modules/ocl/perf/perf_haar.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 //                           License Agreement
  11 //                For Open Source Computer Vision Library
  12 //
  13 // Copyright (C) 2010-2012, Multicoreware, Inc., all rights reserved.
  14 // Copyright (C) 2010-2012, Advanced Micro Devices, Inc., all rights reserved.
  15 // Third party copyrights are property of their respective owners.
  16 //
  17 // @Authors
  18 //    Fangfang Bai, fangfang@multicorewareinc.com
  19 //    Jin Ma,       jin@multicorewareinc.com
  20 //
  21 // Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
  22 // are permitted provided that the following conditions are met:
  23 //
  24 //   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
  25 //     this list of conditions and the following disclaimer.
  26 //
  27 //   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
  28 //     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
  29 //     and/or other oclMaterials provided with the distribution.
  30 //
  31 //   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
  32 //     derived from this software without specific prior written permission.
  33 //
  34 // This software is provided by the copyright holders and contributors as is and
  35 // any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
  36 // warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
  37 // In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
  38 // indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
  39 // (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
  40 // loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
  41 // and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
  42 // or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
  43 // the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
  44 //
  45 //M*/
  46 #include "precomp.hpp"
  47
  48 ///////////// Haar ////////////////////////
  49 namespace cv
  50 {
  51 namespace ocl
  52 {
  53
  54 struct getRect
  55 {
  56     Rect operator()(const CvAvgComp &e) const
  57     {
  58         return e.rect;
  59     }
  60 };
  61
  62 class CascadeClassifier_GPU : public OclCascadeClassifier
  63 {
  64 public:
  65     void detectMultiScale(oclMat &image,
  66                           CV_OUT std::vector<cv::Rect>& faces,
  67                           double scaleFactor = 1.1,
  68                           int minNeighbors = 3, int flags = 0,
  69                           Size minSize = Size(),
  70                           Size maxSize = Size())
  71     {
  72         (void)maxSize;
  73         MemStorage storage(cvCreateMemStorage(0));
  74         //CvMat img=image;
  75         CvSeq *objs = oclHaarDetectObjects(image, storage, scaleFactor, minNeighbors, flags, minSize);
  76         vector<CvAvgComp> vecAvgComp;
  77         Seq<CvAvgComp>(objs).copyTo(vecAvgComp);
  78         faces.resize(vecAvgComp.size());
  79         std::transform(vecAvgComp.begin(), vecAvgComp.end(), faces.begin(), getRect());
  80     }
  81
  82 };
  83
  84 }
  85 }
  86 PERFTEST(Haar)
  87 {
  88     Mat img = imread(abspath("basketball1.png"), CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
  89
  90     if (img.empty())
  91     {
  92         throw runtime_error("can't open basketball1.png");
  93     }
  94
  95     CascadeClassifier faceCascadeCPU;
  96
  97     if (!faceCascadeCPU.load(abspath("haarcascade_frontalface_alt.xml")))
  98     {
  99         throw runtime_error("can't load haarcascade_frontalface_alt.xml");
 100     }
 101
 102     vector<Rect> faces;
 103
 104     SUBTEST << img.cols << "x" << img.rows << "; scale image";
 105     CPU_ON;
 106     faceCascadeCPU.detectMultiScale(img, faces,
 107                                     1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));
 108     CPU_OFF;
 109
 110
 111     vector<Rect> oclfaces;
 112     ocl::CascadeClassifier_GPU faceCascade;
 113
 114     if (!faceCascade.load(abspath("haarcascade_frontalface_alt.xml")))
 115     {
 116         throw runtime_error("can't load haarcascade_frontalface_alt.xml");
 117     }
 118
 119     ocl::oclMat d_img(img);
 120
 121     WARMUP_ON;
 122     faceCascade.detectMultiScale(d_img, oclfaces,
 123                                  1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));
 124     WARMUP_OFF;
 125
 126     if(faces.size() == oclfaces.size())
 127         TestSystem::instance().setAccurate(1, 0);
 128     else
 129         TestSystem::instance().setAccurate(0, abs((int)faces.size() - (int)oclfaces.size()));
 130
 131     faces.clear();
 132
 133     GPU_ON;
 134     faceCascade.detectMultiScale(d_img, oclfaces,
 135                                  1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));
 136     GPU_OFF;
 137
 138     GPU_FULL_ON;
 139     d_img.upload(img);
 140     faceCascade.detectMultiScale(d_img, oclfaces,
 141                                  1.1, 2, 0 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));
 142     GPU_FULL_OFF;
 143 }