Partly merged the trunk r8322

pull/13383/head
Andrey Kamaev 13 years ago
parent c3577a288b
commit aebed446b1
  1. 23
      modules/core/include/opencv2/core/core.hpp
  2. 41
      modules/core/include/opencv2/core/mat.hpp
  3. 76
      modules/core/src/convert.cpp
  4. 15
      modules/core/src/matrix.cpp

@ -1305,6 +1305,7 @@ public:
template<typename _Tp> _InputArray(const vector<_Tp>& vec);
template<typename _Tp> _InputArray(const vector<vector<_Tp> >& vec);
_InputArray(const vector<Mat>& vec);
template<typename _Tp> _InputArray(const vector<Mat_<_Tp> >& vec);
template<typename _Tp> _InputArray(const Mat_<_Tp>& m);
template<typename _Tp, int m, int n> _InputArray(const Matx<_Tp, m, n>& matx);
_InputArray(const Scalar& s);
@ -1360,6 +1361,7 @@ public:
template<typename _Tp> _OutputArray(vector<_Tp>& vec);
template<typename _Tp> _OutputArray(vector<vector<_Tp> >& vec);
_OutputArray(vector<Mat>& vec);
template<typename _Tp> _OutputArray(vector<Mat_<_Tp> >& vec);
template<typename _Tp> _OutputArray(Mat_<_Tp>& m);
template<typename _Tp, int m, int n> _OutputArray(Matx<_Tp, m, n>& matx);
template<typename _Tp> _OutputArray(_Tp* vec, int n);
@ -1368,6 +1370,7 @@ public:
template<typename _Tp> _OutputArray(const vector<_Tp>& vec);
template<typename _Tp> _OutputArray(const vector<vector<_Tp> >& vec);
_OutputArray(const vector<Mat>& vec);
template<typename _Tp> _OutputArray(const vector<Mat_<_Tp> >& vec);
template<typename _Tp> _OutputArray(const Mat_<_Tp>& m);
template<typename _Tp, int m, int n> _OutputArray(const Matx<_Tp, m, n>& matx);
template<typename _Tp> _OutputArray(const _Tp* vec, int n);
@ -2247,10 +2250,10 @@ CV_EXPORTS_W bool solve(InputArray src1, InputArray src2,
enum
{
SORT_EVERY_ROW=0,
SORT_EVERY_COLUMN=1,
SORT_ASCENDING=0,
SORT_DESCENDING=16
SORT_EVERY_ROW=0,
SORT_EVERY_COLUMN=1,
SORT_ASCENDING=0,
SORT_DESCENDING=16
};
//! sorts independently each matrix row or each matrix column
@ -2273,12 +2276,12 @@ CV_EXPORTS_W bool eigen(InputArray src, bool computeEigenvectors,
enum
{
COVAR_SCRAMBLED=0,
COVAR_NORMAL=1,
COVAR_USE_AVG=2,
COVAR_SCALE=4,
COVAR_ROWS=8,
COVAR_COLS=16
COVAR_SCRAMBLED=0,
COVAR_NORMAL=1,
COVAR_USE_AVG=2,
COVAR_SCALE=4,
COVAR_ROWS=8,
COVAR_COLS=16
};
//! computes covariation matrix of a set of samples

