modules/imgproc/src/distransform.cpp

   1 /*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
   2 //
   3 //  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
   4 //
   5 //  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
   6 //  If you do not agree to this license, do not download, install,
   7 //  copy or use the software.
   8 //
   9 //
  10 //                        Intel License Agreement
  11 //                For Open Source Computer Vision Library
  12 //
  13 // Copyright (C) 2000, Intel Corporation, all rights reserved.
  14 // Third party copyrights are property of their respective owners.
  15 //
  16 // Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
  17 // are permitted provided that the following conditions are met:
  18 //
  19 //   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
  20 //     this list of conditions and the following disclaimer.
  21 //
  22 //   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
  23 //     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
  24 //     and/or other materials provided with the distribution.
  25 //
  26 //   * The name of Intel Corporation may not be used to endorse or promote products
  27 //     derived from this software without specific prior written permission.
  28 //
  29 // This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
  30 // any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
  31 // warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
  32 // In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
  33 // indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
  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 #include "precomp.hpp"
  42
  43 #define ICV_DIST_SHIFT  16
  44 #define ICV_INIT_DIST0  (INT_MAX >> 2)
  45
  46 static CvStatus
  47 icvInitTopBottom( int* temp, int tempstep, CvSize size, int border )
  48 {
  49     int i, j;
  50     for( i = 0; i < border; i++ )
  51     {
  52         int* ttop = (int*)(temp + i*tempstep);
  53         int* tbottom = (int*)(temp + (size.height + border*2 - i - 1)*tempstep);
  54
  55         for( j = 0; j < size.width + border*2; j++ )
  56         {
  57             ttop[j] = ICV_INIT_DIST0;
  58             tbottom[j] = ICV_INIT_DIST0;
  59         }
  60     }
  61
  62     return CV_OK;
  63 }
  64
  65
  66 static CvStatus CV_STDCALL
  67 icvDistanceTransform_3x3_C1R( const uchar* src, int srcstep, int* temp,
  68         int step, float* dist, int dststep, CvSize size, const float* metrics )
  69 {
  70     const int BORDER = 1;
  71     int i, j;
  72     const int HV_DIST = CV_FLT_TO_FIX( metrics[0], ICV_DIST_SHIFT );
  73     const int DIAG_DIST = CV_FLT_TO_FIX( metrics[1], ICV_DIST_SHIFT );
  74     const float scale = 1.f/(1 << ICV_DIST_SHIFT);
  75
  76     srcstep /= sizeof(src[0]);
  77     step /= sizeof(temp[0]);
  78     dststep /= sizeof(dist[0]);
  79
  80     icvInitTopBottom( temp, step, size, BORDER );
  81
  82     // forward pass
  83     for( i = 0; i < size.height; i++ )
  84     {
  85         const uchar* s = src + i*srcstep;
  86         int* tmp = (int*)(temp + (i+BORDER)*step) + BORDER;
  87
  88         for( j = 0; j < BORDER; j++ )
  89             tmp[-j-1] = tmp[size.width + j] = ICV_INIT_DIST0;
  90
  91         for( j = 0; j < size.width; j++ )
  92         {
  93             if( !s[j] )
  94                 tmp[j] = 0;
  95             else
  96             {
  97                 int t0 = tmp[j-step-1] + DIAG_DIST;
  98                 int t = tmp[j-step] + HV_DIST;
  99                 if( t0 > t ) t0 = t;
 100                 t = tmp[j-step+1] + DIAG_DIST;
 101                 if( t0 > t ) t0 = t;
 102                 t = tmp[j-1] + HV_DIST;
 103                 if( t0 > t ) t0 = t;
 104                 tmp[j] = t0;
