From fdf1996e2ebf25cbc185250404aa9e96d5566302 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Vadim Pisarevsky Date: Sat, 7 Dec 2013 01:51:35 +0400 Subject: [PATCH 01/10] added old=>new cascade conversion function --- .../objdetect/include/opencv2/objdetect.hpp | 2 + .../objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp | 276 ++++++++++++++++++ 2 files changed, 278 insertions(+) create mode 100644 modules/objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp diff --git a/modules/objdetect/include/opencv2/objdetect.hpp b/modules/objdetect/include/opencv2/objdetect.hpp index d7f5b1a4b0..b6d0fd44bf 100644 --- a/modules/objdetect/include/opencv2/objdetect.hpp +++ b/modules/objdetect/include/opencv2/objdetect.hpp @@ -232,6 +232,8 @@ public: CV_WRAP int getFeatureType() const; void* getOldCascade(); + CV_WRAP static bool convert(const String& oldcascade, const String& newcascade); + void setMaskGenerator(const Ptr& maskGenerator); Ptr getMaskGenerator(); diff --git a/modules/objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp b/modules/objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp new file mode 100644 index 0000000000..ce5b7c24e2 --- /dev/null +++ b/modules/objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp @@ -0,0 +1,276 @@ +/*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. +// +// +// License Agreement +// For Open Source Computer Vision Library +// +// Copyright (C) 2013, Itseez Inc, 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*/ + +/* Haar features calculation */ + +#include "precomp.hpp" +#include + +namespace cv +{ + +/* field names */ + +#define ICV_HAAR_SIZE_NAME "size" +#define ICV_HAAR_STAGES_NAME "stages" +#define ICV_HAAR_TREES_NAME "trees" +#define ICV_HAAR_FEATURE_NAME "feature" +#define ICV_HAAR_RECTS_NAME "rects" +#define ICV_HAAR_TILTED_NAME "tilted" +#define ICV_HAAR_THRESHOLD_NAME "threshold" +#define ICV_HAAR_LEFT_NODE_NAME "left_node" +#define ICV_HAAR_LEFT_VAL_NAME "left_val" +#define ICV_HAAR_RIGHT_NODE_NAME "right_node" +#define ICV_HAAR_RIGHT_VAL_NAME "right_val" +#define ICV_HAAR_STAGE_THRESHOLD_NAME "stage_threshold" +#define ICV_HAAR_PARENT_NAME "parent" +#define ICV_HAAR_NEXT_NAME "next" + +namespace haar_cvt +{ + +struct HaarFeature +{ + enum { RECT_NUM = 3 }; + + HaarFeature() + { + tilted = false; + for( int i = 0; i < RECT_NUM; i++ ) + { + rect[i].r = Rect(0,0,0,0); + rect[i].weight = 0.f; + } + } + bool tilted; + struct + { + Rect r; + float weight; + } rect[RECT_NUM]; +}; + +struct HaarClassifierNode +{ + HaarClassifierNode() + { + f = left = right = 0; + threshold = 0.f; + } + int f, left, right; + float threshold; +}; + +struct HaarClassifier +{ + std::vector nodes; + std::vector leaves; +}; + +struct HaarStageClassifier +{ + double threshold; + std::vector weaks; +}; + +static bool convert(const String& oldcascade, const String& newcascade) +{ + FileStorage oldfs(oldcascade, FileStorage::READ); + if( !oldfs.isOpened() ) + return false; + FileNode oldroot = oldfs.getFirstTopLevelNode(); + + FileNode sznode = oldroot[ICV_HAAR_SIZE_NAME]; + if( sznode.empty() ) + return false; + int maxdepth = 0; + Size cascadesize; + cascadesize.width = (int)sznode[0]; + cascadesize.height = (int)sznode[1]; + std::vector features; + + size_t i, j, k, n; + + FileNode stages_seq = oldroot[ICV_HAAR_STAGES_NAME]; + size_t nstages = stages_seq.size(); + std::vector stages(nstages); + + for( i = 0; i < nstages; i++ ) + { + FileNode stagenode = stages_seq[i]; + HaarStageClassifier& stage = stages[i]; + stage.threshold = (double)stagenode[ICV_HAAR_STAGE_THRESHOLD_NAME]; + FileNode weaks_seq = stagenode[ICV_HAAR_TREES_NAME]; + size_t nweaks = weaks_seq.size(); + stage.weaks.resize(nweaks); + + for( j = 0; j < nweaks; j++ ) + { + HaarClassifier& weak = stage.weaks[j]; + FileNode weaknode = weaks_seq[j]; + size_t nnodes = weaknode.size(); + + for( n = 0; n < nnodes; n++ ) + { + FileNode nnode = weaknode[n]; + FileNode fnode = nnode[ICV_HAAR_FEATURE_NAME]; + HaarFeature f; + HaarClassifierNode node; + node.f = (int)features.size(); + f.tilted = (int)fnode[ICV_HAAR_TILTED_NAME] != 0; + FileNode rects_seq = fnode[ICV_HAAR_RECTS_NAME]; + size_t nrects = rects_seq.size(); + + for( k = 0; k < nrects; k++ ) + { + FileNode rnode = rects_seq[k]; + f.rect[k].r.x = (int)rnode[0]; + f.rect[k].r.y = (int)rnode[1]; + f.rect[k].r.width = (int)rnode[2]; + f.rect[k].r.height = (int)rnode[3]; + f.rect[k].weight = (float)rnode[4]; + } + features.push_back(f); + node.threshold = nnode[ICV_HAAR_THRESHOLD_NAME]; + FileNode leftValNode = nnode[ICV_HAAR_LEFT_VAL_NAME]; + if( !leftValNode.empty() ) + { + node.left = -(int)weak.leaves.size(); + weak.leaves.push_back((float)leftValNode); + } + else + { + node.left = (int)nnode[ICV_HAAR_LEFT_NODE_NAME]; + } + FileNode rightValNode = nnode[ICV_HAAR_RIGHT_VAL_NAME]; + if( !rightValNode.empty() ) + { + node.right = -(int)weak.leaves.size(); + weak.leaves.push_back((float)rightValNode); + } + else + { + node.right = (int)nnode[ICV_HAAR_RIGHT_NODE_NAME]; + } + weak.nodes.push_back(node); + } + } + } + + FileStorage newfs(newcascade, FileStorage::WRITE); + if( !newfs.isOpened() ) + return false; + + size_t maxWeakCount = 0, nfeatures = features.size(); + for( i = 0; i < nstages; i++ ) + maxWeakCount = std::max(maxWeakCount, stages[i].weaks.size()); + + newfs << "stageType" << "BOOST" + << "featureType" << "HAAR" + << "height" << cascadesize.width + << "width" << cascadesize.height + << "stageParams" << "{" + << "maxDepth" << maxdepth + << "maxWeakCount" << (int)maxWeakCount + << "}" + << "featureParams" << "{" + << "maxCatCount" << 0 + << "}" + << "stageNum" << (int)nstages + << "stages" << "["; + + for( i = 0; i < nstages; i++ ) + { + size_t nweaks = stages[i].weaks.size(); + newfs << "{" << "maxWeakCount" << (int)nweaks + << "stageThreshold" << stages[i].threshold + << "weakClassifiers" << "["; + for( j = 0; j < nweaks; j++ ) + { + const HaarClassifier& c = stages[i].weaks[j]; + newfs << "{" << "internalNodes" << "["; + size_t nnodes = c.nodes.size(), nleaves = c.leaves.size(); + for( k = 0; k < nnodes; k++ ) + newfs << c.nodes[k].left << c.nodes[k].right + << c.nodes[k].f << c.nodes[k].threshold; + newfs << "]" << "leafValues" << "["; + for( k = 0; k < nleaves; k++ ) + newfs << c.leaves[k]; + newfs << "]" << "}"; + } + newfs << "]" << "}"; + } + + newfs << "]" + << "features" << "["; + + for( i = 0; i < nfeatures; i++ ) + { + const HaarFeature& f = features[i]; + newfs << "{" << "rects" << "["; + for( j = 0; j < (size_t)HaarFeature::RECT_NUM; j++ ) + { + if( j >= 2 && fabs(f.rect[j].weight) < FLT_EPSILON ) + break; + newfs << f.rect[j].r.x << f.rect[j].r.y << + f.rect[j].r.width << f.rect[j].r.height << f.rect[j].weight; + } + newfs << "]"; + if( f.tilted ) + newfs << "tilted" << 1; + newfs << "}"; + } + + newfs << "]"; + return true; +} + +} + +bool CascadeClassifier::convert(const String& oldcascade, const String& newcascade) +{ + bool ok = haar_cvt::convert(oldcascade, newcascade); + if( !ok && newcascade.size() > 0 ) + remove(newcascade.c_str()); + return ok; +} + +} From 302a5adcc20d96720248c23719f33d3da72886b3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Vadim Pisarevsky Date: Tue, 10 Dec 2013 22:54:37 +0400 Subject: [PATCH 02/10] converted Haar cascades to the new format; now they are handled with C++ code. --- data/haarcascades/haarcascade_eye.xml | 27570 +- .../haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml | 55682 ++-- .../haarcascade_frontalface_alt.xml | 50416 ++-- .../haarcascade_frontalface_alt2.xml | 44174 ++-- .../haarcascade_frontalface_alt_tree.xml | 199880 +++++++-------- .../haarcascade_frontalface_default.xml | 68931 +++-- data/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml | 34865 ++- .../haarcascade_lefteye_2splits.xml | 17096 +- data/haarcascades/haarcascade_lowerbody.xml | 28858 +-- .../haarcascade_mcs_eyepair_big.xml | 19545 +- .../haarcascade_mcs_eyepair_small.xml | 22467 +- data/haarcascades/haarcascade_mcs_leftear.xml | 16768 +- data/haarcascades/haarcascade_mcs_lefteye.xml | 42790 ++- data/haarcascades/haarcascade_mcs_mouth.xml | 39460 ++- data/haarcascades/haarcascade_mcs_nose.xml | 87555 +++---- .../haarcascades/haarcascade_mcs_rightear.xml | 17414 +- .../haarcascades/haarcascade_mcs_righteye.xml | 76147 +++--- .../haarcascade_mcs_upperbody.xml | 83439 +++--- data/haarcascades/haarcascade_profileface.xml | 61525 +++-- .../haarcascade_righteye_2splits.xml | 17143 +- data/haarcascades/haarcascade_smile.xml | 15083 +- data/haarcascades/haarcascade_upperbody.xml | 57618 ++--- modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp | 19 +- modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp | 73 +- .../objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp | 9 +- modules/objdetect/src/cascadedetect_ocl.cpp | 1835 + .../objdetect/src/opencl/haarobjectdetect.cl | 596 + .../src/opencl/haarobjectdetect_scaled2.cl | 323 + samples/cpp/ufacedetect.cpp | 2 + 29 files changed, 503139 insertions(+), 584144 deletions(-) create mode 100644 modules/objdetect/src/cascadedetect_ocl.cpp create mode 100644 modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect.cl create mode 100644 modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect_scaled2.cl diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml b/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml index 8849ff90a9..85e64fb142 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml @@ -43,15410 +43,12172 @@ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage. --> - - - 20 20 +BOOST + HAAR + 20 + 20 + + 0 + 93 + + 0 + 24 <_> - - - <_> - - <_> - - - - <_> - 0 8 20 12 -1. - <_> - 0 14 20 6 2. - 0 - 0.1296395957469940 - -0.7730420827865601 - 0.6835014820098877 - <_> - - <_> - - - - <_> - 9 1 4 15 -1. - <_> - 9 6 4 5 3. - 0 - -0.0463268086314201 - 0.5735275149345398 - -0.4909768998622894 - <_> - - <_> - - - - <_> - 6 10 9 2 -1. - <_> - 9 10 3 2 3. - 0 - -0.0161730907857418 - 0.6025434136390686 - -0.3161070942878723 - <_> - - <_> - - - - <_> - 7 0 10 9 -1. - <_> - 7 3 10 3 3. - 0 - -0.0458288416266441 - 0.6417754888534546 - -0.1554504036903381 - <_> - - <_> - - - - <_> - 12 2 2 18 -1. - <_> - 12 8 2 6 3. - 0 - -0.0537596195936203 - 0.5421931743621826 - -0.2048082947731018 - <_> - - <_> - - - - <_> - 8 6 8 6 -1. - <_> - 8 9 8 3 2. - 0 - 0.0341711901128292 - -0.2338819056749344 - 0.4841090142726898 - -1.4562760591506958 - -1 - -1 - <_> - - - <_> - - <_> - - - - <_> - 2 0 17 18 -1. - <_> - 2 6 17 6 3. - 0 - -0.2172762006521225 - 0.7109889984130859 - -0.5936073064804077 - <_> - - <_> - - - - <_> - 10 10 1 8 -1. - <_> - 10 14 1 4 2. - 0 - 0.0120719699189067 - -0.2824048101902008 - 0.5901355147361755 - <_> - - <_> - - - - <_> - 7 10 9 2 -1. - <_> - 10 10 3 2 3. - 0 - -0.0178541392087936 - 0.5313752293586731 - -0.2275896072387695 - <_> - - <_> - - - - <_> - 5 1 6 6 -1. - <_> - 5 3 6 2 3. - 0 - 0.0223336108028889 - -0.1755609959363937 - 0.6335613727569580 - <_> - - <_> - - - - <_> - 3 1 15 9 -1. - <_> - 3 4 15 3 3. - 0 - -0.0914200171828270 - 0.6156309247016907 - -0.1689953058958054 - <_> - - <_> - - - - <_> - 6 3 9 6 -1. - <_> - 6 5 9 2 3. - 0 - 0.0289736501872540 - -0.1225007995963097 - 0.7440117001533508 - <_> - - <_> - - - - <_> - 8 17 6 3 -1. - <_> - 10 17 2 3 3. - 0 - 7.8203463926911354e-003 - 0.1697437018156052 - -0.6544165015220642 - <_> - - <_> - - - - <_> - 9 10 9 1 -1. - <_> - 12 10 3 1 3. - 0 - 0.0203404892235994 - -0.1255664974451065 - 0.8271045088768005 - <_> - - <_> - - - - <_> - 1 7 6 11 -1. - <_> - 3 7 2 11 3. - 0 - -0.0119261499494314 - 0.3860568106174469 - -0.2099234014749527 - <_> - - <_> - - - - <_> - 9 18 3 1 -1. - <_> - 10 18 1 1 3. - 0 - -9.7281101625412703e-004 - -0.6376119256019592 - 0.1295239031314850 - <_> - - <_> - - - - <_> - 16 16 1 2 -1. - <_> - 16 17 1 1 2. - 0 - 1.8322050891583785e-005 - -0.3463147878646851 - 0.2292426973581314 - <_> - - <_> - - - - <_> - 9 17 6 3 -1. - <_> - 11 17 2 3 3. - 0 - -8.0854417756199837e-003 - -0.6366580128669739 - 0.1307865977287293 - -1.2550230026245117 - 0 - -1 - <_> - - - <_> - - <_> - - - - <_> - 8 0 5 18 -1. - <_> - 8 6 5 6 3. - 0 - -0.1181226968765259 - 0.6784452199935913 - -0.5004578232765198 - <_> - - <_> - - - - <_> - 6 7 9 7 -1. - <_> - 9 7 3 7 3. - 0 - -0.0343327596783638 - 0.6718636155128479 - -0.3574487864971161 - <_> - - <_> - - - - <_> - 14 6 6 10 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a/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml @@ -43,35670 +43,33273 @@ the use of this software, even if advised of the possibility of such damage. --> - - 24 24 +BOOST + HAAR + 24 + 24 + + 0 + 211 + + 0 + 25 <_> - - - <_> - - <_> - - - - <_>6 4 12 9 -1. - <_>6 7 12 3 3. - 0 - -0.0315119996666908 - 2.0875380039215088 - -2.2172100543975830 - <_> - - <_> - - - - <_>6 4 12 7 -1. - <_>10 4 4 7 3. - 0 - 0.0123960003256798 - -1.8633940219879150 - 1.3272049427032471 - <_> - - <_> - - - - <_>3 9 18 9 -1. - <_>3 12 18 3 3. - 0 - 0.0219279993325472 - -1.5105249881744385 - 1.0625729560852051 - <_> - - <_> - - - - <_>8 18 9 6 -1. - <_>8 20 9 2 3. - 0 - 5.7529998011887074e-003 - -0.8746389746665955 - 1.1760339736938477 - <_> - - <_> - - - - <_>3 5 4 19 -1. - <_>5 5 2 19 2. - 0 - 0.0150140002369881 - -0.7794569730758667 - 1.2608419656753540 - <_> - - <_> - - - - <_>6 5 12 16 -1. - <_>6 13 12 8 2. - 0 - 0.0993710011243820 - 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", title = "An Study on Ear Detection and its Applications to Face Detection", - booktitle = "Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA)", + booktitle = "Conferencia de la AsociaciÛn EspaÃ’ola para la Inteligencia Artificial (CAEPIA)", year = "2011", month = "November", address = "La Laguna, Spain", @@ -61,9262 +61,7518 @@ COMMERCIAL USE: If you have any commercial interest in this work please contact mcastrillon@iusiani.ulpgc.es ------------------------------------------------------------------------> - - - - 12 20 +BOOST + HAAR + 12 + 20 + + 0 + 65 + + 0 + 20 <_> - - - <_> - - <_> - - - - <_> - 1 6 8 12 -1. - <_> - 1 6 4 6 2. - <_> - 5 12 4 6 2. - 0 - 1.2798480689525604e-001 - -7.1108317375183105e-001 - 8.3952748775482178e-001 - <_> - - <_> - - - - <_> - 0 3 12 2 -1. - <_> - 0 4 12 1 2. - 0 - 5.0366270443191752e-005 - -7.7958387136459351e-001 - 4.1161769628524780e-001 - <_> - - <_> - - - - <_> - 0 18 12 2 -1. - <_> - 0 18 6 1 2. - <_> - 6 19 6 1 2. 