@ -1118,6 +1118,9 @@ template<typename _Tp> inline _InputArray::_InputArray(const vector<_Tp>& vec)
template<typename _Tp> inline _InputArray::_InputArray(const vector<vector<_Tp> >& vec)
: flags(FIXED_TYPE + STD_VECTOR_VECTOR + DataType<_Tp>::type), obj((void*)&vec) {}
template<typename _Tp> inline _InputArray::_InputArray(const vector<Mat_<_Tp> >& vec)
: flags(FIXED_TYPE + STD_VECTOR_MAT + DataType<_Tp>::type), obj((void*)&vec) {}
template<typename _Tp, int m, int n> inline _InputArray::_InputArray(const Matx<_Tp, m, n>& mtx)
: flags(FIXED_TYPE + FIXED_SIZE + MATX + DataType<_Tp>::type), obj((void*)&mtx), sz(n, m) {}
@ -1130,18 +1133,32 @@ inline _InputArray::_InputArray(const Scalar& s)
template<typename _Tp> inline _InputArray::_InputArray(const Mat_<_Tp>& m)
: flags(FIXED_TYPE + MAT + DataType<_Tp>::type), obj((void*)&m) {}
template<typename _Tp> inline _OutputArray::_OutputArray(vector<_Tp>& vec) : _InputArray(vec) {}
template<typename _Tp> inline _OutputArray::_OutputArray(vector<vector<_Tp> >& vec) : _InputArray(vec) {}
template<typename _Tp> inline _OutputArray::_OutputArray(Mat_<_Tp>& m) : _InputArray(m) {}
template<typename _Tp, int m, int n> inline _OutputArray::_OutputArray(Matx<_Tp, m, n>& mtx) : _InputArray(mtx) {}
template<typename _Tp> inline _OutputArray::_OutputArray(_Tp* vec, int n) : _InputArray(vec, n) {}
template<typename _Tp> inline _OutputArray::_OutputArray(const vector<_Tp>& vec) : _InputArray(vec) {flags |= FIXED_SIZE;}
template<typename _Tp> inline _OutputArray::_OutputArray(const vector<vector<_Tp> >& vec) : _InputArray(vec) {flags |= FIXED_SIZE;}
template<typename _Tp> inline _OutputArray::_OutputArray(const Mat_<_Tp>& m) : _InputArray(m) {flags |= FIXED_SIZE;}
template<typename _Tp, int m, int n> inline _OutputArray::_OutputArray(const Matx<_Tp, m, n>& mtx) : _InputArray(mtx) {}
template<typename _Tp> inline _OutputArray::_OutputArray(const _Tp* vec, int n) : _InputArray(vec, n) {}
template<typename _Tp> inline _OutputArray::_OutputArray(vector<_Tp>& vec)
: _InputArray(vec) {}
template<typename _Tp> inline _OutputArray::_OutputArray(vector<vector<_Tp> >& vec)
: _InputArray(vec) {}
template<typename _Tp> inline _OutputArray::_OutputArray(vector<Mat_<_Tp> >& vec)
: _InputArray(vec) {}
template<typename _Tp> inline _OutputArray::_OutputArray(Mat_<_Tp>& m)
: _InputArray(m) {}
template<typename _Tp, int m, int n> inline _OutputArray::_OutputArray(Matx<_Tp, m, n>& mtx)
: _InputArray(mtx) {}
template<typename _Tp> inline _OutputArray::_OutputArray(_Tp* vec, int n)
: _InputArray(vec, n) {}
template<typename _Tp> inline _OutputArray::_OutputArray(const vector<_Tp>& vec)
: _InputArray(vec) {flags |= FIXED_SIZE;}
template<typename _Tp> inline _OutputArray::_OutputArray(const vector<vector<_Tp> >& vec)
: _InputArray(vec) {flags |= FIXED_SIZE;}
template<typename _Tp> inline _OutputArray::_OutputArray(const vector<Mat_<_Tp> >& vec)
: _InputArray(vec) {flags |= FIXED_SIZE;}
template<typename _Tp> inline _OutputArray::_OutputArray(const Mat_<_Tp>& m)
: _InputArray(m) {flags |= FIXED_SIZE;}
template<typename _Tp, int m, int n> inline _OutputArray::_OutputArray(const Matx<_Tp, m, n>& mtx)
: _InputArray(mtx) {}
template<typename _Tp> inline _OutputArray::_OutputArray(const _Tp* vec, int n)
: _InputArray(vec, n) {}
//////////////////////////////////// Matrix Expressions /////////////////////////////////////////

