modules/gpu/test/test_hough.cpp

   1 /*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
   2 //
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   8 //
   9 //
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  18 //
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  21 //
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  23 //     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
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  28 //
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  34 // (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
  35 // loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
  36 // and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
  37 // or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
  38 // the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
  39 //
  40 //M*/
  41
  42 #include "test_precomp.hpp"
  43
  44 #ifdef HAVE_CUDA
  45
  46 namespace {
  47
  48 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
  49 // HoughLines
  50
  51 PARAM_TEST_CASE(HoughLines, cv::gpu::DeviceInfo, cv::Size, UseRoi)
  52 {
  53     static void generateLines(cv::Mat& img)
  54     {
  55         img.setTo(cv::Scalar::all(0));
  56
  57         cv::line(img, cv::Point(20, 0), cv::Point(20, img.rows), cv::Scalar::all(255));
  58         cv::line(img, cv::Point(0, 50), cv::Point(img.cols, 50), cv::Scalar::all(255));
  59         cv::line(img, cv::Point(0, 0), cv::Point(img.cols, img.rows), cv::Scalar::all(255));
  60         cv::line(img, cv::Point(img.cols, 0), cv::Point(0, img.rows), cv::Scalar::all(255));
  61     }
  62
  63     static void drawLines(cv::Mat& dst, const std::vector<cv::Vec2f>& lines)
  64     {
  65         dst.setTo(cv::Scalar::all(0));
  66
  67         for (size_t i = 0; i < lines.size(); ++i)
  68         {
  69             float rho = lines[i][0], theta = lines[i][1];
  70             cv::Point pt1, pt2;
  71             double a = std::cos(theta), b = std::sin(theta);
  72             double x0 = a*rho, y0 = b*rho;
  73             pt1.x = cvRound(x0 + 1000*(-b));
  74             pt1.y = cvRound(y0 + 1000*(a));
  75             pt2.x = cvRound(x0 - 1000*(-b));
  76             pt2.y = cvRound(y0 - 1000*(a));
  77             cv::line(dst, pt1, pt2, cv::Scalar::all(255));
  78         }
  79     }
  80 };
  81
  82 TEST_P(HoughLines, Accuracy)
  83 {
  84     const cv::gpu::DeviceInfo devInfo = GET_PARAM(0);
  85     cv::gpu::setDevice(devInfo.deviceID());
  86     const cv::Size size = GET_PARAM(1);
  87     const bool useRoi = GET_PARAM(2);
  88
  89     const float rho = 1.0f;
  90     const float theta = 1.5f * CV_PI / 180.0f;
  91     const int threshold = 100;
  92
  93     cv::Mat src(size, CV_8UC1);
  94     generateLines(src);
  95
  96     cv::gpu::GpuMat d_lines;
  97     cv::gpu::HoughLines(loadMat(src, useRoi), d_lines, rho, theta, threshold);
  98
  99     std::vector<cv::Vec2f> lines;
 100     cv::gpu::HoughLinesDownload(d_lines, lines);
 101
 102     cv::Mat dst(size, CV_8UC1);
 103     drawLines(dst, lines);
 104
 105     ASSERT_MAT_NEAR(src, dst, 0.0);
 106 }
 107
 108 INSTANTIATE_TEST_CASE_P(GPU_ImgProc, HoughLines, testing::Combine(
 109     ALL_DEVICES,
 110     DIFFERENT_SIZES,
 111     WHOLE_SUBMAT));
 112
 113 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 114 // HoughCircles
 115
 116 PARAM_TEST_CASE(HoughCircles, cv::gpu::DeviceInfo, cv::Size, UseRoi)
 117 {
 118     static void drawCircles(cv::Mat& dst, const std::vector<cv::Vec3f>& circles, bool fill)
 119     {
 120         dst.setTo(cv::Scalar::all(0));
 121
 122         for (size_t i = 0; i < circles.size(); ++i)
 123             cv::circle(dst, cv::Point2f(circles[i][0], circles[i][1]), (int)circles[i][2], cv::Scalar::all(255), fill ? -1 : 1);
 124     }
 125 };
 126
 127 TEST_P(HoughCircles, Accuracy)
 128 {
 129     const cv::gpu::DeviceInfo devInfo = GET_PARAM(0);
 130     cv::gpu::setDevice(devInfo.deviceID());
 131     const cv::Size size = GET_PARAM(1);
 132     const bool useRoi = GET_PARAM(2);
 133
 134     const float dp = 2.0f;