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", title = "An Study on Ear Detection and its Applications to Face Detection", - booktitle = "Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA)", + booktitle = "Conferencia de la AsociaciÛn EspaÃ’ola para la Inteligencia Artificial (CAEPIA)", year = "2011", month = "November", address = "La Laguna, Spain", @@ -62,9610 +62,7814 @@ If you have any commercial interest in this work please contact mcastrillon@iusiani.ulpgc.es ------------------------------------------------------------------------> - - - 12 20 +BOOST + HAAR + 12 + 20 + + 0 + 61 + + 0 + 20 <_> - - - <_> - - <_> - - - - <_> - 2 7 8 12 -1. - <_> - 2 7 4 6 2. - <_> - 6 13 4 6 2. - 0 - -1.2393590062856674e-001 - 8.2578802108764648e-001 - -6.7602032423019409e-001 - <_> - - <_> - - - - <_> - 3 7 8 2 -1. - <_> - 5 7 4 2 2. - 0 - 9.4228880479931831e-003 - -1.2722210586071014e-001 - 3.3211699128150940e-001 - <_> - - <_> - - - - <_> - 6 4 3 4 -1. - <_> - 5 5 3 2 2. - 1 - -1.1084940284490585e-002 - 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size_t i, n = node.size(); + CV_Assert(n > 0); + features.resize(n); + featuresPtr = &features[0]; + FileNodeIterator it = node.begin(); hasTiltedFeatures = false; - for(int i = 0; it != it_end; ++it, i++) + for(i = 0; i < n; i++, ++it) { - if(!featuresPtr[i].read(*it)) + if(!features[i].read(*it)) return false; - if( featuresPtr[i].tilted ) + if( features[i].tilted ) hasTiltedFeatures = true; } return true; @@ -494,7 +496,6 @@ Ptr HaarEvaluator::clone() const Ptr ret = makePtr(); ret->origWinSize = origWinSize; ret->features = features; - ret->featuresPtr = &(*ret->features)[0]; ret->hasTiltedFeatures = hasTiltedFeatures; ret->sum0 = sum0, ret->sqsum0 = sqsum0, ret->tilted0 = tilted0; ret->sum = sum, ret->sqsum = sqsum, ret->tilted = tilted; @@ -540,10 +541,10 @@ bool HaarEvaluator::setImage( const Mat &image, Size _origWinSize ) CV_SUM_PTRS( p[0], p[1], p[2], p[3], sdata, normrect, sumStep ); CV_SUM_PTRS( pq[0], pq[1], pq[2], pq[3], sqdata, normrect, sqsumStep ); - size_t fi, nfeatures = features->size(); + size_t fi, nfeatures = features.size(); for( fi = 0; fi < nfeatures; fi++ ) - featuresPtr[fi].updatePtrs( !featuresPtr[fi].tilted ? sum : tilted ); + optfeaturesPtr[fi].updatePtrs( !featuresPtr[fi].tilted ? sum : tilted ); return true; } diff --git a/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp b/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp index 2505ea0711..5ab17eb13a 100644 --- a/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp +++ b/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp @@ -186,6 +186,32 @@ protected: #define CALC_SUM(rect,offset) CALC_SUM_((rect)[0], (rect)[1], (rect)[2], (rect)[3], offset) +#define CV_SUM_OFS( p0, p1, p2, p3, sum, rect, step ) \ +/* (x, y) */ \ +(p0) = sum + (rect).x + (step) * (rect).y, \ +/* (x + w, y) */ \ +(p1) = sum + (rect).x + (rect).width + (step) * (rect).y, \ +/* (x + w, y) */ \ +(p2) = sum + (rect).x + (step) * ((rect).y + (rect).height), \ +/* (x + w, y + h) */ \ +(p3) = sum + (rect).x + (rect).width + (step) * ((rect).y + (rect).height) + +#define CV_TILTED_OFS( p0, p1, p2, p3, tilted, rect, step ) \ +/* (x, y) */ \ +(p0) = tilted + (rect).x + (step) * (rect).y, \ +/* (x - h, y + h) */ \ +(p1) = tilted + (rect).x - (rect).height + (step) * ((rect).y + (rect).height), \ +/* (x + w, y + w) */ \ +(p2) = tilted + (rect).x + (rect).width + (step) * ((rect).y + (rect).width), \ +/* (x + w - h, y + w + h) */ \ +(p3) = tilted + (rect).x + (rect).width - (rect).height \ ++ (step) * ((rect).y + (rect).width + (rect).height) + +#define CALC_SUM_(p0, p1, p2, p3, offset) \ +((p0)[offset] - (p1)[offset] - (p2)[offset] + (p3)[offset]) + +#define CALC_SUM(rect,offset) CALC_SUM_((rect)[0], (rect)[1], (rect)[2], (rect)[3], offset) + //---------------------------------------------- HaarEvaluator --------------------------------------- class HaarEvaluator : public FeatureEvaluator @@ -195,8 +221,6 @@ public: { Feature(); - float calc( int offset ) const; - void updatePtrs( const Mat& sum ); bool read( const FileNode& node ); bool tilted; @@ -208,8 +232,19 @@ public: Rect r; float weight; } rect[RECT_NUM]; + }; + + struct OptFeature + { + OptFeature(); - const int* p[RECT_NUM][4]; + enum { RECT_NUM = Feature::RECT_NUM }; + float calc( const int* pwin ) const; + + void setPtrs( const Mat& sum, const Feature& f ); + + int ofs[RECT_NUM][4]; + float weight[RECT_NUM]; }; HaarEvaluator(); @@ -223,23 +258,26 @@ public: virtual bool setWindow(Point pt); double operator()(int featureIdx) const - { return featuresPtr[featureIdx].calc(offset) * varianceNormFactor; } + { return optfeaturesPtr[featureIdx].calc(pwin) * varianceNormFactor; } virtual double calcOrd(int featureIdx) const { return (*this)(featureIdx); } protected: Size origWinSize; - Ptr > features; - Feature* featuresPtr; // optimization + std::vector features; + std::vector optfeatures; + OptFeature* optfeaturesPtr; // optimization bool hasTiltedFeatures; Mat sum0, sqsum0, tilted0; Mat sum, sqsum, tilted; Rect normrect; - const int *p[4]; - const double *pq[4]; + int p[4]; + int pq[4]; + const int* pwin; + const double* pqwin; int offset; double varianceNormFactor; }; @@ -249,12 +287,18 @@ inline HaarEvaluator::Feature :: Feature() tilted = false; rect[0].r = rect[1].r = rect[2].r = Rect(); rect[0].weight = rect[1].weight = rect[2].weight = 0; - p[0][0] = p[0][1] = p[0][2] = p[0][3] = - p[1][0] = p[1][1] = p[1][2] = p[1][3] = - p[2][0] = p[2][1] = p[2][2] = p[2][3] = 0; } -inline float HaarEvaluator::Feature :: calc( int _offset ) const +inline HaarEvaluator::OptFeature :: OptFeature() +{ + weight[0] = weight[1] = weight[2] = 0.f; + + ofs[0][0] = ofs[0][1] = ofs[0][2] = ofs[0][3] = + ofs[1][0] = ofs[1][1] = ofs[1][2] = ofs[1][3] = + ofs[2][0] = ofs[2][1] = ofs[2][2] = ofs[2][3] = 0; +} + +/*inline float HaarEvaluator::Feature :: calc( int _offset ) const { float ret = rect[0].weight * CALC_SUM(p[0], _offset) + rect[1].weight * CALC_SUM(p[1], _offset); @@ -262,12 +306,13 @@ inline float HaarEvaluator::Feature :: calc( int _offset ) const ret += rect[2].weight * CALC_SUM(p[2], _offset); return ret; -} +}*/ -inline void HaarEvaluator::Feature :: updatePtrs( const Mat& _sum ) +inline void HaarEvaluator::OptFeature :: setPtrs( const Mat& _sum, const Feature& _f ) { const int* ptr = (const int*)_sum.data; size_t step = _sum.step/sizeof(ptr[0]); + size_t tiltedofs = if (tilted) { CV_TILTED_PTRS( p[0][0], p[0][1], p[0][2], p[0][3], ptr, rect[0].r, step ); diff --git a/modules/objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp b/modules/objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp index ce5b7c24e2..eed58151ce 100644 --- a/modules/objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp +++ b/modules/objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp @@ -203,7 +203,8 @@ static bool convert(const String& oldcascade, const String& newcascade) for( i = 0; i < nstages; i++ ) maxWeakCount = std::max(maxWeakCount, stages[i].weaks.size()); - newfs << "stageType" << "BOOST" + newfs << "cascade" << "{:opencv-cascade-classifier" + << "stageType" << "BOOST" << "featureType" << "HAAR" << "height" << cascadesize.width << "width" << cascadesize.height @@ -250,8 +251,8 @@ static bool convert(const String& oldcascade, const String& newcascade) { if( j >= 2 && fabs(f.rect[j].weight) < FLT_EPSILON ) break; - newfs << f.rect[j].r.x << f.rect[j].r.y << - f.rect[j].r.width << f.rect[j].r.height << f.rect[j].weight; + newfs << "[" << f.rect[j].r.x << f.rect[j].r.y << + f.rect[j].r.width << f.rect[j].r.height << f.rect[j].weight << "]"; } newfs << "]"; if( f.tilted ) @@ -259,7 +260,7 @@ static bool convert(const String& oldcascade, const String& newcascade) newfs << "}"; } - newfs << "]"; + newfs << "]" << "}"; return true; } diff --git a/modules/objdetect/src/cascadedetect_ocl.cpp b/modules/objdetect/src/cascadedetect_ocl.cpp new file mode 100644 index 0000000000..00e8fa894f --- /dev/null +++ b/modules/objdetect/src/cascadedetect_ocl.cpp @@ -0,0 +1,1835 @@ +/*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. +// +// +// License Agreement +// For Open Source Computer Vision Library +// +// Copyright (C) 2010-2012, Institute Of Software Chinese Academy