mirror of https://github.com/opencv/opencv.git
Vladislav Vinogradov
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819ac111a2
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abc9ef6809
45 changed files with 1232 additions and 1590 deletions
@ -1,70 +1,5 @@ |
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#include "perf_precomp.hpp" |
#include "perf_precomp.hpp" |
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static void printOsInfo() |
using namespace perf; |
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{ |
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#if defined _WIN32 |
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# if defined _WIN64 |
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printf("[----------]\n[ GPU INFO ] \tRun on OS Windows x64.\n[----------]\n"), fflush(stdout); |
|
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# else |
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printf("[----------]\n[ GPU INFO ] \tRun on OS Windows x32.\n[----------]\n"), fflush(stdout); |
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# endif |
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#elif defined linux |
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# if defined _LP64 |
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printf("[----------]\n[ GPU INFO ] \tRun on OS Linux x64.\n[----------]\n"), fflush(stdout); |
|
||||||
# else |
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printf("[----------]\n[ GPU INFO ] \tRun on OS Linux x32.\n[----------]\n"), fflush(stdout); |
|
||||||
# endif |
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#elif defined __APPLE__ |
|
||||||
# if defined _LP64 |
|
||||||
printf("[----------]\n[ GPU INFO ] \tRun on OS Apple x64.\n[----------]\n"), fflush(stdout); |
|
||||||
# else |
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printf("[----------]\n[ GPU INFO ] \tRun on OS Apple x32.\n[----------]\n"), fflush(stdout); |
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# endif |
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#endif |
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|
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} |
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static void printCudaInfo() |
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{ |
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printOsInfo(); |
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#ifndef HAVE_CUDA |
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printf("[----------]\n[ GPU INFO ] \tOpenCV was built without CUDA support.\n[----------]\n"), fflush(stdout); |
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#else |
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int driver; |
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cudaDriverGetVersion(&driver); |
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printf("[----------]\n"), fflush(stdout); |
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||||||
printf("[ GPU INFO ] \tCUDA Driver version: %d.\n", driver), fflush(stdout); |
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||||||
printf("[ GPU INFO ] \tCUDA Runtime version: %d.\n", CUDART_VERSION), fflush(stdout); |
|
||||||
printf("[----------]\n"), fflush(stdout); |
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||||||
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||||||
printf("[----------]\n"), fflush(stdout); |
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||||||
printf("[ GPU INFO ] \tGPU module was compiled for the following GPU archs.\n"), fflush(stdout); |
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||||||
printf("[ BIN ] \t%s.\n", CUDA_ARCH_BIN), fflush(stdout); |
|
||||||
printf("[ PTX ] \t%s.\n", CUDA_ARCH_PTX), fflush(stdout); |
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printf("[----------]\n"), fflush(stdout); |
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||||||
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||||||
printf("[----------]\n"), fflush(stdout); |
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int deviceCount = cv::gpu::getCudaEnabledDeviceCount(); |
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printf("[ GPU INFO ] \tCUDA device count:: %d.\n", deviceCount), fflush(stdout); |
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||||||
printf("[----------]\n"), fflush(stdout); |
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for (int i = 0; i < deviceCount; ++i) |
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{ |
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cv::gpu::DeviceInfo info(i); |
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printf("[----------]\n"), fflush(stdout); |
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||||||
printf("[ DEVICE ] \t# %d %s.\n", i, info.name().c_str()), fflush(stdout); |
|
||||||
printf("[ ] \tCompute capability: %d.%d\n", (int)info.majorVersion(), (int)info.minorVersion()), fflush(stdout); |
|
||||||
printf("[ ] \tMulti Processor Count: %d\n", info.multiProcessorCount()), fflush(stdout); |
|
||||||
printf("[ ] \tTotal memory: %d Mb\n", static_cast<int>(static_cast<int>(info.totalMemory() / 1024.0) / 1024.0)), fflush(stdout); |
|
||||||
printf("[ ] \tFree memory: %d Mb\n", static_cast<int>(static_cast<int>(info.freeMemory() / 1024.0) / 1024.0)), fflush(stdout); |
|
||||||
if (!info.isCompatible()) |
|
||||||
printf("[ GPU INFO ] \tThis device is NOT compatible with current GPU module build\n"); |
|
||||||
printf("[----------]\n"), fflush(stdout); |
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} |
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#endif |
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} |
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||||||
CV_PERF_TEST_MAIN(gpu, printCudaInfo()) |
CV_PERF_TEST_MAIN(gpu, printCudaInfo()) |
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@ -1,184 +0,0 @@ |
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#include "perf_precomp.hpp" |
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using namespace std; |
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using namespace cv; |
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Mat readImage(const string& fileName, int flags) |
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{ |
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return imread(perf::TestBase::getDataPath(fileName), flags); |
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} |
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void PrintTo(const CvtColorInfo& info, ostream* os) |
|
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{ |
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static const char* str[] = |
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{ |
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"BGR2BGRA", |
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"BGRA2BGR", |
|
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"BGR2RGBA", |
|
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"RGBA2BGR", |
|
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"BGR2RGB", |
|
||||||
"BGRA2RGBA", |
|
||||||
|
|
||||||
"BGR2GRAY", |
|
||||||
"RGB2GRAY", |
|
||||||
"GRAY2BGR", |
|
||||||
"GRAY2BGRA", |
|
||||||
"BGRA2GRAY", |
|
||||||
"RGBA2GRAY", |
|
||||||
|
|
||||||
"BGR2BGR565", |
|
||||||
"RGB2BGR565", |
|
||||||
"BGR5652BGR", |
|
||||||
"BGR5652RGB", |
|
||||||
"BGRA2BGR565", |
|
||||||
"RGBA2BGR565", |
|
||||||
"BGR5652BGRA", |
|
||||||
"BGR5652RGBA", |
|
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|
|
||||||
"GRAY2BGR565", |
|
||||||
"BGR5652GRAY", |
|
||||||
|
|
||||||
"BGR2BGR555", |
|
||||||
"RGB2BGR555", |
|
||||||
"BGR5552BGR", |
|
||||||
"BGR5552RGB", |
|
||||||
"BGRA2BGR555", |
|
||||||
"RGBA2BGR555", |
|
||||||
"BGR5552BGRA", |
|
||||||
"BGR5552RGBA", |
|
||||||
|
|
||||||
"GRAY2BGR555", |
|
||||||
"BGR5552GRAY", |
|
||||||
|
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"BGR2XYZ", |
|
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"RGB2XYZ", |
|
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"XYZ2BGR", |
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"XYZ2RGB", |
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"BGR2YCrCb", |
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"RGB2YCrCb", |
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"YCrCb2BGR", |
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"YCrCb2RGB", |
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"BGR2HSV", |
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"RGB2HSV", |
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"", |
|
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"", |
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"BGR2Lab", |
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"RGB2Lab", |
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"BayerBG2BGR", |
|
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"BayerGB2BGR", |
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"BayerRG2BGR", |
|
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"BayerGR2BGR", |
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"BGR2Luv", |
|
||||||
"RGB2Luv", |
|
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||||||
"BGR2HLS", |
|
||||||
"RGB2HLS", |
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"HSV2BGR", |
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||||||
"HSV2RGB", |
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"Lab2BGR", |
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"Lab2RGB", |
|
||||||
"Luv2BGR", |
|
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"Luv2RGB", |
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||||||
"HLS2BGR", |
|
||||||
"HLS2RGB", |
|
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||||||
"BayerBG2BGR_VNG", |
|
||||||
"BayerGB2BGR_VNG", |
|
||||||
"BayerRG2BGR_VNG", |
|
||||||
"BayerGR2BGR_VNG", |
|
||||||
|
|
||||||
"BGR2HSV_FULL", |
|
||||||
"RGB2HSV_FULL", |
|
||||||
"BGR2HLS_FULL", |
|
||||||
"RGB2HLS_FULL", |
|
||||||
|
|
||||||
"HSV2BGR_FULL", |
|
||||||
"HSV2RGB_FULL", |
|
||||||
"HLS2BGR_FULL", |
|
||||||
"HLS2RGB_FULL", |
|
||||||
|
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||||||
"LBGR2Lab", |
|
||||||
"LRGB2Lab", |
|
||||||
"LBGR2Luv", |
|
||||||
"LRGB2Luv", |
|
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|
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"Lab2LBGR", |
|
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"Lab2LRGB", |
|
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"Luv2LBGR", |
|
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"Luv2LRGB", |
|
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"BGR2YUV", |
|
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"RGB2YUV", |
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"YUV2BGR", |
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"YUV2RGB", |
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"BayerBG2GRAY", |
|
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"BayerGB2GRAY", |
|
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"BayerRG2GRAY", |
|
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"BayerGR2GRAY", |
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//YUV 4:2:0 formats family
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"YUV2RGB_NV12", |
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||||||
"YUV2BGR_NV12", |
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"YUV2RGB_NV21", |
|
||||||
"YUV2BGR_NV21", |
|
||||||
|
|
||||||
"YUV2RGBA_NV12", |
|
||||||
"YUV2BGRA_NV12", |
|
||||||
"YUV2RGBA_NV21", |
|
||||||
"YUV2BGRA_NV21", |
|
||||||
|
|
||||||
"YUV2RGB_YV12", |
|
||||||
"YUV2BGR_YV12", |
|
||||||
"YUV2RGB_IYUV", |
|
||||||
"YUV2BGR_IYUV", |
|
||||||
|
|
||||||
"YUV2RGBA_YV12", |
|
||||||
"YUV2BGRA_YV12", |
|
||||||
"YUV2RGBA_IYUV", |
|
||||||
"YUV2BGRA_IYUV", |
|
||||||
|
|
||||||
"YUV2GRAY_420", |
|
||||||
|
|
||||||
//YUV 4:2:2 formats family
|
|
||||||
"YUV2RGB_UYVY", |
|
||||||
"YUV2BGR_UYVY", |
|
||||||
"YUV2RGB_VYUY", |
|
||||||
"YUV2BGR_VYUY", |
|
||||||
|
|
||||||
"YUV2RGBA_UYVY", |
|
||||||
"YUV2BGRA_UYVY", |
|
||||||
"YUV2RGBA_VYUY", |
|
||||||
"YUV2BGRA_VYUY", |
|
||||||
|
|
||||||
"YUV2RGB_YUY2", |
|
||||||
"YUV2BGR_YUY2", |
|
||||||
"YUV2RGB_YVYU", |
|
||||||
"YUV2BGR_YVYU", |
|
||||||
|
|
||||||
"YUV2RGBA_YUY2", |
|
||||||
"YUV2BGRA_YUY2", |
|
||||||
"YUV2RGBA_YVYU", |
|
||||||
"YUV2BGRA_YVYU", |
|
||||||
|
|
||||||
"YUV2GRAY_UYVY", |
|
||||||
"YUV2GRAY_YUY2", |
|
||||||
|
|
||||||
// alpha premultiplication
|
|
||||||
"RGBA2mRGBA", |
|
||||||
"mRGBA2RGBA", |
|
||||||
|
|
||||||
"COLORCVT_MAX" |
|
||||||
}; |
|
||||||
|
|
||||||
*os << str[info.code]; |
|
||||||
} |
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@ -1,63 +0,0 @@ |
|||||||
#ifndef __OPENCV_PERF_GPU_UTILITY_HPP__ |
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#define __OPENCV_PERF_GPU_UTILITY_HPP__ |
|
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#include "opencv2/core/core.hpp" |
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#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" |
|
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#include "opencv2/ts/ts_perf.hpp" |
|
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cv::Mat readImage(const std::string& fileName, int flags = cv::IMREAD_COLOR); |
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using perf::MatType; |
|
||||||
using perf::MatDepth; |
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CV_ENUM(BorderMode, cv::BORDER_REFLECT101, cv::BORDER_REPLICATE, cv::BORDER_CONSTANT, cv::BORDER_REFLECT, cv::BORDER_WRAP) |
|
||||||
#define ALL_BORDER_MODES testing::ValuesIn(BorderMode::all()) |
|
||||||
|
|
||||||
CV_ENUM(Interpolation, cv::INTER_NEAREST, cv::INTER_LINEAR, cv::INTER_CUBIC, cv::INTER_AREA) |
|
||||||
#define ALL_INTERPOLATIONS testing::ValuesIn(Interpolation::all()) |
|
||||||
|
|
||||||
CV_ENUM(NormType, cv::NORM_INF, cv::NORM_L1, cv::NORM_L2, cv::NORM_HAMMING, cv::NORM_MINMAX) |
|
||||||
|
|
||||||
enum { Gray = 1, TwoChannel = 2, BGR = 3, BGRA = 4 }; |
|
||||||
CV_ENUM(MatCn, Gray, TwoChannel, BGR, BGRA) |
|
||||||
#define GPU_CHANNELS_1_3_4 testing::Values(MatCn(Gray), MatCn(BGR), MatCn(BGRA)) |
|
||||||
#define GPU_CHANNELS_1_3 testing::Values(MatCn(Gray), MatCn(BGR)) |
|
||||||
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struct CvtColorInfo |
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{ |
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int scn; |
|
||||||
int dcn; |
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int code; |
|
||||||
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||||||
CvtColorInfo() {} |
|
||||||
explicit CvtColorInfo(int scn_, int dcn_, int code_) : scn(scn_), dcn(dcn_), code(code_) {} |
|
||||||
}; |
|
||||||
void PrintTo(const CvtColorInfo& info, std::ostream* os); |
|
||||||
|
|
||||||
#define GET_PARAM(k) std::tr1::get< k >(GetParam()) |
|
||||||
|
|
||||||
#define DEF_PARAM_TEST(name, ...) typedef ::perf::TestBaseWithParam< std::tr1::tuple< __VA_ARGS__ > > name |
|
||||||
#define DEF_PARAM_TEST_1(name, param_type) typedef ::perf::TestBaseWithParam< param_type > name |
|
||||||
|
|
||||||
DEF_PARAM_TEST_1(Sz, cv::Size); |
|
||||||
typedef perf::Size_MatType Sz_Type; |
|
||||||
DEF_PARAM_TEST(Sz_Depth, cv::Size, MatDepth); |
|
||||||
DEF_PARAM_TEST(Sz_Depth_Cn, cv::Size, MatDepth, MatCn); |
|
||||||
|
|
||||||
#define GPU_TYPICAL_MAT_SIZES testing::Values(perf::sz720p, perf::szSXGA, perf::sz1080p) |
|
||||||
|
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||||||
#define FAIL_NO_CPU() FAIL() << "No such CPU implementation analogy" |
|
||||||
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||||||
#define GPU_SANITY_CHECK(mat, ...) \ |
|
||||||
do{ \
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||||||
cv::Mat gpu_##mat(mat); \
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|
||||||
SANITY_CHECK(gpu_##mat, ## __VA_ARGS__); \
|
|
||||||
} while(0) |
|
||||||
|
|
||||||
#define CPU_SANITY_CHECK(mat, ...) \ |
|
||||||
do{ \
|
|
||||||
cv::Mat cpu_##mat(mat); \
|
|
||||||
SANITY_CHECK(cpu_##mat, ## __VA_ARGS__); \
|
|
||||||
} while(0) |
|
||||||
|
|
||||||
#endif // __OPENCV_PERF_GPU_UTILITY_HPP__
|
|
||||||
@ -1,407 +0,0 @@ |
|||||||
/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
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|
||||||
//
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||||||
// IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
|
|
||||||
//
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||||||
// By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
|
|
||||||
// If you do not agree to this license, do not download, install,
|
|
||||||
// copy or use the software.
