " << N << "   " << endl;\r
 228     cout << "Number of point: " << k << "   " << endl;\r
 229     cout << "Reprojection error for this point: " << diff << "   " << endl;\r
 230     cout << "Reprojection error threshold: " << reproj_threshold << "   " << endl;\r
 231     cout << "Value of original mask: "<< original_value << "   Value of found mask: " << found_value << endl; cout << endl;\r
 232 }\r
 233 \r
 234 void CV_HomographyTest::print_information_8(int j, int N, int k, int l, double diff)\r
 235 {\r
 236     cout << endl; cout << "Checking for reprojection error of inlier..." << endl; cout << endl;\r
 237     cout << "Method: RANSAC" << endl;\r
 238     cout << "Sigma of normal noise: " << sigma << endl;\r
 239     cout << "Type of srcPoints: "; if ((j>-1) && (j<2)) cout << "Mat of CV_32FC2"; else  cout << "vector <Point2f>";\r
 240     cout << "   Type of dstPoints: "; if (j % 2 == 0) cout << "Mat of CV_32FC2"; else cout << "vector <Point2f>"; cout << endl;\r
 241     cout << "Count of points: " << N << "   " << endl;\r
 242     cout << "Number of point: " << k << "   " << endl;\r
 243     cout << "Norm type using in criteria: "; if (NORM_TYPE[l] == 1) cout << "INF"; else if (NORM_TYPE[l] == 2) cout << "L1"; else cout << "L2"; cout << endl;\r
 244     cout << "Difference with noise of point: " << diff << endl;\r
 245     cout << "Maxumum allowed difference: " << max_2diff << endl; cout << endl;\r
 246 }\r
 247 \r
 248 void CV_HomographyTest::run(int)\r
 249 {\r
 250     for (size_t N = 4; N <= MAX_COUNT_OF_POINTS; ++N)\r
 251     {\r
 252         RNG& rng = ts->get_rng();\r
 253 \r
 254         float *src_data = new float [2*N];\r
 255 \r
 256         for (size_t i = 0; i < N; ++i)\r
 257         {\r
 258             src_data[2*i] = (float)cvtest::randReal(rng)*image_size;\r
 259             src_data[2*i+1] = (float)cvtest::randReal(rng)*image_size;\r
 260         }\r
 261 \r
 262         cv::Mat src_mat_2f(1, N, CV_32FC2, src_data),\r
 263         src_mat_2d(2, N, CV_32F, src_data),\r
 264         src_mat_3d(3, N, CV_32F);\r
 265         cv::Mat dst_mat_2f, dst_mat_2d, dst_mat_3d;\r
 266 \r
 267         vector <Point2f> src_vec, dst_vec;\r
 268 \r
 269         for (size_t i = 0; i < N; ++i)\r
 270         {\r
 271             float *tmp = src_mat_2d.ptr<float>()+2*i;\r
 272             src_mat_3d.at<float>(0, i) = tmp[0];\r
 273             src_mat_3d.at<float>(1, i) = tmp[1];\r
 274             src_mat_3d.at<float>(2, i) = 1.0f;\r
 275 \r
 276             src_vec.push_back(Point2f(tmp[0], tmp[1]));\r
 277         }\r
 278 \r
 279         double fi = cvtest::randReal(rng)*2*CV_PI;\r
 280 \r
 281         double t_x = cvtest::randReal(rng)*sqrt(image_size*1.0),\r
 282         t_y = cvtest::randReal(rng)*sqrt(image_size*1.0);\r
 283 \r
 284         double Hdata[9] = { cos(fi), -sin(fi), t_x,\r
 285                             sin(fi),  cos(fi), t_y,\r
 286                             0.0f,     0.0f, 1.0f };\r
 287 \r
 288         cv::Mat H_64(3, 3, CV_64F, Hdata), H_32;\r
 289 \r
 290         H_64.convertTo(H_32, CV_32F);\r
 291 \r
 292         dst_mat_3d = H_32*src_mat_3d;\r
 293 \r
 294         dst_mat_2d.create(2, N, CV_32F); dst_mat_2f.create(1, N, CV_32FC2);\r
 295 \r
 296         for (size_t i = 0; i < N; ++i)\r
 297         {\r
 298             float *tmp_2f = dst_mat_2f.ptr<float>()+2*i;\r
 299             tmp_2f[0] = dst_mat_2d.at<float>(0, i) = dst_mat_3d.at<float>(0, i) /= dst_mat_3d.at<float>(2, i);\r
 300             tmp_2f[1] = dst_mat_2d.at<float>(1, i) = dst_mat_3d.at<float>(1, i) /= dst_mat_3d.at<float>(2, i);\r
 301             dst_mat_3d.at<float>(2, i) = 1.0f;\r
 302 \r
 303             dst_vec.push_back(Point2f(tmp_2f[0], tmp_2f[1]));\r
 304         }\r
 305 \r
 306         for (size_t i = 0; i < METHODS_COUNT; ++i)\r
 307         {\r
 308             method = METHOD[i];\r
 309             switch (method)\r
 310             {\r
 311             case 0:\r
 312             case CV_LMEDS:\r
 313                 {\r
 314                     Mat H_res_64 [4] = { cv::findHomography(src_mat_2f, dst_mat_2f, method),\r
 315                                          cv::findHomography(src_mat_2f, dst_vec, method),\r
 316                                          cv::findHomography(src_vec, dst_mat_2f, method),\r
 317                                          cv::findHomography(src_vec, dst_vec, method) };\r
 318 \r
 319                     for (size_t j = 0; j < 4; ++j)\r
 320                     {\r
 321 \r