 105             }
 106         }
 107     }
 108
 109     // backward pass
 110     for( i = size.height - 1; i >= 0; i-- )
 111     {
 112         float* d = (float*)(dist + i*dststep);
 113         int* tmp = (int*)(temp + (i+BORDER)*step) + BORDER;
 114
 115         for( j = size.width - 1; j >= 0; j-- )
 116         {
 117             int t0 = tmp[j];
 118             if( t0 > HV_DIST )
 119             {
 120                 int t = tmp[j+step+1] + DIAG_DIST;
 121                 if( t0 > t ) t0 = t;
 122                 t = tmp[j+step] + HV_DIST;
 123                 if( t0 > t ) t0 = t;
 124                 t = tmp[j+step-1] + DIAG_DIST;
 125                 if( t0 > t ) t0 = t;
 126                 t = tmp[j+1] + HV_DIST;
 127                 if( t0 > t ) t0 = t;
 128                 tmp[j] = t0;
 129             }
 130             d[j] = (float)(t0 * scale);
 131         }
 132     }
 133
 134     return CV_OK;
 135 }
 136
 137
 138 static CvStatus CV_STDCALL
 139 icvDistanceTransform_5x5_C1R( const uchar* src, int srcstep, int* temp,
 140         int step, float* dist, int dststep, CvSize size, const float* metrics )
 141 {
 142     const int BORDER = 2;
 143     int i, j;
 144     const int HV_DIST = CV_FLT_TO_FIX( metrics[0], ICV_DIST_SHIFT );
 145     const int DIAG_DIST = CV_FLT_TO_FIX( metrics[1], ICV_DIST_SHIFT );
 146     const int LONG_DIST = CV_FLT_TO_FIX( metrics[2], ICV_DIST_SHIFT );
 147     const float scale = 1.f/(1 << ICV_DIST_SHIFT);
 148
 149     srcstep /= sizeof(src[0]);
 150     step /= sizeof(temp[0]);
 151     dststep /= sizeof(dist[0]);
 152
 153     icvInitTopBottom( temp, step, size, BORDER );
 154
 155     // forward pass
 156     for( i = 0; i < size.height; i++ )
 157     {
 158         const uchar* s = src + i*srcstep;
 159         int* tmp = (int*)(temp + (i+BORDER)*step) + BORDER;
 160
 161         for( j = 0; j < BORDER; j++ )
 162             tmp[-j-1] = tmp[size.width + j] = ICV_INIT_DIST0;
 163
 164         for( j = 0; j < size.width; j++ )
 165         {
 166             if( !s[j] )
 167                 tmp[j] = 0;
 168             else
 169             {
 170                 int t0 = tmp[j-step*2-1] + LONG_DIST;
 171                 int t = tmp[j-step*2+1] + LONG_DIST;
 172                 if( t0 > t ) t0 = t;
 173                 t = tmp[j-step-2] + LONG_DIST;
 174                 if( t0 > t ) t0 = t;
 175                 t = tmp[j-step-1] + DIAG_DIST;
 176                 if( t0 > t ) t0 = t;
 177                 t = tmp[j-step] + HV_DIST;
 178                 if( t0 > t ) t0 = t;
 179                 t = tmp[j-step+1] + DIAG_DIST;
 180                 if( t0 > t ) t0 = t;
 181                 t = tmp[j-step+2] + LONG_DIST;
 182                 if( t0 > t ) t0 = t;
 183                 t = tmp[j-1] + HV_DIST;
 184                 if( t0 > t ) t0 = t;
 185                 tmp[j] = t0;
 186             }
 187         }
 188     }
 189
 190     // backward pass
 191     for( i = size.height - 1; i >= 0; i-- )
 192     {
 193         float* d = (float*)(dist + i*dststep);
 194         int* tmp = (int*)(temp + (i+BORDER)*step) + BORDER;
 195
 196         for( j = size.width - 1; j >= 0; j-- )
 197         {
 198             int t0 = tmp[j];
 199             if( t0 > HV_DIST )
 200             {
 201                 int t = tmp[j+step*2+1] + LONG_DIST;
 202                 if( t0 > t ) t0 = t;
 203                 t = tmp[j+step*2-1] + LONG_DIST;
 204                 if( t0 > t ) t0 = t;
 205                 t = tmp[j+step+2] + LONG_DIST;
 206                 if( t0 > t ) t0 = t;
 207                 t = tmp[j+step+1] + DIAG_DIST;
 208                 if( t0 > t ) t0 = t;
 209                 t = tmp[j+step] + HV_DIST;
 210                 if( t0 > t ) t0 = t;
 211                 t = tmp[j+step-1] + DIAG_DIST;
