catching OpenCL double not supported exceptions
[profile/ivi/opencv.git] / modules / ocl / test / test_objdetect.cpp
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12 //
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16 //
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22 //
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25 //
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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     MemStorage storage(cvCreateMemStorage(0));
222     CvSeq *_objects;
223     _objects = cascade.oclHaarDetectObjects(d_img, storage, 1.1, 3,
224                                             flags, Size(30, 30), Size(0, 0));
225     vector<CvAvgComp> vecAvgComp;
226     Seq<CvAvgComp>(_objects).copyTo(vecAvgComp);
227     oclfaces.resize(vecAvgComp.size());
228     std::transform(vecAvgComp.begin(), vecAvgComp.end(), oclfaces.begin(), getRect());
229
230     cpucascade.detectMultiScale(img, faces,  1.1, 3,
231                                 flags,
232                                 Size(30, 30), Size(0, 0));
233
234     EXPECT_LT(checkRectSimilarity(img.size(), faces, oclfaces), 1.0);
235 }
236
237 OCL_TEST_P(Haar, FaceDetectUseBuf)
238 {
239     ocl::OclCascadeClassifierBuf cascadebuf;
240     ASSERT_TRUE(cascadebuf.load(cascadeName)) << "could not load classifier cascade for FaceDetectUseBuf!";
241
242     cascadebuf.detectMultiScale(d_img, oclfaces,  1.1, 3,
243                                 flags,
244                                 Size(30, 30), Size(0, 0));
245     cpucascade.detectMultiScale(img, faces,  1.1, 3,
246                                 flags,
247                                 Size(30, 30), Size(0, 0));
248
249     // intentionally run ocl facedetect again and check if it still works after the first run
250     cascadebuf.detectMultiScale(d_img, oclfaces,  1.1, 3,
251                                 flags,
252                                 Size(30, 30));
253     cascadebuf.release();
254
255     EXPECT_LT(checkRectSimilarity(img.size(), faces, oclfaces), 1.0);
256 }
257
258 INSTANTIATE_TEST_CASE_P(OCL_ObjDetect, Haar,
259     Combine(Values(CV_HAAR_SCALE_IMAGE, 0),
260             Values(cascade_frontalface_alt/*, cascade_frontalface_alt2*/)));
261
262 #endif //HAVE_OPENCL