modules/ocl/src/imgproc.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, Institute Of Software Chinese Academy Of Science, all rights reserved.
  14 // Copyright (C) 2010-2012, Advanced Micro Devices, Inc., all rights reserved.
  15 // Copyright (C) 2010-2012, Multicoreware, Inc., all rights reserved.
  16 // Third party copyrights are property of their respective owners.
  17 //
  18 // @Authors
  19 //    Niko Li, newlife20080214@gmail.com
  20 //    Jia Haipeng, jiahaipeng95@gmail.com
  21 //    Shengen Yan, yanshengen@gmail.com
  22 //    Rock Li, Rock.Li@amd.com
  23 //    Zero Lin, Zero.Lin@amd.com
  24 //    Zhang Ying, zhangying913@gmail.com
  25 //    Xu Pang, pangxu010@163.com
  26 //    Wu Zailong, bullet@yeah.net
  27 //    Wenju He, wenju@multicorewareinc.com
  28 //    Sen Liu, swjtuls1987@126.com
  29 //
  30 // Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
  31 // are permitted provided that the following conditions are met:
  32 //
  33 //   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
  34 //     this list of conditions and the following disclaimer.
  35 //
  36 //   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
  37 //     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
  38 //     and/or other materials provided with the distribution.
  39 //
  40 //   * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
  41 //     derived from this software without specific prior written permission.
  42 //
  43 // This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
  44 // any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
  45 // warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
  46 // In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
  47 // indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
  48 // (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
  49 // loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
  50 // and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
  51 // or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
  52 // the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
  53 //
  54 //M*/
  55
  56 #include "precomp.hpp"
  57 #include "opencl_kernels.hpp"
  58
  59 using namespace cv;
  60 using namespace cv::ocl;
  61
  62 namespace cv
  63 {
  64     namespace ocl
  65     {
  66         ////////////////////////////////////OpenCL call wrappers////////////////////////////
  67
  68         template <typename T> struct index_and_sizeof;
  69         template <> struct index_and_sizeof<char>
  70         {
  71             enum { index = 1 };
  72         };
  73         template <> struct index_and_sizeof<unsigned char>
  74         {
  75             enum { index = 2 };
  76         };
  77         template <> struct index_and_sizeof<short>
  78         {
  79             enum { index = 3 };
  80         };
  81         template <> struct index_and_sizeof<unsigned short>
  82         {
  83             enum { index = 4 };
  84         };
  85         template <> struct index_and_sizeof<int>
  86         {
  87             enum { index = 5 };
  88         };
  89         template <> struct index_and_sizeof<float>
  90         {
  91             enum { index = 6 };
  92         };
  93         template <> struct index_and_sizeof<double>
  94         {
  95             enum { index = 7 };
  96         };
  97
  98         /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
  99         // threshold
 100
 101         static std::vector<uchar> scalarToVector(const cv::Scalar & sc, int depth, int ocn, int cn)
 102         {
 103             CV_Assert(ocn == cn || (ocn == 4 && cn == 3));
 104
 105             static const int sizeMap[] = { sizeof(uchar), sizeof(char), sizeof(ushort),
 106                                        sizeof(short), sizeof(int), sizeof(float), sizeof(double) };
 107
 108             int elemSize1 = sizeMap[depth];
 109             int bufSize = elemSize1 * ocn;
 110             std::vector<uchar> _buf(bufSize);
 111             uchar * buf = &_buf[0];
 112             scalarToRawData(sc, buf, CV_MAKE_TYPE(depth, cn));
 113             memset(buf + elemSize1 * cn, 0, (ocn - cn) * elemSize1);
 114
 115             return _buf;
 116         }
 117
 118         static void threshold_runner(const oclMat &src, oclMat &dst, double thresh, double maxVal, int thresholdType)
 119         {
 120             bool ival = src.depth() < CV_32F;
 121             std::vector<uchar> thresholdValue = scalarToVector(cv::Scalar::all(ival ? cvFloor(thresh) : thresh), dst.depth(),
 122                                                                dst.oclchannels(), dst.channels());
 123             std::vector<uchar> maxValue = scalarToVector(cv::Scalar::all(maxVal), dst.depth(), dst.oclchannels(), dst.channels());
 124
 125             size_t localThreads[3] = { 16, 16, 1 };
 126             size_t globalThreads[3] = { dst.cols, dst.rows, 1 };
 127
 128             const char * const thresholdMap[] = { "THRESH_BINARY", "THRESH_BINARY_INV", "THRESH_TRUNC",
 129                                                   "THRESH_TOZERO", "THRESH_TOZERO_INV" };
 130             const char * const channelMap[] = { "", "", "2", "4", "4" };
 131             const char * const typeMap[] = { "uchar", "char", "ushort", "short", "int", "float", "double" };
 132             std::string buildOptions = format("-D T=%s%s -D %s", typeMap[src.depth()], channelMap[src.channels()],
 133                                               thresholdMap[thresholdType]);
 134
 135             int src_step = src.step / src.elemSize(), src_offset = src.offset / src.elemSize();
 136             int dst_step = dst.step / dst.elemSize(), dst_offset = dst.offset / dst.elemSize();
 137
 138             vector< pair<size_t, const void *> > args;
 139             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_mem), (void *)&src.data));
 140             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&src_offset));
 141             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&src_step));
 142             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_mem), (void *)&dst.data));
 143             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst_offset));
 144             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst_step));
 145             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst.rows));
 146             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst.cols));
 147             args.push_back( make_pair(thresholdValue.size(), (void *)&thresholdValue[0]));
 148             args.push_back( make_pair(maxValue.size(), (void *)&maxValue[0]));
 149
 150             openCLExecuteKernel(src.clCxt, &imgproc_threshold, "threshold", globalThreads, localThreads, args,
 151                                 -1, -1, buildOptions.c_str());
 152         }
 153
 154         double threshold(const oclMat &src, oclMat &dst, double thresh, double maxVal, int thresholdType)
 155         {
 156             CV_Assert(thresholdType == THRESH_BINARY || thresholdType == THRESH_BINARY_INV || thresholdType == THRESH_TRUNC
 157                       || thresholdType == THRESH_TOZERO || thresholdType == THRESH_TOZERO_INV);
 158
 159             dst.create(src.size(), src.type());
 160             threshold_runner(src, dst, thresh, maxVal, thresholdType);
 161
 162             return thresh;
 163         }
 164
 165         ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 166         ///////////////////////////////   remap   //////////////////////////////////////////////////
 167         ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 168
 169         void remap( const oclMat &src, oclMat &dst, oclMat &map1, oclMat &map2, int interpolation, int borderType, const Scalar &borderValue )
 170         {
 171             Context *clCxt = src.clCxt;
 172             bool supportsDouble = clCxt->supportsFeature(FEATURE_CL_DOUBLE);
 173             if (!supportsDouble && src.depth() == CV_64F)
 174             {
 175                 CV_Error(CV_OpenCLDoubleNotSupported, "Selected device does not support double");
 176                 return;
 177             }
 178
 179             CV_Assert(interpolation == INTER_LINEAR || interpolation == INTER_NEAREST
 180                       || interpolation == INTER_CUBIC || interpolation == INTER_LANCZOS4);
 181             CV_Assert((map1.type() == CV_16SC2 && !map2.data) || (map1.type() == CV_32FC2 && !map2.data) ||
 182                       (map1.type() == CV_32FC1 && map2.type() == CV_32FC1));
 183             CV_Assert(!map2.data || map2.size() == map1.size());
 184             CV_Assert(borderType == BORDER_CONSTANT || borderType == BORDER_REPLICATE || borderType == BORDER_WRAP
 185                       || borderType == BORDER_REFLECT_101 || borderType == BORDER_REFLECT);
 186
 187             dst.create(map1.size(), src.type());
 188
 189             const char * const typeMap[] = { "uchar", "char", "ushort", "short", "int", "float", "double" };
 190             const char * const channelMap[] = { "", "", "2", "4", "4" };
 191             const char * const interMap[] = { "INTER_NEAREST", "INTER_LINEAR", "INTER_CUBIC", "INTER_LINEAR", "INTER_LANCZOS" };
 192             const char * const borderMap[] = { "BORDER_CONSTANT", "BORDER_REPLICATE", "BORDER_REFLECT", "BORDER_WRAP",
 193                                    "BORDER_REFLECT_101", "BORDER_TRANSPARENT" };
 194
 195             string kernelName = "remap";
 196             if ( map1.type() == CV_32FC2 && !map2.data )
 197                 kernelName += "_32FC2";
 198             else if (map1.type() == CV_16SC2 && !map2.data)
 199                 kernelName += "_16SC2";
 200             else if (map1.type() == CV_32FC1 && map2.type() == CV_32FC1)