|
|
||||||
//
|
|
||||||
//
|
|
||||||
// Intel License Agreement
|
|
||||||
// For Open Source Computer Vision Library
|
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||||||
//
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||||||
// Copyright (C) 2000, Intel Corporation, all rights reserved.
|
|
||||||
// Third party copyrights are property of their respective owners.
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||||||
//
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||||||
// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
|
|
||||||
// are permitted provided that the following conditions are met:
|
|
||||||
//
|
|
||||||
// * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
|
|
||||||
// this list of conditions and the following disclaimer.
|
|
||||||
//
|
|
||||||
// * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
|
|
||||||
// this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
|
|
||||||
// and/or other materials provided with the distribution.
|
|
||||||
//
|
|
||||||
// * The name of Intel Corporation may not be used to endorse or promote products
|
|
||||||
// derived from this software without specific prior written permission.
|
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||||||
//
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||||||
// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
|
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||||||
// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
|
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// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
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|
|
||||||
// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
|
|
||||||
// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
|
|
||||||
//
|
|
||||||
//M*/
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|
||||||
|
|
||||||
#include "test_precomp.hpp" |
|
||||||
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||||||
#ifdef HAVE_CUDA |
|
||||||
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|
||||||
using namespace std; |
|
||||||
using namespace cv; |
|
||||||
using namespace cv::gpu; |
|
||||||
using namespace cvtest; |
|
||||||
using namespace testing; |
|
||||||
using namespace testing::internal; |
|
||||||
|
|
||||||
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
// random generators
|
|
||||||
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|
||||||
int randomInt(int minVal, int maxVal) |
|
||||||
{ |
|
||||||
RNG& rng = TS::ptr()->get_rng(); |
|
||||||
return rng.uniform(minVal, maxVal); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
double randomDouble(double minVal, double maxVal) |
|
||||||
{ |
|
||||||
RNG& rng = TS::ptr()->get_rng(); |
|
||||||
return rng.uniform(minVal, maxVal); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
Size randomSize(int minVal, int maxVal) |
|
||||||
{ |
|
||||||
return Size(randomInt(minVal, maxVal), randomInt(minVal, maxVal)); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
Scalar randomScalar(double minVal, double maxVal) |
|
||||||
{ |
|
||||||
return Scalar(randomDouble(minVal, maxVal), randomDouble(minVal, maxVal), randomDouble(minVal, maxVal), randomDouble(minVal, maxVal)); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
Mat randomMat(Size size, int type, double minVal, double maxVal) |
|
||||||
{ |
|
||||||
return randomMat(TS::ptr()->get_rng(), size, type, minVal, maxVal, false); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
// GpuMat create
|
|
||||||
|
|
||||||
GpuMat createMat(Size size, int type, bool useRoi) |
|
||||||
{ |
|
||||||
Size size0 = size; |
|
||||||
|
|
||||||
if (useRoi) |
|
||||||
{ |
|
||||||
size0.width += randomInt(5, 15); |
|
||||||
size0.height += randomInt(5, 15); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
GpuMat d_m(size0, type); |
|
||||||
|
|
||||||
if (size0 != size) |
|
||||||
d_m = d_m(Rect((size0.width - size.width) / 2, (size0.height - size.height) / 2, size.width, size.height)); |
|
||||||
|
|
||||||
return d_m; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
GpuMat loadMat(const Mat& m, bool useRoi) |
|
||||||
{ |
|
||||||
GpuMat d_m = createMat(m.size(), m.type(), useRoi); |
|
||||||
d_m.upload(m); |
|
||||||
return d_m; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
// Image load
|
|
||||||
|
|
||||||
Mat readImage(const std::string& fileName, int flags) |
|
||||||
{ |
|
||||||
return imread(TS::ptr()->get_data_path() + fileName, flags); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
Mat readImageType(const std::string& fname, int type) |
|
||||||
{ |
|
||||||
Mat src = readImage(fname, CV_MAT_CN(type) == 1 ? IMREAD_GRAYSCALE : IMREAD_COLOR); |
|
||||||
if (CV_MAT_CN(type) == 4) |
|
||||||
{ |
|
||||||
Mat temp; |
|
||||||
cvtColor(src, temp, COLOR_BGR2BGRA); |
|
||||||
swap(src, temp); |
|
||||||
} |
|
||||||
src.convertTo(src, CV_MAT_DEPTH(type), CV_MAT_DEPTH(type) == CV_32F ? 1.0 / 255.0 : 1.0); |
|
||||||
return src; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
// Gpu devices
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|
||||||
|
|
||||||
bool supportFeature(const DeviceInfo& info, FeatureSet feature) |
|
||||||
{ |
|
||||||
return TargetArchs::builtWith(feature) && info.supports(feature); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
DeviceManager& DeviceManager::instance() |
|
||||||
{ |
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||||||
static DeviceManager obj; |
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||||||
return obj; |
|
||||||
} |
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||||||
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void DeviceManager::load(int i) |
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||||||
{ |
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||||||
devices_.clear(); |
|
||||||
devices_.reserve(1); |
|
||||||
|
|
||||||
std::ostringstream msg; |
|
||||||
|
|
||||||
if (i < 0 || i >= getCudaEnabledDeviceCount()) |
|
||||||
{ |
|
||||||
msg << "Incorrect device number - " << i; |
|
||||||
throw runtime_error(msg.str()); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
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||||||
DeviceInfo info(i); |
|
||||||
|
|
||||||
if (!info.isCompatible()) |
|
||||||
{ |
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||||||
msg << "Device " << i << " [" << info.name() << "] is NOT compatible with current GPU module build"; |
|
||||||
throw runtime_error(msg.str()); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
devices_.push_back(info); |
|
||||||
} |
|
||||||
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void DeviceManager::loadAll() |
|
||||||
{ |
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||||||
int deviceCount = getCudaEnabledDeviceCount(); |
|
||||||
|
|
||||||
devices_.clear(); |
|
||||||
devices_.reserve(deviceCount); |
|
||||||
|
|
||||||
for (int i = 0; i < deviceCount; ++i) |
|
||||||
{ |
|
||||||
DeviceInfo info(i); |
|
||||||
if (info.isCompatible()) |
|
||||||
{ |
|
||||||
devices_.push_back(info); |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
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||||||
// Additional assertion
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|
||||||
|
|
||||||
namespace |
|
||||||
{ |
|
||||||
template <typename T, typename OutT> std::string printMatValImpl(const Mat& m, Point p) |
|
||||||
{ |
|
||||||
const int cn = m.channels(); |
|
||||||
|
|
||||||
std::ostringstream ostr; |
|
||||||
ostr << "("; |
|
||||||
|
|
||||||
p.x /= cn; |
|
||||||
|
|
||||||
ostr << static_cast<OutT>(m.at<T>(p.y, p.x * cn)); |
|
||||||
for (int c = 1; c < m.channels(); ++c) |
|
||||||
{ |
|
||||||
ostr << ", " << static_cast<OutT>(m.at<T>(p.y, p.x * cn + c)); |
|
||||||
} |
|
||||||
ostr << ")"; |
|
||||||
|
|
||||||
return ostr.str(); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
std::string printMatVal(const Mat& m, Point p) |
|
||||||
{ |
|
||||||
typedef std::string (*func_t)(const Mat& m, Point p); |
|
||||||
|
|
||||||
static const func_t funcs[] = |
|
||||||
{ |
|
||||||
printMatValImpl<uchar, int>, printMatValImpl<schar, int>, printMatValImpl<ushort, int>, printMatValImpl<short, int>, |
|
||||||
printMatValImpl<int, int>, printMatValImpl<float, float>, printMatValImpl<double, double> |
|
||||||
}; |
|
||||||
|
|
||||||
return funcs[m.depth()](m, p); |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
void minMaxLocGold(const Mat& src, double* minVal_, double* maxVal_, Point* minLoc_, Point* maxLoc_, const Mat& mask) |
|
||||||
{ |
|
||||||
if (src.depth() != CV_8S) |
|
||||||
{ |
|
||||||
minMaxLoc(src, minVal_, maxVal_, minLoc_, maxLoc_, mask); |
|
||||||
return; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
// OpenCV's minMaxLoc doesn't support CV_8S type
|
|
||||||
double minVal = numeric_limits<double>::max(); |
|
||||||
Point minLoc(-1, -1); |
|
||||||
|
|
||||||
double maxVal = -numeric_limits<double>::max(); |
|
||||||
Point maxLoc(-1, -1); |
|
||||||
|
|
||||||
for (int y = 0; y < src.rows; ++y) |
|
||||||
{ |
|
||||||
const schar* src_row = src.ptr<schar>(y); |
|
||||||
const uchar* mask_row = mask.empty() ? 0 : mask.ptr<uchar>(y); |
|
||||||
|
|
||||||
for (int x = 0; x < src.cols; ++x) |
|
||||||
{ |
|
||||||
if (!mask_row || mask_row[x]) |
|
||||||
{ |
|
||||||
schar val = src_row[x]; |
|
||||||
|
|
||||||
if (val < minVal) |
|
||||||
{ |
|
||||||
minVal = val; |
|
||||||
minLoc = cv::Point(x, y); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
if (val > maxVal) |
|
||||||
{ |
|
||||||
maxVal = val; |
|
||||||
maxLoc = cv::Point(x, y); |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
if (minVal_) *minVal_ = minVal; |
|
||||||
if (maxVal_) *maxVal_ = maxVal; |
|
||||||
|
|
||||||
if (minLoc_) *minLoc_ = minLoc; |
|
||||||
if (maxLoc_) *maxLoc_ = maxLoc; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
Mat getMat(InputArray arr) |
|
||||||
{ |
|
||||||
if (arr.kind() == _InputArray::GPU_MAT) |
|
||||||
{ |
|
||||||
Mat m; |
|
||||||
arr.getGpuMat().download(m); |
|
||||||
return m; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
return arr.getMat(); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
AssertionResult assertMatNear(const char* expr1, const char* expr2, const char* eps_expr, InputArray m1_, InputArray m2_, double eps) |
|
||||||
{ |
|
||||||
Mat m1 = getMat(m1_); |
|
||||||
Mat m2 = getMat(m2_); |
|
||||||
|
|
||||||
if (m1.size() != m2.size()) |
|
||||||
{ |
|
||||||
return AssertionFailure() << "Matrices \"" << expr1 << "\" and \"" << expr2 << "\" have different sizes : \"" |
|
||||||
<< expr1 << "\" [" << PrintToString(m1.size()) << "] vs \"" |
|
||||||
<< expr2 << "\" [" << PrintToString(m2.size()) << "]"; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
if (m1.type() != m2.type()) |
|
||||||
{ |
|
||||||
return AssertionFailure() << "Matrices \"" << expr1 << "\" and \"" << expr2 << "\" have different types : \"" |
|
||||||
<< expr1 << "\" [" << PrintToString(MatType(m1.type())) << "] vs \"" |
|
||||||
<< expr2 << "\" [" << PrintToString(MatType(m2.type())) << "]"; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
Mat diff; |
|
||||||
absdiff(m1.reshape(1), m2.reshape(1), diff); |
|
||||||
|
|
||||||
double maxVal = 0.0; |
|
||||||
Point maxLoc; |
|
||||||
minMaxLocGold(diff, 0, &maxVal, 0, &maxLoc); |
|
||||||
|
|
||||||
if (maxVal > eps) |
|
||||||
{ |
|
||||||
