modules/ocl/test/test_kmeans.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 //    Erping Pang,   pang_er_ping@163.com
  19 //    Xiaopeng Fu,   fuxiaopeng2222@163.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
  47 #include "test_precomp.hpp"
  48
  49 #ifdef HAVE_OPENCL
  50
  51 using namespace cvtest;
  52 using namespace testing;
  53 using namespace std;
  54 using namespace cv;
  55
  56 #define OCL_KMEANS_USE_INITIAL_LABELS 1
  57 #define OCL_KMEANS_PP_CENTERS         2
  58
  59 PARAM_TEST_CASE(Kmeans, int, int, int)
  60 {
  61     int type;
  62     int K;
  63     int flags;
  64     cv::Mat src ;
  65     ocl::oclMat d_src, d_dists;
  66
  67     Mat labels, centers;
  68     ocl::oclMat d_labels, d_centers;
  69     virtual void SetUp()
  70     {
  71         K = GET_PARAM(0);
  72         type = GET_PARAM(1);
  73         flags = GET_PARAM(2);
  74
  75         // MWIDTH=256, MHEIGHT=256. defined in utility.hpp
  76         cv::Size size = cv::Size(MWIDTH, MHEIGHT);
  77         src.create(size, type);
  78         int row_idx = 0;
  79         const int max_neighbour = MHEIGHT / K - 1;
  80         CV_Assert(K <= MWIDTH);
  81         for(int i = 0; i < K; i++ )
  82         {
  83             Mat center_row_header = src.row(row_idx);
  84             center_row_header.setTo(0);
  85             int nchannel = center_row_header.channels();
  86             for(int j = 0; j < nchannel; j++)
  87                 center_row_header.at<float>(0, i*nchannel+j) = 50000.0;
  88
  89             for(int j = 0; (j < max_neighbour) ||
  90                            (i == K-1 && j < max_neighbour + MHEIGHT%K); j ++)
  91             {
  92                 Mat cur_row_header = src.row(row_idx + 1 + j);
  93                 center_row_header.copyTo(cur_row_header);
  94                 Mat tmpmat = randomMat(cur_row_header.size(), cur_row_header.type(), -200, 200, false);
  95                 cur_row_header += tmpmat;
  96             }
  97             row_idx += 1 + max_neighbour;
  98         }
  99     }
 100 };
 101 OCL_TEST_P(Kmeans, Mat){
 102
 103     if(flags & KMEANS_USE_INITIAL_LABELS)
 104     {
 105         // inital a given labels
 106         labels.create(src.rows, 1, CV_32S);
 107         int *label = labels.ptr<int>();
 108         for(int i = 0; i < src.rows; i++)
 109             label[i] = rng.uniform(0, K);
 110         d_labels.upload(labels);
 111     }
 112     d_src.upload(src);
 113
 114     for(int j = 0; j < LOOP_TIMES; j++)
 115     {
 116         kmeans(src, K, labels,
 117             TermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER, 100, 0),
 118             1, flags, centers);
 119
 120         ocl::kmeans(d_src, K, d_labels,
 121             TermCriteria( CV_TERMCRIT_EPS+CV_TERMCRIT_ITER, 100, 0),
 122             1, flags, d_centers);
 123
 124         Mat dd_labels(d_labels);
 125         Mat dd_centers(d_centers);
 126         if(flags & KMEANS_USE_INITIAL_LABELS)
 127         {
 128             EXPECT_MAT_NEAR(labels, dd_labels, 0);
 129             EXPECT_MAT_NEAR(centers, dd_centers, 1e-3);
 130         }
 131         else
 132         {
 133             int row_idx = 0;
 134             for(int i = 0; i < K; i++)
 135             {
 136                 // verify lables with ground truth resutls
 137                 int label = labels.at<int>(row_idx);
 138                 int header_label = dd_labels.at<int>(row_idx);
 139                 for(int j = 0; (j < MHEIGHT/K)||(i == K-1 && j < MHEIGHT/K+MHEIGHT%K); j++)
 140                 {
 141                     ASSERT_NEAR(labels.at<int>(row_idx+j), label, 0);
 142                     ASSERT_NEAR(dd_labels.at<int>(row_idx+j), header_label, 0);
 143                 }
 144
 145                 // verify centers
 146                 float *center = centers.ptr<float>(label);
 147                 float *header_center = dd_centers.ptr<float>(header_label);
 148                 for(int t = 0; t < centers.cols; t++)
 149                     ASSERT_NEAR(center[t], header_center[t], 1e-3);
 150
 151                 row_idx += MHEIGHT/K;
 152             }
 153         }
 154     }
 155 }
 156 INSTANTIATE_TEST_CASE_P(OCL_ML, Kmeans, Combine(
 157     Values(3, 5, 8),
 158     Values(CV_32FC1, CV_32FC2, CV_32FC4),
 159     Values(OCL_KMEANS_USE_INITIAL_LABELS/*, OCL_KMEANS_PP_CENTERS*/)));
 160
 161 #endif