 201                 kernelName += "_2_32FC1";
 202             else
 203                 CV_Error(CV_StsBadArg, "Unsupported map types");
 204
 205             int ocn = dst.oclchannels();
 206             size_t localThreads[3] = { 16, 16, 1};
 207             size_t globalThreads[3] = { dst.cols, dst.rows, 1};
 208
 209             Mat scalar(1, 1, CV_MAKE_TYPE(dst.depth(), ocn), borderValue);
 210             std::string buildOptions = format("-D %s -D %s -D T=%s%s", interMap[interpolation],
 211                                               borderMap[borderType], typeMap[src.depth()], channelMap[ocn]);
 212
 213             if (interpolation != INTER_NEAREST)
 214             {
 215                 int wdepth = std::max(CV_32F, dst.depth());
 216                 if (!supportsDouble)
 217                     wdepth = std::min(CV_32F, wdepth);
 218
 219                 buildOptions += format(" -D WT=%s%s -D convertToT=convert_%s%s%s -D convertToWT=convert_%s%s"
 220                                        " -D convertToWT2=convert_%s2 -D WT2=%s2",
 221                                        typeMap[wdepth], channelMap[ocn],
 222                                        typeMap[src.depth()], channelMap[ocn], src.depth() < CV_32F ? "_sat_rte" : "",
 223                                        typeMap[wdepth], channelMap[ocn],
 224                                        typeMap[wdepth], typeMap[wdepth]);
 225             }
 226
 227             int src_step = src.step / src.elemSize(), src_offset = src.offset / src.elemSize();
 228             int map1_step = map1.step / map1.elemSize(), map1_offset = map1.offset / map1.elemSize();
 229             int map2_step = map2.step / map2.elemSize(), map2_offset = map2.offset / map2.elemSize();
 230             int dst_step = dst.step / dst.elemSize(), dst_offset = dst.offset / dst.elemSize();
 231
 232             vector< pair<size_t, const void *> > args;
 233             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_mem), (void *)&src.data));
 234             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_mem), (void *)&dst.data));
 235             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_mem), (void *)&map1.data));
 236             if (!map2.empty())
 237                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_mem), (void *)&map2.data));
 238             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&src_offset));
 239             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst_offset));
 240             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&map1_offset));
 241             if (!map2.empty())
 242                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&map2_offset));
 243             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&src_step));
 244             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst_step));
 245             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&map1_step));
 246             if (!map2.empty())
 247                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&map2_step));
 248             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&src.cols));
 249             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&src.rows));
 250             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst.cols));
 251             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst.rows));
 252             args.push_back( make_pair(scalar.elemSize(), (void *)scalar.data));
 253
 254             openCLExecuteKernel(clCxt, &imgproc_remap, kernelName, globalThreads, localThreads, args, -1, -1, buildOptions.c_str());
 255         }
 256
 257         ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 258         // resize
 259
 260         static void resize_gpu( const oclMat &src, oclMat &dst, double fx, double fy, int interpolation)
 261         {
 262             CV_Assert( (src.channels() == dst.channels()) );
 263             Context *clCxt = src.clCxt;
 264             float ifx = 1. / fx;
 265             float ify = 1. / fy;
 266             double ifx_d = 1. / fx;
 267             double ify_d = 1. / fy;
 268             int srcStep_in_pixel = src.step1() / src.oclchannels();
 269             int srcoffset_in_pixel = src.offset / src.elemSize();
 270             int dstStep_in_pixel = dst.step1() / dst.oclchannels();
 271             int dstoffset_in_pixel = dst.offset / dst.elemSize();
 272
 273             string kernelName;
 274             if (interpolation == INTER_LINEAR)
 275                 kernelName = "resizeLN";
 276             else if (interpolation == INTER_NEAREST)
 277                 kernelName = "resizeNN";
 278
 279             //TODO: improve this kernel
 280             size_t blkSizeX = 16, blkSizeY = 16;
 281             size_t glbSizeX;
 282             if (src.type() == CV_8UC1)
 283             {
 284                 size_t cols = (dst.cols + dst.offset % 4 + 3) / 4;
 285                 glbSizeX = cols % blkSizeX == 0 && cols != 0 ? cols : (cols / blkSizeX + 1) * blkSizeX;
 286             }
 287             else
 288                 glbSizeX = dst.cols % blkSizeX == 0 && dst.cols != 0 ? dst.cols : (dst.cols / blkSizeX + 1) * blkSizeX;
 289
 290             size_t glbSizeY = dst.rows % blkSizeY == 0 && dst.rows != 0 ? dst.rows : (dst.rows / blkSizeY + 1) * blkSizeY;
 291             size_t globalThreads[3] = {glbSizeX, glbSizeY, 1};
 292             size_t localThreads[3] = {blkSizeX, blkSizeY, 1};
 293
 294             vector< pair<size_t, const void *> > args;
 295             if (interpolation == INTER_NEAREST)
 296             {
 297                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_mem), (void *)&dst.data));
 298                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_mem), (void *)&src.data));
 299                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dstoffset_in_pixel));
 300                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&srcoffset_in_pixel));
 301                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dstStep_in_pixel));
 302                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&srcStep_in_pixel));
 303                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&src.cols));
 304                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&src.rows));
 305                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst.cols));
 306                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst.rows));
 307                 if (src.clCxt->supportsFeature(FEATURE_CL_DOUBLE))
 308                 {
 309                     args.push_back( make_pair(sizeof(cl_double), (void *)&ifx_d));
 310                     args.push_back( make_pair(sizeof(cl_double), (void *)&ify_d));
 311                 }
 312                 else
 313                 {
 314                     args.push_back( make_pair(sizeof(cl_float), (void *)&ifx));
 315                     args.push_back( make_pair(sizeof(cl_float), (void *)&ify));
 316                 }
 317             }
 318             else
 319             {
 320                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_mem), (void *)&dst.data));
 321                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_mem), (void *)&src.data));
 322                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dstoffset_in_pixel));
 323                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&srcoffset_in_pixel));
 324                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dstStep_in_pixel));
 325                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&srcStep_in_pixel));
 326                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&src.cols));
 327                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&src.rows));
 328                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst.cols));
 329                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst.rows));
 330                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_float), (void *)&ifx));
 331                 args.push_back( make_pair(sizeof(cl_float), (void *)&ify));
 332             }
 333
 334             openCLExecuteKernel(clCxt, &imgproc_resize, kernelName, globalThreads, localThreads, args, src.oclchannels(), src.depth());
 335         }
 336
 337         void resize(const oclMat &src, oclMat &dst, Size dsize,
 338                     double fx, double fy, int interpolation)
 339         {
 340             CV_Assert(src.type() == CV_8UC1 || src.type() == CV_8UC3 || src.type() == CV_8UC4
 341                       || src.type() == CV_32FC1 || src.type() == CV_32FC3 || src.type() == CV_32FC4);
 342             CV_Assert(interpolation == INTER_LINEAR || interpolation == INTER_NEAREST);
 343             CV_Assert( src.size().area() > 0 );
 344             CV_Assert( !(dsize == Size()) || (fx > 0 && fy > 0) );
 345
 346             if (!(dsize == Size()) && (fx > 0 && fy > 0))
 347                 if (dsize.width != (int)(src.cols * fx) || dsize.height != (int)(src.rows * fy))
 348                     CV_Error(CV_StsUnmatchedSizes, "invalid dsize and fx, fy!");
 349
 350             if ( dsize == Size() )
 351                 dsize = Size(saturate_cast<int>(src.cols * fx), saturate_cast<int>(src.rows * fy));
 352             else
 353             {
 354                 fx = (double)dsize.width / src.cols;
 355                 fy = (double)dsize.height / src.rows;
 356             }
 357
 358             dst.create(dsize, src.type());
 359
 360             if ( interpolation == INTER_NEAREST || interpolation == INTER_LINEAR )
 361             {
 362                 resize_gpu( src, dst, fx, fy, interpolation);
