added cv::Laplacian, cv::Sobel, cv::Scharr, cv::GaussianBlur to T-API
authorIlya Lavrenov <ilya.lavrenov@itseez.com>
Tue, 10 Dec 2013 16:14:37 +0000 (20:14 +0400)
committerIlya Lavrenov <ilya.lavrenov@itseez.com>
Tue, 10 Dec 2013 19:20:28 +0000 (23:20 +0400)
modules/imgproc/src/deriv.cpp
modules/imgproc/src/smooth.cpp
modules/imgproc/test/ocl/test_filters.cpp
modules/ts/include/opencv2/ts/ocl_test.hpp

index eca0db3..bc11b24 100644 (file)
@@ -413,15 +413,15 @@ static bool IPPDeriv(const Mat& src, Mat& dst, int ddepth, int dx, int dy, int k
 void cv::Sobel( InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, int dx, int dy,
                 int ksize, double scale, double delta, int borderType )
 {
-    Mat src = _src.getMat();
+    int stype = _src.type(), sdepth = CV_MAT_DEPTH(stype), cn = CV_MAT_CN(stype);
     if (ddepth < 0)
-        ddepth = src.depth();
-    _dst.create( src.size(), CV_MAKETYPE(ddepth, src.channels()) );
-    Mat dst = _dst.getMat();
+        ddepth = sdepth;
+    _dst.create( _src.size(), CV_MAKETYPE(ddepth, cn) );
 
 #ifdef HAVE_TEGRA_OPTIMIZATION
     if (scale == 1.0 && delta == 0)
     {
+        Mat src = _src.getMat(), dst = _dst.getMat();
         if (ksize == 3 && tegra::sobel3x3(src, dst, dx, dy, borderType))
             return;
         if (ksize == -1 && tegra::scharr(src, dst, dx, dy, borderType))
@@ -430,13 +430,14 @@ void cv::Sobel( InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, int dx, int dy,
 #endif
 
 #if defined (HAVE_IPP) && (IPP_VERSION_MAJOR >= 7)
-    if(dx < 3 && dy < 3 && src.channels() == 1 && borderType == 1)
+    if(dx < 3 && dy < 3 && cn == 1 && borderType == BORDER_REPLICATE)
     {
+        Mat src = _src.getMat(), dst = _dst.getMat();
         if(IPPDeriv(src, dst, ddepth, dx, dy, ksize,scale))
             return;
     }
 #endif
-    int ktype = std::max(CV_32F, std::max(ddepth, src.depth()));
+    int ktype = std::max(CV_32F, std::max(ddepth, sdepth));
 
     Mat kx, ky;
     getDerivKernels( kx, ky, dx, dy, ksize, false, ktype );
@@ -449,33 +450,36 @@ void cv::Sobel( InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, int dx, int dy,
         else
             ky *= scale;
     }
-    sepFilter2D( src, dst, ddepth, kx, ky, Point(-1,-1), delta, borderType );
+    sepFilter2D( _src, _dst, ddepth, kx, ky, Point(-1, -1), delta, borderType );
 }
 
 
 void cv::Scharr( InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, int dx, int dy,
                  double scale, double delta, int borderType )
 {
-    Mat src = _src.getMat();
+    int stype = _src.type(), sdepth = CV_MAT_DEPTH(stype), cn = CV_MAT_CN(stype);
     if (ddepth < 0)
-        ddepth = src.depth();
-    _dst.create( src.size(), CV_MAKETYPE(ddepth, src.channels()) );
-    Mat dst = _dst.getMat();
+        ddepth = sdepth;
+    _dst.create( _src.size(), CV_MAKETYPE(ddepth, cn) );
 
 #ifdef HAVE_TEGRA_OPTIMIZATION
     if (scale == 1.0 && delta == 0)
+    {
+        Mat src = _src.getMat(), dst = _dst.getMat();
         if (tegra::scharr(src, dst, dx, dy, borderType))
             return;
+    }
 #endif
 