 212                 if( t0 > t ) t0 = t;
 213                 t = tmp[j+step-2] + LONG_DIST;
 214                 if( t0 > t ) t0 = t;
 215                 t = tmp[j+1] + HV_DIST;
 216                 if( t0 > t ) t0 = t;
 217                 tmp[j] = t0;
 218             }
 219             d[j] = (float)(t0 * scale);
 220         }
 221     }
 222
 223     return CV_OK;
 224 }
 225
 226
 227 static CvStatus CV_STDCALL
 228 icvDistanceTransformEx_5x5_C1R( const uchar* src, int srcstep, int* temp,
 229                 int step, float* dist, int dststep, int* labels, int lstep,
 230                 CvSize size, const float* metrics )
 231 {
 232     const int BORDER = 2;
 233
 234     int i, j;
 235     const int HV_DIST = CV_FLT_TO_FIX( metrics[0], ICV_DIST_SHIFT );
 236     const int DIAG_DIST = CV_FLT_TO_FIX( metrics[1], ICV_DIST_SHIFT );
 237     const int LONG_DIST = CV_FLT_TO_FIX( metrics[2], ICV_DIST_SHIFT );
 238     const float scale = 1.f/(1 << ICV_DIST_SHIFT);
 239
 240     srcstep /= sizeof(src[0]);
 241     step /= sizeof(temp[0]);
 242     dststep /= sizeof(dist[0]);
 243     lstep /= sizeof(labels[0]);
 244
 245     icvInitTopBottom( temp, step, size, BORDER );
 246
 247     // forward pass
 248     for( i = 0; i < size.height; i++ )
 249     {
 250         const uchar* s = src + i*srcstep;
 251         int* tmp = (int*)(temp + (i+BORDER)*step) + BORDER;
 252         int* lls = (int*)(labels + i*lstep);
 253
 254         for( j = 0; j < BORDER; j++ )
 255             tmp[-j-1] = tmp[size.width + j] = ICV_INIT_DIST0;
 256
 257         for( j = 0; j < size.width; j++ )
 258         {
 259             if( !s[j] )
 260             {
 261                 tmp[j] = 0;
 262                 //assert( lls[j] != 0 );
 263             }
 264             else
 265             {
 266                 int t0 = ICV_INIT_DIST0, t;
 267                 int l0 = 0;
 268
 269                 t = tmp[j-step*2-1] + LONG_DIST;
 270                 if( t0 > t )
 271                 {
 272                     t0 = t;
 273                     l0 = lls[j-lstep*2-1];
 274                 }
 275                 t = tmp[j-step*2+1] + LONG_DIST;
 276                 if( t0 > t )
 277                 {
 278                     t0 = t;
 279                     l0 = lls[j-lstep*2+1];
 280                 }
 281                 t = tmp[j-step-2] + LONG_DIST;
 282                 if( t0 > t )
 283                 {
 284                     t0 = t;
 285                     l0 = lls[j-lstep-2];
 286                 }
 287                 t = tmp[j-step-1] + DIAG_DIST;
 288                 if( t0 > t )
 289                 {
 290                     t0 = t;
 291                     l0 = lls[j-lstep-1];
 292                 }
 293                 t = tmp[j-step] + HV_DIST;
 294                 if( t0 > t )
 295                 {
 296                     t0 = t;
 297                     l0 = lls[j-lstep];
 298                 }
 299                 t = tmp[j-step+1] + DIAG_DIST;
 300                 if( t0 > t )
 301                 {
 302                     t0 = t;
 303                     l0 = lls[j-lstep+1];
 304                 }
 305                 t = tmp[j-step+2] + LONG_DIST;
 306                 if( t0 > t )
 307                 {
 308                     t0 = t;
 309                     l0 = lls[j-lstep+2];
 310                 }
 311                 t = tmp[j-1] + HV_DIST;
 312                 if( t0 > t )
 313                 {
 314                     t0 = t;
 315                     l0 = lls[j-1];
 316                 }
 317
 318                 tmp[j] = t0;
 319                 lls[j] = l0;
 320             }
 321         }
 322     }
 323
 324     // backward pass
 325     for( i = size.height - 1; i >= 0; i-- )
 326     {