Of Science, all rights reserved. +// Copyright (C) 2010-2012, Advanced Micro Devices, Inc., all rights reserved. +// Third party copyrights are property of their respective owners. +// +// @Authors +// Niko Li, newlife20080214@gmail.com +// Wang Weiyan, wangweiyanster@gmail.com +// Jia Haipeng, jiahaipeng95@gmail.com +// Wu Xinglong, wxl370@126.com +// Wang Yao, bitwangyaoyao@gmail.com +// Sen Liu, swjtuls1987@126.com +// +// 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 the copyright holders 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*/ + +#include "precomp.hpp" +#include "opencl_kernels.hpp" + +#if 0 + +using namespace cv; +using namespace cv::ocl; + +/* these settings affect the quality of detection: change with care */ +#define CV_ADJUST_FEATURES 1 +#define CV_ADJUST_WEIGHTS 0 + +typedef int sumtype; +typedef double sqsumtype; + +typedef struct CvHidHaarFeature +{ + struct + { + sumtype *p0, *p1, *p2, *p3; + float weight; + } + rect[CV_HAAR_FEATURE_MAX]; +} +CvHidHaarFeature; + + +typedef struct CvHidHaarTreeNode +{ + CvHidHaarFeature feature; + float threshold; + int left; + int right; +} +CvHidHaarTreeNode; + + +typedef struct CvHidHaarClassifier +{ + int count; + //CvHaarFeature* orig_feature; + CvHidHaarTreeNode *node; + float *alpha; +} +CvHidHaarClassifier; + + +typedef struct CvHidHaarStageClassifier +{ + int count; + float threshold; + CvHidHaarClassifier *classifier; + int two_rects; + + struct CvHidHaarStageClassifier *next; + struct CvHidHaarStageClassifier *child; + struct CvHidHaarStageClassifier *parent; +} +CvHidHaarStageClassifier; + + +struct CvHidHaarClassifierCascade +{ + int count; + int is_stump_based; + int has_tilted_features; + int is_tree; + double inv_window_area; + CvMat sum, sqsum, tilted; + CvHidHaarStageClassifier *stage_classifier; + sqsumtype *pq0, *pq1, *pq2, *pq3; + sumtype *p0, *p1, *p2, *p3; + + void **ipp_stages; +}; +typedef struct +{ + int width_height; + int grpnumperline_totalgrp; + int imgoff; + float factor; +} detect_piramid_info; +#ifdef _MSC_VER +#define _ALIGNED_ON(_ALIGNMENT) __declspec(align(_ALIGNMENT)) + +typedef _ALIGNED_ON(128) struct GpuHidHaarTreeNode +{ + _ALIGNED_ON(64) int p[CV_HAAR_FEATURE_MAX][4]; + float weight[CV_HAAR_FEATURE_MAX] ; + float threshold ; + _ALIGNED_ON(16) float alpha[3] ; + _ALIGNED_ON(4) int left ; + _ALIGNED_ON(4) int right ; +} +GpuHidHaarTreeNode; + + +typedef _ALIGNED_ON(32) struct GpuHidHaarClassifier +{ + _ALIGNED_ON(4) int count; + _ALIGNED_ON(8) GpuHidHaarTreeNode *node ; + _ALIGNED_ON(8) float *alpha ; +} +GpuHidHaarClassifier; + + +typedef _ALIGNED_ON(64) struct GpuHidHaarStageClassifier +{ + _ALIGNED_ON(4) int count ; + _ALIGNED_ON(4) float threshold ; + _ALIGNED_ON(4) int two_rects ; + _ALIGNED_ON(8) GpuHidHaarClassifier *classifier ; + _ALIGNED_ON(8) struct GpuHidHaarStageClassifier *next; + _ALIGNED_ON(8) struct GpuHidHaarStageClassifier *child ; + _ALIGNED_ON(8) struct GpuHidHaarStageClassifier *parent ; +} +GpuHidHaarStageClassifier; + + +typedef _ALIGNED_ON(64) struct GpuHidHaarClassifierCascade +{ + _ALIGNED_ON(4) int count ; + _ALIGNED_ON(4) int is_stump_based ; + _ALIGNED_ON(4) int has_tilted_features ; + _ALIGNED_ON(4) int is_tree ; + _ALIGNED_ON(4) int pq0 ; + _ALIGNED_ON(4) int pq1 ; + _ALIGNED_ON(4) int pq2 ; + _ALIGNED_ON(4) int pq3 ; + _ALIGNED_ON(4) int p0 ; + _ALIGNED_ON(4) int p1 ; + _ALIGNED_ON(4) int p2 ; + _ALIGNED_ON(4) int p3 ; + _ALIGNED_ON(4) float inv_window_area ; +} GpuHidHaarClassifierCascade; +#else +#define _ALIGNED_ON(_ALIGNMENT) __attribute__((aligned(_ALIGNMENT) )) + +typedef struct _ALIGNED_ON(128) GpuHidHaarTreeNode +{ + int p[CV_HAAR_FEATURE_MAX][4] _ALIGNED_ON(64); + float weight[CV_HAAR_FEATURE_MAX];// _ALIGNED_ON(16); + float threshold;// _ALIGNED_ON(4); + float alpha[3] _ALIGNED_ON(16); + int left _ALIGNED_ON(4); + int right _ALIGNED_ON(4); +} +GpuHidHaarTreeNode; + +typedef struct _ALIGNED_ON(32) GpuHidHaarClassifier +{ + int count _ALIGNED_ON(4); + GpuHidHaarTreeNode *node _ALIGNED_ON(8); + float *alpha _ALIGNED_ON(8); +} +GpuHidHaarClassifier; + + +typedef struct _ALIGNED_ON(64) GpuHidHaarStageClassifier +{ + int count _ALIGNED_ON(4); + float threshold _ALIGNED_ON(4); + int two_rects _ALIGNED_ON(4); + GpuHidHaarClassifier *classifier _ALIGNED_ON(8); + struct GpuHidHaarStageClassifier *next _ALIGNED_ON(8); + struct GpuHidHaarStageClassifier *child _ALIGNED_ON(8); + struct GpuHidHaarStageClassifier *parent _ALIGNED_ON(8); +} +GpuHidHaarStageClassifier; + + +typedef struct _ALIGNED_ON(64) GpuHidHaarClassifierCascade +{ + int count _ALIGNED_ON(4); + int is_stump_based _ALIGNED_ON(4); + int has_tilted_features _ALIGNED_ON(4); + int is_tree _ALIGNED_ON(4); + int pq0 _ALIGNED_ON(4); + int pq1 _ALIGNED_ON(4); + int pq2 _ALIGNED_ON(4); + int pq3 _ALIGNED_ON(4); + int p0 _ALIGNED_ON(4); + int p1 _ALIGNED_ON(4); + int p2 _ALIGNED_ON(4); + int p3 _ALIGNED_ON(4); + float inv_window_area _ALIGNED_ON(4); +} GpuHidHaarClassifierCascade; +#endif + +const int icv_object_win_border = 1; +const float icv_stage_threshold_bias = 0.0001f; +double globaltime = 0; + +/* create more efficient internal representation of haar classifier cascade */ +static GpuHidHaarClassifierCascade * gpuCreateHidHaarClassifierCascade( CvHaarClassifierCascade *cascade, int *size, int *totalclassifier) +{ + GpuHidHaarClassifierCascade *out = 0; + + int i, j, k, l; + int datasize; + int total_classifiers = 0; + int total_nodes = 0; + char errorstr[256]; + + GpuHidHaarStageClassifier *stage_classifier_ptr; + GpuHidHaarClassifier *haar_classifier_ptr; + GpuHidHaarTreeNode *haar_node_ptr; + + CvSize orig_window_size; + int has_tilted_features = 0; + + if( !CV_IS_HAAR_CLASSIFIER(cascade) ) + CV_Error( !cascade ? CV_StsNullPtr : CV_StsBadArg, "Invalid classifier pointer" ); + + if( cascade->hid_cascade ) + CV_Error( CV_StsError, "hid_cascade has been already created" ); + + if( !cascade->stage_classifier ) + CV_Error( CV_StsNullPtr, "" ); + + if( cascade->count <= 0 ) + CV_Error( CV_StsOutOfRange, "Negative number of cascade stages" ); + + orig_window_size = cascade->orig_window_size; + + /* check input structure correctness and calculate total memory size needed for + internal representation of the classifier cascade */ + for( i = 0; i < cascade->count; i++ ) + { + CvHaarStageClassifier *stage_classifier = cascade->stage_classifier + i; + + if( !stage_classifier->classifier || + stage_classifier->count <= 0 ) + { + sprintf( errorstr, "header of the stage classifier #%d is invalid " + "(has null pointers or non-positive classfier count)", i ); + CV_Error( CV_StsError, errorstr ); + } + + total_classifiers += stage_classifier->count; + + for( j = 0; j < stage_classifier->count; j++ ) + { + CvHaarClassifier *classifier = stage_classifier->classifier + j; + + total_nodes += classifier->count; + for( l = 0; l < classifier->count; l++ ) + { + for( k = 0; k < CV_HAAR_FEATURE_MAX; k++ ) + { + if( classifier->haar_feature[l].rect[k].r.width ) + { + CvRect r = classifier->haar_feature[l].rect[k].r; + int tilted = classifier->haar_feature[l].tilted; + has_tilted_features |= tilted != 0; + if( r.width < 0 || r.height < 0 || r.y < 0 || + r.x + r.width > orig_window_size.width + || + (!tilted && + (r.x < 0 || r.y + r.height > orig_window_size.height)) + || + (tilted && (r.x - r.height < 0 || + r.y + r.width + r.height > orig_window_size.height))) + { + sprintf( errorstr, "rectangle #%d of the classifier #%d of " + "the stage classifier #%d is not inside " + "the reference (original) cascade window", k, j, i ); + CV_Error( CV_StsNullPtr, errorstr ); + } + } + } + } + } + } + + // this is an upper boundary for the whole hidden cascade size + datasize = sizeof(GpuHidHaarClassifierCascade) + + sizeof(GpuHidHaarStageClassifier) * cascade->count + + sizeof(GpuHidHaarClassifier) * total_classifiers + + sizeof(GpuHidHaarTreeNode) * total_nodes; + + *totalclassifier = total_classifiers; + *size = datasize; + out = (GpuHidHaarClassifierCascade *)cvAlloc( datasize ); + memset( out, 0, sizeof(*out) ); + + /* init header */ + out->count = cascade->count; + stage_classifier_ptr = (GpuHidHaarStageClassifier *)(out + 1); + haar_classifier_ptr = (GpuHidHaarClassifier *)(stage_classifier_ptr + cascade->count); + haar_node_ptr = (GpuHidHaarTreeNode *)(haar_classifier_ptr + total_classifiers); + + out->is_stump_based = 1; + out->has_tilted_features = has_tilted_features; + out->is_tree = 0; + + /* initialize internal representation */ + for( i = 0; i < cascade->count; i++ ) + { + CvHaarStageClassifier *stage_classifier = cascade->stage_classifier + i; + GpuHidHaarStageClassifier *hid_stage_classifier = stage_classifier_ptr + i; + + hid_stage_classifier->count = stage_classifier->count; + hid_stage_classifier->threshold = stage_classifier->threshold - icv_stage_threshold_bias; + hid_stage_classifier->classifier = haar_classifier_ptr; + hid_stage_classifier->two_rects = 1; + haar_classifier_ptr += stage_classifier->count; + + for( j = 0; j < stage_classifier->count; j++ ) + { + CvHaarClassifier *classifier = stage_classifier->classifier + j; + GpuHidHaarClassifier *hid_classifier = hid_stage_classifier->classifier + j; + int node_count = classifier->count; + + float *alpha_ptr = &haar_node_ptr->alpha[0]; + + hid_classifier->count = node_count; + hid_classifier->node = haar_node_ptr; + hid_classifier->alpha = alpha_ptr; + + for( l = 0; l < node_count; l++ ) + { + GpuHidHaarTreeNode *node = hid_classifier->node + l; + CvHaarFeature *feature = classifier->haar_feature + l; + + memset( node, -1, sizeof(*node) ); + node->threshold = classifier->threshold[l]; + node->left = classifier->left[l]; + node->right = classifier->right[l]; + + if( fabs(feature->rect[2].weight) < DBL_EPSILON || + feature->rect[2].r.width == 0 || + feature->rect[2].r.height == 0 ) + { + node->p[2][0] = 0; + node->p[2][1] = 0; + node->p[2][2] = 0; + node->p[2][3] = 0; + node->weight[2] = 0; + } + else + hid_stage_classifier->two_rects = 0; + + memcpy( node->alpha, classifier->alpha, (node_count + 1)*sizeof(alpha_ptr[0])); + haar_node_ptr = haar_node_ptr + 1; + } + out->is_stump_based &= node_count == 1; + } + } + + cascade->hid_cascade = (CvHidHaarClassifierCascade *)out; + assert( (char *)haar_node_ptr - (char *)out <= datasize ); + + return out; +} + + +#define sum_elem_ptr(sum,row,col) \ + ((sumtype*)CV_MAT_ELEM_PTR_FAST((sum),(row),(col),sizeof(sumtype))) + +#define sqsum_elem_ptr(sqsum,row,col) \ + ((sqsumtype*)CV_MAT_ELEM_PTR_FAST((sqsum),(row),(col),sizeof(sqsumtype))) + +#define calc_sum(rect,offset) \ + ((rect).p0[offset] - (rect).p1[offset] - (rect).p2[offset] + (rect).p3[offset]) + + +static void gpuSetImagesForHaarClassifierCascade( CvHaarClassifierCascade *_cascade, + double scale, + int step) +{ + GpuHidHaarClassifierCascade *cascade; + int coi0 = 0, coi1 = 0; + int i; + int datasize; + int total; + CvRect equRect; + double weight_scale; + GpuHidHaarStageClassifier *stage_classifier; + + if( !CV_IS_HAAR_CLASSIFIER(_cascade) ) + CV_Error( !_cascade ? CV_StsNullPtr : CV_StsBadArg, "Invalid classifier pointer" ); + + if( scale <= 0 ) + CV_Error( CV_StsOutOfRange, "Scale must be positive" ); + + if( coi0 || coi1 ) + CV_Error( CV_BadCOI, "COI is not supported" ); + + if( !_cascade->hid_cascade ) + gpuCreateHidHaarClassifierCascade(_cascade, &datasize, &total); + + cascade = (GpuHidHaarClassifierCascade *) _cascade->hid_cascade; + stage_classifier = (GpuHidHaarStageClassifier *) (cascade + 1); + + _cascade->scale = scale; + _cascade->real_window_size.width = cvRound( _cascade->orig_window_size.width * scale ); + _cascade->real_window_size.height = cvRound( _cascade->orig_window_size.height * scale ); + + equRect.x = equRect.y = cvRound(scale); + equRect.width = cvRound((_cascade->orig_window_size.width - 2) * scale); + equRect.height = cvRound((_cascade->orig_window_size.height - 2) * scale); + weight_scale = 1. / (equRect.width * equRect.height); + cascade->inv_window_area = weight_scale; + + cascade->pq0 = equRect.x; + cascade->pq1 = equRect.y; + cascade->pq2 = equRect.x + equRect.width; + cascade->pq3 = equRect.y + equRect.height; + + cascade->p0 = equRect.x; + cascade->p1 = equRect.y; + cascade->p2 = equRect.x + equRect.width; + cascade->p3 = equRect.y + equRect.height; + + + /* init pointers in haar features according to real window size and + given image pointers */ + for( i = 0; i < _cascade->count; i++ ) + { + int j, k, l; + for( j = 0; j < stage_classifier[i].count; j++ ) + { + for( l = 0; l < stage_classifier[i].classifier[j].count; l++ ) + { + CvHaarFeature *feature = + &_cascade->stage_classifier[i].classifier[j].haar_feature[l]; + GpuHidHaarTreeNode *hidnode = &stage_classifier[i].classifier[j].node[l]; + double sum0 = 0, area0 = 0; + CvRect r[3]; + + int base_w = -1, base_h = -1; + int new_base_w = 0, new_base_h = 0; + int kx, ky; + int flagx = 0, flagy = 0; + int x0 = 0, y0 = 0; + int nr; + + /* align blocks */ + for( k = 0; k < CV_HAAR_FEATURE_MAX; k++ ) + { + if(!hidnode->p[k][0]) + break; + r[k] = feature->rect[k].r; + base_w = (int)CV_IMIN( (unsigned)base_w, (unsigned)(r[k].width - 1) ); + base_w = (int)CV_IMIN( (unsigned)base_w, (unsigned)(r[k].x - r[0].x - 1) ); + base_h = (int)CV_IMIN( (unsigned)base_h, (unsigned)(r[k].height - 1) ); + base_h = (int)CV_IMIN( (unsigned)base_h, (unsigned)(r[k].y - r[0].y - 1) ); + } + + nr = k; + base_w += 1; + base_h += 1; + if(base_w == 0) + base_w = 1; + kx = r[0].width / base_w; + if(base_h == 0) + base_h = 1; + ky = r[0].height / base_h; + + if( kx <= 0 ) + { + flagx = 1; + new_base_w = cvRound( r[0].width * scale ) / kx; + x0 = cvRound( r[0].x * scale ); + } + + if( ky <= 0 ) + { + flagy = 1; + new_base_h = cvRound( r[0].height * scale ) / ky; + y0 = cvRound( r[0].y * scale ); + } + + for( k = 0; k < nr; k++ ) + { + CvRect tr; + double correction_ratio; + + if( flagx ) + { + tr.x = (r[k].x - r[0].x) * new_base_w / base_w + x0; + tr.width = r[k].width * new_base_w / base_w; + } + else + { + tr.x = cvRound( r[k].x * scale ); + tr.width = cvRound( r[k].width * scale ); + } + + if( flagy ) + { + tr.y = (r[k].y - r[0].y) * new_base_h / base_h + y0; + tr.height = r[k].height * new_base_h / base_h; + } + else + { + tr.y = cvRound( r[k].y * scale ); + tr.height = cvRound( r[k].height * scale ); + } + +#if CV_ADJUST_WEIGHTS + { + // RAINER START + const float orig_feature_size = (float)(feature->rect[k].r.width) * feature->rect[k].r.height; + const float orig_norm_size = (float)(_cascade->orig_window_size.width) * (_cascade->orig_window_size.height); + const float feature_size = float(tr.width * tr.height); + //const float normSize = float(equRect.width*equRect.height); + float target_ratio = orig_feature_size / orig_norm_size; + //float isRatio = featureSize / normSize; + //correctionRatio = targetRatio / isRatio / normSize; + correction_ratio = target_ratio / feature_size; + // RAINER END + } +#else + correction_ratio = weight_scale * (!feature->tilted ? 