 322                         if (!check_matrix_size(H_res_64[j]))\r
 323                         {\r
 324                             print_information_1(j, N, method, H_res_64[j]);\r
 325                             CV_Error(CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_MATRIX_SIZE, MESSAGE_MATRIX_SIZE);\r
 326                             return;\r
 327                         }\r
 328 \r
 329                         double diff;\r
 330 \r
 331                         for (size_t k = 0; k < COUNT_NORM_TYPES; ++k)\r
 332                             if (!check_matrix_diff(H_64, H_res_64[j], NORM_TYPE[k], diff))\r
 333                             {\r
 334                             print_information_2(j, N, method, H_64, H_res_64[j], k, diff);\r
 335                             CV_Error(CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_MATRIX_DIFF, MESSAGE_MATRIX_DIFF);\r
 336                             return;\r
 337                         }\r
 338                     }\r
 339 \r
 340                     continue;\r
 341                 }\r
 342             case CV_RANSAC:\r
 343                 {\r
 344                     cv::Mat mask [4]; double diff;\r
 345 \r
 346                     Mat H_res_64 [4] = { cv::findHomography(src_mat_2f, dst_mat_2f, CV_RANSAC, reproj_threshold, mask[0]),\r
 347                                          cv::findHomography(src_mat_2f, dst_vec, CV_RANSAC, reproj_threshold, mask[1]),\r
 348                                          cv::findHomography(src_vec, dst_mat_2f, CV_RANSAC, reproj_threshold, mask[2]),\r
 349                                          cv::findHomography(src_vec, dst_vec, CV_RANSAC, reproj_threshold, mask[3]) };\r
 350 \r
 351                     for (size_t j = 0; j < 4; ++j)\r
 352                     {\r
 353 \r
 354                         if (!check_matrix_size(H_res_64[j]))\r
 355                         {\r
 356                             print_information_1(j, N, method, H_res_64[j]);\r
 357                             CV_Error(CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_MATRIX_SIZE, MESSAGE_MATRIX_SIZE);\r
 358                             return;\r
 359                         }\r
 360 \r
 361                         for (size_t k = 0; k < COUNT_NORM_TYPES; ++k)\r
 362                             if (!check_matrix_diff(H_64, H_res_64[j], NORM_TYPE[k], diff))\r
 363                             {\r
 364                             print_information_2(j, N, method, H_64, H_res_64[j], k, diff);\r
 365                             CV_Error(CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_MATRIX_DIFF, MESSAGE_MATRIX_DIFF);\r
 366                             return;\r
 367                         }\r
 368 \r
 369                         int code = check_ransac_mask_1(src_mat_2f, mask[j]);\r
 370 \r
 371                         if (code)\r
 372                         {\r
 373                             print_information_3(j, N, mask[j]);\r
 374                                                         \r
 375                             switch (code)\r
 376                             {\r
 377                             case 1: { CV_Error(CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_RANSAC_MASK, MESSAGE_RANSAC_MASK_1); break; }\r
 378                             case 2: { CV_Error(CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_RANSAC_MASK, MESSAGE_RANSAC_MASK_2); break; }\r
 379                             case 3: { CV_Error(CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_RANSAC_MASK, MESSAGE_RANSAC_MASK_3); break; }\r
 380 \r
 381                             default: break;\r
 382                             }\r
 383                                                         \r
 384                             return;\r
 385                         }\r
 386 \r
 387                     }\r
 388 \r
 389                     continue;\r
 390                 }\r
 391 \r
 392             default: continue;\r
 393             }\r
 394         }\r
 395 \r
 396         Mat noise_2f(1, N, CV_32FC2);\r
 397         rng.fill(noise_2f, RNG::NORMAL, Scalar::all(0), Scalar::all(sigma));\r
 398 \r
 399         cv::Mat mask(N, 1, CV_8UC1);\r
 400 \r
 401         for (size_t i = 0; i < N; ++i)\r
 402         {\r
 403             float *a = noise_2f.ptr<float>()+2*i, *_2f = dst_mat_2f.ptr<float>()+2*i;\r
 404             _2f[0] += a[0]; _2f[1] += a[1];\r
 405             mask.at<bool>(i, 0) = !(sqrt(a[0]*a[0]+a[1]*a[1]) > reproj_threshold);\r
 406         }\r