 327         float* d = (float*)(dist + i*dststep);
 328         int* tmp = (int*)(temp + (i+BORDER)*step) + BORDER;
 329         int* lls = (int*)(labels + i*lstep);
 330
 331         for( j = size.width - 1; j >= 0; j-- )
 332         {
 333             int t0 = tmp[j];
 334             int l0 = lls[j];
 335             if( t0 > HV_DIST )
 336             {
 337                 int t = tmp[j+step*2+1] + LONG_DIST;
 338                 if( t0 > t )
 339                 {
 340                     t0 = t;
 341                     l0 = lls[j+lstep*2+1];
 342                 }
 343                 t = tmp[j+step*2-1] + LONG_DIST;
 344                 if( t0 > t )
 345                 {
 346                     t0 = t;
 347                     l0 = lls[j+lstep*2-1];
 348                 }
 349                 t = tmp[j+step+2] + LONG_DIST;
 350                 if( t0 > t )
 351                 {
 352                     t0 = t;
 353                     l0 = lls[j+lstep+2];
 354                 }
 355                 t = tmp[j+step+1] + DIAG_DIST;
 356                 if( t0 > t )
 357                 {
 358                     t0 = t;
 359                     l0 = lls[j+lstep+1];
 360                 }
 361                 t = tmp[j+step] + HV_DIST;
 362                 if( t0 > t )
 363                 {
 364                     t0 = t;
 365                     l0 = lls[j+lstep];
 366                 }
 367                 t = tmp[j+step-1] + DIAG_DIST;
 368                 if( t0 > t )
 369                 {
 370                     t0 = t;
 371                     l0 = lls[j+lstep-1];
 372                 }
 373                 t = tmp[j+step-2] + LONG_DIST;
 374                 if( t0 > t )
 375                 {
 376                     t0 = t;
 377                     l0 = lls[j+lstep-2];
 378                 }
 379                 t = tmp[j+1] + HV_DIST;
 380                 if( t0 > t )
 381                 {
 382                     t0 = t;
 383                     l0 = lls[j+1];
 384                 }
 385                 tmp[j] = t0;
 386                 lls[j] = l0;
 387             }
 388             d[j] = (float)(t0 * scale);
 389         }
 390     }
 391
 392     return CV_OK;
 393 }
 394
 395
 396 static CvStatus
 397 icvGetDistanceTransformMask( int maskType, float *metrics )
 398 {
 399     if( !metrics )
 400         return CV_NULLPTR_ERR;
 401
 402     switch (maskType)
 403     {
 404     case 30:
 405         metrics[0] = 1.0f;
 406         metrics[1] = 1.0f;
 407         break;
 408
 409     case 31:
 410         metrics[0] = 1.0f;
 411         metrics[1] = 2.0f;
 412         break;
 413
 414     case 32:
 415         metrics[0] = 0.955f;
 416         metrics[1] = 1.3693f;
 417         break;
 418
 419     case 50:
 420         metrics[0] = 1.0f;
 421         metrics[1] = 1.0f;
 422         metrics[2] = 2.0f;
 423         break;
 424
 425     case 51:
 426         metrics[0] = 1.0f;
 427         metrics[1] = 2.0f;
 428         metrics[2] = 3.0f;
 429         break;
 430
 431     case 52:
 432         metrics[0] = 1.0f;
 433         metrics[1] = 1.4f;
 434         metrics[2] = 2.1969f;
 435         break;
 436     default:
 437         return CV_BADRANGE_ERR;
 438     }
 439
 440     return CV_OK;
 441 }
 442
 443 namespace cv
 444 {
 445
 446 struct DTColumnInvoker : ParallelLoopBody
 447 {
 448     DTColumnInvoker( const CvMat* _src, CvMat* _dst, const int* _sat_tab, const float* _sqr_tab)
 449     {
 450         src = _src;
 451         dst = _dst;
 452         sat_tab = _sat_tab + src->rows*2 + 1;
 453         sqr_tab = _sqr_tab;
 454     }
 455
 456     void operator()( const Range& range ) const
 457     {
 458         int i, i1 = range.start, i2 = range.end;
 459         int m = src->rows;