return AssertionFailure() << "The max difference between matrices \"" << expr1 << "\" and \"" << expr2 |
|
||||||
<< "\" is " << maxVal << " at (" << maxLoc.y << ", " << maxLoc.x / m1.channels() << ")" |
|
||||||
<< ", which exceeds \"" << eps_expr << "\", where \"" |
|
||||||
<< expr1 << "\" at (" << maxLoc.y << ", " << maxLoc.x / m1.channels() << ") evaluates to " << printMatVal(m1, maxLoc) << ", \"" |
|
||||||
<< expr2 << "\" at (" << maxLoc.y << ", " << maxLoc.x / m1.channels() << ") evaluates to " << printMatVal(m2, maxLoc) << ", \"" |
|
||||||
<< eps_expr << "\" evaluates to " << eps; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
return AssertionSuccess(); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
double checkSimilarity(InputArray m1, InputArray m2) |
|
||||||
{ |
|
||||||
Mat diff; |
|
||||||
matchTemplate(getMat(m1), getMat(m2), diff, CV_TM_CCORR_NORMED); |
|
||||||
return std::abs(diff.at<float>(0, 0) - 1.f); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
// Helper structs for value-parameterized tests
|
|
||||||
|
|
||||||
vector<MatType> types(int depth_start, int depth_end, int cn_start, int cn_end) |
|
||||||
{ |
|
||||||
vector<MatType> v; |
|
||||||
|
|
||||||
v.reserve((depth_end - depth_start + 1) * (cn_end - cn_start + 1)); |
|
||||||
|
|
||||||
for (int depth = depth_start; depth <= depth_end; ++depth) |
|
||||||
{ |
|
||||||
for (int cn = cn_start; cn <= cn_end; ++cn) |
|
||||||
{ |
|
||||||
v.push_back(MatType(CV_MAKE_TYPE(depth, cn))); |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
return v; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
const vector<MatType>& all_types() |
|
||||||
{ |
|
||||||
static vector<MatType> v = types(CV_8U, CV_64F, 1, 4); |
|
||||||
|
|
||||||
return v; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
void cv::gpu::PrintTo(const DeviceInfo& info, ostream* os) |
|
||||||
{ |
|
||||||
(*os) << info.name(); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
void PrintTo(const UseRoi& useRoi, std::ostream* os) |
|
||||||
{ |
|
||||||
if (useRoi) |
|
||||||
(*os) << "sub matrix"; |
|
||||||
else |
|
||||||
(*os) << "whole matrix"; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
void PrintTo(const Inverse& inverse, std::ostream* os) |
|
||||||
{ |
|
||||||
if (inverse) |
|
||||||
(*os) << "inverse"; |
|
||||||
else |
|
||||||
(*os) << "direct"; |
|
||||||
} |
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||||||
|
|
||||||
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
// Other
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|
||||||
|
|
||||||
void dumpImage(const std::string& fileName, const Mat& image) |
|
||||||
{ |
|
||||||
imwrite(TS::ptr()->get_data_path() + fileName, image); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
void showDiff(InputArray gold_, InputArray actual_, double eps) |
|
||||||
{ |
|
||||||
Mat gold = getMat(gold_); |
|
||||||
Mat actual = getMat(actual_); |
|
||||||
|
|
||||||
Mat diff; |
|
||||||
absdiff(gold, actual, diff); |
|
||||||
threshold(diff, diff, eps, 255.0, cv::THRESH_BINARY); |
|
||||||
|
|
||||||
namedWindow("gold", WINDOW_NORMAL); |
|
||||||
namedWindow("actual", WINDOW_NORMAL); |
|
||||||
namedWindow("diff", WINDOW_NORMAL); |
|
||||||
|
|
||||||
imshow("gold", gold); |
|
||||||
imshow("actual", actual); |
|
||||||
imshow("diff", diff); |
|
||||||
|
|
||||||
waitKey(); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
#endif // HAVE_CUDA
|
|
||||||
@ -1,332 +0,0 @@ |
|||||||
/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
//
|
|
||||||
// IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
|
|
||||||
//
|
|
||||||
// By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
|
|
||||||
// If you do not agree to this license, do not download, install,
|
|
||||||
// copy or use the software.
|
|
||||||
//
|
|
||||||
//
|
|
||||||
// Intel License Agreement
|
|
||||||
// For Open Source Computer Vision Library
|
|
||||||
//
|
|
||||||
// Copyright (C) 2000, Intel Corporation, all rights reserved.
|
|
||||||
// Third party copyrights are property of their respective owners.
|
|
||||||
//
|
|
||||||
// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
|
|
||||||
// are permitted provided that the following conditions are met:
|
|
||||||
//
|
|
||||||
// * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
|
|
||||||
// this list of conditions and the following disclaimer.
|
|
||||||
//
|
|
||||||
// * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
|
|
||||||
// this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
|
|
||||||
// and/or other materials provided with the distribution.
|
|
||||||
//
|
|
||||||
// * The name of Intel Corporation may not be used to endorse or promote products
|
|
||||||
// derived from this software without specific prior written permission.
|
|
||||||
//
|
|
||||||
// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
|
|
||||||
// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
|
|
||||||
// warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
|
|
||||||
// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
|
|
||||||
// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
|
|
||||||
// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
|
|
||||||
// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
|
|
||||||
// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
|
|
||||||
// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
|
|
||||||
// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
|
|
||||||
//
|
|
||||||
//M*/
|
|
||||||
|
|
||||||
#ifndef __OPENCV_GPU_TEST_UTILITY_HPP__ |
|
||||||
#define __OPENCV_GPU_TEST_UTILITY_HPP__ |
|
||||||
|
|
||||||
#include "opencv2/core/core.hpp" |
|
||||||
#include "opencv2/core/gpumat.hpp" |
|
||||||
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" |
|
||||||
#include "opencv2/ts/ts.hpp" |
|
||||||
#include "opencv2/ts/ts_perf.hpp" |
|
||||||
|
|
||||||
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
// random generators
|
|
||||||
|
|
||||||
int randomInt(int minVal, int maxVal); |
|
||||||
double randomDouble(double minVal, double maxVal); |
|
||||||
cv::Size randomSize(int minVal, int maxVal); |
|
||||||
cv::Scalar randomScalar(double minVal, double maxVal); |
|
||||||
cv::Mat randomMat(cv::Size size, int type, double minVal = 0.0, double maxVal = 255.0); |
|
||||||
|
|
||||||
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
// GpuMat create
|
|
||||||
|
|
||||||
cv::gpu::GpuMat createMat(cv::Size size, int type, bool useRoi = false); |
|
||||||
cv::gpu::GpuMat loadMat(const cv::Mat& m, bool useRoi = false); |
|
||||||
|
|
||||||
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
// Image load
|
|
||||||
|
|
||||||
//! read image from testdata folder
|
|
||||||
cv::Mat readImage(const std::string& fileName, int flags = cv::IMREAD_COLOR); |
|
||||||
|
|
||||||
//! read image from testdata folder and convert it to specified type
|
|
||||||
cv::Mat readImageType(const std::string& fname, int type); |
|
||||||
|
|
||||||
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
// Gpu devices
|
|
||||||
|
|
||||||
//! return true if device supports specified feature and gpu module was built with support the feature.
|
|
||||||
bool supportFeature(const cv::gpu::DeviceInfo& info, cv::gpu::FeatureSet feature); |
|
||||||
|
|
||||||
class DeviceManager |
|
||||||
{ |
|
||||||
public: |
|
||||||
static DeviceManager& instance(); |
|
||||||
|
|
||||||
void load(int i); |
|
||||||
void loadAll(); |
|
||||||
|
|
||||||
const std::vector<cv::gpu::DeviceInfo>& values() const { return devices_; } |
|
||||||
|
|
||||||
private: |
|
||||||
std::vector<cv::gpu::DeviceInfo> devices_; |
|
||||||
}; |
|
||||||
|
|
||||||
#define ALL_DEVICES testing::ValuesIn(DeviceManager::instance().values()) |
|
||||||
|
|
||||||
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
// Additional assertion
|
|
||||||
|
|
||||||
void minMaxLocGold(const cv::Mat& src, double* minVal_, double* maxVal_ = 0, cv::Point* minLoc_ = 0, cv::Point* maxLoc_ = 0, const cv::Mat& mask = cv::Mat()); |
|
||||||
|
|
||||||
cv::Mat getMat(cv::InputArray arr); |
|
||||||
|
|
||||||
testing::AssertionResult assertMatNear(const char* expr1, const char* expr2, const char* eps_expr, cv::InputArray m1, cv::InputArray m2, double eps); |
|
||||||
|
|
||||||
#define EXPECT_MAT_NEAR(m1, m2, eps) EXPECT_PRED_FORMAT3(assertMatNear, m1, m2, eps) |
|
||||||
#define ASSERT_MAT_NEAR(m1, m2, eps) ASSERT_PRED_FORMAT3(assertMatNear, m1, m2, eps) |
|
||||||
|
|
||||||
#define EXPECT_SCALAR_NEAR(s1, s2, eps) \ |
|
||||||
{ \
|
|
||||||
EXPECT_NEAR(s1[0], s2[0], eps); \
|
|
||||||
EXPECT_NEAR(s1[1], s2[1], eps); \
|
|
||||||
EXPECT_NEAR(s1[2], s2[2], eps); \
|
|
||||||
EXPECT_NEAR(s1[3], s2[3], eps); \
|
|
||||||
} |
|
||||||
#define ASSERT_SCALAR_NEAR(s1, s2, eps) \ |
|
||||||
{ \
|
|
||||||
ASSERT_NEAR(s1[0], s2[0], eps); \
|
|
||||||
ASSERT_NEAR(s1[1], s2[1], eps); \
|
|
||||||
ASSERT_NEAR(s1[2], s2[2], eps); \
|
|
||||||
ASSERT_NEAR(s1[3], s2[3], eps); \
|
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
#define EXPECT_POINT2_NEAR(p1, p2, eps) \ |
|
||||||
{ \
|
|
||||||
EXPECT_NEAR(p1.x, p2.x, eps); \
|
|
||||||
EXPECT_NEAR(p1.y, p2.y, eps); \
|
|
||||||
} |
|
||||||
#define ASSERT_POINT2_NEAR(p1, p2, eps) \ |
|
||||||
{ \
|
|
||||||
ASSERT_NEAR(p1.x, p2.x, eps); \
|
|
||||||
ASSERT_NEAR(p1.y, p2.y, eps); \
|
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
#define EXPECT_POINT3_NEAR(p1, p2, eps) \ |
|
||||||
{ \
|
|
||||||
EXPECT_NEAR(p1.x, p2.x, eps); \
|
|
||||||
EXPECT_NEAR(p1.y, p2.y, eps); \
|
|
||||||
EXPECT_NEAR(p1.z, p2.z, eps); \
|
|
||||||
} |
|
||||||
#define ASSERT_POINT3_NEAR(p1, p2, eps) \ |
|
||||||
{ \
|
|
||||||
ASSERT_NEAR(p1.x, p2.x, eps); \
|
|
||||||
ASSERT_NEAR(p1.y, p2.y, eps); \
|
|
||||||
ASSERT_NEAR(p1.z, p2.z, eps); \
|
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
double checkSimilarity(cv::InputArray m1, cv::InputArray m2); |
|
||||||
|
|
||||||
#define EXPECT_MAT_SIMILAR(mat1, mat2, eps) \ |
|
||||||
{ \
|
|
||||||
ASSERT_EQ(mat1.type(), mat2.type()); \
|
|
||||||
ASSERT_EQ(mat1.size(), mat2.size()); \
|
|
||||||
EXPECT_LE(checkSimilarity(mat1, mat2), eps); \
|
|
||||||
} |
|
||||||
#define ASSERT_MAT_SIMILAR(mat1, mat2, eps) \ |
|
||||||
{ \
|
|
||||||
ASSERT_EQ(mat1.type(), mat2.type()); \
|
|
||||||
ASSERT_EQ(mat1.size(), mat2.size()); \
|
|
||||||
ASSERT_LE(checkSimilarity(mat1, mat2), eps); \
|
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
// Helper structs for value-parameterized tests
|
|
||||||
|
|
||||||
#define GPU_TEST_P(test_case_name, test_name) \ |
|
||||||
class GTEST_TEST_CLASS_NAME_(test_case_name, test_name) \
|
|
||||||
: public test_case_name { \
|
|
||||||
public: \
|
|
||||||
GTEST_TEST_CLASS_NAME_(test_case_name, test_name)() {} \
|
|
||||||
virtual void TestBody(); \
|
|
||||||
private: \
|
|
||||||
void UnsafeTestBody(); \
|
|
||||||
static int AddToRegistry() { \
|
|
||||||
::testing::UnitTest::GetInstance()->parameterized_test_registry(). \
|
|
||||||
GetTestCasePatternHolder<test_case_name>(\
|
|
||||||
#test_case_name, __FILE__, __LINE__)->AddTestPattern(\ |
|
||||||
#test_case_name, \ |
|
||||||
#test_name, \ |
|
||||||
new ::testing::internal::TestMetaFactory< \
|
|
||||||
GTEST_TEST_CLASS_NAME_(test_case_name, test_name)>()); \
|
|
||||||
return 0; \
|
|
||||||
} \
|
|
||||||
static int gtest_registering_dummy_; \
|
|
||||||
GTEST_DISALLOW_COPY_AND_ASSIGN_(\
|
|
||||||
GTEST_TEST_CLASS_NAME_(test_case_name, test_name)); \
|
|
||||||
}; \
|
|
||||||