 363                 return;
 364             }
 365
 366             CV_Error(CV_StsUnsupportedFormat, "Non-supported interpolation method");
 367         }
 368
 369         ////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 370         // medianFilter
 371
 372         void medianFilter(const oclMat &src, oclMat &dst, int m)
 373         {
 374             CV_Assert( m % 2 == 1 && m > 1 );
 375             CV_Assert( (src.depth() == CV_8U || src.depth() == CV_32F) && (src.channels() == 1 || src.channels() == 4));
 376             dst.create(src.size(), src.type());
 377
 378             int srcStep = src.step / src.elemSize(), dstStep = dst.step / dst.elemSize();
 379             int srcOffset = src.offset /  src.elemSize(), dstOffset = dst.offset / dst.elemSize();
 380
 381             Context *clCxt = src.clCxt;
 382
 383             vector< pair<size_t, const void *> > args;
 384             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&src.data));
 385             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&dst.data));
 386             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&srcOffset));
 387             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&dstOffset));
 388             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src.cols));
 389             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src.rows));
 390             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&srcStep));
 391             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&dstStep));
 392
 393             size_t globalThreads[3] = {(src.cols + 18) / 16 * 16, (src.rows + 15) / 16 * 16, 1};
 394             size_t localThreads[3] = {16, 16, 1};
 395
 396             if (m == 3)
 397             {
 398                 string kernelName = "medianFilter3";
 399                 openCLExecuteKernel(clCxt, &imgproc_median, kernelName, globalThreads, localThreads, args, src.oclchannels(), src.depth());
 400             }
 401             else if (m == 5)
 402             {
 403                 string kernelName = "medianFilter5";
 404                 openCLExecuteKernel(clCxt, &imgproc_median, kernelName, globalThreads, localThreads, args, src.oclchannels(), src.depth());
 405             }
 406             else
 407                 CV_Error(CV_StsBadArg, "Non-supported filter length");
 408         }
 409
 410         ////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 411         // copyMakeBorder
 412
 413         void copyMakeBorder(const oclMat &src, oclMat &dst, int top, int bottom, int left, int right, int bordertype, const Scalar &scalar)
 414         {
 415             if (!src.clCxt->supportsFeature(FEATURE_CL_DOUBLE) && src.depth() == CV_64F)
 416             {
 417                 CV_Error(CV_OpenCLDoubleNotSupported, "Selected device does not support double");
 418                 return;
 419             }
 420
 421             oclMat _src = src;
 422
 423             CV_Assert(top >= 0 && bottom >= 0 && left >= 0 && right >= 0);
 424
 425             if( (_src.wholecols != _src.cols || _src.wholerows != _src.rows) && (bordertype & BORDER_ISOLATED) == 0 )
 426             {
 427                 Size wholeSize;
 428                 Point ofs;
 429                 _src.locateROI(wholeSize, ofs);
 430                 int dtop = std::min(ofs.y, top);
 431                 int dbottom = std::min(wholeSize.height - _src.rows - ofs.y, bottom);
 432                 int dleft = std::min(ofs.x, left);
 433                 int dright = std::min(wholeSize.width - _src.cols - ofs.x, right);
 434                 _src.adjustROI(dtop, dbottom, dleft, dright);
 435                 top -= dtop;
 436                 left -= dleft;
 437                 bottom -= dbottom;
 438                 right -= dright;
 439             }
 440             bordertype &= ~cv::BORDER_ISOLATED;
 441
 442             dst.create(_src.rows + top + bottom, _src.cols + left + right, _src.type());
 443             int srcStep = _src.step / _src.elemSize(),  dstStep = dst.step / dst.elemSize();
 444             int srcOffset = _src.offset / _src.elemSize(), dstOffset = dst.offset / dst.elemSize();
 445             int depth = _src.depth(), ochannels = _src.oclchannels();
 446
 447             int __bordertype[] = { BORDER_CONSTANT, BORDER_REPLICATE, BORDER_REFLECT, BORDER_WRAP, BORDER_REFLECT_101 };
 448             const char *borderstr[] = { "BORDER_CONSTANT", "BORDER_REPLICATE", "BORDER_REFLECT", "BORDER_WRAP", "BORDER_REFLECT_101" };
 449
 450             int bordertype_index = -1;
 451             for (int i = 0, end = sizeof(__bordertype) / sizeof(int); i < end; i++)
 452                 if (__bordertype[i] == bordertype)
 453                 {
 454                     bordertype_index = i;
 455                     break;
 456                 }
 457             if (bordertype_index < 0)
 458                 CV_Error(CV_StsBadArg, "Unsupported border type");
 459
 460             size_t localThreads[3] = { 16, 16, 1 };
 461             size_t globalThreads[3] = { dst.cols, dst.rows, 1 };
 462
 463             vector< pair<size_t, const void *> > args;
 464             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&_src.data));
 465             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&dst.data));
 466             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&dst.cols));
 467             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&dst.rows));
 468             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&_src.cols));
 469             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&_src.rows));
 470             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&srcStep));
 471             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&srcOffset));
 472             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&dstStep));
 473             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&dstOffset));
 474             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&top));
 475             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&left));
 476
 477             const char * const typeMap[] = { "uchar", "char", "ushort", "short", "int", "float", "double" };
 478             const char * const channelMap[] = { "", "", "2", "4", "4" };
 479             std::string buildOptions = format("-D GENTYPE=%s%s -D %s",
 480                                               typeMap[depth], channelMap[ochannels],
 481                                               borderstr[bordertype_index]);
 482
 483             int cn = src.channels(), ocn = src.oclchannels();
 484             int bufSize = src.elemSize1() * ocn;
 485             AutoBuffer<uchar> _buf(bufSize);
 486             uchar * buf = (uchar *)_buf;
 487             scalarToRawData(scalar, buf, dst.type());
 488             memset(buf + src.elemSize1() * cn, 0, (ocn - cn) * src.elemSize1());
 489
 490             args.push_back( make_pair( bufSize , (void *)buf ));
 491
 492             openCLExecuteKernel(src.clCxt, &imgproc_copymakeboder, "copymakeborder", globalThreads,
 493                                 localThreads, args, -1, -1, buildOptions.c_str());
 494         }
 495
 496         ////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 497         // warp
 498
 499         namespace
 500         {
 501 #define F double
 502
 503             void convert_coeffs(F *M)
 504             {
 505                 double D = M[0] * M[4] - M[1] * M[3];
 506                 D = D != 0 ? 1. / D : 0;
 507                 double A11 = M[4] * D, A22 = M[0] * D;
 508                 M[0] = A11;
 509                 M[1] *= -D;
 510                 M[3] *= -D;
 511                 M[4] = A22;
 512                 double b1 = -M[0] * M[2] - M[1] * M[5];
 513                 double b2 = -M[3] * M[2] - M[4] * M[5];
 514                 M[2] = b1;
 515                 M[5] = b2;
 516             }
 517
 518             double invert(double *M)
 519             {
 520 #define Sd(y,x) (Sd[y*3+x])
 521 #define Dd(y,x) (Dd[y*3+x])
 522 #define det3(m)    (m(0,0)*(m(1,1)*m(2,2) - m(1,2)*m(2,1)) -  \
 523                     m(0,1)*(m(1,0)*m(2,2) - m(1,2)*m(2,0)) +  \
 524                     m(0,2)*(m(1,0)*m(2,1) - m(1,1)*m(2,0)))
 525                 double *Sd = M;
 526                 double *Dd = M;
 527                 double d = det3(Sd);
 528                 double result = 0;
 529                 if ( d != 0)
 530                 {
 531                     double t[9];
 532                     result = d;
 533                     d = 1. / d;
 534
 535                     t[0] = (Sd(1, 1) * Sd(2, 2) - Sd(1, 2) * Sd(2, 1)) * d;
 536                     t[1] = (Sd(0, 2) * Sd(2, 1) - Sd(0, 1) * Sd(2, 2)) * d;
 537                     t[2] = (Sd(0, 1) * Sd(1, 2) - Sd(0, 2) * Sd(1, 1)) * d;
 538
 539                     t[3] = (Sd(1, 2) * Sd(2, 0) - Sd(1, 0) * Sd(2, 2)) * d;
 540                     t[4] = (Sd(0, 0) * Sd(2, 2) - Sd(0, 2) * Sd(2, 0)) * d;
 541                     t[5] = (Sd(0, 2) * Sd(1, 0) - Sd(0, 0) * Sd(1, 2)) * d;
 542
 543                     t[6] = (Sd(1, 0) * Sd(2, 1) - Sd(1, 1) * Sd(2, 0)) * d;
 544                     t[7] = (Sd(0, 1) * Sd(2, 0) - Sd(0, 0) * Sd(2, 1)) * d;
 545                     t[8] = (Sd(0, 0) * Sd(1, 1) - Sd(0, 1) * Sd(1, 0)) * d;
 546
 547                     Dd(0, 0) = t[0];
 548                     Dd(0, 1) = t[1];
 549                     Dd(0, 2) = t[2];
 550                     Dd(1, 0) = t[3];
 551                     Dd(1, 1) = t[4];
 552                     Dd(1, 2) = t[5];
 553                     Dd(2, 0) = t[6];
 554                     Dd(2, 1) = t[7];
 555                     Dd(2, 2) = t[8];
 556                 }
 557                 return result;
 558             }
 559