 407 \r
 408         for (size_t i = 0; i < METHODS_COUNT; ++i)\r
 409         {\r
 410             method = METHOD[i];\r
 411             switch (method)\r
 412             {\r
 413             case 0:\r
 414             case CV_LMEDS:\r
 415                                 {\r
 416                     Mat H_res_64 [4] = { cv::findHomography(src_mat_2f, dst_mat_2f),\r
 417                                          cv::findHomography(src_mat_2f, dst_vec),\r
 418                                          cv::findHomography(src_vec, dst_mat_2f),\r
 419                                          cv::findHomography(src_vec, dst_vec) };\r
 420 \r
 421                     for (size_t j = 0; j < 4; ++j)\r
 422                     {\r
 423 \r
 424                         if (!check_matrix_size(H_res_64[j]))\r
 425                         {\r
 426                             print_information_1(j, N, method, H_res_64[j]);\r
 427                             CV_Error(CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_MATRIX_SIZE, MESSAGE_MATRIX_SIZE);\r
 428                             return;\r
 429                         }\r
 430 \r
 431                         Mat H_res_32; H_res_64[j].convertTo(H_res_32, CV_32F);\r
 432 \r
 433                         cv::Mat dst_res_3d(3, N, CV_32F), noise_2d(2, N, CV_32F);\r
 434 \r
 435                         for (size_t k = 0; k < N; ++k)\r
 436                         {\r
 437 \r
 438                             Mat tmp_mat_3d = H_res_32*src_mat_3d.col(k);\r
 439 \r
 440                             dst_res_3d.at<float>(0, k) = tmp_mat_3d.at<float>(0, 0) /= tmp_mat_3d.at<float>(2, 0);\r
 441                             dst_res_3d.at<float>(1, k) = tmp_mat_3d.at<float>(1, 0) /= tmp_mat_3d.at<float>(2, 0);\r
 442                             dst_res_3d.at<float>(2, k) = tmp_mat_3d.at<float>(2, 0) = 1.0f;\r
 443 \r
 444                             float *a = noise_2f.ptr<float>()+2*k;\r
 445                             noise_2d.at<float>(0, k) = a[0]; noise_2d.at<float>(1, k) = a[1];\r
 446 \r
 447                             for (size_t l = 0; l < COUNT_NORM_TYPES; ++l)\r
 448                                 if (cv::norm(tmp_mat_3d, dst_mat_3d.col(k), NORM_TYPE[l]) - cv::norm(noise_2d.col(k), NORM_TYPE[l]) > max_2diff)\r
 449                                 {\r
 450                                 print_information_4(method, j, N, k, l, cv::norm(tmp_mat_3d, dst_mat_3d.col(k), NORM_TYPE[l]) - cv::norm(noise_2d.col(k), NORM_TYPE[l]));\r
 451                                 CV_Error(CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_REPROJ_DIFF, MESSAGE_REPROJ_DIFF_1);\r
 452                                 return;\r
 453                             }\r
 454 \r
 455                         }\r
 456 \r
 457                         for (size_t l = 0; l < COUNT_NORM_TYPES; ++l)\r
 458                             if (cv::norm(dst_res_3d, dst_mat_3d, NORM_TYPE[l]) - cv::norm(noise_2d, NORM_TYPE[l]) > max_diff)\r
 459                             {\r
 460                             print_information_5(method, j, N, l, cv::norm(dst_res_3d, dst_mat_3d, NORM_TYPE[l]) - cv::norm(noise_2d, NORM_TYPE[l]));\r
 461                             CV_Error(CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_REPROJ_DIFF, MESSAGE_REPROJ_DIFF_2);\r
 462                             return;\r
 463                         }\r
 464 \r
 465                     }\r
 466 \r
 467                     continue;\r
 468                                 }\r
 469             case CV_RANSAC:\r
 470                 {\r
 471                     cv::Mat mask_res [4];\r
 472 \r
 473                     Mat H_res_64 [4] = { cv::findHomography(src_mat_2f, dst_mat_2f, CV_RANSAC, reproj_threshold, mask_res[0]),\r
 474                                          cv::findHomography(src_mat_2f, dst_vec, CV_RANSAC, reproj_threshold, mask_res[1]),\r
 475                                          cv::findHomography(src_vec, dst_mat_2f, CV_RANSAC, reproj_threshold, mask_res[2]),\r
 476                                          cv::findHomography(src_vec, dst_vec, CV_RANSAC, reproj_threshold, mask_res[3]) };\r
 477 \r
 478                     for (size_t j = 0; j < 4; ++j)\r
 479                     {\r
 480 \r
 481                         if (!check_matrix_size(H_res_64[j]))\r
 482                         {\r
 483                             print_information_1(j, N, method, H_res_64[j]);\r
 484                             CV_Error(CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_MATRIX_SIZE, MESSAGE_MATRIX_SIZE);\r