 135     const float minDist = 10.0f;
 136     const int minRadius = 10;
 137     const int maxRadius = 20;
 138     const int cannyThreshold = 100;
 139     const int votesThreshold = 20;
 140
 141     std::vector<cv::Vec3f> circles_gold(4);
 142     circles_gold[0] = cv::Vec3i(20, 20, minRadius);
 143     circles_gold[1] = cv::Vec3i(90, 87, minRadius + 3);
 144     circles_gold[2] = cv::Vec3i(30, 70, minRadius + 8);
 145     circles_gold[3] = cv::Vec3i(80, 10, maxRadius);
 146
 147     cv::Mat src(size, CV_8UC1);
 148     drawCircles(src, circles_gold, true);
 149
 150     cv::gpu::GpuMat d_circles;
 151     cv::gpu::HoughCircles(loadMat(src, useRoi), d_circles, CV_HOUGH_GRADIENT, dp, minDist, cannyThreshold, votesThreshold, minRadius, maxRadius);
 152
 153     std::vector<cv::Vec3f> circles;
 154     cv::gpu::HoughCirclesDownload(d_circles, circles);
 155
 156     ASSERT_FALSE(circles.empty());
 157
 158     for (size_t i = 0; i < circles.size(); ++i)
 159     {
 160         cv::Vec3f cur = circles[i];
 161
 162         bool found = false;
 163
 164         for (size_t j = 0; j < circles_gold.size(); ++j)
 165         {
 166             cv::Vec3f gold = circles_gold[j];
 167
 168             if (std::fabs(cur[0] - gold[0]) < minDist && std::fabs(cur[1] - gold[1]) < minDist && std::fabs(cur[2] - gold[2]) < minDist)
 169             {
 170                 found = true;
 171                 break;
 172             }
 173         }
 174
 175         ASSERT_TRUE(found);
 176     }
 177 }
 178
 179 INSTANTIATE_TEST_CASE_P(GPU_ImgProc, HoughCircles, testing::Combine(
 180     ALL_DEVICES,
 181     DIFFERENT_SIZES,
 182     WHOLE_SUBMAT));
 183
 184 ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 185 // GeneralizedHough
 186
 187 PARAM_TEST_CASE(GeneralizedHough, cv::gpu::DeviceInfo, UseRoi)
 188 {
 189 };
 190
 191 TEST_P(GeneralizedHough, POSITION)
 192 {
 193     const cv::gpu::DeviceInfo devInfo = GET_PARAM(0);
 194     cv::gpu::setDevice(devInfo.deviceID());
 195     const bool useRoi = GET_PARAM(1);
 196
 197     cv::Mat templ = readImage("../cv/shared/templ.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
 198     ASSERT_FALSE(templ.empty());
 199
 200     cv::Point templCenter(templ.cols / 2, templ.rows / 2);
 201
 202     const size_t gold_count = 3;
 203     cv::Point pos_gold[gold_count];
 204     pos_gold[0] = cv::Point(templCenter.x + 10, templCenter.y + 10);
 205     pos_gold[1] = cv::Point(2 * templCenter.x + 40, templCenter.y + 10);
 206     pos_gold[2] = cv::Point(2 * templCenter.x + 40, 2 * templCenter.y + 40);
 207
 208     cv::Mat image(templ.rows * 3, templ.cols * 3, CV_8UC1, cv::Scalar::all(0));
 209     for (size_t i = 0; i < gold_count; ++i)
 210     {
 211         cv::Rect rec(pos_gold[i].x - templCenter.x, pos_gold[i].y - templCenter.y, templ.cols, templ.rows);
 212         cv::Mat imageROI = image(rec);
 213         templ.copyTo(imageROI);
 214     }
 215
 216     cv::Ptr<cv::gpu::GeneralizedHough_GPU> hough = cv::gpu::GeneralizedHough_GPU::create(cv::GHT_POSITION);
 217     hough->set("votesThreshold", 200);
 218
 219     hough->setTemplate(loadMat(templ, useRoi));
 220
 221     cv::gpu::GpuMat d_pos;
 222     hough->detect(loadMat(image, useRoi), d_pos);
 223
 224     std::vector<cv::Vec4f> pos;
 225     hough->download(d_pos, pos);
 226
 227     ASSERT_EQ(gold_count, pos.size());
 228
 229     for (size_t i = 0; i < gold_count; ++i)
 230     {
 231         cv::Point gold = pos_gold[i];
 232
 233         bool found = false;
 234
 235         for (size_t j = 0; j < pos.size(); ++j)
 236         {
 237             cv::Point2f p(pos[j][0], pos[j][1]);
 238
 239             if (::fabs(p.x - gold.x) < 2 && ::fabs(p.y - gold.y) < 2)
 240             {
 241                 found = true;
 242                 break;
 243             }
 244         }
 245
 246         ASSERT_TRUE(found);
 247     }
 248 }
 249
 250 INSTANTIATE_TEST_CASE_P(GPU_ImgProc, GeneralizedHough, testing::Combine(
 251     ALL_DEVICES,
 252     WHOLE_SUBMAT));
 253
 254 } // namespace
 255
 256 #endif // HAVE_CUDA