 560             void warpAffine_gpu(const oclMat &src, oclMat &dst, F coeffs[2][3], int interpolation)
 561             {
 562                 CV_Assert( (src.oclchannels() == dst.oclchannels()) );
 563                 int srcStep = src.step1();
 564                 int dstStep = dst.step1();
 565                 float float_coeffs[2][3];
 566                 cl_mem coeffs_cm;
 567
 568                 Context *clCxt = src.clCxt;
 569                 string s[3] = {"NN", "Linear", "Cubic"};
 570                 string kernelName = "warpAffine" + s[interpolation];
 571
 572                 if (src.clCxt->supportsFeature(FEATURE_CL_DOUBLE))
 573                 {
 574                     cl_int st;
 575                     coeffs_cm = clCreateBuffer(*(cl_context*)clCxt->getOpenCLContextPtr(), CL_MEM_READ_WRITE, sizeof(F) * 2 * 3, NULL, &st );
 576                     openCLVerifyCall(st);
 577                     openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(*(cl_command_queue*)clCxt->getOpenCLCommandQueuePtr(), (cl_mem)coeffs_cm, 1, 0,
 578                                                         sizeof(F) * 2 * 3, coeffs, 0, 0, 0));
 579                 }
 580                 else
 581                 {
 582                     cl_int st;
 583                     for(int m = 0; m < 2; m++)
 584                         for(int n = 0; n < 3; n++)
 585                             float_coeffs[m][n] = coeffs[m][n];
 586
 587                     coeffs_cm = clCreateBuffer(*(cl_context*)clCxt->getOpenCLContextPtr(), CL_MEM_READ_WRITE, sizeof(float) * 2 * 3, NULL, &st );
 588                     openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(*(cl_command_queue*)clCxt->getOpenCLCommandQueuePtr(), (cl_mem)coeffs_cm,
 589                                                         1, 0, sizeof(float) * 2 * 3, float_coeffs, 0, 0, 0));
 590
 591                 }
 592                 //TODO: improve this kernel
 593                 size_t blkSizeX = 16, blkSizeY = 16;
 594                 size_t glbSizeX;
 595                 size_t cols;
 596
 597                 if (src.type() == CV_8UC1 && interpolation != 2)
 598                 {
 599                     cols = (dst.cols + dst.offset % 4 + 3) / 4;
 600                     glbSizeX = cols % blkSizeX == 0 ? cols : (cols / blkSizeX + 1) * blkSizeX;
 601                 }
 602                 else
 603                 {
 604                     cols = dst.cols;
 605                     glbSizeX = dst.cols % blkSizeX == 0 ? dst.cols : (dst.cols / blkSizeX + 1) * blkSizeX;
 606                 }
 607
 608                 size_t glbSizeY = dst.rows % blkSizeY == 0 ? dst.rows : (dst.rows / blkSizeY + 1) * blkSizeY;
 609                 size_t globalThreads[3] = {glbSizeX, glbSizeY, 1};
 610                 size_t localThreads[3] = {blkSizeX, blkSizeY, 1};
 611
 612                 vector< pair<size_t, const void *> > args;
 613
 614                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_mem), (void *)&src.data));
 615                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_mem), (void *)&dst.data));
 616                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&src.cols));
 617                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&src.rows));
 618                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst.cols));
 619                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst.rows));
 620                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&srcStep));
 621                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dstStep));
 622                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&src.offset));
 623                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst.offset));
 624                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_mem), (void *)&coeffs_cm));
 625                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&cols));
 626
 627                 openCLExecuteKernel(clCxt, &imgproc_warpAffine, kernelName, globalThreads, localThreads, args, src.oclchannels(), src.depth());
 628                 openCLSafeCall(clReleaseMemObject(coeffs_cm));
 629             }
 630
 631             void warpPerspective_gpu(const oclMat &src, oclMat &dst, double coeffs[3][3], int interpolation)
 632             {
 633                 CV_Assert( (src.oclchannels() == dst.oclchannels()) );
 634                 int srcStep = src.step1();
 635                 int dstStep = dst.step1();
 636                 float float_coeffs[3][3];
 637                 cl_mem coeffs_cm;
 638
 639                 Context *clCxt = src.clCxt;
 640                 string s[3] = {"NN", "Linear", "Cubic"};
 641                 string kernelName = "warpPerspective" + s[interpolation];
 642
 643                 if (src.clCxt->supportsFeature(FEATURE_CL_DOUBLE))
 644                 {
 645                     cl_int st;
 646                     coeffs_cm = clCreateBuffer(*(cl_context*)clCxt->getOpenCLContextPtr(), CL_MEM_READ_WRITE, sizeof(double) * 3 * 3, NULL, &st );
 647                     openCLVerifyCall(st);
 648                     openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(*(cl_command_queue*)clCxt->getOpenCLCommandQueuePtr(), (cl_mem)coeffs_cm, 1, 0,
 649                                                         sizeof(double) * 3 * 3, coeffs, 0, 0, 0));
 650                 }
 651                 else
 652                 {
 653                     cl_int st;
 654                     for(int m = 0; m < 3; m++)
 655                         for(int n = 0; n < 3; n++)
 656                             float_coeffs[m][n] = coeffs[m][n];
 657
 658                     coeffs_cm = clCreateBuffer(*(cl_context*)clCxt->getOpenCLContextPtr(), CL_MEM_READ_WRITE, sizeof(float) * 3 * 3, NULL, &st );
 659                     openCLVerifyCall(st);
 660                     openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(*(cl_command_queue*)clCxt->getOpenCLCommandQueuePtr(), (cl_mem)coeffs_cm, 1, 0,
 661                                                         sizeof(float) * 3 * 3, float_coeffs, 0, 0, 0));
 662                 }
 663
 664                 //TODO: improve this kernel
 665                 size_t blkSizeX = 16, blkSizeY = 16;
 666                 size_t glbSizeX;
 667                 size_t cols;
 668                 if (src.type() == CV_8UC1 && interpolation == 0)
 669                 {
 670                     cols = (dst.cols + dst.offset % 4 + 3) / 4;
 671                     glbSizeX = cols % blkSizeX == 0 ? cols : (cols / blkSizeX + 1) * blkSizeX;
 672                 }
 673                 else
 674                 {
 675                     cols = dst.cols;
 676                     glbSizeX = dst.cols % blkSizeX == 0 ? dst.cols : (dst.cols / blkSizeX + 1) * blkSizeX;
 677                 }
 678
 679                 size_t glbSizeY = dst.rows % blkSizeY == 0 ? dst.rows : (dst.rows / blkSizeY + 1) * blkSizeY;
 680                 size_t globalThreads[3] = {glbSizeX, glbSizeY, 1};
 681                 size_t localThreads[3] = {blkSizeX, blkSizeY, 1};
 682
 683                 vector< pair<size_t, const void *> > args;
 684
 685                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_mem), (void *)&src.data));
 686                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_mem), (void *)&dst.data));
 687                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&src.cols));
 688                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&src.rows));
 689                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst.cols));
 690                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst.rows));
 691                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&srcStep));
 692                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dstStep));
 693                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&src.offset));
 694                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst.offset));
 695                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_mem), (void *)&coeffs_cm));
 696                 args.push_back(make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&cols));
 697
 698                 openCLExecuteKernel(clCxt, &imgproc_warpPerspective, kernelName, globalThreads, localThreads, args, src.oclchannels(), src.depth());
 699                 openCLSafeCall(clReleaseMemObject(coeffs_cm));
 700             }
 701         }
 702
 703         void warpAffine(const oclMat &src, oclMat &dst, const Mat &M, Size dsize, int flags)
 704         {
 705             int interpolation = flags & INTER_MAX;
 706
 707             CV_Assert((src.depth() == CV_8U  || src.depth() == CV_32F) && src.oclchannels() != 2 && src.oclchannels() != 3);
 708             CV_Assert(interpolation == INTER_NEAREST || interpolation == INTER_LINEAR || interpolation == INTER_CUBIC);
 709
 710             dst.create(dsize, src.type());
 711
 712             CV_Assert(M.rows == 2 && M.cols == 3);
 713
 714             int warpInd = (flags & WARP_INVERSE_MAP) >> 4;
 715             F coeffs[2][3];
 716
 717             double coeffsM[2*3];
 718             Mat coeffsMat(2, 3, CV_64F, (void *)coeffsM);
 719             M.convertTo(coeffsMat, coeffsMat.type());
 720             if (!warpInd)
 721                 convert_coeffs(coeffsM);
 722
 723             for(int i = 0; i < 2; ++i)
 724                 for(int j = 0; j < 3; ++j)
 725                     coeffs[i][j] = coeffsM[i*3+j];
 726
 727             warpAffine_gpu(src, dst, coeffs, interpolation);
 728         }
 729
 730         void warpPerspective(const oclMat &src, oclMat &dst, const Mat &M, Size dsize, int flags)
 731         {