int GTEST_TEST_CLASS_NAME_(test_case_name, \
|
|
||||||
test_name)::gtest_registering_dummy_ = \
|
|
||||||
GTEST_TEST_CLASS_NAME_(test_case_name, test_name)::AddToRegistry(); \
|
|
||||||
void GTEST_TEST_CLASS_NAME_(test_case_name, test_name)::TestBody() \
|
|
||||||
{ \
|
|
||||||
try \
|
|
||||||
{ \
|
|
||||||
UnsafeTestBody(); \
|
|
||||||
} \
|
|
||||||
catch (...) \
|
|
||||||
{ \
|
|
||||||
cv::gpu::resetDevice(); \
|
|
||||||
throw; \
|
|
||||||
} \
|
|
||||||
} \
|
|
||||||
void GTEST_TEST_CLASS_NAME_(test_case_name, test_name)::UnsafeTestBody() |
|
||||||
|
|
||||||
#define PARAM_TEST_CASE(name, ...) struct name : testing::TestWithParam< std::tr1::tuple< __VA_ARGS__ > > |
|
||||||
#define GET_PARAM(k) std::tr1::get< k >(GetParam()) |
|
||||||
|
|
||||||
namespace cv { namespace gpu |
|
||||||
{ |
|
||||||
void PrintTo(const DeviceInfo& info, std::ostream* os); |
|
||||||
}} |
|
||||||
|
|
||||||
#define DIFFERENT_SIZES testing::Values(cv::Size(128, 128), cv::Size(113, 113)) |
|
||||||
|
|
||||||
// Depth
|
|
||||||
|
|
||||||
using perf::MatDepth; |
|
||||||
|
|
||||||
#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)) |
|
||||||
|
|
||||||
#define DEPTH_PAIRS testing::Values(std::make_pair(MatDepth(CV_8U), MatDepth(CV_8U)), \ |
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_8U), MatDepth(CV_16U)), \
|
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_8U), MatDepth(CV_16S)), \
|
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_8U), MatDepth(CV_32S)), \
|
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_8U), MatDepth(CV_32F)), \
|
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_8U), MatDepth(CV_64F)), \
|
|
||||||
\
|
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_16U), MatDepth(CV_16U)), \
|
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_16U), MatDepth(CV_32S)), \
|
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_16U), MatDepth(CV_32F)), \
|
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_16U), MatDepth(CV_64F)), \
|
|
||||||
\
|
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_16S), MatDepth(CV_16S)), \
|
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_16S), MatDepth(CV_32S)), \
|
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_16S), MatDepth(CV_32F)), \
|
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_16S), MatDepth(CV_64F)), \
|
|
||||||
\
|
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_32S), MatDepth(CV_32S)), \
|
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_32S), MatDepth(CV_32F)), \
|
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_32S), MatDepth(CV_64F)), \
|
|
||||||
\
|
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_32F), MatDepth(CV_32F)), \
|
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_32F), MatDepth(CV_64F)), \
|
|
||||||
\
|
|
||||||
std::make_pair(MatDepth(CV_64F), MatDepth(CV_64F))) |
|
||||||
|
|
||||||
// Type
|
|
||||||
|
|
||||||
using perf::MatType; |
|
||||||
|
|
||||||
//! return vector with types from specified range.
|
|
||||||
std::vector<MatType> types(int depth_start, int depth_end, int cn_start, int cn_end); |
|
||||||
|
|
||||||
//! return vector with all types (depth: CV_8U-CV_64F, channels: 1-4).
|
|
||||||
const std::vector<MatType>& all_types(); |
|
||||||
|
|
||||||
#define ALL_TYPES testing::ValuesIn(all_types()) |
|
||||||
#define TYPES(depth_start, depth_end, cn_start, cn_end) testing::ValuesIn(types(depth_start, depth_end, cn_start, cn_end)) |
|
||||||
|
|
||||||
// ROI
|
|
||||||
|
|
||||||
class UseRoi |
|
||||||
{ |
|
||||||
public: |
|
||||||
inline UseRoi(bool val = false) : val_(val) {} |
|
||||||
|
|
||||||
inline operator bool() const { return val_; } |
|
||||||
|
|
||||||
private: |
|
||||||
bool val_; |
|
||||||
}; |
|
||||||
|
|
||||||
void PrintTo(const UseRoi& useRoi, std::ostream* os); |
|
||||||
|
|
||||||
#define WHOLE_SUBMAT testing::Values(UseRoi(false), UseRoi(true)) |
|
||||||
|
|
||||||
// Direct/Inverse
|
|
||||||
|
|
||||||
class Inverse |
|
||||||
{ |
|
||||||
public: |
|
||||||
inline Inverse(bool val = false) : val_(val) {} |
|
||||||
|
|
||||||
inline operator bool() const { return val_; } |
|
||||||
|
|
||||||
private: |
|
||||||
bool val_; |
|
||||||
}; |
|
||||||
|
|
||||||
void PrintTo(const Inverse& useRoi, std::ostream* os); |
|
||||||
|
|
||||||
#define DIRECT_INVERSE testing::Values(Inverse(false), Inverse(true)) |
|
||||||
|
|
||||||
// Param class
|
|
||||||
|
|
||||||
#define IMPLEMENT_PARAM_CLASS(name, type) \ |
|
||||||
class name \
|
|
||||||
{ \
|
|
||||||
public: \
|
|
||||||
name ( type arg = type ()) : val_(arg) {} \
|
|
||||||
operator type () const {return val_;} \
|
|
||||||
private: \
|
|
||||||
type val_; \
|
|
||||||
}; \
|
|
||||||
inline void PrintTo( name param, std::ostream* os) \
|
|
||||||
{ \
|
|
||||||
*os << #name << "(" << testing::PrintToString(static_cast< type >(param)) << ")"; \
|
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
IMPLEMENT_PARAM_CLASS(Channels, int) |
|
||||||
|
|
||||||
#define ALL_CHANNELS testing::Values(Channels(1), Channels(2), Channels(3), Channels(4)) |
|
||||||
#define IMAGE_CHANNELS testing::Values(Channels(1), Channels(3), Channels(4)) |
|
||||||
|
|
||||||
// Flags and enums
|
|
||||||
|
|
||||||
CV_ENUM(NormCode, cv::NORM_INF, cv::NORM_L1, cv::NORM_L2, cv::NORM_TYPE_MASK, cv::NORM_RELATIVE, cv::NORM_MINMAX) |
|
||||||
|
|
||||||
CV_ENUM(Interpolation, cv::INTER_NEAREST, cv::INTER_LINEAR, cv::INTER_CUBIC, cv::INTER_AREA) |
|
||||||
|
|
||||||
CV_ENUM(BorderType, cv::BORDER_REFLECT101, cv::BORDER_REPLICATE, cv::BORDER_CONSTANT, cv::BORDER_REFLECT, cv::BORDER_WRAP) |
|
||||||
#define ALL_BORDER_TYPES testing::Values(BorderType(cv::BORDER_REFLECT101), BorderType(cv::BORDER_REPLICATE), BorderType(cv::BORDER_CONSTANT), BorderType(cv::BORDER_REFLECT), BorderType(cv::BORDER_WRAP)) |
|
||||||
|
|
||||||
CV_FLAGS(WarpFlags, cv::INTER_NEAREST, cv::INTER_LINEAR, cv::INTER_CUBIC, cv::WARP_INVERSE_MAP) |
|
||||||
|
|
||||||
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
// Other
|
|
||||||
|
|
||||||
void dumpImage(const std::string& fileName, const cv::Mat& image); |
|
||||||
void showDiff(cv::InputArray gold, cv::InputArray actual, double eps); |
|
||||||
|
|
||||||
#endif // __OPENCV_GPU_TEST_UTILITY_HPP__
|
|
||||||
@ -1,3 +1,5 @@ |
|||||||
#include "perf_precomp.hpp" |
#include "perf_precomp.hpp" |
||||||
|
|
||||||
CV_PERF_TEST_MAIN(superres) |
using namespace perf; |
||||||
|
|
||||||
|
CV_PERF_TEST_MAIN(superres, printCudaInfo()) |
||||||
|
|||||||
@ -0,0 +1,68 @@ |
|||||||
|
#ifndef __OPENCV_GPU_PERF_UTILITY_HPP__ |
||||||
|
#define __OPENCV_GPU_PERF_UTILITY_HPP__ |
||||||
|
|
||||||
|
#include "opencv2/core/core.hpp" |
||||||
|
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" |
||||||
|
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" |
||||||
|
#include "opencv2/ts/ts_perf.hpp" |
||||||
|
|
||||||
|
namespace perf |
||||||
|
{ |
||||||
|
CV_ENUM(BorderMode, cv::BORDER_REFLECT101, cv::BORDER_REPLICATE, cv::BORDER_CONSTANT, cv::BORDER_REFLECT, cv::BORDER_WRAP) |
||||||
|
#define ALL_BORDER_MODES testing::ValuesIn(BorderMode::all()) |
||||||
|
|
||||||
|
CV_ENUM(Interpolation, cv::INTER_NEAREST, cv::INTER_LINEAR, cv::INTER_CUBIC, cv::INTER_AREA) |
||||||
|
#define ALL_INTERPOLATIONS testing::ValuesIn(Interpolation::all()) |
||||||
|
|
||||||
|
CV_ENUM(NormType, cv::NORM_INF, cv::NORM_L1, cv::NORM_L2, cv::NORM_HAMMING, cv::NORM_MINMAX) |
||||||
|
|
||||||
|
enum { Gray = 1, TwoChannel = 2, BGR = 3, BGRA = 4 }; |
||||||
|
CV_ENUM(MatCn, Gray, TwoChannel, BGR, BGRA) |
||||||
|
#define GPU_CHANNELS_1_3_4 testing::Values(MatCn(Gray), MatCn(BGR), MatCn(BGRA)) |
||||||
|
#define GPU_CHANNELS_1_3 testing::Values(MatCn(Gray), MatCn(BGR)) |
||||||
|
|
||||||
|
#define GET_PARAM(k) std::tr1::get< k >(GetParam()) |
||||||
|
|
||||||
|
#define DEF_PARAM_TEST(name, ...) typedef ::perf::TestBaseWithParam< std::tr1::tuple< __VA_ARGS__ > > name |
||||||
|
#define DEF_PARAM_TEST_1(name, param_type) typedef ::perf::TestBaseWithParam< param_type > name |
||||||
|
|
||||||
|
DEF_PARAM_TEST_1(Sz, cv::Size); |
||||||
|
typedef perf::Size_MatType Sz_Type; |
||||||
|
DEF_PARAM_TEST(Sz_Depth, cv::Size, perf::MatDepth); |
||||||
|
DEF_PARAM_TEST(Sz_Depth_Cn, cv::Size, perf::MatDepth, MatCn); |
||||||
|
|
||||||
|
#define GPU_TYPICAL_MAT_SIZES testing::Values(perf::sz720p, perf::szSXGA, perf::sz1080p) |
||||||
|
|
||||||
|
#define FAIL_NO_CPU() FAIL() << "No such CPU implementation analogy" |
||||||
|
|
||||||
|
#define GPU_SANITY_CHECK(mat, ...) \ |
||||||
|
do{ \
|
||||||
|
cv::Mat gpu_##mat(mat); \
|
||||||
|
SANITY_CHECK(gpu_##mat, ## __VA_ARGS__); \
|
||||||
|
} while(0) |
||||||
|
|
||||||
|
#define CPU_SANITY_CHECK(mat, ...) \ |
||||||
|
do{ \
|
||||||
|
cv::Mat cpu_##mat(mat); \
|
||||||
|
SANITY_CHECK(cpu_##mat, ## __VA_ARGS__); \
|
||||||
|
} while(0) |
||||||
|
|
||||||
|
CV_EXPORTS cv::Mat readImage(const std::string& fileName, int flags = cv::IMREAD_COLOR); |
||||||
|
|
||||||
|
struct CvtColorInfo |
||||||
|
{ |
||||||
|
int scn; |
||||||
|
int dcn; |
||||||
|
int code; |
||||||
|
|
||||||
|
CvtColorInfo() {} |
||||||
|
explicit CvtColorInfo(int scn_, int dcn_, int code_) : scn(scn_), dcn(dcn_), code(code_) {} |
||||||
|
}; |
||||||
|
CV_EXPORTS void PrintTo(const CvtColorInfo& info, std::ostream* os); |
||||||
|
|
||||||
|
CV_EXPORTS void printCudaInfo(); |
||||||
|
|
||||||
|
CV_EXPORTS void sortKeyPoints(std::vector<cv::KeyPoint>& keypoints, cv::InputOutputArray _descriptors = cv::noArray()); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
#endif // __OPENCV_GPU_PERF_UTILITY_HPP__
|
||||||
@ -0,0 +1,307 @@ |
|||||||
|
#ifndef __OPENCV_GPU_TEST_UTILITY_HPP__ |
||||||
|
#define __OPENCV_GPU_TEST_UTILITY_HPP__ |
||||||
|
|
||||||
|
#include "opencv2/core/core.hpp" |
||||||
|
#include "opencv2/core/gpumat.hpp" |
||||||
|
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" |
||||||
|
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" |
||||||
|
#include "opencv2/ts/ts.hpp" |
||||||
|
#include "opencv2/ts/ts_perf.hpp" |
||||||
|
|
||||||
|
namespace cvtest |
||||||
|
{ |
||||||
|
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
// random generators
|
||||||
|
|
||||||
|
CV_EXPORTS int randomInt(int minVal, int maxVal); |
||||||
|
CV_EXPORTS double randomDouble(double minVal, double maxVal); |
||||||
|
CV_EXPORTS cv::Size randomSize(int minVal, int maxVal); |
||||||
|
CV_EXPORTS cv::Scalar randomScalar(double minVal, double maxVal); |
||||||
|
CV_EXPORTS cv::Mat randomMat(cv::Size size, int type, double minVal = 0.0, double maxVal = 255.0); |
||||||
|
|
||||||
|
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
// GpuMat create
|
||||||
|
|
||||||
|
CV_EXPORTS cv::gpu::GpuMat createMat(cv::Size size, int type, bool useRoi = false); |
||||||
|
CV_EXPORTS cv::gpu::GpuMat loadMat(const cv::Mat& m, bool useRoi = false); |
||||||
|
|
||||||
|
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
// Image load
|
||||||
|
|
||||||
|
//! read image from testdata folder
|
||||||
|
CV_EXPORTS cv::Mat readImage(const std::string& fileName, int flags = cv::IMREAD_COLOR); |
||||||
|
|
||||||
|
//! read image from testdata folder and convert it to specified type
|
||||||
|
CV_EXPORTS cv::Mat readImageType(const std::string& fname, int type); |
||||||
|
|
||||||
|
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
// Gpu devices
|
||||||
|
|
||||||
|
//! return true if device supports specified feature and gpu module was built with support the feature.