@ -619,28 +619,28 @@ cvtScale_<short, short, float>( const short* src, size_t sstep,
sstep /= sizeof(src[0]);
dstep /= sizeof(dst[0]);
for( ; size.height--; src += sstep, dst += dstep )
for( ; size.height--; src += sstep, dst += dstep )
{
int x = 0;
#if CV_SSE2
if(USE_SSE2)
#if CV_SSE2
if(USE_SSE2)
{
__m128 scale128 = _mm_set1_ps (scale);
__m128 shift128 = _mm_set1_ps (shift);
for(; x <= size.width - 8; x += 8 )
{
__m128i r0 = _mm_loadl_epi64((const __m128i*)(src + x));
for(; x <= size.width - 8; x += 8 )
{
__m128i r0 = _mm_loadl_epi64((const __m128i*)(src + x));
__m128i r1 = _mm_loadl_epi64((const __m128i*)(src + x + 4));
__m128 rf0 =_mm_cvtepi32_ps(_mm_srai_epi32(_mm_unpacklo_epi16(r0, r0), 16));
__m128 rf0 =_mm_cvtepi32_ps(_mm_srai_epi32(_mm_unpacklo_epi16(r0, r0), 16));
__m128 rf1 =_mm_cvtepi32_ps(_mm_srai_epi32(_mm_unpacklo_epi16(r1, r1), 16));
rf0 = _mm_add_ps(_mm_mul_ps(rf0, scale128), shift128);
rf1 = _mm_add_ps(_mm_mul_ps(rf1, scale128), shift128);
r0 = _mm_cvtps_epi32(rf0);
r1 = _mm_cvtps_epi32(rf1);
r0 = _mm_packs_epi32(r0, r1);
_mm_storeu_si128((__m128i*)(dst + x), r0);
}
}
r0 = _mm_cvtps_epi32(rf0);
r1 = _mm_cvtps_epi32(rf1);
r0 = _mm_packs_epi32(r0, r1);
_mm_storeu_si128((__m128i*)(dst + x), r0);
}
}
#endif
for(; x < size.width; x++ )
@ -659,17 +659,17 @@ cvt_( const T* src, size_t sstep,
for( ; size.height--; src += sstep, dst += dstep )
{
int x = 0;
#if CV_ENABLE_UNROLLED
for( ; x <= size.width - 4; x += 4 )
{
DT t0, t1;
t0 = saturate_cast<DT>(src[x]);
t1 = saturate_cast<DT>(src[x+1]);
dst[x] = t0; dst[x+1] = t1;
t0 = saturate_cast<DT>(src[x+2]);
t1 = saturate_cast<DT>(src[x+3]);
dst[x+2] = t0; dst[x+3] = t1;
}
#if CV_ENABLE_UNROLLED
for( ; x <= size.width - 4; x += 4 )
{
DT t0, t1;
t0 = saturate_cast<DT>(src[x]);
t1 = saturate_cast<DT>(src[x+1]);
dst[x] = t0; dst[x+1] = t1;
t0 = saturate_cast<DT>(src[x+2]);
t1 = saturate_cast<DT>(src[x+3]);
dst[x+2] = t0; dst[x+3] = t1;
}
#endif
for( ; x < size.width; x++ )
dst[x] = saturate_cast<DT>(src[x]);
@ -687,20 +687,20 @@ cvt_<float, short>( const float* src, size_t sstep,
for( ; size.height--; src += sstep, dst += dstep )
{
int x = 0;
#if CV_SSE2
if(USE_SSE2){
for( ; x <= size.width - 8; x += 8 )
{
__m128 src128 = _mm_loadu_ps (src + x);
__m128i src_int128 = _mm_cvtps_epi32 (src128);
src128 = _mm_loadu_ps (src + x + 4);
__m128i src1_int128 = _mm_cvtps_epi32 (src128);
src1_int128 = _mm_packs_epi32(src_int128, src1_int128);
_mm_storeu_si128((__m128i*)(dst + x),src1_int128);
}
}
#if CV_SSE2
if(USE_SSE2){
for( ; x <= size.width - 8; x += 8 )
{
__m128 src128 = _mm_loadu_ps (src + x);
__m128i src_int128 = _mm_cvtps_epi32 (src128);
src128 = _mm_loadu_ps (src + x + 4);
__m128i src1_int128 = _mm_cvtps_epi32 (src128);
src1_int128 = _mm_packs_epi32(src_int128, src1_int128);
_mm_storeu_si128((__m128i*)(dst + x),src1_int128);
}
}
#endif
for( ; x < size.width; x++ )
dst[x] = saturate_cast<short>(src[x]);

@ -1470,10 +1470,21 @@ void _OutputArray::create(int dims, const int* size, int type, int i, bool allow
if( i < 0 )
{
CV_Assert( dims == 2 && (size[0] == 1 || size[1] == 1 || size[0]*size[1] == 0) );
size_t len = size[0]*size[1] > 0 ? size[0] + size[1] - 1 : 0;
size_t len = size[0]*size[1] > 0 ? size[0] + size[1] - 1 : 0, len0 = v.size();
CV_Assert(!fixedSize() || len == v.size());
CV_Assert(!fixedSize() || len == len0);
v.resize(len);
if( fixedType() )
{
int type = CV_MAT_TYPE(flags);
for( size_t j = len0; j < len; j++ )
{
if( v[i].type() == type )
continue;
CV_Assert( v[i].empty() );
v[i].flags = (v[i].flags & ~CV_MAT_TYPE_MASK) | type;
}
}
return;
}

Loading…
Cancel
Save