 460         size_t sstep = src->step, dstep = dst->step/sizeof(float);
 461         AutoBuffer<int> _d(m);
 462         int* d = _d;
 463
 464         for( i = i1; i < i2; i++ )
 465         {
 466             const uchar* sptr = src->data.ptr + i + (m-1)*sstep;
 467             float* dptr = dst->data.fl + i;
 468             int j, dist = m-1;
 469
 470             for( j = m-1; j >= 0; j--, sptr -= sstep )
 471             {
 472                 dist = (dist + 1) & (sptr[0] == 0 ? 0 : -1);
 473                 d[j] = dist;
 474             }
 475
 476             dist = m-1;
 477             for( j = 0; j < m; j++, dptr += dstep )
 478             {
 479                 dist = dist + 1 - sat_tab[dist - d[j]];
 480                 d[j] = dist;
 481                 dptr[0] = sqr_tab[dist];
 482             }
 483         }
 484     }
 485
 486     const CvMat* src;
 487     CvMat* dst;
 488     const int* sat_tab;
 489     const float* sqr_tab;
 490 };
 491
 492
 493 struct DTRowInvoker : ParallelLoopBody
 494 {
 495     DTRowInvoker( CvMat* _dst, const float* _sqr_tab, const float* _inv_tab )
 496     {
 497         dst = _dst;
 498         sqr_tab = _sqr_tab;
 499         inv_tab = _inv_tab;
 500     }
 501
 502     void operator()( const Range& range ) const
 503     {
 504         const float inf = 1e15f;
 505         int i, i1 = range.start, i2 = range.end;
 506         int n = dst->cols;
 507         AutoBuffer<uchar> _buf((n+2)*2*sizeof(float) + (n+2)*sizeof(int));
 508         float* f = (float*)(uchar*)_buf;
 509         float* z = f + n;
 510         int* v = alignPtr((int*)(z + n + 1), sizeof(int));
 511
 512         for( i = i1; i < i2; i++ )
 513         {
 514             float* d = (float*)(dst->data.ptr + i*dst->step);
 515             int p, q, k;
 516
 517             v[0] = 0;
 518             z[0] = -inf;
 519             z[1] = inf;
 520             f[0] = d[0];
 521
 522             for( q = 1, k = 0; q < n; q++ )
 523             {
 524                 float fq = d[q];
 525                 f[q] = fq;
 526
 527                 for(;;k--)
 528                 {
 529                     p = v[k];
 530                     float s = (fq + sqr_tab[q] - d[p] - sqr_tab[p])*inv_tab[q - p];
 531                     if( s > z[k] )
 532                     {
 533                         k++;
 534                         v[k] = q;
 535                         z[k] = s;
 536                         z[k+1] = inf;
 537                         break;
 538                     }
 539                 }
 540             }
 541
 542             for( q = 0, k = 0; q < n; q++ )
 543             {
 544                 while( z[k+1] < q )
 545                     k++;
 546                 p = v[k];
 547                 d[q] = std::sqrt(sqr_tab[std::abs(q - p)] + f[p]);
 548             }
 549         }
 550     }
 551
 552     CvMat* dst;
 553     const float* sqr_tab;
 554     const float* inv_tab;
 555 };
 556
 557 }
 558
 559 static void
 560 icvTrueDistTrans( const CvMat* src, CvMat* dst )
 561 {
 562     const float inf = 1e15f;
 563
 564     if( !CV_ARE_SIZES_EQ( src, dst ))
 565         CV_Error( CV_StsUnmatchedSizes, "" );
 566
 567     if( CV_MAT_TYPE(src->type) != CV_8UC1 ||
 568         CV_MAT_TYPE(dst->type) != CV_32FC1 )
 569         CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat,
 570         "The input image must have 8uC1 type and the output one must have 32fC1 type" );
 571
 572     int i, m = src->rows, n = src->cols;
 573
 574     cv::AutoBuffer<uchar> _buf(std::max(m*2*sizeof(float) + (m*3+1)*sizeof(int), n*2*sizeof(float)));
 575     // stage 1: compute 1d distance transform of each column
 576     float* sqr_tab = (float*)(uchar*)_buf;
 577     int* sat_tab = cv::alignPtr((int*)(sqr_tab + m*2), sizeof(int));
 578     int shift = m*2;