|
||||||
|
CV_EXPORTS bool supportFeature(const cv::gpu::DeviceInfo& info, cv::gpu::FeatureSet feature); |
||||||
|
|
||||||
|
class CV_EXPORTS DeviceManager |
||||||
|
{ |
||||||
|
public: |
||||||
|
static DeviceManager& instance(); |
||||||
|
|
||||||
|
void load(int i); |
||||||
|
void loadAll(); |
||||||
|
|
||||||
|
const std::vector<cv::gpu::DeviceInfo>& values() const { return devices_; } |
||||||
|
|
||||||
|
private: |
||||||
|
std::vector<cv::gpu::DeviceInfo> devices_; |
||||||
|
}; |
||||||
|
|
||||||
|
#define ALL_DEVICES testing::ValuesIn(cvtest::DeviceManager::instance().values()) |
||||||
|
|
||||||
|
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
// Additional assertion
|
||||||
|
|
||||||
|
CV_EXPORTS void minMaxLocGold(const cv::Mat& src, double* minVal_, double* maxVal_ = 0, cv::Point* minLoc_ = 0, cv::Point* maxLoc_ = 0, const cv::Mat& mask = cv::Mat()); |
||||||
|
|
||||||
|
CV_EXPORTS cv::Mat getMat(cv::InputArray arr); |
||||||
|
|
||||||
|
CV_EXPORTS testing::AssertionResult assertMatNear(const char* expr1, const char* expr2, const char* eps_expr, cv::InputArray m1, cv::InputArray m2, double eps); |
||||||
|
|
||||||
|
#define EXPECT_MAT_NEAR(m1, m2, eps) EXPECT_PRED_FORMAT3(cvtest::assertMatNear, m1, m2, eps) |
||||||
|
#define ASSERT_MAT_NEAR(m1, m2, eps) ASSERT_PRED_FORMAT3(cvtest::assertMatNear, m1, m2, eps) |
||||||
|
|
||||||
|
#define EXPECT_SCALAR_NEAR(s1, s2, eps) \ |
||||||
|
{ \
|
||||||
|
EXPECT_NEAR(s1[0], s2[0], eps); \
|
||||||
|
EXPECT_NEAR(s1[1], s2[1], eps); \
|
||||||
|
EXPECT_NEAR(s1[2], s2[2], eps); \
|
||||||
|
EXPECT_NEAR(s1[3], s2[3], eps); \
|
||||||
|
} |
||||||
|
#define ASSERT_SCALAR_NEAR(s1, s2, eps) \ |
||||||
|
{ \
|
||||||
|
ASSERT_NEAR(s1[0], s2[0], eps); \
|
||||||
|
ASSERT_NEAR(s1[1], s2[1], eps); \
|
||||||
|
ASSERT_NEAR(s1[2], s2[2], eps); \
|
||||||
|
ASSERT_NEAR(s1[3], s2[3], eps); \
|
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
#define EXPECT_POINT2_NEAR(p1, p2, eps) \ |
||||||
|
{ \
|
||||||
|
EXPECT_NEAR(p1.x, p2.x, eps); \
|
||||||
|
EXPECT_NEAR(p1.y, p2.y, eps); \
|
||||||
|
} |
||||||
|
#define ASSERT_POINT2_NEAR(p1, p2, eps) \ |
||||||
|
{ \
|
||||||
|
ASSERT_NEAR(p1.x, p2.x, eps); \
|
||||||
|
ASSERT_NEAR(p1.y, p2.y, eps); \
|
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
#define EXPECT_POINT3_NEAR(p1, p2, eps) \ |
||||||
|
{ \
|
||||||
|
EXPECT_NEAR(p1.x, p2.x, eps); \
|
||||||
|
EXPECT_NEAR(p1.y, p2.y, eps); \
|
||||||
|
EXPECT_NEAR(p1.z, p2.z, eps); \
|
||||||
|
} |
||||||
|
#define ASSERT_POINT3_NEAR(p1, p2, eps) \ |
||||||
|
{ \
|
||||||
|
ASSERT_NEAR(p1.x, p2.x, eps); \
|
||||||
|
ASSERT_NEAR(p1.y, p2.y, eps); \
|
||||||
|
ASSERT_NEAR(p1.z, p2.z, eps); \
|
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
CV_EXPORTS double checkSimilarity(cv::InputArray m1, cv::InputArray m2); |
||||||
|
|
||||||
|
#define EXPECT_MAT_SIMILAR(mat1, mat2, eps) \ |
||||||
|
{ \
|
||||||
|
ASSERT_EQ(mat1.type(), mat2.type()); \
|
||||||
|
ASSERT_EQ(mat1.size(), mat2.size()); \
|
||||||
|
EXPECT_LE(checkSimilarity(mat1, mat2), eps); \
|
||||||
|
} |
||||||
|
#define ASSERT_MAT_SIMILAR(mat1, mat2, eps) \ |
||||||
|
{ \
|
||||||
|
ASSERT_EQ(mat1.type(), mat2.type()); \
|
||||||
|
ASSERT_EQ(mat1.size(), mat2.size()); \
|
||||||
|
ASSERT_LE(checkSimilarity(mat1, mat2), eps); \
|
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
// Helper structs for value-parameterized tests
|
||||||
|
|
||||||
|
#define GPU_TEST_P(test_case_name, test_name) \ |
||||||
|
class GTEST_TEST_CLASS_NAME_(test_case_name, test_name) \
|
||||||
|
: public test_case_name { \
|
||||||
|
public: \
|
||||||
|
GTEST_TEST_CLASS_NAME_(test_case_name, test_name)() {} \
|
||||||
|
virtual void TestBody(); \
|
||||||
|
private: \
|
||||||
|
void UnsafeTestBody(); \
|
||||||
|
static int AddToRegistry() { \
|
||||||
|
::testing::UnitTest::GetInstance()->parameterized_test_registry(). \
|
||||||
|
GetTestCasePatternHolder<test_case_name>(\
|
||||||
|
#test_case_name, __FILE__, __LINE__)->AddTestPattern(\ |
||||||
|
#test_case_name, \ |
||||||
|
#test_name, \ |
||||||
|
new ::testing::internal::TestMetaFactory< \
|
||||||
|
GTEST_TEST_CLASS_NAME_(test_case_name, test_name)>()); \
|
||||||
|
return 0; \
|
||||||
|
} \
|
||||||
|
static int gtest_registering_dummy_; \
|
||||||
|
GTEST_DISALLOW_COPY_AND_ASSIGN_(\
|
||||||
|
GTEST_TEST_CLASS_NAME_(test_case_name, test_name)); \
|
||||||
|
}; \
|
||||||
|
int GTEST_TEST_CLASS_NAME_(test_case_name, \
|
||||||
|
test_name)::gtest_registering_dummy_ = \
|
||||||
|
GTEST_TEST_CLASS_NAME_(test_case_name, test_name)::AddToRegistry(); \
|
||||||
|
void GTEST_TEST_CLASS_NAME_(test_case_name, test_name)::TestBody() \
|
||||||
|
{ \
|
||||||
|
try \
|
||||||
|
{ \
|
||||||
|
UnsafeTestBody(); \
|
||||||
|
} \
|
||||||
|
catch (...) \
|
||||||
|
{ \
|
||||||
|
cv::gpu::resetDevice(); \
|
||||||
|
throw; \
|
||||||
|
} \
|
||||||
|
} \
|
||||||
|
void GTEST_TEST_CLASS_NAME_(test_case_name, test_name)::UnsafeTestBody() |
||||||
|
|
||||||
|
#define PARAM_TEST_CASE(name, ...) struct name : testing::TestWithParam< std::tr1::tuple< __VA_ARGS__ > > |
||||||
|
#define GET_PARAM(k) std::tr1::get< k >(GetParam()) |
||||||
|
|
||||||
|
#define DIFFERENT_SIZES testing::Values(cv::Size(128, 128), cv::Size(113, 113)) |
||||||
|
|
||||||
|
// Depth
|
||||||
|
|
||||||
|
using perf::MatDepth; |
||||||
|
|
||||||
|
#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)) |
||||||
|
|
||||||
|
#define DEPTH_PAIRS testing::Values(std::make_pair(MatDepth(CV_8U), MatDepth(CV_8U)), \ |
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_8U), MatDepth(CV_16U)), \
|
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_8U), MatDepth(CV_16S)), \
|
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_8U), MatDepth(CV_32S)), \
|
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_8U), MatDepth(CV_32F)), \
|
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_8U), MatDepth(CV_64F)), \
|
||||||
|
\
|
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_16U), MatDepth(CV_16U)), \
|
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_16U), MatDepth(CV_32S)), \
|
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_16U), MatDepth(CV_32F)), \
|
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_16U), MatDepth(CV_64F)), \
|
||||||
|
\
|
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_16S), MatDepth(CV_16S)), \
|
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_16S), MatDepth(CV_32S)), \
|
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_16S), MatDepth(CV_32F)), \
|
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_16S), MatDepth(CV_64F)), \
|
||||||
|
\
|
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_32S), MatDepth(CV_32S)), \
|
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_32S), MatDepth(CV_32F)), \
|
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_32S), MatDepth(CV_64F)), \
|
||||||
|
\
|
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_32F), MatDepth(CV_32F)), \
|
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_32F), MatDepth(CV_64F)), \
|
||||||
|
\
|
||||||
|
std::make_pair(MatDepth(CV_64F), MatDepth(CV_64F))) |
||||||
|
|
||||||
|
// Type
|
||||||
|
|
||||||
|
using perf::MatType; |
||||||
|
|
||||||
|
//! return vector with types from specified range.
|
||||||
|
CV_EXPORTS std::vector<MatType> types(int depth_start, int depth_end, int cn_start, int cn_end); |
||||||
|
|
||||||
|
//! return vector with all types (depth: CV_8U-CV_64F, channels: 1-4).