 #if defined (HAVE_IPP) && (IPP_VERSION_MAJOR >= 7)
     if(dx < 2 && dy < 2 && src.channels() == 1 && borderType == 1)
     {
+        Mat src = _src.getMat(), dst = _dst.getMat();
         if(IPPDerivScharr(src, dst, ddepth, dx, dy, scale))
             return;
     }
 #endif
-    int ktype = std::max(CV_32F, std::max(ddepth, src.depth()));
+    int ktype = std::max(CV_32F, std::max(ddepth, sdepth));
 
     Mat kx, ky;
     getScharrKernels( kx, ky, dx, dy, false, ktype );
@@ -488,22 +492,22 @@ void cv::Scharr( InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, int dx, int dy,
         else
             ky *= scale;
     }
-    sepFilter2D( src, dst, ddepth, kx, ky, Point(-1,-1), delta, borderType );
+    sepFilter2D( _src, _dst, ddepth, kx, ky, Point(-1, -1), delta, borderType );
 }
 
 
 void cv::Laplacian( InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, int ksize,
                     double scale, double delta, int borderType )
 {
-    Mat src = _src.getMat();
+    int stype = _src.type(), sdepth = CV_MAT_DEPTH(stype), cn = CV_MAT_CN(stype);
     if (ddepth < 0)
-        ddepth = src.depth();
-    _dst.create( src.size(), CV_MAKETYPE(ddepth, src.channels()) );
-    Mat dst = _dst.getMat();
+        ddepth = sdepth;
+    _dst.create( _src.size(), CV_MAKETYPE(ddepth, cn) );
 
 #ifdef HAVE_TEGRA_OPTIMIZATION
     if (scale == 1.0 && delta == 0)
     {
+        Mat src = _src.getMat(), dst = _dst.getMat();
         if (ksize == 1 && tegra::laplace1(src, dst, borderType))
             return;
         if (ksize == 3 && tegra::laplace3(src, dst, borderType))
@@ -516,15 +520,18 @@ void cv::Laplacian( InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, int ksize,
     if( ksize == 1 || ksize == 3 )
     {
         float K[2][9] =
-        {{0, 1, 0, 1, -4, 1, 0, 1, 0},
-         {2, 0, 2, 0, -8, 0, 2, 0, 2}};
+        {
+            { 0, 1, 0, 1, -4, 1, 0, 1, 0 },
+            { 2, 0, 2, 0, -8, 0, 2, 0, 2 }
+        };
         Mat kernel(3, 3, CV_32F, K[ksize == 3]);
         if( scale != 1 )
             kernel *= scale;
-        filter2D( src, dst, ddepth, kernel, Point(-1,-1), delta, borderType );
+        filter2D( _src, _dst, ddepth, kernel, Point(-1, -1), delta, borderType );
     }
     else
     {
+        Mat src = _src.getMat(), dst = _dst.getMat();
         const size_t STRIPE_SIZE = 1 << 14;
 
         int depth = src.depth();
index 7ef8508..9d280c9 100644 (file)
@@ -798,10 +798,10 @@ cv::Mat cv::getGaussianKernel( int n, double sigma, int ktype )
     return kernel;
 }
 
+namespace cv {
 
-cv::Ptr<cv::FilterEngine> cv::createGaussianFilter( int type, Size ksize,
-                                        double sigma1, double sigma2,
-                                        int borderType )
+static void createGaussianKernels( Mat & kx, Mat & ky, int type, Size ksize,
+                                   double sigma1, double sigma2 )
 {
     int depth = CV_MAT_DEPTH(type);
     if( sigma2 <= 0 )
@@ -819,12 +819,21 @@ cv::Ptr<cv::FilterEngine> cv::createGaussianFilter( int type, Size ksize,
     sigma1 = std::max( sigma1, 0. );
     sigma2 = std::max( sigma2, 0. );
 