 579
 580     for( i = 0; i < m; i++ )
 581         sqr_tab[i] = (float)(i*i);
 582     for( i = m; i < m*2; i++ )
 583         sqr_tab[i] = inf;
 584     for( i = 0; i < shift; i++ )
 585         sat_tab[i] = 0;
 586     for( ; i <= m*3; i++ )
 587         sat_tab[i] = i - shift;
 588
 589     cv::parallel_for_(cv::Range(0, n), cv::DTColumnInvoker(src, dst, sat_tab, sqr_tab));
 590
 591     // stage 2: compute modified distance transform for each row
 592     float* inv_tab = sqr_tab + n;
 593
 594     inv_tab[0] = sqr_tab[0] = 0.f;
 595     for( i = 1; i < n; i++ )
 596     {
 597         inv_tab[i] = (float)(0.5/i);
 598         sqr_tab[i] = (float)(i*i);
 599     }
 600
 601     cv::parallel_for_(cv::Range(0, m), cv::DTRowInvoker(dst, sqr_tab, inv_tab));
 602 }
 603
 604
 605 /*********************************** IPP functions *********************************/
 606
 607 typedef CvStatus (CV_STDCALL * CvIPPDistTransFunc)( const uchar* src, int srcstep,
 608                                                     void* dst, int dststep,
 609                                                     CvSize size, const void* metrics );
 610
 611 typedef CvStatus (CV_STDCALL * CvIPPDistTransFunc2)( uchar* src, int srcstep,
 612                                                      CvSize size, const int* metrics );
 613
 614 /***********************************************************************************/
 615
 616 typedef CvStatus (CV_STDCALL * CvDistTransFunc)( const uchar* src, int srcstep,
 617                                                  int* temp, int tempstep,
 618                                                  float* dst, int dststep,
 619                                                  CvSize size, const float* metrics );
 620
 621
 622 /****************************************************************************************\
 623  Non-inplace and Inplace 8u->8u Distance Transform for CityBlock (a.k.a. L1) metric
 624  (C) 2006 by Jay Stavinzky.
 625 \****************************************************************************************/
 626
 627 //BEGIN ATS ADDITION
 628 /* 8-bit grayscale distance transform function */
 629 static void
 630 icvDistanceATS_L1_8u( const CvMat* src, CvMat* dst )
 631 {
 632     int width = src->cols, height = src->rows;
 633
 634     int a;
 635     uchar lut[256];
 636     int x, y;
 637
 638     const uchar *sbase = src->data.ptr;
 639     uchar *dbase = dst->data.ptr;
 640     int srcstep = src->step;
 641     int dststep = dst->step;
 642
 643     CV_Assert( CV_IS_MASK_ARR( src ) && CV_MAT_TYPE( dst->type ) == CV_8UC1 );
 644     CV_Assert( CV_ARE_SIZES_EQ( src, dst ));
 645
 646     ////////////////////// forward scan ////////////////////////
 647     for( x = 0; x < 256; x++ )
 648         lut[x] = CV_CAST_8U(x+1);
 649
 650     //init first pixel to max (we're going to be skipping it)
 651     dbase[0] = (uchar)(sbase[0] == 0 ? 0 : 255);
 652
 653     //first row (scan west only, skip first pixel)
 654     for( x = 1; x < width; x++ )
 655         dbase[x] = (uchar)(sbase[x] == 0 ? 0 : lut[dbase[x-1]]);
 656
 657     for( y = 1; y < height; y++ )
 658     {
 659         sbase += srcstep;
 660         dbase += dststep;
 661
 662         //for left edge, scan north only
 663         a = sbase[0] == 0 ? 0 : lut[dbase[-dststep]];
 664         dbase[0] = (uchar)a;
 665
 666         for( x = 1; x < width; x++ )
 667         {
 668             a = sbase[x] == 0 ? 0 : lut[MIN(a, dbase[x - dststep])];
 669             dbase[x] = (uchar)a;
 670         }
 671     }
 672
 673     ////////////////////// backward scan ///////////////////////
 674
 675     a = dbase[width-1];
 676
 677     // do last row east pixel scan here (skip bottom right pixel)
 678     for( x = width - 2; x >= 0; x-- )
 679     {
