modules/ocl/test/test_objdetect.cpp

   1 /*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
   2 //
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   7 //  copy or use the software.
   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 extern string workdir;
  55
  56 ///////////////////// HOG /////////////////////////////
  57 PARAM_TEST_CASE(HOG, Size, int)
  58 {
  59     Size winSize;
  60     int type;
  61     Mat img_rgb;
  62     virtual void SetUp()
  63     {
  64         winSize = GET_PARAM(0);
  65         type = GET_PARAM(1);
  66         img_rgb = readImage("gpu/hog/road.png");
  67         ASSERT_FALSE(img_rgb.empty());
  68     }
  69 };
  70
  71 TEST_P(HOG, GetDescriptors)
  72 {
  73     // Convert image
  74     Mat img;
  75     switch (type)
  76     {
  77     case CV_8UC1:
  78         cvtColor(img_rgb, img, CV_BGR2GRAY);
  79         break;
  80     case CV_8UC4:
  81     default:
  82         cvtColor(img_rgb, img, CV_BGR2BGRA);
  83         break;
  84     }
  85     ocl::oclMat d_img(img);
  86
  87     // HOGs
  88     ocl::HOGDescriptor ocl_hog;
  89     ocl_hog.gamma_correction = true;
  90     HOGDescriptor hog;
  91     hog.gammaCorrection = true;
  92
  93     // Compute descriptor
  94     ocl::oclMat d_descriptors;
  95     ocl_hog.getDescriptors(d_img, ocl_hog.win_size, d_descriptors, ocl_hog.DESCR_FORMAT_COL_BY_COL);
  96     Mat down_descriptors;
  97     d_descriptors.download(down_descriptors);
  98     down_descriptors = down_descriptors.reshape(0, down_descriptors.cols * down_descriptors.rows);
  99
 100     hog.setSVMDetector(hog.getDefaultPeopleDetector());
 101     std::vector<float> descriptors;
 102     switch (type)
 103     {
 104     case CV_8UC1:
 105         hog.compute(img, descriptors, ocl_hog.win_size);
 106         break;
 107     case CV_8UC4:
 108     default:
 109         hog.compute(img_rgb, descriptors, ocl_hog.win_size);
 110         break;
 111     }
 112     Mat cpu_descriptors(descriptors);
 113
 114     EXPECT_MAT_SIMILAR(down_descriptors, cpu_descriptors, 1e-2);
 115 }
 116
 117 TEST_P(HOG, Detect)
 118 {
 119     // Convert image
 120     Mat img;
 121     switch (type)
 122     {
 123     case CV_8UC1:
 124         cvtColor(img_rgb, img, CV_BGR2GRAY);
 125         break;
 126     case CV_8UC4:
 127     default:
 128         cvtColor(img_rgb, img, CV_BGR2BGRA);
 129         break;
 130     }
 131     ocl::oclMat d_img(img);
 132
 133     // HOGs
 134     if ((winSize != Size(48, 96)) && (winSize != Size(64, 128)))
 135         winSize = Size(64, 128);
 136     ocl::HOGDescriptor ocl_hog(winSize);
 137     ocl_hog.gamma_correction = true;
 138
 139     HOGDescriptor hog;
 140     hog.winSize = winSize;
 141     hog.gammaCorrection = true;
 142
 143     if (winSize.width == 48 && winSize.height == 96)
 144     {
 145         // daimler's base
 146         ocl_hog.setSVMDetector(hog.getDaimlerPeopleDetector());
 147         hog.setSVMDetector(hog.getDaimlerPeopleDetector());
 148     }
 149     else if (winSize.width == 64 && winSize.height == 128)
 150     {
 151         ocl_hog.setSVMDetector(hog.getDefaultPeopleDetector());
 152         hog.setSVMDetector(hog.getDefaultPeopleDetector());
 153     }
 154     else
 155     {
 156         ocl_hog.setSVMDetector(hog.getDefaultPeopleDetector());
 157         hog.setSVMDetector(hog.getDefaultPeopleDetector());
 158     }
 159
 160     // OpenCL detection
 161     std::vector<Rect> d_found;
 162     ocl_hog.detectMultiScale(d_img, d_found, 0, Size(8, 8), Size(0, 0), 1.05, 6);
 163
 164     // CPU detection
 165     std::vector<Rect> found;
 166     switch (type)
 167     {
 168     case CV_8UC1:
 169         hog.detectMultiScale(img, found, 0, Size(8, 8), Size(0, 0), 1.05, 6);