|
||||||
|
CV_EXPORTS const std::vector<MatType>& all_types(); |
||||||
|
|
||||||
|
#define ALL_TYPES testing::ValuesIn(all_types()) |
||||||
|
#define TYPES(depth_start, depth_end, cn_start, cn_end) testing::ValuesIn(types(depth_start, depth_end, cn_start, cn_end)) |
||||||
|
|
||||||
|
// ROI
|
||||||
|
|
||||||
|
class UseRoi |
||||||
|
{ |
||||||
|
public: |
||||||
|
inline UseRoi(bool val = false) : val_(val) {} |
||||||
|
|
||||||
|
inline operator bool() const { return val_; } |
||||||
|
|
||||||
|
private: |
||||||
|
bool val_; |
||||||
|
}; |
||||||
|
|
||||||
|
CV_EXPORTS void PrintTo(const UseRoi& useRoi, std::ostream* os); |
||||||
|
|
||||||
|
#define WHOLE_SUBMAT testing::Values(UseRoi(false), UseRoi(true)) |
||||||
|
|
||||||
|
// Direct/Inverse
|
||||||
|
|
||||||
|
class Inverse |
||||||
|
{ |
||||||
|
public: |
||||||
|
inline Inverse(bool val = false) : val_(val) {} |
||||||
|
|
||||||
|
inline operator bool() const { return val_; } |
||||||
|
|
||||||
|
private: |
||||||
|
bool val_; |
||||||
|
}; |
||||||
|
|
||||||
|
CV_EXPORTS void PrintTo(const Inverse& useRoi, std::ostream* os); |
||||||
|
|
||||||
|
#define DIRECT_INVERSE testing::Values(Inverse(false), Inverse(true)) |
||||||
|
|
||||||
|
// Param class
|
||||||
|
|
||||||
|
#define IMPLEMENT_PARAM_CLASS(name, type) \ |
||||||
|
class name \
|
||||||
|
{ \
|
||||||
|
public: \
|
||||||
|
name ( type arg = type ()) : val_(arg) {} \
|
||||||
|
operator type () const {return val_;} \
|
||||||
|
private: \
|
||||||
|
type val_; \
|
||||||
|
}; \
|
||||||
|
inline void PrintTo( name param, std::ostream* os) \
|
||||||
|
{ \
|
||||||
|
*os << #name << "(" << testing::PrintToString(static_cast< type >(param)) << ")"; \
|
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
IMPLEMENT_PARAM_CLASS(Channels, int) |
||||||
|
|
||||||
|
#define ALL_CHANNELS testing::Values(Channels(1), Channels(2), Channels(3), Channels(4)) |
||||||
|
#define IMAGE_CHANNELS testing::Values(Channels(1), Channels(3), Channels(4)) |
||||||
|
|
||||||
|
// Flags and enums
|
||||||
|
|
||||||
|
CV_ENUM(NormCode, cv::NORM_INF, cv::NORM_L1, cv::NORM_L2, cv::NORM_TYPE_MASK, cv::NORM_RELATIVE, cv::NORM_MINMAX) |
||||||
|
|
||||||
|
CV_ENUM(Interpolation, cv::INTER_NEAREST, cv::INTER_LINEAR, cv::INTER_CUBIC, cv::INTER_AREA) |
||||||
|
|
||||||
|
CV_ENUM(BorderType, cv::BORDER_REFLECT101, cv::BORDER_REPLICATE, cv::BORDER_CONSTANT, cv::BORDER_REFLECT, cv::BORDER_WRAP) |
||||||
|
#define ALL_BORDER_TYPES testing::Values(BorderType(cv::BORDER_REFLECT101), BorderType(cv::BORDER_REPLICATE), BorderType(cv::BORDER_CONSTANT), BorderType(cv::BORDER_REFLECT), BorderType(cv::BORDER_WRAP)) |
||||||
|
|
||||||
|
CV_FLAGS(WarpFlags, cv::INTER_NEAREST, cv::INTER_LINEAR, cv::INTER_CUBIC, cv::WARP_INVERSE_MAP) |
||||||
|
|
||||||
|
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
// Features2D
|
||||||
|
|
||||||
|
CV_EXPORTS testing::AssertionResult assertKeyPointsEquals(const char* gold_expr, const char* actual_expr, std::vector<cv::KeyPoint>& gold, std::vector<cv::KeyPoint>& actual); |
||||||
|
|
||||||
|
#define ASSERT_KEYPOINTS_EQ(gold, actual) EXPECT_PRED_FORMAT2(assertKeyPointsEquals, gold, actual) |
||||||
|
|
||||||
|
CV_EXPORTS int getMatchedPointsCount(std::vector<cv::KeyPoint>& gold, std::vector<cv::KeyPoint>& actual); |
||||||
|
CV_EXPORTS int getMatchedPointsCount(const std::vector<cv::KeyPoint>& keypoints1, const std::vector<cv::KeyPoint>& keypoints2, const std::vector<cv::DMatch>& matches); |
||||||
|
|
||||||
|
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
// Other
|
||||||
|
|
||||||
|
CV_EXPORTS void dumpImage(const std::string& fileName, const cv::Mat& image); |
||||||
|
CV_EXPORTS void showDiff(cv::InputArray gold, cv::InputArray actual, double eps); |
||||||
|
|
||||||
|
CV_EXPORTS void printCudaInfo(); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
namespace cv { namespace gpu |
||||||
|
{ |
||||||
|
CV_EXPORTS void PrintTo(const DeviceInfo& info, std::ostream* os); |
||||||
|
}} |
||||||
|
|
||||||
|
#endif // __OPENCV_GPU_TEST_UTILITY_HPP__
|
||||||
@ -0,0 +1,313 @@ |
|||||||
|
#include "opencv2/ts/gpu_perf.hpp" |
||||||
|
#include "opencv2/core/gpumat.hpp" |
||||||
|
|
||||||
|
#include "cvconfig.h" |
||||||
|
|
||||||
|
#ifdef HAVE_CUDA |
||||||
|
#include <cuda_runtime.h> |
||||||
|
#endif |
||||||
|
|
||||||
|
using namespace cv; |
||||||
|
|
||||||
|
namespace perf |
||||||
|
{ |
||||||
|
Mat readImage(const string& fileName, int flags) |
||||||
|
{ |
||||||
|
return imread(perf::TestBase::getDataPath(fileName), flags); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
void PrintTo(const CvtColorInfo& info, std::ostream* os) |
||||||
|
{ |
||||||
|
static const char* str[] = |
||||||
|
{ |
||||||
|
"BGR2BGRA", |
||||||
|
"BGRA2BGR", |
||||||
|
"BGR2RGBA", |
||||||
|
"RGBA2BGR", |
||||||
|
"BGR2RGB", |
||||||
|
"BGRA2RGBA", |
||||||
|
|
||||||
|
"BGR2GRAY", |
||||||
|
"RGB2GRAY", |
||||||
|
"GRAY2BGR", |
||||||
|
"GRAY2BGRA", |
||||||
|
"BGRA2GRAY", |
||||||
|
"RGBA2GRAY", |
||||||
|
|
||||||
|
"BGR2BGR565", |
||||||
|
"RGB2BGR565", |
||||||
|
"BGR5652BGR", |
||||||
|
"BGR5652RGB", |
||||||
|
"BGRA2BGR565", |
||||||
|
"RGBA2BGR565", |
||||||
|
"BGR5652BGRA", |
||||||
|
"BGR5652RGBA", |
||||||
|
|
||||||
|
"GRAY2BGR565", |
||||||
|
"BGR5652GRAY", |
||||||
|
|
||||||
|
"BGR2BGR555", |
||||||
|
"RGB2BGR555", |
||||||
|
"BGR5552BGR", |
||||||
|
"BGR5552RGB", |
||||||
|
"BGRA2BGR555", |
||||||
|
"RGBA2BGR555", |
||||||
|
"BGR5552BGRA", |
||||||
|
"BGR5552RGBA", |
||||||
|
|
||||||
|
"GRAY2BGR555", |
||||||
|
"BGR5552GRAY", |
||||||
|
|
||||||
|
"BGR2XYZ", |
||||||
|
"RGB2XYZ", |
||||||
|
"XYZ2BGR", |
||||||
|
"XYZ2RGB", |
||||||
|
|
||||||
|
"BGR2YCrCb", |
||||||
|
"RGB2YCrCb", |
||||||
|
"YCrCb2BGR", |
||||||
|
"YCrCb2RGB", |
||||||
|
|
||||||
|
"BGR2HSV", |
||||||
|
"RGB2HSV", |
||||||
|
|
||||||
|
"", |
||||||
|
"", |
||||||
|
|
||||||
|
"BGR2Lab", |
||||||
|
"RGB2Lab", |
||||||
|
|
||||||
|
"BayerBG2BGR", |
||||||
|
"BayerGB2BGR", |
||||||
|
"BayerRG2BGR", |
||||||
|
"BayerGR2BGR", |
||||||
|
|
||||||
|
"BGR2Luv", |
||||||
|
"RGB2Luv", |
||||||
|
|
||||||
|
"BGR2HLS", |
||||||
|
"RGB2HLS", |
||||||
|
|
||||||
|
"HSV2BGR", |
||||||
|
"HSV2RGB", |
||||||
|
|
||||||
|
"Lab2BGR", |
||||||
|
"Lab2RGB", |
||||||
|
"Luv2BGR", |
||||||
|
"Luv2RGB", |
||||||
|
|
||||||
|
"HLS2BGR", |
||||||
|
"HLS2RGB", |
||||||
|
|
||||||
|
"BayerBG2BGR_VNG", |
||||||
|
"BayerGB2BGR_VNG", |
||||||
|
"BayerRG2BGR_VNG", |
||||||
|
"BayerGR2BGR_VNG", |
||||||
|
|
||||||
|
"BGR2HSV_FULL", |
||||||
|
"RGB2HSV_FULL", |
||||||
|
"BGR2HLS_FULL", |
||||||
|
"RGB2HLS_FULL", |
||||||
|
|
||||||
|
"HSV2BGR_FULL", |
||||||
|
"HSV2RGB_FULL", |
||||||
|
"HLS2BGR_FULL", |
||||||
|
"HLS2RGB_FULL", |
||||||
|
|
||||||
|
"LBGR2Lab", |
||||||
|
"LRGB2Lab", |
||||||
|
"LBGR2Luv", |
||||||
|
"LRGB2Luv", |
||||||
|
|
||||||
|
"Lab2LBGR", |
||||||
|
"Lab2LRGB", |
||||||
|
"Luv2LBGR", |
||||||
|
"Luv2LRGB", |
||||||
|
|
||||||
|
"BGR2YUV", |
||||||
|
"RGB2YUV", |
||||||
|
"YUV2BGR", |
||||||
|
"YUV2RGB", |
||||||
|
|
||||||
|
"BayerBG2GRAY", |
||||||
|
"BayerGB2GRAY", |
||||||
|
"BayerRG2GRAY", |
||||||
|
"BayerGR2GRAY", |
||||||
|
|
||||||
|
//YUV 4:2:0 formats family
|
||||||
|
"YUV2RGB_NV12", |
||||||
|
"YUV2BGR_NV12", |
||||||
|
"YUV2RGB_NV21", |
||||||
|
"YUV2BGR_NV21", |
||||||
|
|
||||||
|
"YUV2RGBA_NV12", |
||||||
|
"YUV2BGRA_NV12", |
||||||
|
"YUV2RGBA_NV21", |
||||||
|
"YUV2BGRA_NV21", |
||||||
|
|
||||||
|
"YUV2RGB_YV12", |
||||||
|
"YUV2BGR_YV12", |
||||||
|
"YUV2RGB_IYUV", |
||||||
|
"YUV2BGR_IYUV", |
||||||
|
|
||||||
|
"YUV2RGBA_YV12", |
||||||
|
"YUV2BGRA_YV12", |
||||||
|
"YUV2RGBA_IYUV", |
||||||
|
"YUV2BGRA_IYUV", |
||||||
|
|
||||||
|
"YUV2GRAY_420", |
||||||
|
|
||||||
|
//YUV 4:2:2 formats family
|
||||||
|
"YUV2RGB_UYVY", |
||||||
|
"YUV2BGR_UYVY", |
||||||
|
"YUV2RGB_VYUY", |
||||||
|
"YUV2BGR_VYUY", |
||||||
|
|
||||||
|
"YUV2RGBA_UYVY", |
||||||
|
"YUV2BGRA_UYVY", |
||||||
|
"YUV2RGBA_VYUY", |
||||||
|
"YUV2BGRA_VYUY", |
||||||
|
|
||||||
|
"YUV2RGB_YUY2", |
||||||
|
"YUV2BGR_YUY2", |
||||||
|
"YUV2RGB_YVYU", |
||||||
|
"YUV2BGR_YVYU", |
||||||
|
|
||||||
|
"YUV2RGBA_YUY2", |
||||||
|
"YUV2BGRA_YUY2", |
||||||
|
"YUV2RGBA_YVYU", |
||||||
|
"YUV2BGRA_YVYU", |
||||||
|
|
||||||
|
"YUV2GRAY_UYVY", |
||||||
|
"YUV2GRAY_YUY2", |
||||||
|
|
||||||
|
// alpha premultiplication
|
||||||
|
"RGBA2mRGBA", |
||||||
|
"mRGBA2RGBA", |
||||||
|
|
||||||
|
"COLORCVT_MAX" |
||||||
|
}; |
||||||
|
|
||||||
|
*os << str[info.code]; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
static void printOsInfo() |
||||||
|
{ |
||||||
|
#if defined _WIN32 |
||||||
|
# if defined _WIN64 |
||||||
|
printf("[----------]\n[ GPU INFO ] \tRun on OS Windows x64.\n[----------]\n"), fflush(stdout); |
||||||
|
# else |
||||||
|
printf("[----------]\n[ GPU INFO ] \tRun on OS Windows x32.\n[----------]\n"), fflush(stdout); |
||||||
|
# endif |
||||||
|
#elif defined linux |
||||||
|
# if defined _LP64 |
||||||
|
printf("[----------]\n[ GPU INFO ] \tRun on OS Linux x64.\n[----------]\n"), fflush(stdout); |
||||||
|
# else |
||||||
|
printf("[----------]\n[ GPU INFO ] \tRun on OS Linux x32.\n[----------]\n"), fflush(stdout); |
||||||
|
# endif |
||||||
|
#elif defined __APPLE__ |
||||||
|
# if defined _LP64 |
||||||
|
printf("[----------]\n[ GPU INFO ] \tRun on OS Apple x64.\n[----------]\n"), fflush(stdout); |
||||||
|
# else |
||||||
|
printf("[----------]\n[ GPU INFO ] \tRun on OS Apple x32.\n[----------]\n"), fflush(stdout); |
||||||
|
# endif |
||||||
|
#endif |
||||||
|
|
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
void printCudaInfo() |
||||||
|
{ |
||||||
|
printOsInfo(); |
||||||
|
#ifndef HAVE_CUDA |
||||||
|
printf("[----------]\n[ GPU INFO ] \tOpenCV was built without CUDA support.\n[----------]\n"), fflush(stdout); |
||||||
|
#else |
||||||
|
int driver; |
||||||
|
cudaDriverGetVersion(&driver); |
||||||
|
|
||||||
|
printf("[----------]\n"), fflush(stdout); |
||||||
|
printf("[ GPU INFO ] \tCUDA Driver version: %d.\n", driver), fflush(stdout); |
||||||
|
printf("[ GPU INFO ] \tCUDA Runtime version: %d.\n", CUDART_VERSION), fflush(stdout); |
||||||
|
printf("[----------]\n"), fflush(stdout); |
||||||
|
|
||||||
|
printf("[----------]\n"), fflush(stdout); |
||||||
|
printf("[ GPU INFO ] \tGPU module was compiled for the following GPU archs.\n"), fflush(stdout); |
||||||
|
printf("[ BIN ] \t%s.\n", CUDA_ARCH_BIN), fflush(stdout); |
||||||
|
printf("[ PTX ] \t%s.\n", CUDA_ARCH_PTX), fflush(stdout); |
||||||
|
printf("[----------]\n"), fflush(stdout); |
||||||
|
|
||||||
|
printf("[----------]\n"), fflush(stdout); |
||||||
|
int deviceCount = cv::gpu::getCudaEnabledDeviceCount(); |
||||||
|
printf("[ GPU INFO ] \tCUDA device count:: %d.\n", deviceCount), fflush(stdout); |