 732             int interpolation = flags & INTER_MAX;
 733
 734             CV_Assert((src.depth() == CV_8U  || src.depth() == CV_32F) && src.oclchannels() != 2 && src.oclchannels() != 3);
 735             CV_Assert(interpolation == INTER_NEAREST || interpolation == INTER_LINEAR || interpolation == INTER_CUBIC);
 736
 737             dst.create(dsize, src.type());
 738
 739
 740             CV_Assert(M.rows == 3 && M.cols == 3);
 741
 742             int warpInd = (flags & WARP_INVERSE_MAP) >> 4;
 743             double coeffs[3][3];
 744
 745             double coeffsM[3*3];
 746             Mat coeffsMat(3, 3, CV_64F, (void *)coeffsM);
 747             M.convertTo(coeffsMat, coeffsMat.type());
 748             if (!warpInd)
 749                 invert(coeffsM);
 750
 751             for(int i = 0; i < 3; ++i)
 752                 for(int j = 0; j < 3; ++j)
 753                     coeffs[i][j] = coeffsM[i*3+j];
 754
 755             warpPerspective_gpu(src, dst, coeffs, interpolation);
 756         }
 757
 758         ////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 759         // integral
 760
 761         void integral(const oclMat &src, oclMat &sum, oclMat &sqsum)
 762         {
 763             CV_Assert(src.type() == CV_8UC1);
 764             if (!src.clCxt->supportsFeature(ocl::FEATURE_CL_DOUBLE) && src.depth() == CV_64F)
 765             {
 766                 CV_Error(CV_OpenCLDoubleNotSupported, "Select device doesn't support double");
 767                 return;
 768             }
 769
 770             int vlen = 4;
 771             int offset = src.offset / vlen;
 772             int pre_invalid = src.offset % vlen;
 773             int vcols = (pre_invalid + src.cols + vlen - 1) / vlen;
 774
 775             oclMat t_sum , t_sqsum;
 776             int w = src.cols + 1, h = src.rows + 1;
 777             int depth = src.depth() == CV_8U ? CV_32S : CV_64F;
 778             int type = CV_MAKE_TYPE(depth, 1);
 779
 780             t_sum.create(src.cols, src.rows, type);
 781             sum.create(h, w, type);
 782
 783             t_sqsum.create(src.cols, src.rows, CV_32FC1);
 784             sqsum.create(h, w, CV_32FC1);
 785
 786             int sum_offset = sum.offset / vlen;
 787             int sqsum_offset = sqsum.offset / vlen;
 788
 789             vector<pair<size_t , const void *> > args;
 790             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&src.data ));
 791             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&t_sum.data ));
 792             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&t_sqsum.data ));
 793             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&offset ));
 794             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&pre_invalid ));
 795             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&src.rows ));
 796             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&src.cols ));
 797             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&src.step ));
 798             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&t_sum.step));
 799             size_t gt[3] = {((vcols + 1) / 2) * 256, 1, 1}, lt[3] = {256, 1, 1};
 800             openCLExecuteKernel(src.clCxt, &imgproc_integral, "integral_cols", gt, lt, args, -1, depth);
 801
 802             args.clear();
 803             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&t_sum.data ));
 804             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&t_sqsum.data ));
 805             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&sum.data ));
 806             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&sqsum.data ));
 807             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&t_sum.rows ));
 808             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&t_sum.cols ));
 809             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&t_sum.step ));
 810             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&sum.step));
 811             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&sqsum.step));
 812             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&sum_offset));
 813             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&sqsum_offset));
 814             size_t gt2[3] = {t_sum.cols  * 32, 1, 1}, lt2[3] = {256, 1, 1};
 815             openCLExecuteKernel(src.clCxt, &imgproc_integral, "integral_rows", gt2, lt2, args, -1, depth);
 816         }
 817
 818         void integral(const oclMat &src, oclMat &sum)
 819         {
 820             CV_Assert(src.type() == CV_8UC1);
 821             int vlen = 4;
 822             int offset = src.offset / vlen;
 823             int pre_invalid = src.offset % vlen;
 824             int vcols = (pre_invalid + src.cols + vlen - 1) / vlen;
 825
 826             oclMat t_sum;
 827             int w = src.cols + 1, h = src.rows + 1;
 828             int depth = src.depth() == CV_8U ? CV_32S : CV_32F;
 829             int type = CV_MAKE_TYPE(depth, 1);
 830
 831             t_sum.create(src.cols, src.rows, type);
 832             sum.create(h, w, type);
 833
 834             int sum_offset = sum.offset / vlen;
 835             vector<pair<size_t , const void *> > args;
 836             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&src.data ));
 837             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&t_sum.data ));
 838             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&offset ));
 839             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&pre_invalid ));
 840             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&src.rows ));
 841             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&src.cols ));
 842             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&src.step ));
 843             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&t_sum.step));
 844             size_t gt[3] = {((vcols + 1) / 2) * 256, 1, 1}, lt[3] = {256, 1, 1};
 845             openCLExecuteKernel(src.clCxt, &imgproc_integral_sum, "integral_sum_cols", gt, lt, args, -1, depth);
 846
 847             args.clear();
 848             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&t_sum.data ));
 849             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&sum.data ));
 850             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&t_sum.rows ));
 851             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&t_sum.cols ));
 852             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&t_sum.step ));
 853             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&sum.step));
 854             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&sum_offset));
 855             size_t gt2[3] = {t_sum.cols  * 32, 1, 1}, lt2[3] = {256, 1, 1};
 856             openCLExecuteKernel(src.clCxt, &imgproc_integral_sum, "integral_sum_rows", gt2, lt2, args, -1, depth);
 857         }
 858
 859         /////////////////////// corner //////////////////////////////
 860
 861         static void extractCovData(const oclMat &src, oclMat &Dx, oclMat &Dy,
 862                             int blockSize, int ksize, int borderType)
 863         {
 864             CV_Assert(src.type() == CV_8UC1 || src.type() == CV_32FC1);
 865             double scale = static_cast<double>(1 << ((ksize > 0 ? ksize : 3) - 1)) * blockSize;
 866             if (ksize < 0)
 867                 scale *= 2.;
 868
 869             if (src.depth() == CV_8U)
 870             {
 871                 scale *= 255.;
 872                 scale = 1. / scale;
 873             }
 874             else
 875                 scale = 1. / scale;
 876
 877             if (ksize > 0)
 878             {
 879                 Sobel(src, Dx, CV_32F, 1, 0, ksize, scale, 0, borderType);
 880                 Sobel(src, Dy, CV_32F, 0, 1, ksize, scale, 0, borderType);
 881             }
 882             else
 883             {
 884                 Scharr(src, Dx, CV_32F, 1, 0, scale, 0, borderType);
 885                 Scharr(src, Dy, CV_32F, 0, 1, scale, 0, borderType);
 886             }
 887             CV_Assert(Dx.offset == 0 && Dy.offset == 0);
 888         }
 889
 890         static void corner_ocl(const cv::ocl::ProgramEntry* source, string kernelName, int block_size, float k, oclMat &Dx, oclMat &Dy,
 891                         oclMat &dst, int border_type)
 892         {
 893             char borderType[30];
 894             switch (border_type)
 895             {
 896             case cv::BORDER_CONSTANT:
 897                 sprintf(borderType, "BORDER_CONSTANT");
 898                 break;
 899             case cv::BORDER_REFLECT101:
 900                 sprintf(borderType, "BORDER_REFLECT101");
 901                 break;
 902             case cv::BORDER_REFLECT:
 903                 sprintf(borderType, "BORDER_REFLECT");
 904                 break;
 905             case cv::BORDER_REPLICATE:
 906                 sprintf(borderType, "BORDER_REPLICATE");
 907                 break;
 908             default:
 909                 CV_Error(CV_StsBadFlag, "BORDER type is not supported!");
 910             }
 911
 912             std::string buildOptions = format("-D anX=%d -D anY=%d -D ksX=%d -D ksY=%d -D %s",
 913                     block_size / 2, block_size / 2, block_size, block_size, borderType);
 914
 915             size_t blockSizeX = 256, blockSizeY = 1;
 916             size_t gSize = blockSizeX - block_size / 2 * 2;
 917             size_t globalSizeX = (Dx.cols) % gSize == 0 ? Dx.cols / gSize * blockSizeX : (Dx.cols / gSize + 1) * blockSizeX;
 918             size_t rows_per_thread = 2;
 919             size_t globalSizeY = ((Dx.rows + rows_per_thread - 1) / rows_per_thread) % blockSizeY == 0 ?