 680         a = lut[a];
 681         dbase[x] = (uchar)(CV_CALC_MIN_8U(a, dbase[x]));
 682     }
 683
 684     // right edge is the only error case
 685     for( y = height - 2; y >= 0; y-- )
 686     {
 687         dbase -= dststep;
 688
 689         // do right edge
 690         a = lut[dbase[width-1+dststep]];
 691         dbase[width-1] = (uchar)(MIN(a, dbase[width-1]));
 692
 693         for( x = width - 2; x >= 0; x-- )
 694         {
 695             int b = dbase[x+dststep];
 696             a = lut[MIN(a, b)];
 697             dbase[x] = (uchar)(MIN(a, dbase[x]));
 698         }
 699     }
 700 }
 701 //END ATS ADDITION
 702
 703
 704 /* Wrapper function for distance transform group */
 705 CV_IMPL void
 706 cvDistTransform( const void* srcarr, void* dstarr,
 707                  int distType, int maskSize,
 708                  const float *mask,
 709                  void* labelsarr, int labelType )
 710 {
 711     float _mask[5] = {0};
 712     CvMat srcstub, *src = (CvMat*)srcarr;
 713     CvMat dststub, *dst = (CvMat*)dstarr;
 714     CvMat lstub, *labels = (CvMat*)labelsarr;
 715
 716     src = cvGetMat( src, &srcstub );
 717     dst = cvGetMat( dst, &dststub );
 718
 719     if( !CV_IS_MASK_ARR( src ) || (CV_MAT_TYPE( dst->type ) != CV_32FC1 &&
 720         (CV_MAT_TYPE(dst->type) != CV_8UC1 || distType != CV_DIST_L1 || labels)) )
 721         CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat,
 722         "source image must be 8uC1 and the distance map must be 32fC1 "
 723         "(or 8uC1 in case of simple L1 distance transform)" );
 724
 725     if( !CV_ARE_SIZES_EQ( src, dst ))
 726         CV_Error( CV_StsUnmatchedSizes, "the source and the destination images must be of the same size" );
 727
 728     if( maskSize != CV_DIST_MASK_3 && maskSize != CV_DIST_MASK_5 && maskSize != CV_DIST_MASK_PRECISE )
 729         CV_Error( CV_StsBadSize, "Mask size should be 3 or 5 or 0 (presize)" );
 730
 731     if( distType == CV_DIST_C || distType == CV_DIST_L1 )
 732         maskSize = !labels ? CV_DIST_MASK_3 : CV_DIST_MASK_5;
 733     else if( distType == CV_DIST_L2 && labels )
 734         maskSize = CV_DIST_MASK_5;
 735
 736     if( maskSize == CV_DIST_MASK_PRECISE )
 737     {
 738         icvTrueDistTrans( src, dst );
 739         return;
 740     }
 741
 742     if( labels )
 743     {
 744         labels = cvGetMat( labels, &lstub );
 745         if( CV_MAT_TYPE( labels->type ) != CV_32SC1 )
 746             CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat, "the output array of labels must be 32sC1" );
 747
 748         if( !CV_ARE_SIZES_EQ( labels, dst ))
 749             CV_Error( CV_StsUnmatchedSizes, "the array of labels has a different size" );
 750
 751         if( maskSize == CV_DIST_MASK_3 )
 752             CV_Error( CV_StsNotImplemented,
 753             "3x3 mask can not be used for \"labeled\" distance transform. Use 5x5 mask" );
 754     }
 755
 756     if( distType == CV_DIST_C || distType == CV_DIST_L1 || distType == CV_DIST_L2 )
 757     {
 758         icvGetDistanceTransformMask( (distType == CV_DIST_C ? 0 :
 759             distType == CV_DIST_L1 ? 1 : 2) + maskSize*10, _mask );
 760     }
 761     else if( distType == CV_DIST_USER )
 762     {
 763         if( !mask )
 764             CV_Error( CV_StsNullPtr, "" );
 765
 766         memcpy( _mask, mask, (maskSize/2 + 1)*sizeof(float));
 767     }
 768
 769     CvSize size = cvGetMatSize(src);
 770
 771     if( CV_MAT_TYPE(dst->type) == CV_8UC1 )
 772     {
 773         icvDistanceATS_L1_8u( src, dst );
 774     }
 775     else
 776     {
 777         int border = maskSize == CV_DIST_MASK_3 ? 1 : 2;
 778         cv::Ptr<CvMat> temp = cvCreateMat( size.height + border*2, size.width + border*2, CV_32SC1 );
 779
 780         if( !labels )