||||||
|
printf("[----------]\n"), fflush(stdout); |
||||||
|
|
||||||
|
for (int i = 0; i < deviceCount; ++i) |
||||||
|
{ |
||||||
|
cv::gpu::DeviceInfo info(i); |
||||||
|
|
||||||
|
printf("[----------]\n"), fflush(stdout); |
||||||
|
printf("[ DEVICE ] \t# %d %s.\n", i, info.name().c_str()), fflush(stdout); |
||||||
|
printf("[ ] \tCompute capability: %d.%d\n", (int)info.majorVersion(), (int)info.minorVersion()), fflush(stdout); |
||||||
|
printf("[ ] \tMulti Processor Count: %d\n", info.multiProcessorCount()), fflush(stdout); |
||||||
|
printf("[ ] \tTotal memory: %d Mb\n", static_cast<int>(static_cast<int>(info.totalMemory() / 1024.0) / 1024.0)), fflush(stdout); |
||||||
|
printf("[ ] \tFree memory: %d Mb\n", static_cast<int>(static_cast<int>(info.freeMemory() / 1024.0) / 1024.0)), fflush(stdout); |
||||||
|
if (!info.isCompatible()) |
||||||
|
printf("[ GPU INFO ] \tThis device is NOT compatible with current GPU module build\n"); |
||||||
|
printf("[----------]\n"), fflush(stdout); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
#endif |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
struct KeypointIdxCompare |
||||||
|
{ |
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|
std::vector<cv::KeyPoint>* keypoints; |
||||||
|
|
||||||
|
explicit KeypointIdxCompare(std::vector<cv::KeyPoint>* _keypoints) : keypoints(_keypoints) {} |
||||||
|
|
||||||
|
bool operator ()(size_t i1, size_t i2) const |
||||||
|
{ |
||||||
|
cv::KeyPoint kp1 = (*keypoints)[i1]; |
||||||
|
cv::KeyPoint kp2 = (*keypoints)[i2]; |
||||||
|
if (kp1.pt.x != kp2.pt.x) |
||||||
|
return kp1.pt.x < kp2.pt.x; |
||||||
|
if (kp1.pt.y != kp2.pt.y) |
||||||
|
return kp1.pt.y < kp2.pt.y; |
||||||
|
if (kp1.response != kp2.response) |
||||||
|
return kp1.response < kp2.response; |
||||||
|
return kp1.octave < kp2.octave; |
||||||
|
} |
||||||
|
}; |
||||||
|
|
||||||
|
void sortKeyPoints(std::vector<cv::KeyPoint>& keypoints, cv::InputOutputArray _descriptors) |
||||||
|
{ |
||||||
|
std::vector<size_t> indexies(keypoints.size()); |
||||||
|
for (size_t i = 0; i < indexies.size(); ++i) |
||||||
|
indexies[i] = i; |
||||||
|
|
||||||
|
std::sort(indexies.begin(), indexies.end(), KeypointIdxCompare(&keypoints)); |
||||||
|
|
||||||
|
std::vector<cv::KeyPoint> new_keypoints; |
||||||
|
cv::Mat new_descriptors; |
||||||
|
|
||||||
|
new_keypoints.resize(keypoints.size()); |
||||||
|
|
||||||
|
cv::Mat descriptors; |
||||||
|
if (_descriptors.needed()) |
||||||
|
{ |
||||||
|
descriptors = _descriptors.getMat(); |
||||||
|
new_descriptors.create(descriptors.size(), descriptors.type()); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
for (size_t i = 0; i < indexies.size(); ++i) |
||||||
|
{ |
||||||
|
size_t new_idx = indexies[i]; |
||||||
|
new_keypoints[i] = keypoints[new_idx]; |
||||||
|
if (!new_descriptors.empty()) |
||||||
|
descriptors.row((int) new_idx).copyTo(new_descriptors.row((int) i)); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
keypoints.swap(new_keypoints); |
||||||
|
if (_descriptors.needed()) |
||||||
|
new_descriptors.copyTo(_descriptors); |
||||||
|
} |
||||||
|
} |
||||||
@ -0,0 +1,479 @@ |
|||||||
|
#include "opencv2/ts/gpu_test.hpp" |
||||||
|
#include <stdexcept> |
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|
|
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|
using namespace cv; |
||||||
|
using namespace cv::gpu; |
||||||
|
using namespace cvtest; |
||||||
|
using namespace testing; |
||||||
|
using namespace testing::internal; |
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|
|
||||||
|
namespace perf |
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|
{ |
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|
CV_EXPORTS void printCudaInfo(); |
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|
} |
||||||
|
|
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|
namespace cvtest |
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|
{ |
||||||
|
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
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|
// random generators
|
||||||
|
|
||||||
|
int randomInt(int minVal, int maxVal) |
||||||
|
{ |
||||||
|
RNG& rng = TS::ptr()->get_rng(); |
||||||
|
return rng.uniform(minVal, maxVal); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
double randomDouble(double minVal, double maxVal) |
||||||
|
{ |
||||||
|
RNG& rng = TS::ptr()->get_rng(); |
||||||
|
return rng.uniform(minVal, maxVal); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
Size randomSize(int minVal, int maxVal) |
||||||
|
{ |
||||||
|
return Size(randomInt(minVal, maxVal), randomInt(minVal, maxVal)); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
Scalar randomScalar(double minVal, double maxVal) |
||||||
|
{ |
||||||
|
return Scalar(randomDouble(minVal, maxVal), randomDouble(minVal, maxVal), randomDouble(minVal, maxVal), randomDouble(minVal, maxVal)); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
Mat randomMat(Size size, int type, double minVal, double maxVal) |
||||||
|
{ |
||||||
|
return randomMat(TS::ptr()->get_rng(), size, type, minVal, maxVal, false); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
// GpuMat create
|
||||||
|
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|
GpuMat createMat(Size size, int type, bool useRoi) |
||||||
|
{ |
||||||
|
Size size0 = size; |
||||||
|
|
||||||
|
if (useRoi) |
||||||
|
{ |
||||||
|
size0.width += randomInt(5, 15); |
||||||
|
size0.height += randomInt(5, 15); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
GpuMat d_m(size0, type); |
||||||
|
|
||||||
|
if (size0 != size) |
||||||
|
d_m = d_m(Rect((size0.width - size.width) / 2, (size0.height - size.height) / 2, size.width, size.height)); |
||||||
|
|
||||||
|
return d_m; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
GpuMat loadMat(const Mat& m, bool useRoi) |
||||||
|
{ |
||||||
|
GpuMat d_m = createMat(m.size(), m.type(), useRoi); |
||||||
|
d_m.upload(m); |
||||||
|
return d_m; |
||||||
|
} |
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|
|
||||||
|
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
// Image load
|
||||||
|
|
||||||
|
Mat readImage(const std::string& fileName, int flags) |
||||||
|
{ |
||||||
|
return imread(TS::ptr()->get_data_path() + fileName, flags); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
Mat readImageType(const std::string& fname, int type) |
||||||
|
{ |
||||||
|
Mat src = readImage(fname, CV_MAT_CN(type) == 1 ? IMREAD_GRAYSCALE : IMREAD_COLOR); |
||||||
|
if (CV_MAT_CN(type) == 4) |
||||||
|
{ |
||||||
|
Mat temp; |
||||||
|
cvtColor(src, temp, COLOR_BGR2BGRA); |
||||||
|
swap(src, temp); |
||||||
|
} |
||||||
|
src.convertTo(src, CV_MAT_DEPTH(type), CV_MAT_DEPTH(type) == CV_32F ? 1.0 / 255.0 : 1.0); |
||||||
|
return src; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
// Gpu devices
|
||||||
|
|
||||||
|
bool supportFeature(const DeviceInfo& info, FeatureSet feature) |
||||||
|
{ |
||||||
|
return TargetArchs::builtWith(feature) && info.supports(feature); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
DeviceManager& DeviceManager::instance() |
||||||
|
{ |
||||||
|
static DeviceManager obj; |
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|
return obj; |
||||||
|
} |
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|
|
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|
void DeviceManager::load(int i) |
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|
{ |
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|
devices_.clear(); |
||||||
|
devices_.reserve(1); |
||||||
|
|
||||||
|
std::ostringstream msg; |
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|
|
||||||
|
if (i < 0 || i >= getCudaEnabledDeviceCount()) |
||||||
|
{ |
||||||
|
msg << "Incorrect device number - " << i; |
||||||
|
throw std::runtime_error(msg.str()); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
DeviceInfo info(i); |
||||||
|
|
||||||
|
if (!info.isCompatible()) |
||||||
|
{ |
||||||
|
msg << "Device " << i << " [" << info.name() << "] is NOT compatible with current GPU module build"; |
||||||
|
throw std::runtime_error(msg.str()); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
devices_.push_back(info); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
void DeviceManager::loadAll() |
||||||
|
{ |
||||||
|
int deviceCount = getCudaEnabledDeviceCount(); |
||||||
|
|
||||||
|
devices_.clear(); |
||||||
|
devices_.reserve(deviceCount); |
||||||
|
|
||||||
|
for (int i = 0; i < deviceCount; ++i) |
||||||
|
{ |
||||||
|
DeviceInfo info(i); |
||||||
|
if (info.isCompatible()) |
||||||
|
{ |
||||||
|
devices_.push_back(info); |
||||||
|
} |
||||||
|
} |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
// Additional assertion
|
||||||
|
|
||||||
|
namespace |
||||||
|
{ |
||||||
|
template <typename T, typename OutT> std::string printMatValImpl(const Mat& m, Point p) |
||||||
|
{ |
||||||
|
const int cn = m.channels(); |
||||||
|
|
||||||
|
std::ostringstream ostr; |
||||||
|
ostr << "("; |
||||||
|
|
||||||
|
p.x /= cn; |
||||||
|
|
||||||
|
ostr << static_cast<OutT>(m.at<T>(p.y, p.x * cn)); |
||||||
|
for (int c = 1; c < m.channels(); ++c) |
||||||
|
{ |
||||||
|
ostr << ", " << static_cast<OutT>(m.at<T>(p.y, p.x * cn + c)); |
||||||
|
} |
||||||
|
ostr << ")"; |
||||||
|
|
||||||
|
return ostr.str(); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
std::string printMatVal(const Mat& m, Point p) |
||||||
|
{ |
||||||
|
typedef std::string (*func_t)(const Mat& m, Point p); |
||||||
|
|
||||||
|
static const func_t funcs[] = |
||||||
|
{ |
||||||
|
printMatValImpl<uchar, int>, printMatValImpl<schar, int>, printMatValImpl<ushort, int>, printMatValImpl<short, int>, |
||||||
|
printMatValImpl<int, int>, printMatValImpl<float, float>, printMatValImpl<double, double> |
||||||
|
}; |
||||||
|
|
||||||
|
return funcs[m.depth()](m, p); |
||||||
|
} |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
void minMaxLocGold(const Mat& src, double* minVal_, double* maxVal_, Point* minLoc_, Point* maxLoc_, const Mat& mask) |
||||||
|
{ |
||||||
|
if (src.depth() != CV_8S) |
||||||
|
{ |
||||||
|
minMaxLoc(src, minVal_, maxVal_, minLoc_, maxLoc_, mask); |
||||||
|
return; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
// OpenCV's minMaxLoc doesn't support CV_8S type
|
||||||
|
double minVal = std::numeric_limits<double>::max(); |
||||||
|
Point minLoc(-1, -1); |
||||||
|
|
||||||
|
double maxVal = -std::numeric_limits<double>::max(); |
||||||
|
Point maxLoc(-1, -1); |
||||||
|
|
||||||
|
for (int y = 0; y < src.rows; ++y) |
||||||
|
{ |
||||||
|
const schar* src_row = src.ptr<schar>(y); |
||||||
|
const uchar* mask_row = mask.empty() ? 0 : mask.ptr<uchar>(y); |
