modules/ocl/test/test_objdetect.cpp

   1 /*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
   2 //
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   4 //
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   8 //
   9 //
  10 //                        Intel 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.
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  16 //
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  18 //              Yao Wang, bitwangyaoyao@gmail.com
  19 //
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  22 //
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  24 //     this list of conditions and the following disclaimer.
  25 //
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  27 //     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
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  29 //
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  41 // or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
  42 // the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
  43 //
  44 //M*/
  45
  46 #include "test_precomp.hpp"
  47 #include "opencv2/core/core.hpp"
  48 #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
  49
  50 using namespace cv;
  51 using namespace testing;
  52 #ifdef HAVE_OPENCL
  53
  54 ///////////////////// HOG /////////////////////////////
  55 PARAM_TEST_CASE(HOG, Size, int)
  56 {
  57     Size winSize;
  58     int type;
  59     Mat img_rgb;
  60     virtual void SetUp()
  61     {
  62         winSize = GET_PARAM(0);
  63         type = GET_PARAM(1);
  64         img_rgb = readImage("gpu/hog/road.png");
  65         ASSERT_FALSE(img_rgb.empty());
  66     }
  67 };
  68
  69 OCL_TEST_P(HOG, GetDescriptors)
  70 {
  71     // Convert image
  72     Mat img;
  73     switch (type)
  74     {
  75     case CV_8UC1:
  76         cvtColor(img_rgb, img, CV_BGR2GRAY);
  77         break;
  78     case CV_8UC4:
  79     default:
  80         cvtColor(img_rgb, img, CV_BGR2BGRA);
  81         break;
  82     }
  83     ocl::oclMat d_img(img);
  84
  85     // HOGs
  86     ocl::HOGDescriptor ocl_hog;
  87     ocl_hog.gamma_correction = true;
  88     HOGDescriptor hog;
  89     hog.gammaCorrection = true;
  90
  91     // Compute descriptor
  92     ocl::oclMat d_descriptors;
  93     ocl_hog.getDescriptors(d_img, ocl_hog.win_size, d_descriptors, ocl_hog.DESCR_FORMAT_COL_BY_COL);
  94     Mat down_descriptors;
  95     d_descriptors.download(down_descriptors);
  96     down_descriptors = down_descriptors.reshape(0, down_descriptors.cols * down_descriptors.rows);
  97
  98     hog.setSVMDetector(hog.getDefaultPeopleDetector());
  99     std::vector<float> descriptors;
 100     switch (type)
 101     {
 102     case CV_8UC1:
 103         hog.compute(img, descriptors, ocl_hog.win_size);
 104         break;
 105     case CV_8UC4:
 106     default:
 107         hog.compute(img_rgb, descriptors, ocl_hog.win_size);
 108         break;
 109     }
 110     Mat cpu_descriptors(descriptors);
 111
 112     EXPECT_MAT_SIMILAR(down_descriptors, cpu_descriptors, 1e-2);
 113 }
 114
 115 OCL_TEST_P(HOG, Detect)
 116 {
 117     // Convert image
 118     Mat img;
 119     switch (type)
 120     {
 121     case CV_8UC1:
 122         cvtColor(img_rgb, img, CV_BGR2GRAY);
 123         break;
 124     case CV_8UC4:
 125     default:
 126         cvtColor(img_rgb, img, CV_BGR2BGRA);
 127         break;
 128     }
 129     ocl::oclMat d_img(img);
 130
 131     // HOGs
 132     if ((winSize != Size(48, 96)) && (winSize != Size(64, 128)))
 133         winSize = Size(64, 128);
 134     ocl::HOGDescriptor ocl_hog(winSize);
 135     ocl_hog.gamma_correction = true;
 136
 137     HOGDescriptor hog;
 138     hog.winSize = winSize;
 139     hog.gammaCorrection = true;
 140
 141     if (winSize.width == 48 && winSize.height == 96)
 142     {
 143         // daimler's base
 144         ocl_hog.setSVMDetector(hog.getDaimlerPeopleDetector());
 145         hog.setSVMDetector(hog.getDaimlerPeopleDetector());
 146     }
 147     else if (winSize.width == 64 && winSize.height == 128)