 485                             return;\r
 486                         }\r
 487 \r
 488                         int code = check_ransac_mask_2(mask, mask_res[j]);\r
 489 \r
 490                         if (code)\r
 491                         {\r
 492                             print_information_3(j, N, mask_res[j]);\r
 493 \r
 494                             switch (code)\r
 495                             {\r
 496                             case 1: { CV_Error(CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_RANSAC_MASK, MESSAGE_RANSAC_MASK_1); break; }\r
 497                             case 2: { CV_Error(CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_RANSAC_MASK, MESSAGE_RANSAC_MASK_3); break; }\r
 498 \r
 499                             default: break;\r
 500                             }\r
 501 \r
 502                             return;\r
 503                         }\r
 504 \r
 505                         cv::Mat H_res_32; H_res_64[j].convertTo(H_res_32, CV_32F);\r
 506 \r
 507                         cv::Mat dst_res_3d = H_res_32*src_mat_3d;\r
 508 \r
 509                         for (size_t k = 0; k < N; ++k)\r
 510                         {\r
 511                             dst_res_3d.at<float>(0, k) /= dst_res_3d.at<float>(2, k);\r
 512                             dst_res_3d.at<float>(1, k) /= dst_res_3d.at<float>(2, k);\r
 513                             dst_res_3d.at<float>(2, k) = 1.0f;\r
 514 \r
 515                             float *p = dst_mat_2f.ptr<float>()+2*k;\r
 516 \r
 517                             dst_mat_3d.at<float>(0, k) = p[0];\r
 518                             dst_mat_3d.at<float>(1, k) = p[1];\r
 519 \r
 520                             double diff = cv::norm(dst_res_3d.col(k), dst_mat_3d.col(k), NORM_L2);\r
 521 \r
 522                             if (mask_res[j].at<bool>(k, 0) != (diff <= reproj_threshold))\r
 523                             {\r
 524                                 print_information_6(j, N, k, diff, mask_res[j].at<bool>(k, 0));\r
 525                                 CV_Error(CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_RANSAC_MASK, MESSAGE_RANSAC_MASK_4);\r
 526                                 return;\r
 527                             }\r
 528 \r
 529                             if (mask.at<bool>(k, 0) && !mask_res[j].at<bool>(k, 0))\r
 530                             {\r
 531                                 print_information_7(j, N, k, diff, mask.at<bool>(k, 0), mask_res[j].at<bool>(k, 0));\r
 532                                 CV_Error(CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_RANSAC_MASK, MESSAGE_RANSAC_MASK_5);\r
 533                                 return;\r
 534                             }\r
 535 \r
 536                             if (mask_res[j].at<bool>(k, 0))\r
 537                             {\r
 538                                 float *a = noise_2f.ptr<float>()+2*k;\r
 539                                 dst_mat_3d.at<float>(0, k) -= a[0];\r
 540                                 dst_mat_3d.at<float>(1, k) -= a[1];\r
 541 \r
 542                                 cv::Mat noise_2d(2, 1, CV_32F);\r
 543                                 noise_2d.at<float>(0, 0) = a[0]; noise_2d.at<float>(1, 0) = a[1];\r
 544 \r
 545                                 for (size_t l = 0; l < COUNT_NORM_TYPES; ++l)\r
 546                                 {\r
 547                                     diff = cv::norm(dst_res_3d.col(k), dst_mat_3d.col(k), NORM_TYPE[l]);\r
 548 \r
 549                                     if (diff - cv::norm(noise_2d, NORM_TYPE[l]) > max_2diff)\r
 550                                     {\r
 551                                         print_information_8(j, N, k, l, diff - cv::norm(noise_2d, NORM_TYPE[l]));\r
 552                                         CV_Error(CALIB3D_HOMOGRAPHY_ERROR_RANSAC_DIFF, MESSAGE_RANSAC_DIFF);\r
 553                                         return;\r
 554                                     }\r
 555                                 }\r
 556                             }\r
 557                         }\r
 558                     }\r
 559                                         \r
 560                     continue;\r
 561                 }\r
 562 \r
 563             default: continue;\r
 564             }\r
 565         }\r
 566     }\r
 567 }\r
 568 \r
 569 TEST(Calib3d_Homography, accuracy) { CV_HomographyTest test; test.safe_run(); }\r