 170         break;
 171     case CV_8UC4:
 172     default:
 173         hog.detectMultiScale(img_rgb, found, 0, Size(8, 8), Size(0, 0), 1.05, 6);
 174         break;
 175     }
 176
 177     EXPECT_LT(checkRectSimilarity(img.size(), found, d_found), 1.0);
 178 }
 179
 180
 181 INSTANTIATE_TEST_CASE_P(OCL_ObjDetect, HOG, testing::Combine(
 182                             testing::Values(Size(64, 128), Size(48, 96)),
 183                             testing::Values(MatType(CV_8UC1), MatType(CV_8UC4))));
 184
 185 ///////////////////////////// Haar //////////////////////////////
 186 IMPLEMENT_PARAM_CLASS(CascadeName, std::string);
 187 CascadeName cascade_frontalface_alt(std::string("haarcascade_frontalface_alt.xml"));
 188 CascadeName cascade_frontalface_alt2(std::string("haarcascade_frontalface_alt2.xml"));
 189 struct getRect
 190 {
 191     Rect operator ()(const CvAvgComp &e) const
 192     {
 193         return e.rect;
 194     }
 195 };
 196
 197 PARAM_TEST_CASE(Haar, int, CascadeName)
 198 {
 199     ocl::OclCascadeClassifier cascade, nestedCascade;
 200     CascadeClassifier cpucascade, cpunestedCascade;
 201
 202     int flags;
 203     std::string cascadeName;
 204     vector<Rect> faces, oclfaces;
 205     Mat img;
 206     ocl::oclMat d_img;
 207
 208     virtual void SetUp()
 209     {
 210         flags = GET_PARAM(0);
 211         cascadeName = (string(cvtest::TS::ptr()->get_data_path()) + "cv/cascadeandhog/cascades/").append(GET_PARAM(1));
 212         ASSERT_TRUE(cascade.load( cascadeName ));
 213         ASSERT_TRUE(cpucascade.load(cascadeName));
 214         img = readImage("cv/shared/lena.png", IMREAD_GRAYSCALE);
 215         ASSERT_FALSE(img.empty());
 216         equalizeHist(img, img);
 217         d_img.upload(img);
 218     }
 219 };
 220
 221 TEST_P(Haar, FaceDetect)
 222 {
 223     MemStorage storage(cvCreateMemStorage(0));
 224     CvSeq *_objects;
 225     _objects = cascade.oclHaarDetectObjects(d_img, storage, 1.1, 3,
 226                                             flags, Size(30, 30), Size(0, 0));
 227     vector<CvAvgComp> vecAvgComp;
 228     Seq<CvAvgComp>(_objects).copyTo(vecAvgComp);
 229     oclfaces.resize(vecAvgComp.size());
 230     std::transform(vecAvgComp.begin(), vecAvgComp.end(), oclfaces.begin(), getRect());
 231
 232     cpucascade.detectMultiScale(img, faces,  1.1, 3,
 233                                 flags,
 234                                 Size(30, 30), Size(0, 0));
 235
 236     EXPECT_LT(checkRectSimilarity(img.size(), faces, oclfaces), 1.0);
 237 }
 238
 239 TEST_P(Haar, FaceDetectUseBuf)
 240 {
 241     ocl::OclCascadeClassifierBuf cascadebuf;
 242     if(!cascadebuf.load(cascadeName))
 243     {
 244         std::cout << "ERROR: Could not load classifier cascade for FaceDetectUseBuf!" << std::endl;
 245         return;
 246     }
 247     cascadebuf.detectMultiScale(d_img, oclfaces,  1.1, 3,
 248                                 flags,
 249                                 Size(30, 30), Size(0, 0));
 250     cpucascade.detectMultiScale(img, faces,  1.1, 3,
 251                                 flags,
 252                                 Size(30, 30), Size(0, 0));
 253
 254     // intentionally run ocl facedetect again and check if it still works after the first run
 255     cascadebuf.detectMultiScale(d_img, oclfaces,  1.1, 3,
 256                                 flags,
 257                                 Size(30, 30));
 258     cascadebuf.release();
 259
 260     EXPECT_LT(checkRectSimilarity(img.size(), faces, oclfaces), 1.0);
 261 }
 262
 263 INSTANTIATE_TEST_CASE_P(OCL_ObjDetect, Haar,
 264     Combine(Values(CV_HAAR_SCALE_IMAGE, 0),
 265             Values(cascade_frontalface_alt/*, cascade_frontalface_alt2*/)));
 266
 267 #endif //HAVE_OPENCL