modules/gpu/src/cuda/blend.cu

   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 bpied warranties, including, but not limited to, the bpied\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 "internal_shared.hpp"\r
  44 \r
  45 namespace cv { namespace gpu { namespace device\r
  46 {\r
  47     namespace blend\r
  48     {\r
  49         template <typename T>\r
  50         __global__ void blendLinearKernel(int rows, int cols, int cn, const PtrStep<T> img1, const PtrStep<T> img2,\r
  51                                           const PtrStepf weights1, const PtrStepf weights2, PtrStep<T> result)\r
  52         {\r
  53             int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\r
  54             int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;\r
  55 \r
  56             if (y < rows && x < cols)\r
  57             {\r
  58                 int x_ = x / cn;\r
  59                 float w1 = weights1.ptr(y)[x_];\r
  60                 float w2 = weights2.ptr(y)[x_];\r
  61                 T p1 = img1.ptr(y)[x];\r
  62                 T p2 = img2.ptr(y)[x];\r
  63                 result.ptr(y)[x] = (p1 * w1 + p2 * w2) / (w1 + w2 + 1e-5f);\r
  64             }\r
  65         }\r
  66 \r
  67         template <typename T>\r
  68         void blendLinearCaller(int rows, int cols, int cn, PtrStep<T> img1, PtrStep<T> img2, PtrStepf weights1, PtrStepf weights2, PtrStep<T> result, cudaStream_t stream)\r
  69         {\r
  70             dim3 threads(16, 16);\r
  71             dim3 grid(divUp(cols * cn, threads.x), divUp(rows, threads.y));\r
  72 \r
  73             blendLinearKernel<<<grid, threads, 0, stream>>>(rows, cols * cn, cn, img1, img2, weights1, weights2, result);\r
  74             cudaSafeCall( cudaGetLastError() );\r
  75 \r
  76             if (stream == 0)\r
  77                 cudaSafeCall(cudaDeviceSynchronize());\r
  78         }\r
  79 \r
  80         template void blendLinearCaller<uchar>(int, int, int, PtrStep<uchar>, PtrStep<uchar>, PtrStepf, PtrStepf, PtrStep<uchar>, cudaStream_t stream);\r
  81         template void blendLinearCaller<float>(int, int, int, PtrStep<float>, PtrStep<float>, PtrStepf, PtrStepf, PtrStep<float>, cudaStream_t stream);\r
  82 \r
  83 \r
  84         __global__ void blendLinearKernel8UC4(int rows, int cols, const PtrStepb img1, const PtrStepb img2,\r
  85                                               const PtrStepf weights1, const PtrStepf weights2, PtrStepb result)\r
  86         {\r
  87             int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;\r
  88             int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;\r
  89 \r
  90             if (y < rows && x < cols)\r
  91             {\r
  92                 float w1 = weights1.ptr(y)[x];\r
  93                 float w2 = weights2.ptr(y)[x];\r
  94                 float sum_inv = 1.f / (w1 + w2 + 1e-5f);\r
  95                 w1 *= sum_inv;\r
  96                 w2 *= sum_inv;\r
  97                 uchar4 p1 = ((const uchar4*)img1.ptr(y))[x];\r
  98                 uchar4 p2 = ((const uchar4*)img2.ptr(y))[x];\r
  99                 ((uchar4*)result.ptr(y))[x] = make_uchar4(p1.x * w1 + p2.x * w2, p1.y * w1 + p2.y * w2,\r
 100                                                           p1.z * w1 + p2.z * w2, p1.w * w1 + p2.w * w2);\r
 101             }\r
 102         }\r
 103 \r
 104         void blendLinearCaller8UC4(int rows, int cols, PtrStepb img1, PtrStepb img2, PtrStepf weights1, PtrStepf weights2, PtrStepb result, cudaStream_t stream)\r
 105         {\r
 106             dim3 threads(16, 16);\r
 107             dim3 grid(divUp(cols, threads.x), divUp(rows, threads.y));\r
 108 \r
 109             blendLinearKernel8UC4<<<grid, threads, 0, stream>>>(rows, cols, img1, img2, weights1, weights2, result);\r
 110             cudaSafeCall( cudaGetLastError() );\r
 111 \r
 112             if (stream == 0)\r
 113                 cudaSafeCall(cudaDeviceSynchronize());\r
 114         }\r
 115     } // namespace blend\r
 116 }}} // namespace cv { namespace gpu { namespace device\r