 920                                  ((Dx.rows + rows_per_thread - 1) / rows_per_thread) :
 921                                  (((Dx.rows + rows_per_thread - 1) / rows_per_thread) / blockSizeY + 1) * blockSizeY;
 922
 923             size_t gt[3] = { globalSizeX, globalSizeY, 1 };
 924             size_t lt[3]  = { blockSizeX, blockSizeY, 1 };
 925             vector<pair<size_t , const void *> > args;
 926             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&Dx.data ));
 927             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&Dy.data));
 928             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&dst.data));
 929             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&Dx.offset ));
 930             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&Dx.wholerows ));
 931             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&Dx.wholecols ));
 932             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&Dx.step));
 933             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&Dy.offset ));
 934             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&Dy.wholerows ));
 935             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&Dy.wholecols ));
 936             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&Dy.step));
 937             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst.offset));
 938             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst.rows));
 939             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst.cols));
 940             args.push_back( make_pair(sizeof(cl_int), (void *)&dst.step));
 941             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_float) , (void *)&k));
 942
 943             openCLExecuteKernel(dst.clCxt, source, kernelName, gt, lt, args, -1, -1, buildOptions.c_str());
 944         }
 945
 946         void cornerHarris(const oclMat &src, oclMat &dst, int blockSize, int ksize,
 947                           double k, int borderType)
 948         {
 949             oclMat dx, dy;
 950             cornerHarris_dxdy(src, dst, dx, dy, blockSize, ksize, k, borderType);
 951         }
 952
 953         void cornerHarris_dxdy(const oclMat &src, oclMat &dst, oclMat &dx, oclMat &dy, int blockSize, int ksize,
 954                           double k, int borderType)
 955         {
 956             if (!src.clCxt->supportsFeature(FEATURE_CL_DOUBLE) && src.depth() == CV_64F)
 957             {
 958                 CV_Error(CV_OpenCLDoubleNotSupported, "Selected device doesn't support double");
 959                 return;
 960             }
 961
 962             CV_Assert(borderType == cv::BORDER_CONSTANT || borderType == cv::BORDER_REFLECT101 || borderType == cv::BORDER_REPLICATE
 963                       || borderType == cv::BORDER_REFLECT);
 964
 965             extractCovData(src, dx, dy, blockSize, ksize, borderType);
 966             dst.create(src.size(), CV_32FC1);
 967             corner_ocl(&imgproc_calcHarris, "calcHarris", blockSize, static_cast<float>(k), dx, dy, dst, borderType);
 968         }
 969
 970         void cornerMinEigenVal(const oclMat &src, oclMat &dst, int blockSize, int ksize, int borderType)
 971         {
 972             oclMat dx, dy;
 973             cornerMinEigenVal_dxdy(src, dst, dx, dy, blockSize, ksize, borderType);
 974         }
 975
 976         void cornerMinEigenVal_dxdy(const oclMat &src, oclMat &dst, oclMat &dx, oclMat &dy, int blockSize, int ksize, int borderType)
 977         {
 978             if (!src.clCxt->supportsFeature(FEATURE_CL_DOUBLE) && src.depth() == CV_64F)
 979             {
 980                 CV_Error(CV_OpenCLDoubleNotSupported, "Selected device doesn't support double");
 981                 return;
 982             }
 983
 984             CV_Assert(borderType == cv::BORDER_CONSTANT || borderType == cv::BORDER_REFLECT101 ||
 985                       borderType == cv::BORDER_REPLICATE || borderType == cv::BORDER_REFLECT);
 986
 987             extractCovData(src, dx, dy, blockSize, ksize, borderType);
 988             dst.create(src.size(), CV_32F);
 989
 990             corner_ocl(&imgproc_calcMinEigenVal, "calcMinEigenVal", blockSize, 0, dx, dy, dst, borderType);
 991         }
 992
 993         /////////////////////////////////// MeanShiftfiltering ///////////////////////////////////////////////
 994
 995         static void meanShiftFiltering_gpu(const oclMat &src, oclMat dst, int sp, int sr, int maxIter, float eps)
 996         {
 997             CV_Assert( (src.cols == dst.cols) && (src.rows == dst.rows) );
 998             CV_Assert( !(dst.step & 0x3) );
 999
1000             //Arrange the NDRange
1001             int col = src.cols, row = src.rows;
1002             int ltx = 16, lty = 8;
1003             if (src.cols % ltx != 0)
1004                 col = (col / ltx + 1) * ltx;
1005             if (src.rows % lty != 0)
1006                 row = (row / lty + 1) * lty;
1007
1008             size_t globalThreads[3] = {col, row, 1};
1009             size_t localThreads[3]  = {ltx, lty, 1};
1010
1011             //set args
1012             vector<pair<size_t , const void *> > args;
1013             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&dst.data ));
1014             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&dst.step ));
1015             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&src.data ));
1016             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&src.step ));
1017             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&dst.offset ));
1018             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&src.offset ));
1019             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&dst.cols ));
1020             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&dst.rows ));
1021             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&sp ));
1022             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&sr ));
1023             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&maxIter ));
1024             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_float) , (void *)&eps ));
1025
1026             openCLExecuteKernel(src.clCxt, &meanShift, "meanshift_kernel", globalThreads, localThreads, args, -1, -1);
1027         }
1028
1029         void meanShiftFiltering(const oclMat &src, oclMat &dst, int sp, int sr, TermCriteria criteria)
1030         {
1031             if ( src.empty() )
1032                 CV_Error( CV_StsBadArg, "The input image is empty" );
1033
1034             if ( src.depth() != CV_8U || src.oclchannels() != 4 )
1035                 CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat, "Only 8-bit, 4-channel images are supported" );
1036
1037             dst.create( src.size(), CV_8UC4 );
1038
1039             if ( !(criteria.type & TermCriteria::MAX_ITER) )
1040                 criteria.maxCount = 5;
1041
1042             int maxIter = std::min(std::max(criteria.maxCount, 1), 100);
1043
1044             float eps;
1045             if ( !(criteria.type & TermCriteria::EPS) )
1046                 eps = 1.f;
1047             eps = (float)std::max(criteria.epsilon, 0.0);
1048
1049             meanShiftFiltering_gpu(src, dst, sp, sr, maxIter, eps);
1050         }
1051
1052         static void meanShiftProc_gpu(const oclMat &src, oclMat dstr, oclMat dstsp, int sp, int sr, int maxIter, float eps)
1053         {
1054             //sanity checks
1055             CV_Assert( (src.cols == dstr.cols) && (src.rows == dstr.rows) &&
1056                        (src.rows == dstsp.rows) && (src.cols == dstsp.cols));
1057             CV_Assert( !(dstsp.step & 0x3) );
1058
1059             //Arrange the NDRange
1060             int col = src.cols, row = src.rows;
1061             int ltx = 16, lty = 8;
1062             if (src.cols % ltx != 0)
1063                 col = (col / ltx + 1) * ltx;
1064             if (src.rows % lty != 0)
1065                 row = (row / lty + 1) * lty;
1066
1067             size_t globalThreads[3] = {col, row, 1};
1068             size_t localThreads[3]  = {ltx, lty, 1};
1069
1070             //set args
1071             vector<pair<size_t , const void *> > args;
1072             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&src.data ));
1073             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&dstr.data ));
1074             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem) , (void *)&dstsp.data ));
1075             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&src.step ));
1076             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&dstr.step ));
1077             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&dstsp.step ));
1078             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&src.offset ));
1079             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&dstr.offset ));
1080             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&dstsp.offset ));
1081             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&dstr.cols ));
1082             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&dstr.rows ));
1083             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&sp ));
1084             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&sr ));
1085             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int) , (void *)&maxIter ));
1086             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_float) , (void *)&eps ));
1087
1088             openCLExecuteKernel(src.clCxt, &meanShift, "meanshiftproc_kernel", globalThreads, localThreads, args, -1, -1);
1089         }
1090
1091         void meanShiftProc(const oclMat &src, oclMat &dstr, oclMat &dstsp, int sp, int sr, TermCriteria criteria)
1092         {
1093             if ( src.empty() )
1094                 CV_Error( CV_StsBadArg, "The input image is empty" );
1095
1096             if ( src.depth() != CV_8U || src.oclchannels() != 4 )
1097                 CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat, "Only 8-bit, 4-channel images are supported" );
1098
1099 //            if (!src.clCxt->supportsFeature(FEATURE_CL_DOUBLE))
1100 //            {
1101 //                CV_Error( CV_OpenCLDoubleNotSupportedNotSupported, "Selected device doesn't support double, so a deviation exists.\nIf the accuracy is acceptable, the error can be ignored.\n");
1102 //                return;
1103 //            }
1104
1105             dstr.create( src.size(), CV_8UC4 );
1106             dstsp.create( src.size(), CV_16SC2 );
1107
1108             if ( !(criteria.type & TermCriteria::MAX_ITER) )
1109                 criteria.maxCount = 5;
1110
1111             int maxIter = std::min(std::max(criteria.maxCount, 1), 100);
1112
1113             float eps;
1114             if ( !(criteria.type & TermCriteria::EPS) )
1115                 eps = 1.f;
1116             eps = (float)std::max(criteria.epsilon, 0.0);
1117
1118             meanShiftProc_gpu(src, dstr, dstsp, sp, sr, maxIter, eps);
1119         }
1120
1121         ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
1122         ////////////////////////////////////////////////////hist///////////////////////////////////////////////
1123         /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
1124
1125         namespace histograms
1126         {
1127             const int PARTIAL_HISTOGRAM256_COUNT = 256;
1128             const int HISTOGRAM256_BIN_COUNT = 256;
1129         }