-    Mat kx = getGaussianKernel( ksize.width, sigma1, std::max(depth, CV_32F) );
-    Mat ky;
+    kx = getGaussianKernel( ksize.width, sigma1, std::max(depth, CV_32F) );
     if( ksize.height == ksize.width && std::abs(sigma1 - sigma2) < DBL_EPSILON )
         ky = kx;
     else
         ky = getGaussianKernel( ksize.height, sigma2, std::max(depth, CV_32F) );
+}
+
+}
+
+cv::Ptr<cv::FilterEngine> cv::createGaussianFilter( int type, Size ksize,
+                                        double sigma1, double sigma2,
+                                        int borderType )
+{
+    Mat kx, ky;
+    createGaussianKernels(kx, ky, type, ksize, sigma1, sigma2);
 
     return createSeparableLinearFilter( type, type, kx, ky, Point(-1,-1), 0, borderType );
 }
@@ -834,33 +843,34 @@ void cv::GaussianBlur( InputArray _src, OutputArray _dst, Size ksize,
                    double sigma1, double sigma2,
                    int borderType )
 {
-    Mat src = _src.getMat();
-    _dst.create( src.size(), src.type() );
-    Mat dst = _dst.getMat();
+    int type = _src.type();
+    Size size = _src.size();
+    _dst.create( size, type );
 
     if( borderType != BORDER_CONSTANT )
     {
-        if( src.rows == 1 )
+        if( size.height == 1 )
             ksize.height = 1;
-        if( src.cols == 1 )
+        if( size.width == 1 )
             ksize.width = 1;
     }
 
     if( ksize.width == 1 && ksize.height == 1 )
     {
-        src.copyTo(dst);
+        _src.copyTo(_dst);
         return;
     }
 
 #ifdef HAVE_TEGRA_OPTIMIZATION
-    if(sigma1 == 0 && sigma2 == 0 && tegra::gaussian(src, dst, ksize, borderType))
+    if(sigma1 == 0 && sigma2 == 0 && tegra::gaussian(_src.getMat(), _dst.getMat(), ksize, borderType))
         return;
 #endif
 
 #if defined HAVE_IPP && (IPP_VERSION_MAJOR >= 7)
-    if(src.type() == CV_32FC1 && sigma1 == sigma2 && ksize.width == ksize.height && sigma1 != 0.0 )
+    if( type == CV_32FC1 && sigma1 == sigma2 && ksize.width == ksize.height && sigma1 != 0.0 )
     {
-        IppiSize roi = {src.cols, src.rows};
+        Mat src = _src.getMat(), dst = _dst.getMat();
+        IppiSize roi = { src.cols, src.rows };
         int bufSize = 0;
         ippiFilterGaussGetBufferSize_32f_C1R(roi, ksize.width, &bufSize);
         AutoBuffer<uchar> buf(bufSize+128);
@@ -873,11 +883,11 @@ void cv::GaussianBlur( InputArray _src, OutputArray _dst, Size ksize,
     }
 #endif
 
-    Ptr<FilterEngine> f = createGaussianFilter( src.type(), ksize, sigma1, sigma2, borderType );
-    f->apply( src, dst );
+    Mat kx, ky;
+    createGaussianKernels(kx, ky, type, ksize, sigma1, sigma2);
+    sepFilter2D(_src, _dst, CV_MAT_DEPTH(type), kx, ky, Point(-1,-1), 0, borderType );
 }
 
-
 /****************************************************************************************\
                                       Median Filter
 \****************************************************************************************/
index 58d23e8..5953d80 100644 (file)
@@ -60,7 +60,7 @@ namespace ocl {
 PARAM_TEST_CASE(FilterTestBase, MatType,
                 int, // kernel size
                 Size, // dx, dy
-                int, // border type
+                BorderType, // border type
                 double, // optional parameter
                 bool) // roi or not
 {
@@ -145,32 +145,146 @@ OCL_TEST_P(Bilateral, Mat)
     }
 }
 
