modules/ocl/test/utility.hpp

   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 //                        Intel License Agreement
  11 //                For Open Source Computer Vision Library
  12 //
  13 // Copyright (C) 2000, Intel Corporation, all rights reserved.
  14 // Third party copyrights are property of their respective owners.
  15 //
  16 // Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
  17 // are permitted provided that the following conditions are met:
  18 //
  19 //   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
  20 //     this list of conditions and the following disclaimer.
  21 //
  22 //   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
  23 //     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
  24 //     and/or other materials provided with the distribution.
  25 //
  26 //   * The name of Intel Corporation may not be used to endorse or promote products
  27 //     derived from this software without specific prior written permission.
  28 //
  29 // This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
  30 // any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
  31 // warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
  32 // In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
  33 // indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
  34 // (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
  35 // loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
  36 // and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
  37 // or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
  38 // the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
  39 //
  40 //M*/
  41
  42 #ifndef __OPENCV_TEST_UTILITY_HPP__
  43 #define __OPENCV_TEST_UTILITY_HPP__
  44 #define LOOP_TIMES 1
  45 #define MWIDTH 256
  46 #define MHEIGHT 256
  47 //#define RANDOMROI
  48 int randomInt(int minVal, int maxVal);
  49 double randomDouble(double minVal, double maxVal);
  50 //std::string generateVarList(int first,...);
  51 std::string generateVarList(int &p1, int &p2);
  52 cv::Size randomSize(int minVal, int maxVal);
  53 cv::Scalar randomScalar(double minVal, double maxVal);
  54 cv::Mat randomMat(cv::Size size, int type, double minVal = 0.0, double maxVal = 255.0);
  55
  56 void showDiff(cv::InputArray gold, cv::InputArray actual, double eps);
  57
  58 // This function test if gpu_rst matches cpu_rst.
  59 // If the two vectors are not equal, it will return the difference in vector size
  60 // Else it will return (total diff of each cpu and gpu rects covered pixels)/(total cpu rects covered pixels)
  61 // The smaller, the better matched
  62 double checkRectSimilarity(cv::Size sz, std::vector<cv::Rect>& ob1, std::vector<cv::Rect>& ob2);
  63
  64
  65 //! read image from testdata folder.
  66 cv::Mat readImage(const std::string &fileName, int flags = cv::IMREAD_COLOR);
  67 cv::Mat readImageType(const std::string &fname, int type);
  68
  69 double checkNorm(const cv::Mat &m);
  70 double checkNorm(const cv::Mat &m1, const cv::Mat &m2);
  71 double checkSimilarity(const cv::Mat &m1, const cv::Mat &m2);
  72
  73 #define EXPECT_MAT_NORM(mat, eps) \
  74 { \
  75     EXPECT_LE(checkNorm(cv::Mat(mat)), eps) \
  76 }
  77
  78 #define EXPECT_MAT_NEAR(mat1, mat2, eps) \
  79 { \
  80    ASSERT_EQ(mat1.type(), mat2.type()); \
  81    ASSERT_EQ(mat1.size(), mat2.size()); \
  82    EXPECT_LE(checkNorm(cv::Mat(mat1), cv::Mat(mat2)), eps); \
  83 }
  84 /*
  85 #define EXPECT_MAT_NEAR(mat1, mat2, eps,s) \
  86 { \
  87     ASSERT_EQ(mat1.type(), mat2.type()); \
  88     ASSERT_EQ(mat1.size(), mat2.size()); \
  89     EXPECT_LE(checkNorm(cv::Mat(mat1), cv::Mat(mat2)), eps)<<s; \
  90 }
  91 */
  92 #define EXPECT_MAT_SIMILAR(mat1, mat2, eps) \
  93 { \
  94     ASSERT_EQ(mat1.type(), mat2.type()); \
  95     ASSERT_EQ(mat1.size(), mat2.size()); \
  96     EXPECT_LE(checkSimilarity(cv::Mat(mat1), cv::Mat(mat2)), eps); \
  97 }
  98
  99 namespace cv
 100 {
 101     namespace ocl
 102     {
 103         // void PrintTo(const DeviceInfo& info, std::ostream* os);
 104     }
 105 }
 106
 107 using perf::MatDepth;
 108 using perf::MatType;
 109
 110 //! return vector with types from specified range.
 111 std::vector<MatType> types(int depth_start, int depth_end, int cn_start, int cn_end);
 112
 113 //! return vector with all types (depth: CV_8U-CV_64F, channels: 1-4).