1130         ///////////////////////////////calcHist/////////////////////////////////////////////////////////////////
1131         static void calc_sub_hist(const oclMat &mat_src, const oclMat &mat_sub_hist)
1132         {
1133             using namespace histograms;
1134
1135             int depth = mat_src.depth();
1136
1137             size_t localThreads[3]  = { HISTOGRAM256_BIN_COUNT, 1, 1 };
1138             size_t globalThreads[3] = { PARTIAL_HISTOGRAM256_COUNT *localThreads[0], 1, 1};
1139
1140             int dataWidth = 16;
1141             int dataWidth_bits = 4;
1142             int mask = dataWidth - 1;
1143
1144             int cols = mat_src.cols * mat_src.oclchannels();
1145             int src_offset = mat_src.offset;
1146             int hist_step = mat_sub_hist.step >> 2;
1147             int left_col = 0, right_col = 0;
1148
1149             if (cols >= dataWidth * 2 - 1)
1150             {
1151                 left_col = dataWidth - (src_offset & mask);
1152                 left_col &= mask;
1153                 src_offset += left_col;
1154                 cols -= left_col;
1155                 right_col = cols & mask;
1156                 cols -= right_col;
1157             }
1158             else
1159             {
1160                 left_col = cols;
1161                 right_col = 0;
1162                 cols = 0;
1163                 globalThreads[0] = 0;
1164             }
1165
1166             vector<pair<size_t , const void *> > args;
1167             if (globalThreads[0] != 0)
1168             {
1169                 int tempcols = cols >> dataWidth_bits;
1170                 int inc_x = globalThreads[0] % tempcols;
1171                 int inc_y = globalThreads[0] / tempcols;
1172                 src_offset >>= dataWidth_bits;
1173                 int src_step = mat_src.step >> dataWidth_bits;
1174                 int datacount = tempcols * mat_src.rows;
1175
1176                 args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&mat_src.data));
1177                 args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src_step));
1178                 args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src_offset));
1179                 args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&mat_sub_hist.data));
1180                 args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&datacount));
1181                 args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&tempcols));
1182                 args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&inc_x));
1183                 args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&inc_y));
1184                 args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&hist_step));
1185
1186                 openCLExecuteKernel(mat_src.clCxt, &imgproc_histogram, "calc_sub_hist", globalThreads, localThreads, args, -1, depth);
1187             }
1188
1189             if (left_col != 0 || right_col != 0)
1190             {
1191                 src_offset = mat_src.offset;
1192                 localThreads[0] = 1;
1193                 localThreads[1] = 256;
1194                 globalThreads[0] = left_col + right_col;
1195                 globalThreads[1] = mat_src.rows;
1196
1197                 args.clear();
1198                 args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&mat_src.data));
1199                 args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&mat_src.step));
1200                 args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src_offset));
1201                 args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&mat_sub_hist.data));
1202                 args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&left_col));
1203                 args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&cols));
1204                 args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&mat_src.rows));
1205                 args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&hist_step));
1206
1207                 openCLExecuteKernel(mat_src.clCxt, &imgproc_histogram, "calc_sub_hist_border", globalThreads, localThreads, args, -1, depth);
1208             }
1209         }
1210
1211         static void merge_sub_hist(const oclMat &sub_hist, oclMat &mat_hist)
1212         {
1213             using namespace histograms;
1214
1215             size_t localThreads[3]  = { 256, 1, 1 };
1216             size_t globalThreads[3] = { HISTOGRAM256_BIN_COUNT *localThreads[0], 1, 1};
1217             int src_step = sub_hist.step >> 2;
1218
1219             vector<pair<size_t , const void *> > args;
1220             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&sub_hist.data));
1221             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&mat_hist.data));
1222             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src_step));
1223
1224             openCLExecuteKernel(sub_hist.clCxt, &imgproc_histogram, "merge_hist", globalThreads, localThreads, args, -1, -1);
1225         }
1226
1227         void calcHist(const oclMat &mat_src, oclMat &mat_hist)
1228         {
1229             using namespace histograms;
1230             CV_Assert(mat_src.type() == CV_8UC1);
1231             mat_hist.create(1, 256, CV_32SC1);
1232
1233             oclMat buf(PARTIAL_HISTOGRAM256_COUNT, HISTOGRAM256_BIN_COUNT, CV_32SC1);
1234             buf.setTo(0);
1235
1236             calc_sub_hist(mat_src, buf);
1237             merge_sub_hist(buf, mat_hist);
1238         }
1239
1240         ///////////////////////////////////equalizeHist/////////////////////////////////////////////////////
1241         void equalizeHist(const oclMat &mat_src, oclMat &mat_dst)
1242         {
1243             mat_dst.create(mat_src.rows, mat_src.cols, CV_8UC1);
1244
1245             oclMat mat_hist(1, 256, CV_32SC1);
1246
1247             calcHist(mat_src, mat_hist);
1248
1249             size_t localThreads[3] = { 256, 1, 1};
1250             size_t globalThreads[3] = { 256, 1, 1};
1251             oclMat lut(1, 256, CV_8UC1);
1252             int total = mat_src.rows * mat_src.cols;
1253
1254             vector<pair<size_t , const void *> > args;
1255             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&lut.data));
1256             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&mat_hist.data));
1257             args.push_back( make_pair( sizeof(int), (void *)&total));
1258
1259             openCLExecuteKernel(mat_src.clCxt, &imgproc_histogram, "calLUT", globalThreads, localThreads, args, -1, -1);
1260             LUT(mat_src, lut, mat_dst);
1261         }
1262
1263         ////////////////////////////////////////////////////////////////////////
1264         // CLAHE
1265         namespace clahe
1266         {
1267             static void calcLut(const oclMat &src, oclMat &dst,
1268                 const int tilesX, const int tilesY, const cv::Size tileSize,
1269                 const int clipLimit, const float lutScale)
1270             {
1271                 cl_int2 tile_size;
1272                 tile_size.s[0] = tileSize.width;
1273                 tile_size.s[1] = tileSize.height;
1274
1275                 std::vector<pair<size_t , const void *> > args;
1276                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&src.data ));
1277                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&dst.data ));
1278                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src.step ));
1279                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&dst.step ));
1280                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int2), (void *)&tile_size ));
1281                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&tilesX ));
1282                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&clipLimit ));
1283                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_float), (void *)&lutScale ));
1284                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src.offset ));
1285                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&dst.offset ));
1286
1287                 String kernelName = "calcLut";
1288                 size_t localThreads[3]  = { 32, 8, 1 };
1289                 size_t globalThreads[3] = { tilesX * localThreads[0], tilesY * localThreads[1], 1 };
1290                 bool is_cpu = isCpuDevice();
1291                 if (is_cpu)
1292                     openCLExecuteKernel(Context::getContext(), &imgproc_clahe, kernelName, globalThreads, localThreads, args, -1, -1, (char*)"-D CPU");
1293                 else
1294                 {
1295                     cl_kernel kernel = openCLGetKernelFromSource(Context::getContext(), &imgproc_clahe, kernelName);
1296                     int wave_size = (int)queryWaveFrontSize(kernel);
1297                     openCLSafeCall(clReleaseKernel(kernel));
1298
1299                     std::string opt = format("-D WAVE_SIZE=%d", wave_size);
1300                     openCLExecuteKernel(Context::getContext(), &imgproc_clahe, kernelName, globalThreads, localThreads, args, -1, -1, opt.c_str());
1301                 }
1302             }
1303
1304             static void transform(const oclMat &src, oclMat &dst, const oclMat &lut,
1305                 const int tilesX, const int tilesY, const Size & tileSize)
1306             {
1307                 cl_int2 tile_size;
1308                 tile_size.s[0] = tileSize.width;
1309                 tile_size.s[1] = tileSize.height;
1310
1311                 std::vector<pair<size_t , const void *> > args;
1312                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&src.data ));
1313                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&dst.data ));
1314                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&lut.data ));
1315                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src.step ));
1316                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&dst.step ));
1317                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&lut.step ));
1318                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src.cols ));
1319                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src.rows ));
1320                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int2), (void *)&tile_size ));
1321                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&tilesX ));
1322                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&tilesY ));
1323                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src.offset ));
1324                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&dst.offset ));
1325                 args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&lut.offset ));
1326
1327                 size_t localThreads[3]  = { 32, 8, 1 };
1328                 size_t globalThreads[3] = { src.cols, src.rows, 1 };
1329
1330                 openCLExecuteKernel(Context::getContext(), &imgproc_clahe, "transform", globalThreads, localThreads, args, -1, -1);
1331             }
1332         }
1333
1334         namespace
1335         {
1336             class CLAHE_Impl : public cv::CLAHE
1337             {
1338             public:
1339                 CLAHE_Impl(double clipLimit = 40.0, int tilesX = 8, int tilesY = 8);
1340
1341                 cv::AlgorithmInfo* info() const;
1342
1343                 void apply(cv::InputArray src, cv::OutputArray dst);
1344
1345                 void setClipLimit(double clipLimit);