+/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+// Laplacian
+
+typedef FilterTestBase LaplacianTest;
+
+OCL_TEST_P(LaplacianTest, Accuracy)
+{
+    double scale = param;
+
+    for (int j = 0; j < test_loop_times; j++)
+    {
+        random_roi();
+
+        OCL_OFF(cv::Laplacian(src_roi, dst_roi, -1, ksize, scale, 0, borderType));
+        OCL_ON(cv::Laplacian(usrc_roi, udst_roi, -1, ksize, scale, 0, borderType));
+
+        Near();
+    }
+}
+
+
+/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+// Sobel
+
+typedef FilterTestBase SobelTest;
+
+OCL_TEST_P(SobelTest, Mat)
+{
+    int dx = size.width, dy = size.height;
+    double scale = param;
+
+    for (int j = 0; j < test_loop_times; j++)
+    {
+        random_roi();
+
+        OCL_OFF(cv::Sobel(src_roi, dst_roi, -1, dx, dy, ksize, scale, /* delta */0, borderType));
+        OCL_ON(cv::Sobel(usrc_roi, udst_roi, -1, dx, dy, ksize, scale, /* delta */0, borderType));
+
+        Near();
+    }
+}
+
+/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+// Scharr
+
+typedef FilterTestBase ScharrTest;
+
+OCL_TEST_P(ScharrTest, Mat)
+{
+    int dx = size.width, dy = size.height;
+    double scale = param;
+
+    for (int j = 0; j < test_loop_times; j++)
+    {
+        random_roi();
+
+        OCL_OFF(cv::Scharr(src_roi, dst_roi, -1, dx, dy, scale, /* delta */ 0, borderType));
+        OCL_ON(cv::Scharr(usrc_roi, udst_roi, -1, dx, dy, scale, /* delta */ 0, borderType));
+
+        Near();
+    }
+}
+
+/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+// GaussianBlur
+
+typedef FilterTestBase GaussianBlurTest;
+
+OCL_TEST_P(GaussianBlurTest, Mat)
+{
+    for (int j = 0; j < test_loop_times; j++)
+    {
+        random_roi();
+
+        double sigma1 = rng.uniform(0.1, 1.0);
+        double sigma2 = rng.uniform(0.1, 1.0);
+
+        OCL_OFF(cv::GaussianBlur(src_roi, dst_roi, Size(ksize, ksize), sigma1, sigma2, borderType));
+        OCL_ON(cv::GaussianBlur(usrc_roi, udst_roi, Size(ksize, ksize), sigma1, sigma2, borderType));
+
+        Near(CV_MAT_DEPTH(type) == CV_8U ? 3 : 5e-5, false);
+    }
+}
+
 //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
 
 #define FILTER_BORDER_SET_NO_ISOLATED \
-    Values((int)BORDER_CONSTANT, (int)BORDER_REPLICATE, (int)BORDER_REFLECT, (int)BORDER_WRAP, (int)BORDER_REFLECT_101/*, \
+    Values((BorderType)BORDER_CONSTANT, (BorderType)BORDER_REPLICATE, (BorderType)BORDER_REFLECT, (BorderType)BORDER_WRAP, (BorderType)BORDER_REFLECT_101/*, \
             (int)BORDER_CONSTANT|BORDER_ISOLATED, (int)BORDER_REPLICATE|BORDER_ISOLATED, \
             (int)BORDER_REFLECT|BORDER_ISOLATED, (int)BORDER_WRAP|BORDER_ISOLATED, \
             (int)BORDER_REFLECT_101|BORDER_ISOLATED*/) // WRAP and ISOLATED are not supported by cv:: version
 
 #define FILTER_BORDER_SET_NO_WRAP_NO_ISOLATED \
-    Values((int)BORDER_CONSTANT, (int)BORDER_REPLICATE, (int)BORDER_REFLECT, /*(int)BORDER_WRAP,*/ (int)BORDER_REFLECT_101/*, \
+    Values((BorderType)BORDER_CONSTANT, (BorderType)BORDER_REPLICATE, (BorderType)BORDER_REFLECT, /*(int)BORDER_WRAP,*/ (BorderType)BORDER_REFLECT_101/*, \
             (int)BORDER_CONSTANT|BORDER_ISOLATED, (int)BORDER_REPLICATE|BORDER_ISOLATED, \
             (int)BORDER_REFLECT|BORDER_ISOLATED, (int)BORDER_WRAP|BORDER_ISOLATED, \
             (int)BORDER_REFLECT_101|BORDER_ISOLATED*/) // WRAP and ISOLATED are not supported by cv:: version
 