 781         {
 782             CvDistTransFunc func = maskSize == CV_DIST_MASK_3 ?
 783                 icvDistanceTransform_3x3_C1R :
 784                 icvDistanceTransform_5x5_C1R;
 785
 786             func( src->data.ptr, src->step, temp->data.i, temp->step,
 787                   dst->data.fl, dst->step, size, _mask );
 788         }
 789         else
 790         {
 791             cvZero( labels );
 792
 793             if( labelType == CV_DIST_LABEL_CCOMP )
 794             {
 795                 CvSeq *contours = 0;
 796                 cv::Ptr<CvMemStorage> st = cvCreateMemStorage();
 797                 cv::Ptr<CvMat> src_copy = cvCreateMat( size.height+border*2, size.width+border*2, src->type );
 798                 cvCopyMakeBorder(src, src_copy, cvPoint(border, border), IPL_BORDER_CONSTANT, cvScalarAll(255));
 799                 cvCmpS( src_copy, 0, src_copy, CV_CMP_EQ );
 800                 cvFindContours( src_copy, st, &contours, sizeof(CvContour),
 801                                CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, cvPoint(-border, -border));
 802
 803                 for( int label = 1; contours != 0; contours = contours->h_next, label++ )
 804                 {
 805                     CvScalar area_color = cvScalarAll(label);
 806                     cvDrawContours( labels, contours, area_color, area_color, -255, -1, 8 );
 807                 }
 808             }
 809             else
 810             {
 811                 int k = 1;
 812                 for( int i = 0; i < src->rows; i++ )
 813                 {
 814                     const uchar* srcptr = src->data.ptr + src->step*i;
 815                     int* labelptr = (int*)(labels->data.ptr + labels->step*i);
 816
 817                     for( int j = 0; j < src->cols; j++ )
 818                         if( srcptr[j] == 0 )
 819                             labelptr[j] = k++;
 820                 }
 821             }
 822
 823             icvDistanceTransformEx_5x5_C1R( src->data.ptr, src->step, temp->data.i, temp->step,
 824                         dst->data.fl, dst->step, labels->data.i, labels->step, size, _mask );
 825         }
 826     }
 827 }
 828
 829 void cv::distanceTransform( InputArray _src, OutputArray _dst, OutputArray _labels,
 830                             int distanceType, int maskSize, int labelType )
 831 {
 832     Mat src = _src.getMat();
 833     _dst.create(src.size(), CV_32F);
 834     _labels.create(src.size(), CV_32S);
 835     CvMat c_src = src, c_dst = _dst.getMat(), c_labels = _labels.getMat();
 836     cvDistTransform(&c_src, &c_dst, distanceType, maskSize, 0, &c_labels, labelType);
 837 }
 838
 839 void cv::distanceTransform( InputArray _src, OutputArray _dst,
 840                             int distanceType, int maskSize )
 841 {
 842     Mat src = _src.getMat();
 843     _dst.create(src.size(), CV_32F);
 844     Mat dst = _dst.getMat();
 845     CvMat c_src = src, c_dst = _dst.getMat();
 846     cvDistTransform(&c_src, &c_dst, distanceType, maskSize, 0, 0, -1);
 847 }
 848
 849 /* End of file. */