1346                 double getClipLimit() const;
1347
1348                 void setTilesGridSize(cv::Size tileGridSize);
1349                 cv::Size getTilesGridSize() const;
1350
1351                 void collectGarbage();
1352
1353             private:
1354                 double clipLimit_;
1355                 int tilesX_;
1356                 int tilesY_;
1357
1358                 oclMat srcExt_;
1359                 oclMat lut_;
1360             };
1361
1362             CLAHE_Impl::CLAHE_Impl(double clipLimit, int tilesX, int tilesY) :
1363                 clipLimit_(clipLimit), tilesX_(tilesX), tilesY_(tilesY)
1364             {
1365             }
1366
1367             CV_INIT_ALGORITHM(CLAHE_Impl, "CLAHE_OCL",
1368                 obj.info()->addParam(obj, "clipLimit", obj.clipLimit_);
1369                 obj.info()->addParam(obj, "tilesX", obj.tilesX_);
1370                 obj.info()->addParam(obj, "tilesY", obj.tilesY_))
1371
1372             void CLAHE_Impl::apply(cv::InputArray src_raw, cv::OutputArray dst_raw)
1373             {
1374                 oclMat& src = getOclMatRef(src_raw);
1375                 oclMat& dst = getOclMatRef(dst_raw);
1376                 CV_Assert( src.type() == CV_8UC1 );
1377
1378                 dst.create( src.size(), src.type() );
1379
1380                 const int histSize = 256;
1381
1382                 ensureSizeIsEnough(tilesX_ * tilesY_, histSize, CV_8UC1, lut_);
1383
1384                 cv::Size tileSize;
1385                 oclMat srcForLut;
1386
1387                 if (src.cols % tilesX_ == 0 && src.rows % tilesY_ == 0)
1388                 {
1389                     tileSize = cv::Size(src.cols / tilesX_, src.rows / tilesY_);
1390                     srcForLut = src;
1391                 }
1392                 else
1393                 {
1394                     ocl::copyMakeBorder(src, srcExt_, 0, tilesY_ - (src.rows % tilesY_), 0,
1395                                             tilesX_ - (src.cols % tilesX_), BORDER_REFLECT_101, Scalar::all(0));
1396
1397                     tileSize = Size(srcExt_.cols / tilesX_, srcExt_.rows / tilesY_);
1398                     srcForLut = srcExt_;
1399                 }
1400
1401                 const int tileSizeTotal = tileSize.area();
1402                 const float lutScale = static_cast<float>(histSize - 1) / tileSizeTotal;
1403
1404                 int clipLimit = 0;
1405                 if (clipLimit_ > 0.0)
1406                 {
1407                     clipLimit = static_cast<int>(clipLimit_ * tileSizeTotal / histSize);
1408                     clipLimit = std::max(clipLimit, 1);
1409                 }
1410
1411                 clahe::calcLut(srcForLut, lut_, tilesX_, tilesY_, tileSize, clipLimit, lutScale);
1412                 clahe::transform(src, dst, lut_, tilesX_, tilesY_, tileSize);
1413             }
1414
1415             void CLAHE_Impl::setClipLimit(double clipLimit)
1416             {
1417                 clipLimit_ = clipLimit;
1418             }
1419
1420             double CLAHE_Impl::getClipLimit() const
1421             {
1422                 return clipLimit_;
1423             }
1424
1425             void CLAHE_Impl::setTilesGridSize(cv::Size tileGridSize)
1426             {
1427                 tilesX_ = tileGridSize.width;
1428                 tilesY_ = tileGridSize.height;
1429             }
1430
1431             cv::Size CLAHE_Impl::getTilesGridSize() const
1432             {
1433                 return cv::Size(tilesX_, tilesY_);
1434             }
1435
1436             void CLAHE_Impl::collectGarbage()
1437             {
1438                 srcExt_.release();
1439                 lut_.release();
1440             }
1441         }
1442
1443         cv::Ptr<cv::CLAHE> createCLAHE(double clipLimit, cv::Size tileGridSize)
1444         {
1445             return new CLAHE_Impl(clipLimit, tileGridSize.width, tileGridSize.height);
1446         }
1447
1448         //////////////////////////////////bilateralFilter////////////////////////////////////////////////////
1449
1450         static void oclbilateralFilter_8u( const oclMat &src, oclMat &dst, int d,
1451                                double sigma_color, double sigma_space,
1452                                int borderType )
1453         {
1454             int cn = src.channels();
1455             int i, j, maxk, radius;
1456
1457             CV_Assert( (src.channels() == 1 || src.channels() == 3) &&
1458                        src.type() == dst.type() && src.size() == dst.size() &&
1459                        src.data != dst.data );
1460
1461             if ( sigma_color <= 0 )
1462                 sigma_color = 1;
1463             if ( sigma_space <= 0 )
1464                 sigma_space = 1;
1465
1466             double gauss_color_coeff = -0.5 / (sigma_color * sigma_color);
1467             double gauss_space_coeff = -0.5 / (sigma_space * sigma_space);
1468
1469             if ( d <= 0 )
1470                 radius = cvRound(sigma_space * 1.5);
1471             else
1472                 radius = d / 2;
1473             radius = MAX(radius, 1);
1474             d = radius * 2 + 1;
1475
1476             oclMat temp;
1477             copyMakeBorder( src, temp, radius, radius, radius, radius, borderType );
1478
1479             vector<float> _color_weight(cn * 256);
1480             vector<float> _space_weight(d * d);
1481             vector<int> _space_ofs(d * d);
1482             float *color_weight = &_color_weight[0];
1483             float *space_weight = &_space_weight[0];
1484             int *space_ofs = &_space_ofs[0];
1485
1486             int dst_step_in_pixel = dst.step / dst.elemSize();
1487             int dst_offset_in_pixel = dst.offset / dst.elemSize();
1488             int temp_step_in_pixel = temp.step / temp.elemSize();
1489
1490             // initialize color-related bilateral filter coefficients
1491             for( i = 0; i < 256 * cn; i++ )
1492                 color_weight[i] = (float)std::exp(i * i * gauss_color_coeff);
1493
1494             // initialize space-related bilateral filter coefficients
1495             for( i = -radius, maxk = 0; i <= radius; i++ )
1496                 for( j = -radius; j <= radius; j++ )
1497                 {
1498                     double r = std::sqrt((double)i * i + (double)j * j);
1499                     if ( r > radius )
1500                         continue;
1501                     space_weight[maxk] = (float)std::exp(r * r * gauss_space_coeff);
1502                     space_ofs[maxk++] = (int)(i * temp_step_in_pixel + j);
1503                 }
1504
1505             oclMat oclcolor_weight(1, cn * 256, CV_32FC1, color_weight);
1506             oclMat oclspace_weight(1, d * d, CV_32FC1, space_weight);
1507             oclMat oclspace_ofs(1, d * d, CV_32SC1, space_ofs);
1508
1509             string kernelName = "bilateral";
1510             size_t localThreads[3]  = { 16, 16, 1 };
1511             size_t globalThreads[3] = { dst.cols, dst.rows, 1 };
1512
1513             if ((dst.type() == CV_8UC1) && ((dst.offset & 3) == 0) && ((dst.cols & 3) == 0))
1514             {
1515                 kernelName = "bilateral2";
1516                 globalThreads[0] = dst.cols >> 2;
1517             }
1518
1519             vector<pair<size_t , const void *> > args;
1520             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&dst.data ));
1521             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&temp.data ));
1522             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&dst.rows ));
1523             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&dst.cols ));
1524             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&maxk ));
1525             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&radius ));
1526             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&dst_step_in_pixel ));
1527             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&dst_offset_in_pixel ));
1528             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&temp_step_in_pixel ));
1529             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&temp.rows ));
1530             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&temp.cols ));
1531             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&oclcolor_weight.data ));
1532             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&oclspace_weight.data ));
1533             args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&oclspace_ofs.data ));
1534
1535             openCLExecuteKernel(src.clCxt, &imgproc_bilateral, kernelName, globalThreads, localThreads, args, dst.oclchannels(), dst.depth());
1536         }
1537
1538         void bilateralFilter(const oclMat &src, oclMat &dst, int radius, double sigmaclr, double sigmaspc, int borderType)
1539         {
1540             dst.create( src.size(), src.type() );
1541             if ( src.depth() == CV_8U )
1542                 oclbilateralFilter_8u( src, dst, radius, sigmaclr, sigmaspc, borderType );
1543             else
1544                 CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat, "Bilateral filtering is only implemented for CV_8U images" );
1545         }
1546
1547     }
1548 }
1549 //////////////////////////////////convolve////////////////////////////////////////////////////
1550
1551 static void convolve_run(const oclMat &src, const oclMat &temp1, oclMat &dst, string kernelName, const cv::ocl::ProgramEntry* source)
1552 {
1553     dst.create(src.size(), src.type());
1554
1555     size_t localThreads[3]  = { 16, 16, 1 };
1556     size_t globalThreads[3] = { dst.cols, dst.rows, 1 };
1557
1558     int src_step = src.step / src.elemSize(), src_offset = src.offset / src.elemSize();
1559     int dst_step = dst.step / dst.elemSize(), dst_offset = dst.offset / dst.elemSize();
1560     int temp1_step = temp1.step / temp1.elemSize(), temp1_offset = temp1.offset / temp1.elemSize();
1561
1562     vector<pair<size_t , const void *> > args;
1563     args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&src.data ));
1564     args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&temp1.data ));
1565     args.push_back( make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&dst.data ));
1566     args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src.rows ));
1567     args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src.cols ));
1568     args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src_step ));
1569     args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&dst_step ));
1570     args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&temp1_step ));
1571     args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&temp1.rows ));
1572     args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&temp1.cols ));
1573     args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src_offset ));
1574     args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&dst_offset ));
1575     args.push_back( make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&temp1_offset ));
1576
1577     openCLExecuteKernel(src.clCxt, source, kernelName, globalThreads, localThreads, args, -1, dst.depth());
1578 }
1579
1580 void cv::ocl::convolve(const oclMat &x, const oclMat &t, oclMat &y)
1581 {
1582     CV_Assert(x.depth() == CV_32F && t.depth() == CV_32F);
1583     CV_Assert(t.cols <= 17 && t.rows <= 17);
1584
1585     y.create(x.size(), x.type());
1586
1587     convolve_run(x, t, y, "convolve", &imgproc_convolve);
1588 }