-#define FILTER_DATATYPES Values(CV_8UC1, CV_8UC2, CV_8UC3, CV_8UC4, \
-                                CV_32FC1, CV_32FC3, CV_32FC4, \
-                                CV_64FC1, CV_64FC3, CV_64FC4)
+#define FILTER_TYPES Values(CV_8UC1, CV_8UC2, CV_8UC4, CV_32FC1, CV_32FC4, CV_64FC1, CV_64FC4)
 
 OCL_INSTANTIATE_TEST_CASE_P(Filter, Bilateral, Combine(
                             Values((MatType)CV_8UC1),
-                            Values(5, 9),
+                            Values(5, 9), // kernel size
                             Values(Size(0, 0)), // not used
                             FILTER_BORDER_SET_NO_ISOLATED,
                             Values(0.0), // not used
                             Bool()));
 
+OCL_INSTANTIATE_TEST_CASE_P(Filter, LaplacianTest, Combine(
+                            FILTER_TYPES,
+                            Values(1, 3), // kernel size
+                            Values(Size(0, 0)), // not used
+                            FILTER_BORDER_SET_NO_WRAP_NO_ISOLATED,
+                            Values(1.0, 0.2, 3.0), // kernel scale
+                            Bool()));
+
+OCL_INSTANTIATE_TEST_CASE_P(Filter, SobelTest, Combine(
+                            FILTER_TYPES,
+                            Values(3, 5), // kernel size
+                            Values(Size(1, 0), Size(1, 1), Size(2, 0), Size(2, 1)), // dx, dy
+                            FILTER_BORDER_SET_NO_WRAP_NO_ISOLATED,
+                            Values(0.0), // not used
+                            Bool()));
+
+OCL_INSTANTIATE_TEST_CASE_P(Filter, ScharrTest, Combine(
+                            FILTER_TYPES,
+                            Values(0), // not used
+                            Values(Size(0, 1), Size(1, 0)), // dx, dy
+                            FILTER_BORDER_SET_NO_WRAP_NO_ISOLATED,
+                            Values(1.0, 0.2), // kernel scale
+                            Bool()));
+
+OCL_INSTANTIATE_TEST_CASE_P(Filter, GaussianBlurTest, Combine(
+                            FILTER_TYPES,
+                            Values(3, 5), // kernel size
+                            Values(Size(0, 0)), // not used
+                            FILTER_BORDER_SET_NO_WRAP_NO_ISOLATED,
+                            Values(0.0), // not used
+                            Bool()));
+
 } } // namespace cvtest::ocl
 
 #endif // HAVE_OPENCL
index 1b66799..a960461 100644 (file)
@@ -307,7 +307,7 @@ IMPLEMENT_PARAM_CLASS(Channels, int)
 
 CV_ENUM(Interpolation, INTER_NEAREST, INTER_LINEAR, INTER_CUBIC, INTER_AREA)
 CV_ENUM(ThreshOp, THRESH_BINARY, THRESH_BINARY_INV, THRESH_TRUNC, THRESH_TOZERO, THRESH_TOZERO_INV)
-CV_ENUM(BorderType, BORDER_REPLICATE, BORDER_REFLECT, BORDER_WRAP, BORDER_REFLECT_101)
+CV_ENUM(BorderType, BORDER_CONSTANT, BORDER_REPLICATE, BORDER_REFLECT, BORDER_WRAP, BORDER_REFLECT_101)
 
 #define OCL_INSTANTIATE_TEST_CASE_P(prefix, test_case_name, generator) \
     INSTANTIATE_TEST_CASE_P(OCL_ ## prefix, test_case_name, generator)