 114 const std::vector<MatType> &all_types();
 115
 116 class Inverse
 117 {
 118 public:
 119     inline Inverse(bool val = false) : val_(val) {}
 120
 121     inline operator bool() const
 122     {
 123         return val_;
 124     }
 125
 126 private:
 127     bool val_;
 128 };
 129
 130 void PrintTo(const Inverse &useRoi, std::ostream *os);
 131
 132 enum {FLIP_BOTH = 0, FLIP_X = 1, FLIP_Y = -1};
 133 CV_ENUM(FlipCode, FLIP_BOTH, FLIP_X, FLIP_Y)
 134
 135 CV_ENUM(CmpCode, CMP_EQ, CMP_GT, CMP_GE, CMP_LT, CMP_LE, CMP_NE)
 136 CV_ENUM(NormCode, NORM_INF, NORM_L1, NORM_L2, NORM_TYPE_MASK, NORM_RELATIVE, NORM_MINMAX)
 137 CV_ENUM(ReduceOp, CV_REDUCE_SUM, CV_REDUCE_AVG, CV_REDUCE_MAX, CV_REDUCE_MIN)
 138 CV_ENUM(MorphOp, MORPH_OPEN, MORPH_CLOSE, MORPH_GRADIENT, MORPH_TOPHAT, MORPH_BLACKHAT)
 139 CV_ENUM(ThreshOp, THRESH_BINARY, THRESH_BINARY_INV, THRESH_TRUNC, THRESH_TOZERO, THRESH_TOZERO_INV)
 140 CV_ENUM(Interpolation, INTER_NEAREST, INTER_LINEAR, INTER_CUBIC)
 141 CV_ENUM(Border, BORDER_REFLECT101, BORDER_REPLICATE, BORDER_CONSTANT, BORDER_REFLECT, BORDER_WRAP)
 142 CV_ENUM(TemplateMethod, TM_SQDIFF, TM_SQDIFF_NORMED, TM_CCORR, TM_CCORR_NORMED, TM_CCOEFF, TM_CCOEFF_NORMED)
 143
 144 CV_FLAGS(GemmFlags, GEMM_1_T, GEMM_2_T, GEMM_3_T);
 145 CV_FLAGS(WarpFlags, INTER_NEAREST, INTER_LINEAR, INTER_CUBIC, WARP_INVERSE_MAP)
 146 CV_FLAGS(DftFlags, DFT_INVERSE, DFT_SCALE, DFT_ROWS, DFT_COMPLEX_OUTPUT, DFT_REAL_OUTPUT)
 147
 148 void  run_perf_test();
 149
 150 #define PARAM_TEST_CASE(name, ...) struct name : testing::TestWithParam< std::tr1::tuple< __VA_ARGS__ > >
 151
 152 #define GET_PARAM(k) std::tr1::get< k >(GetParam())
 153
 154 #define ALL_DEVICES testing::ValuesIn(devices())
 155 #define DEVICES(feature) testing::ValuesIn(devices(feature))
 156
 157 #define ALL_TYPES testing::ValuesIn(all_types())
 158 #define TYPES(depth_start, depth_end, cn_start, cn_end) testing::ValuesIn(types(depth_start, depth_end, cn_start, cn_end))
 159
 160 #define DIFFERENT_SIZES testing::Values(cv::Size(128, 128), cv::Size(113, 113), cv::Size(1300, 1300))
 161
 162 #define DIRECT_INVERSE testing::Values(Inverse(false), Inverse(true))
 163
 164 #ifndef ALL_DEPTH
 165 #define ALL_DEPTH testing::Values(MatDepth(CV_8U), MatDepth(CV_8S), MatDepth(CV_16U), MatDepth(CV_16S), MatDepth(CV_32S), MatDepth(CV_32F), MatDepth(CV_64F))
 166 #endif
 167 #define REPEAT   1000
 168 #define COUNT_U  0 // count the uploading execution time for ocl mat structures
 169 #define COUNT_D  0
 170 // the following macro section tests the target function (kernel) performance
 171 // upload is the code snippet for converting cv::mat to cv::ocl::oclMat
 172 // downloading is the code snippet for converting cv::ocl::oclMat back to cv::mat
 173 // change COUNT_U and COUNT_D to take downloading and uploading time into account
 174 #define P_TEST_FULL( upload, kernel_call, download ) \
 175 { \
 176     std::cout<< "\n" #kernel_call "\n----------------------"; \
 177     {upload;} \
 178     R_TEST( kernel_call, 2 ); \
 179     double t = (double)cvGetTickCount(); \
 180     R_T( { \
 181             if( COUNT_U ) {upload;} \
 182             kernel_call; \
 183             if( COUNT_D ) {download;} \
 184             } ); \
 185     t = (double)cvGetTickCount() - t; \
 186     std::cout << "runtime is  " << t/((double)cvGetTickFrequency()* 1000.) << "ms" << std::endl; \
 187 }
 188
 189 #define R_T2( test ) \
 190 { \
 191     std::cout<< "\n" #test "\n----------------------"; \
 192     R_TEST( test, 15 ) \
 193     clock_t st = clock(); \
 194     R_T( test ) \
 195     std::cout<< clock() - st << "ms\n"; \
 196 }
 197 #define R_T( test ) \
 198     R_TEST( test, REPEAT )
 199 #define R_TEST( test, repeat ) \
 200     try{ \
 201         for( int i = 0; i < repeat; i ++ ) { test; } \
 202     } catch( ... ) { std::cout << "||||| Exception catched! |||||\n"; return; }
 203
 204 //////// Utility
 205
 206 #define IMAGE_CHANNELS testing::Values(Channels(1), Channels(3), Channels(4))
 207 #ifndef IMPLEMENT_PARAM_CLASS
 208 #define IMPLEMENT_PARAM_CLASS(name, type) \
 209     class name \
 210     { \
 211     public: \
 212         name ( type arg = type ()) : val_(arg) {} \
 213         operator type () const {return val_;} \
 214     private: \
 215         type val_; \
 216     }; \
 217     inline void PrintTo( name param, std::ostream* os) \
 218     { \
 219         *os << #name <<  "(" << testing::PrintToString(static_cast< type >(param)) << ")"; \
 220     }
 221
 222 IMPLEMENT_PARAM_CLASS(Channels, int)
 223 #endif // IMPLEMENT_PARAM_CLASS
 224
 225 #endif // __OPENCV_TEST_UTILITY_HPP__