||||||
|
|
||||||
|
for (int x = 0; x < src.cols; ++x) |
||||||
|
{ |
||||||
|
if (!mask_row || mask_row[x]) |
||||||
|
{ |
||||||
|
schar val = src_row[x]; |
||||||
|
|
||||||
|
if (val < minVal) |
||||||
|
{ |
||||||
|
minVal = val; |
||||||
|
minLoc = cv::Point(x, y); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
if (val > maxVal) |
||||||
|
{ |
||||||
|
maxVal = val; |
||||||
|
maxLoc = cv::Point(x, y); |
||||||
|
} |
||||||
|
} |
||||||
|
} |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
if (minVal_) *minVal_ = minVal; |
||||||
|
if (maxVal_) *maxVal_ = maxVal; |
||||||
|
|
||||||
|
if (minLoc_) *minLoc_ = minLoc; |
||||||
|
if (maxLoc_) *maxLoc_ = maxLoc; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
Mat getMat(InputArray arr) |
||||||
|
{ |
||||||
|
if (arr.kind() == _InputArray::GPU_MAT) |
||||||
|
{ |
||||||
|
Mat m; |
||||||
|
arr.getGpuMat().download(m); |
||||||
|
return m; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
return arr.getMat(); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
AssertionResult assertMatNear(const char* expr1, const char* expr2, const char* eps_expr, InputArray m1_, InputArray m2_, double eps) |
||||||
|
{ |
||||||
|
Mat m1 = getMat(m1_); |
||||||
|
Mat m2 = getMat(m2_); |
||||||
|
|
||||||
|
if (m1.size() != m2.size()) |
||||||
|
{ |
||||||
|
return AssertionFailure() << "Matrices \"" << expr1 << "\" and \"" << expr2 << "\" have different sizes : \"" |
||||||
|
<< expr1 << "\" [" << PrintToString(m1.size()) << "] vs \"" |
||||||
|
<< expr2 << "\" [" << PrintToString(m2.size()) << "]"; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
if (m1.type() != m2.type()) |
||||||
|
{ |
||||||
|
return AssertionFailure() << "Matrices \"" << expr1 << "\" and \"" << expr2 << "\" have different types : \"" |
||||||
|
<< expr1 << "\" [" << PrintToString(MatType(m1.type())) << "] vs \"" |
||||||
|
<< expr2 << "\" [" << PrintToString(MatType(m2.type())) << "]"; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
Mat diff; |
||||||
|
absdiff(m1.reshape(1), m2.reshape(1), diff); |
||||||
|
|
||||||
|
double maxVal = 0.0; |
||||||
|
Point maxLoc; |
||||||
|
minMaxLocGold(diff, 0, &maxVal, 0, &maxLoc); |
||||||
|
|
||||||
|
if (maxVal > eps) |
||||||
|
{ |
||||||
|
return AssertionFailure() << "The max difference between matrices \"" << expr1 << "\" and \"" << expr2 |
||||||
|
<< "\" is " << maxVal << " at (" << maxLoc.y << ", " << maxLoc.x / m1.channels() << ")" |
||||||
|
<< ", which exceeds \"" << eps_expr << "\", where \"" |
||||||
|
<< expr1 << "\" at (" << maxLoc.y << ", " << maxLoc.x / m1.channels() << ") evaluates to " << printMatVal(m1, maxLoc) << ", \"" |
||||||
|
<< expr2 << "\" at (" << maxLoc.y << ", " << maxLoc.x / m1.channels() << ") evaluates to " << printMatVal(m2, maxLoc) << ", \"" |
||||||
|
<< eps_expr << "\" evaluates to " << eps; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
return AssertionSuccess(); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
double checkSimilarity(InputArray m1, InputArray m2) |
||||||
|
{ |
||||||
|
Mat diff; |
||||||
|
matchTemplate(getMat(m1), getMat(m2), diff, CV_TM_CCORR_NORMED); |
||||||
|
return std::abs(diff.at<float>(0, 0) - 1.f); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
// Helper structs for value-parameterized tests
|
||||||
|
|
||||||
|
vector<MatType> types(int depth_start, int depth_end, int cn_start, int cn_end) |
||||||
|
{ |
||||||
|
vector<MatType> v; |
||||||
|
|
||||||
|
v.reserve((depth_end - depth_start + 1) * (cn_end - cn_start + 1)); |
||||||
|
|
||||||
|
for (int depth = depth_start; depth <= depth_end; ++depth) |
||||||
|
{ |
||||||
|
for (int cn = cn_start; cn <= cn_end; ++cn) |
||||||
|
{ |
||||||
|
v.push_back(MatType(CV_MAKE_TYPE(depth, cn))); |
||||||
|
} |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
return v; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
const vector<MatType>& all_types() |
||||||
|
{ |
||||||
|
static vector<MatType> v = types(CV_8U, CV_64F, 1, 4); |
||||||
|
|
||||||
|
return v; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
void PrintTo(const UseRoi& useRoi, std::ostream* os) |
||||||
|
{ |
||||||
|
if (useRoi) |
||||||
|
(*os) << "sub matrix"; |
||||||
|
else |
||||||
|
(*os) << "whole matrix"; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
void PrintTo(const Inverse& inverse, std::ostream* os) |
||||||
|
{ |
||||||
|
if (inverse) |
||||||
|
(*os) << "inverse"; |
||||||
|
else |
||||||
|
(*os) << "direct"; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
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//////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
// Other
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||||||
|
|
||||||
|
void dumpImage(const std::string& fileName, const Mat& image) |
||||||
|
{ |
||||||
|
imwrite(TS::ptr()->get_data_path() + fileName, image); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
void showDiff(InputArray gold_, InputArray actual_, double eps) |
||||||
|
{ |
||||||
|
Mat gold = getMat(gold_); |
||||||
|
Mat actual = getMat(actual_); |
||||||
|
|
||||||
|
Mat diff; |
||||||
|
absdiff(gold, actual, diff); |
||||||
|
threshold(diff, diff, eps, 255.0, cv::THRESH_BINARY); |
||||||
|
|
||||||
|
namedWindow("gold", WINDOW_NORMAL); |
||||||
|
namedWindow("actual", WINDOW_NORMAL); |
||||||
|
namedWindow("diff", WINDOW_NORMAL); |
||||||
|
|
||||||
|
imshow("gold", gold); |
||||||
|
imshow("actual", actual); |
||||||
|
imshow("diff", diff); |
||||||
|
|
||||||
|
waitKey(); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
namespace |
||||||
|
{ |
||||||
|
bool keyPointsEquals(const cv::KeyPoint& p1, const cv::KeyPoint& p2) |
||||||
|
{ |
||||||
|
const double maxPtDif = 1.0; |
||||||
|
const double maxSizeDif = 1.0; |
||||||
|
const double maxAngleDif = 2.0; |
||||||
|
const double maxResponseDif = 0.1; |
||||||
|
|
||||||
|
double dist = cv::norm(p1.pt - p2.pt); |
||||||
|
|
||||||
|
if (dist < maxPtDif && |
||||||
|
fabs(p1.size - p2.size) < maxSizeDif && |
||||||
|
abs(p1.angle - p2.angle) < maxAngleDif && |
||||||
|
abs(p1.response - p2.response) < maxResponseDif && |
||||||
|
p1.octave == p2.octave && |
||||||
|
p1.class_id == p2.class_id) |
||||||
|
{ |
||||||
|
return true; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
return false; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
struct KeyPointLess : std::binary_function<cv::KeyPoint, cv::KeyPoint, bool> |
||||||
|
{ |
||||||
|
bool operator()(const cv::KeyPoint& kp1, const cv::KeyPoint& kp2) const |
||||||
|
{ |
||||||
|
return kp1.pt.y < kp2.pt.y || (kp1.pt.y == kp2.pt.y && kp1.pt.x < kp2.pt.x); |
||||||
|
} |
||||||
|
}; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
testing::AssertionResult assertKeyPointsEquals(const char* gold_expr, const char* actual_expr, std::vector<cv::KeyPoint>& gold, std::vector<cv::KeyPoint>& actual) |
||||||
|
{ |
||||||
|
if (gold.size() != actual.size()) |
||||||
|
{ |
||||||
|
return testing::AssertionFailure() << "KeyPoints size mistmach\n" |
||||||
|
<< "\"" << gold_expr << "\" : " << gold.size() << "\n" |
||||||
|
<< "\"" << actual_expr << "\" : " << actual.size(); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
std::sort(actual.begin(), actual.end(), KeyPointLess()); |
||||||
|
std::sort(gold.begin(), gold.end(), KeyPointLess()); |
||||||
|
|
||||||
|
for (size_t i = 0; i < gold.size(); ++i) |
||||||
|
{ |
||||||
|
const cv::KeyPoint& p1 = gold[i]; |
||||||
|
const cv::KeyPoint& p2 = actual[i]; |
||||||
|
|
||||||
|
if (!keyPointsEquals(p1, p2)) |
||||||
|
{ |
||||||
|
return testing::AssertionFailure() << "KeyPoints differ at " << i << "\n" |
||||||
|
<< "\"" << gold_expr << "\" vs \"" << actual_expr << "\" : \n" |
||||||
|
<< "pt : " << testing::PrintToString(p1.pt) << " vs " << testing::PrintToString(p2.pt) << "\n" |
||||||
|
<< "size : " << p1.size << " vs " << p2.size << "\n" |
||||||
|
<< "angle : " << p1.angle << " vs " << p2.angle << "\n" |
||||||
|
<< "response : " << p1.response << " vs " << p2.response << "\n" |
||||||
|
<< "octave : " << p1.octave << " vs " << p2.octave << "\n" |
||||||
|
<< "class_id : " << p1.class_id << " vs " << p2.class_id; |
||||||
|
} |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
return ::testing::AssertionSuccess(); |
||||||
|
} |
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|
int getMatchedPointsCount(std::vector<cv::KeyPoint>& gold, std::vector<cv::KeyPoint>& actual) |
||||||
|
{ |
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|
std::sort(actual.begin(), actual.end(), KeyPointLess()); |
||||||
|
std::sort(gold.begin(), gold.end(), KeyPointLess()); |
||||||
|
|
||||||
|
int validCount = 0; |
||||||
|
|
||||||
|
for (size_t i = 0; i < gold.size(); ++i) |
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|
{ |
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|
const cv::KeyPoint& p1 = gold[i]; |
||||||
|
const cv::KeyPoint& p2 = actual[i]; |
||||||
|
|
||||||
|
if (keyPointsEquals(p1, p2)) |
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|
++validCount; |
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|
} |
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|
return validCount; |
||||||
|
} |
||||||
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|
int getMatchedPointsCount(const std::vector<cv::KeyPoint>& keypoints1, const std::vector<cv::KeyPoint>& keypoints2, const std::vector<cv::DMatch>& matches) |
||||||
|
{ |
||||||
|
int validCount = 0; |
||||||
|
|
||||||
|
for (size_t i = 0; i < matches.size(); ++i) |
||||||
|
{ |
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|
const cv::DMatch& m = matches[i]; |
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|
|
||||||
|
const cv::KeyPoint& p1 = keypoints1[m.queryIdx]; |
||||||
|
const cv::KeyPoint& p2 = keypoints2[m.trainIdx]; |
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|
|
||||||
|
if (keyPointsEquals(p1, p2)) |
||||||
|
++validCount; |
||||||
|
} |
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|
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|
return validCount; |
||||||
|
} |
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|
void printCudaInfo() |
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|
{ |
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|
perf::printCudaInfo(); |
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|
} |
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|
} |
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|
void cv::gpu::PrintTo(const DeviceInfo& info, std::ostream* os) |
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|
{ |
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|
(*os) << info.name(); |
||||||
|
} |
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