 148     {
 149         ocl_hog.setSVMDetector(hog.getDefaultPeopleDetector());
 150         hog.setSVMDetector(hog.getDefaultPeopleDetector());
 151     }
 152     else
 153     {
 154         ocl_hog.setSVMDetector(hog.getDefaultPeopleDetector());
 155         hog.setSVMDetector(hog.getDefaultPeopleDetector());
 156     }
 157
 158     // OpenCL detection
 159     std::vector<Rect> d_found;
 160     ocl_hog.detectMultiScale(d_img, d_found, 0, Size(8, 8), Size(0, 0), 1.05, 6);
 161
 162     // CPU detection
 163     std::vector<Rect> found;
 164     switch (type)
 165     {
 166     case CV_8UC1:
 167         hog.detectMultiScale(img, found, 0, Size(8, 8), Size(0, 0), 1.05, 6);
 168         break;
 169     case CV_8UC4:
 170     default:
 171         hog.detectMultiScale(img_rgb, found, 0, Size(8, 8), Size(0, 0), 1.05, 6);
 172         break;
 173     }
 174
 175     EXPECT_LT(checkRectSimilarity(img.size(), found, d_found), 1.0);
 176 }
 177
 178
 179 INSTANTIATE_TEST_CASE_P(OCL_ObjDetect, HOG, testing::Combine(
 180                             testing::Values(Size(64, 128), Size(48, 96)),
 181                             testing::Values(MatType(CV_8UC1), MatType(CV_8UC4))));
 182
 183 ///////////////////////////// Haar //////////////////////////////
 184 IMPLEMENT_PARAM_CLASS(CascadeName, std::string)
 185 CascadeName cascade_frontalface_alt(std::string("haarcascade_frontalface_alt.xml"));
 186 CascadeName cascade_frontalface_alt2(std::string("haarcascade_frontalface_alt2.xml"));
 187 struct getRect
 188 {
 189     Rect operator ()(const CvAvgComp &e) const
 190     {
 191         return e.rect;
 192     }
 193 };
 194
 195 PARAM_TEST_CASE(Haar, int, CascadeName)
 196 {
 197     ocl::OclCascadeClassifier cascade, nestedCascade;
 198     CascadeClassifier cpucascade, cpunestedCascade;
 199
 200     int flags;
 201     std::string cascadeName;
 202     vector<Rect> faces, oclfaces;
 203     Mat img;
 204     ocl::oclMat d_img;
 205
 206     virtual void SetUp()
 207     {
 208         flags = GET_PARAM(0);
 209         cascadeName = (string(cvtest::TS::ptr()->get_data_path()) + "cv/cascadeandhog/cascades/").append(GET_PARAM(1));
 210         ASSERT_TRUE(cascade.load( cascadeName ));
 211         ASSERT_TRUE(cpucascade.load(cascadeName));
 212         img = readImage("cv/shared/lena.png", IMREAD_GRAYSCALE);
 213         ASSERT_FALSE(img.empty());
 214         equalizeHist(img, img);
 215         d_img.upload(img);
 216     }
 217 };
 218
 219 OCL_TEST_P(Haar, FaceDetect)
 220 {
 221     cascade.detectMultiScale(d_img, oclfaces,  1.1, 3,
 222                                 flags,
 223                                 Size(30, 30), Size(0, 0));
 224
 225     cpucascade.detectMultiScale(img, faces,  1.1, 3,
 226                                 flags,
 227                                 Size(30, 30), Size(0, 0));
 228
 229     EXPECT_LT(checkRectSimilarity(img.size(), faces, oclfaces), 1.0);
 230 }
 231
 232 OCL_TEST_P(Haar, FaceDetectUseBuf)
 233 {
 234     ocl::OclCascadeClassifierBuf cascadebuf;
 235     ASSERT_TRUE(cascadebuf.load(cascadeName)) << "could not load classifier cascade for FaceDetectUseBuf!";
 236
 237     cascadebuf.detectMultiScale(d_img, oclfaces,  1.1, 3,
 238                                 flags,
 239                                 Size(30, 30), Size(0, 0));
 240     cpucascade.detectMultiScale(img, faces,  1.1, 3,
 241                                 flags,
 242                                 Size(30, 30), Size(0, 0));
 243
 244     // intentionally run ocl facedetect again and check if it still works after the first run
 245     cascadebuf.detectMultiScale(d_img, oclfaces,  1.1, 3,
 246                                 flags,
 247                                 Size(30, 30));
 248     cascadebuf.release();
 249
 250     EXPECT_LT(checkRectSimilarity(img.size(), faces, oclfaces), 1.0);
 251 }
 252
 253 INSTANTIATE_TEST_CASE_P(OCL_ObjDetect, Haar,
 254     Combine(Values(CV_HAAR_SCALE_IMAGE, 0),
 255             Values(cascade_frontalface_alt/*, cascade_frontalface_alt2*/)));
 256
 257 #endif //HAVE_OPENCL