1 : 0.5); +#endif + + if( !feature->tilted ) + { + hidnode->p[k][0] = tr.x; + hidnode->p[k][1] = tr.y; + hidnode->p[k][2] = tr.x + tr.width; + hidnode->p[k][3] = tr.y + tr.height; + } + else + { + hidnode->p[k][2] = (tr.y + tr.width) * step + tr.x + tr.width; + hidnode->p[k][3] = (tr.y + tr.width + tr.height) * step + tr.x + tr.width - tr.height; + hidnode->p[k][0] = tr.y * step + tr.x; + hidnode->p[k][1] = (tr.y + tr.height) * step + tr.x - tr.height; + } + hidnode->weight[k] = (float)(feature->rect[k].weight * correction_ratio); + if( k == 0 ) + area0 = tr.width * tr.height; + else + sum0 += hidnode->weight[k] * tr.width * tr.height; + } + hidnode->weight[0] = (float)(-sum0 / area0); + } /* l */ + } /* j */ + } +} + +static void gpuSetHaarClassifierCascade( CvHaarClassifierCascade *_cascade) +{ + GpuHidHaarClassifierCascade *cascade; + int i; + int datasize; + int total; + CvRect equRect; + double weight_scale; + GpuHidHaarStageClassifier *stage_classifier; + + if( !CV_IS_HAAR_CLASSIFIER(_cascade) ) + CV_Error( !_cascade ? CV_StsNullPtr : CV_StsBadArg, "Invalid classifier pointer" ); + + if( !_cascade->hid_cascade ) + gpuCreateHidHaarClassifierCascade(_cascade, &datasize, &total); + + cascade = (GpuHidHaarClassifierCascade *) _cascade->hid_cascade; + stage_classifier = (GpuHidHaarStageClassifier *) cascade + 1; + + _cascade->scale = 1.0; + _cascade->real_window_size.width = _cascade->orig_window_size.width ; + _cascade->real_window_size.height = _cascade->orig_window_size.height; + + equRect.x = equRect.y = 1; + equRect.width = _cascade->orig_window_size.width - 2; + equRect.height = _cascade->orig_window_size.height - 2; + weight_scale = 1; + cascade->inv_window_area = weight_scale; + + cascade->p0 = equRect.x; + cascade->p1 = equRect.y; + cascade->p2 = equRect.height; + cascade->p3 = equRect.width ; + for( i = 0; i < _cascade->count; i++ ) + { + int j, l; + for( j = 0; j < stage_classifier[i].count; j++ ) + { + for( l = 0; l < stage_classifier[i].classifier[j].count; l++ ) + { + const CvHaarFeature *feature = + &_cascade->stage_classifier[i].classifier[j].haar_feature[l]; + GpuHidHaarTreeNode *hidnode = &stage_classifier[i].classifier[j].node[l]; + + for( int k = 0; k < CV_HAAR_FEATURE_MAX; k++ ) + { + const CvRect tr = feature->rect[k].r; + if (tr.width == 0) + break; + double correction_ratio = weight_scale * (!feature->tilted ? 1 : 0.5); + hidnode->p[k][0] = tr.x; + hidnode->p[k][1] = tr.y; + hidnode->p[k][2] = tr.width; + hidnode->p[k][3] = tr.height; + hidnode->weight[k] = (float)(feature->rect[k].weight * correction_ratio); + } + } /* l */ + } /* j */ + } +} + +CvSeq *cv::ocl::OclCascadeClassifier::oclHaarDetectObjects( oclMat &gimg, CvMemStorage *storage, double scaleFactor, + int minNeighbors, int flags, CvSize minSize, CvSize maxSize) +{ + CvHaarClassifierCascade *cascade = oldCascade; + + const double GROUP_EPS = 0.2; + CvSeq *result_seq = 0; + + cv::ConcurrentRectVector allCandidates; + std::vector rectList; + std::vector rweights; + double factor; + int datasize=0; + int totalclassifier=0; + + GpuHidHaarClassifierCascade *gcascade; + GpuHidHaarStageClassifier *stage; + GpuHidHaarClassifier *classifier; + GpuHidHaarTreeNode *node; + + int *candidate; + cl_int status; + + bool findBiggestObject = (flags & CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT) != 0; + + if( maxSize.height == 0 || maxSize.width == 0 ) + { + maxSize.height = gimg.rows; + maxSize.width = gimg.cols; + } + + if( !CV_IS_HAAR_CLASSIFIER(cascade) ) + CV_Error( !cascade ? CV_StsNullPtr : CV_StsBadArg, "Invalid classifier cascade" ); + + if( !storage ) + CV_Error( CV_StsNullPtr, "Null storage pointer" ); + + if( CV_MAT_DEPTH(gimg.type()) != CV_8U ) + CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat, "Only 8-bit images are supported" ); + + if( scaleFactor <= 1 ) + CV_Error( CV_StsOutOfRange, "scale factor must be > 1" ); + + if( findBiggestObject ) + flags &= ~CV_HAAR_SCALE_IMAGE; + + if( !cascade->hid_cascade ) + gpuCreateHidHaarClassifierCascade(cascade, &datasize, &totalclassifier); + + result_seq = cvCreateSeq( 0, sizeof(CvSeq), sizeof(CvAvgComp), storage ); + + if( CV_MAT_CN(gimg.type()) > 1 ) + { + oclMat gtemp; + cvtColor( gimg, gtemp, CV_BGR2GRAY ); + gimg = gtemp; + } + + if( findBiggestObject ) + flags &= ~(CV_HAAR_SCALE_IMAGE | CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING); + + if( gimg.cols < minSize.width || gimg.rows < minSize.height ) + CV_Error(CV_StsError, "Image too small"); + + cl_command_queue qu = getClCommandQueue(Context::getContext()); + if( (flags & CV_HAAR_SCALE_IMAGE) ) + { + CvSize winSize0 = cascade->orig_window_size; + int totalheight = 0; + int indexy = 0; + CvSize sz; + vector sizev; + vector scalev; + for(factor = 1.f;; factor *= scaleFactor) + { + CvSize winSize = { cvRound(winSize0.width * factor), cvRound(winSize0.height * factor) }; + sz.width = cvRound( gimg.cols / factor ) + 1; + sz.height = cvRound( gimg.rows / factor ) + 1; + CvSize sz1 = { sz.width - winSize0.width - 1, sz.height - winSize0.height - 1 }; + + if( sz1.width <= 0 || sz1.height <= 0 ) + break; + if( winSize.width > maxSize.width || winSize.height > maxSize.height ) + break; + if( winSize.width < minSize.width || winSize.height < minSize.height ) + continue; + + totalheight += sz.height; + sizev.push_back(sz); + scalev.push_back(factor); + } + + oclMat gimg1(gimg.rows, gimg.cols, CV_8UC1); + oclMat gsum(totalheight + 4, gimg.cols + 1, CV_32SC1); + oclMat gsqsum(totalheight + 4, gimg.cols + 1, CV_32FC1); + + int sdepth = 0; + if(Context::getContext()->supportsFeature(FEATURE_CL_DOUBLE)) + sdepth = CV_64FC1; + else + sdepth = CV_32FC1; + sdepth = CV_MAT_DEPTH(sdepth); + int type = CV_MAKE_TYPE(sdepth, 1); + oclMat gsqsum_t(totalheight + 4, gimg.cols + 1, type); + + cl_mem stagebuffer; + cl_mem nodebuffer; + cl_mem candidatebuffer; + cl_mem scaleinfobuffer; + cv::Rect roi, roi2; + cv::Mat imgroi, imgroisq; + cv::ocl::oclMat resizeroi, gimgroi, gimgroisq; + + int grp_per_CU = 12; + + size_t blocksize = 8; + size_t localThreads[3] = { blocksize, blocksize , 1 }; + size_t globalThreads[3] = { grp_per_CU *(gsum.clCxt->getDeviceInfo().maxComputeUnits) *localThreads[0], + localThreads[1], 1 + }; + int outputsz = 256 * globalThreads[0] / localThreads[0]; + int loopcount = sizev.size(); + detect_piramid_info *scaleinfo = (detect_piramid_info *)malloc(sizeof(detect_piramid_info) * loopcount); + + for( int i = 0; i < loopcount; i++ ) + { + sz = sizev[i]; + factor = scalev[i]; + roi = Rect(0, indexy, sz.width, sz.height); + roi2 = Rect(0, 0, sz.width - 1, sz.height - 1); + resizeroi = gimg1(roi2); + gimgroi = gsum(roi); + gimgroisq = gsqsum_t(roi); + int width = gimgroi.cols - 1 - cascade->orig_window_size.width; + int height = gimgroi.rows - 1 - cascade->orig_window_size.height; + scaleinfo[i].width_height = (width << 16) | height; + + + int grpnumperline = (width + localThreads[0] - 1) / localThreads[0]; + int totalgrp = ((height + localThreads[1] - 1) / localThreads[1]) * grpnumperline; + + scaleinfo[i].grpnumperline_totalgrp = (grpnumperline << 16) | totalgrp; + scaleinfo[i].imgoff = gimgroi.offset >> 2; + scaleinfo[i].factor = factor; + cv::ocl::resize(gimg, resizeroi, Size(sz.width - 1, sz.height - 1), 0, 0, INTER_LINEAR); + cv::ocl::integral(resizeroi, gimgroi, gimgroisq); + + indexy += sz.height; + } + if(gsqsum_t.depth() == CV_64F) + gsqsum_t.convertTo(gsqsum, CV_32FC1); + else + gsqsum = gsqsum_t; + + gcascade = (GpuHidHaarClassifierCascade *)cascade->hid_cascade; + stage = (GpuHidHaarStageClassifier *)(gcascade + 1); + classifier = (GpuHidHaarClassifier *)(stage + gcascade->count); + node = (GpuHidHaarTreeNode *)(classifier->node); + + int nodenum = (datasize - sizeof(GpuHidHaarClassifierCascade) - + sizeof(GpuHidHaarStageClassifier) * gcascade->count - sizeof(GpuHidHaarClassifier) * totalclassifier) / sizeof(GpuHidHaarTreeNode); + + candidate = (int *)malloc(4 * sizeof(int) * outputsz); + + gpuSetImagesForHaarClassifierCascade( cascade, 1., gsum.step / 4 ); + + stagebuffer = openCLCreateBuffer(gsum.clCxt, CL_MEM_READ_ONLY, sizeof(GpuHidHaarStageClassifier) * gcascade->count); + openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(qu, stagebuffer, 1, 0, sizeof(GpuHidHaarStageClassifier)*gcascade->count, stage, 0, NULL, NULL)); + + nodebuffer = openCLCreateBuffer(gsum.clCxt, CL_MEM_READ_ONLY, nodenum * sizeof(GpuHidHaarTreeNode)); + + openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(qu, nodebuffer, 1, 0, nodenum * sizeof(GpuHidHaarTreeNode), + node, 0, NULL, NULL)); + candidatebuffer = openCLCreateBuffer(gsum.clCxt, CL_MEM_WRITE_ONLY, 4 * sizeof(int) * outputsz); + + scaleinfobuffer = openCLCreateBuffer(gsum.clCxt, CL_MEM_READ_ONLY, sizeof(detect_piramid_info) * loopcount); + openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(qu, scaleinfobuffer, 1, 0, sizeof(detect_piramid_info)*loopcount, scaleinfo, 0, NULL, NULL)); + + int startstage = 0; + int endstage = gcascade->count; + int startnode = 0; + int pixelstep = gsum.step / 4; + int splitstage = 3; + int splitnode = stage[0].count + stage[1].count + stage[2].count; + cl_int4 p, pq; + p.s[0] = gcascade->p0; + p.s[1] = gcascade->p1; + p.s[2] = gcascade->p2; + p.s[3] = gcascade->p3; + pq.s[0] = gcascade->pq0; + pq.s[1] = gcascade->pq1; + pq.s[2] = gcascade->pq2; + pq.s[3] = gcascade->pq3; + float correction = gcascade->inv_window_area; + + vector > args; + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&stagebuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&scaleinfobuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&nodebuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&gsum.data )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&gsqsum.data )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&candidatebuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&pixelstep )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&loopcount )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&startstage )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&splitstage )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&endstage )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&startnode )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&splitnode )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int4) , (void *)&p )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int4) , (void *)&pq )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_float) , (void *)&correction )); + + if(gcascade->is_stump_based && gsum.clCxt->supportsFeature(FEATURE_CL_INTEL_DEVICE)) + { + //setup local group size + localThreads[0] = 8; + localThreads[1] = 16; + localThreads[2] = 1; + + //init maximal number of workgroups + int WGNumX = 1+(sizev[0].width /(localThreads[0])); + int WGNumY = 1+(sizev[0].height/(localThreads[1])); + int WGNumZ = loopcount; + int WGNum = 0; //accurate number of non -empty workgroups + oclMat oclWGInfo(1,sizeof(cl_int4) * WGNumX*WGNumY*WGNumZ,CV_8U); + { + cl_int4* pWGInfo = (cl_int4*)clEnqueueMapBuffer(getClCommandQueue(oclWGInfo.clCxt),(cl_mem)oclWGInfo.datastart,true,CL_MAP_WRITE, 0, oclWGInfo.step, 0,0,0,&status); + openCLVerifyCall(status); + for(int z=0;z> 16)&0xFFFF; + int Height = (scaleinfo[z].width_height >> 0 )& 0xFFFF; + for(int y=0;y=(Height-cascade->orig_window_size.height)) + continue; // no data to process + for(int x=0;x=(Width-cascade->orig_window_size.width)) + continue; // no data to process + + // save no-empty workgroup info into array + pWGInfo[WGNum].s[0] = scaleinfo[z].width_height; + pWGInfo[WGNum].s[1] = (gx << 16) | gy; + pWGInfo[WGNum].s[2] = scaleinfo[z].imgoff; + memcpy(&(pWGInfo[WGNum].s[3]),&(scaleinfo[z].factor),sizeof(float)); + WGNum++; + } + } + } + openCLSafeCall(clEnqueueUnmapMemObject(getClCommandQueue(oclWGInfo.clCxt),(cl_mem)oclWGInfo.datastart,pWGInfo,0,0,0)); + pWGInfo = NULL; + } + + // setup global sizes to have linear array of workgroups with WGNum size + globalThreads[0] = localThreads[0]*WGNum; + globalThreads[1] = localThreads[1]; + globalThreads[2] = 1; + +#define NODE_SIZE 12 + // pack node info to have less memory loads + oclMat oclNodesPK(1,sizeof(cl_int) * NODE_SIZE * nodenum,CV_8U); + { + cl_int status; + cl_int* pNodesPK = (cl_int*)clEnqueueMapBuffer(getClCommandQueue(oclNodesPK.clCxt),(cl_mem)oclNodesPK.datastart,true,CL_MAP_WRITE, 0, oclNodesPK.step, 0,0,0,&status); + openCLVerifyCall(status); + //use known local data stride to precalulate indexes + int DATA_SIZE_X = (localThreads[0]+cascade->orig_window_size.width); + // check that maximal value is less than maximal unsigned short + assert(DATA_SIZE_X*cascade->orig_window_size.height+cascade->orig_window_size.width < (int)USHRT_MAX); + for(int i = 0;islm_index[k][0] = (unsigned short)(p[1]*DATA_SIZE_X+p[0]); + pOut->slm_index[k][1] = (unsigned short)(p[1]*DATA_SIZE_X+p[2]); + pOut->slm_index[k][2] = (unsigned short)(p[3]*DATA_SIZE_X+p[0]); + pOut->slm_index[k][3] = (unsigned short)(p[3]*DATA_SIZE_X+p[2]); + } + //store used float point values for each node + pOut->weight[0] = node[i].weight[0]; + pOut->weight[1] = node[i].weight[1]; + pOut->weight[2] = node[i].weight[2]; + pOut->threshold = node[i].threshold; + pOut->alpha[0] = node[i].alpha[0]; + pOut->alpha[1] = node[i].alpha[1]; + } + openCLSafeCall(clEnqueueUnmapMemObject(getClCommandQueue(oclNodesPK.clCxt),(cl_mem)oclNodesPK.datastart,pNodesPK,0,0,0)); + pNodesPK = NULL; + } + // add 2 additional buffers (WGinfo and packed nodes) as 2 last args + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&oclNodesPK.datastart )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&oclWGInfo.datastart )); + + //form build options for kernel + string options = "-D PACKED_CLASSIFIER"; + options += format(" -D NODE_SIZE=%d",NODE_SIZE); + options += format(" -D WND_SIZE_X=%d",cascade->orig_window_size.width); + options += format(" -D WND_SIZE_Y=%d",cascade->orig_window_size.height); + options += format(" -D STUMP_BASED=%d",gcascade->is_stump_based); + options += format(" -D LSx=%d",localThreads[0]); + options += format(" -D LSy=%d",localThreads[1]); + options += format(" -D SPLITNODE=%d",splitnode); + options += format(" -D SPLITSTAGE=%d",splitstage); + options += format(" -D OUTPUTSZ=%d",outputsz); + + // init candiate global count by 0 + int pattern = 0; + openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(qu, candidatebuffer, 1, 0, 1 * sizeof(pattern),&pattern, 0, NULL, NULL)); + // execute face detector + openCLExecuteKernel(gsum.clCxt, &haarobjectdetect, "gpuRunHaarClassifierCascadePacked", globalThreads, localThreads, args, -1, -1, options.c_str()); + //read candidate buffer back and put it into host list + openCLReadBuffer( gsum.clCxt, candidatebuffer, candidate, 4 * sizeof(int)*outputsz ); + assert(candidate[0]is_stump_based ? "-D STUMP_BASED=1" : "-D STUMP_BASED=0"; + + openCLExecuteKernel(gsum.clCxt, &haarobjectdetect, "gpuRunHaarClassifierCascade", globalThreads, localThreads, args, -1, -1, build_options); + + openCLReadBuffer( gsum.clCxt, candidatebuffer, candidate, 4 * sizeof(int)*outputsz ); + + for(int i = 0; i < outputsz; i++) + if(candidate[4 * i + 2] != 0) + allCandidates.push_back(Rect(candidate[4 * i], candidate[4 * i + 1], + candidate[4 * i + 2], candidate[4 * i + 3])); + } + + free(scaleinfo); + free(candidate); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(stagebuffer)); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(scaleinfobuffer)); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(nodebuffer)); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(candidatebuffer)); + + } + else + { + CvSize winsize0 = cascade->orig_window_size; + int n_factors = 0; + oclMat gsum; + oclMat gsqsum; + oclMat gsqsum_t; + cv::ocl::integral(gimg, gsum, gsqsum_t); + if(gsqsum_t.depth() == CV_64F) + gsqsum_t.convertTo(gsqsum, CV_32FC1); + else + gsqsum = gsqsum_t; + CvSize sz; + vector sizev; + vector scalev; + gpuSetHaarClassifierCascade(cascade); + gcascade = (GpuHidHaarClassifierCascade *)cascade->hid_cascade; + stage = (GpuHidHaarStageClassifier *)(gcascade + 1); + classifier = (GpuHidHaarClassifier *)(stage + gcascade->count); + node = (GpuHidHaarTreeNode *)(classifier->node); + cl_mem stagebuffer; + cl_mem nodebuffer; + cl_mem candidatebuffer; + cl_mem scaleinfobuffer; + cl_mem pbuffer; + cl_mem correctionbuffer; + for( n_factors = 0, factor = 1; + cvRound(factor * winsize0.width) < gimg.cols - 10 && + cvRound(factor * winsize0.height) < gimg.rows - 10; + n_factors++, factor *= scaleFactor ) + { + CvSize winSize = { cvRound( winsize0.width * factor ), + cvRound( winsize0.height * factor ) + }; + if( winSize.width < minSize.width || winSize.height < minSize.height ) + { + continue; + } + sizev.push_back(winSize); + scalev.push_back(factor); + } + int loopcount = scalev.size(); + if(loopcount == 0) + { + loopcount = 1; + n_factors = 1; + sizev.push_back(minSize); + scalev.push_back( std::min(cvRound(minSize.width / winsize0.width), cvRound(minSize.height / winsize0.height)) ); + + } + detect_piramid_info *scaleinfo = (detect_piramid_info *)malloc(sizeof(detect_piramid_info) * loopcount); + cl_int4 *p = (cl_int4 *)malloc(sizeof(cl_int4) * loopcount); + float *correction = (float *)malloc(sizeof(float) * loopcount); + int grp_per_CU = 12; + size_t blocksize = 8; + size_t localThreads[3] = { blocksize, blocksize , 1 }; + size_t globalThreads[3] = { grp_per_CU *gsum.clCxt->getDeviceInfo().maxComputeUnits *localThreads[0], + localThreads[1], 1 }; + int outputsz = 256 * globalThreads[0] / localThreads[0]; + int nodenum = (datasize - sizeof(GpuHidHaarClassifierCascade) - + sizeof(GpuHidHaarStageClassifier) * gcascade->count - sizeof(GpuHidHaarClassifier) * totalclassifier) / sizeof(GpuHidHaarTreeNode); + nodebuffer = openCLCreateBuffer(gsum.clCxt, CL_MEM_READ_ONLY, + nodenum * sizeof(GpuHidHaarTreeNode)); + openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(qu, nodebuffer, 1, 0, + nodenum * sizeof(GpuHidHaarTreeNode), + node, 0, NULL, NULL)); + cl_mem newnodebuffer = openCLCreateBuffer(gsum.clCxt, CL_MEM_READ_WRITE, + loopcount * nodenum * sizeof(GpuHidHaarTreeNode)); + int startstage = 0; + int endstage = gcascade->count; + for(int i = 0; i < loopcount; i++) + { + sz = sizev[i]; + factor = scalev[i]; + double ystep = std::max(2., factor); + int equRect_x = cvRound(factor * gcascade->p0); + int equRect_y = cvRound(factor * gcascade->p1); + int equRect_w = cvRound(factor * gcascade->p3); + int equRect_h = cvRound(factor * gcascade->p2); + p[i].s[0] = equRect_x; + p[i].s[1] = equRect_y; + p[i].s[2] = equRect_x + equRect_w; + p[i].s[3] = equRect_y + equRect_h; + correction[i] = 1. / (equRect_w * equRect_h); + int width = (gsum.cols - 1 - sz.width + ystep - 1) / ystep; + int height = (gsum.rows - 1 - sz.height + ystep - 1) / ystep; + int grpnumperline = (width + localThreads[0] - 1) / localThreads[0]; + int totalgrp = ((height + localThreads[1] - 1) / localThreads[1]) * grpnumperline; + + scaleinfo[i].width_height = (width << 16) | height; + scaleinfo[i].grpnumperline_totalgrp = (grpnumperline << 16) | totalgrp; + scaleinfo[i].imgoff = 0; + scaleinfo[i].factor = factor; + int startnodenum = nodenum * i; + float factor2 = (float)factor; + + vector > args1; + args1.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&nodebuffer )); + args1.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&newnodebuffer )); + args1.push_back ( make_pair(sizeof(cl_float) , (void *)&factor2 )); + args1.push_back ( make_pair(sizeof(cl_float) , (void *)&correction[i] )); + args1.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&startnodenum )); + + size_t globalThreads2[3] = {nodenum, 1, 1}; + openCLExecuteKernel(gsum.clCxt, &haarobjectdetect_scaled2, "gpuscaleclassifier", globalThreads2, NULL/*localThreads2*/, args1, -1, -1); + } + + int step = gsum.step / 4; + int startnode = 0; + int splitstage = 3; + stagebuffer = openCLCreateBuffer(gsum.clCxt, CL_MEM_READ_ONLY, sizeof(GpuHidHaarStageClassifier) * gcascade->count); + openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(qu, stagebuffer, 1, 0, sizeof(GpuHidHaarStageClassifier)*gcascade->count, stage, 0, NULL, NULL)); + candidatebuffer = openCLCreateBuffer(gsum.clCxt, CL_MEM_WRITE_ONLY | CL_MEM_ALLOC_HOST_PTR, 4 * sizeof(int) * outputsz); + scaleinfobuffer = openCLCreateBuffer(gsum.clCxt, CL_MEM_READ_ONLY, sizeof(detect_piramid_info) * loopcount); + openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(qu, scaleinfobuffer, 1, 0, sizeof(detect_piramid_info)*loopcount, scaleinfo, 0, NULL, NULL)); + pbuffer = openCLCreateBuffer(gsum.clCxt, CL_MEM_READ_ONLY, sizeof(cl_int4) * loopcount); + openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(qu, pbuffer, 1, 0, sizeof(cl_int4)*loopcount, p, 0, NULL, NULL)); + correctionbuffer = openCLCreateBuffer(gsum.clCxt, CL_MEM_READ_ONLY, sizeof(cl_float) * loopcount); + openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(qu, correctionbuffer, 1, 0, sizeof(cl_float)*loopcount, correction, 0, NULL, NULL)); + + vector > args; + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&stagebuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&scaleinfobuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&newnodebuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&gsum.data )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&gsqsum.data )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&candidatebuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&gsum.rows )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&gsum.cols )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&step )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&loopcount )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&startstage )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&splitstage )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&endstage )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&startnode )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&pbuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&correctionbuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&nodenum )); + const char * build_options = gcascade->is_stump_based ? "-D STUMP_BASED=1" : "-D STUMP_BASED=0"; + openCLExecuteKernel(gsum.clCxt, &haarobjectdetect_scaled2, "gpuRunHaarClassifierCascade_scaled2", globalThreads, localThreads, args, -1, -1, build_options); + + candidate = (int *)clEnqueueMapBuffer(qu, candidatebuffer, 1, CL_MAP_READ, 0, 4 * sizeof(int) * outputsz, 0, 0, 0, &status); + + for(int i = 0; i < outputsz; i++) + { + if(candidate[4 * i + 2] != 0) + allCandidates.push_back(Rect(candidate[4 * i], candidate[4 * i + 1], candidate[4 * i + 2], candidate[4 * i + 3])); + } + + free(scaleinfo); + free(p); + free(correction); + clEnqueueUnmapMemObject(qu, candidatebuffer, candidate, 0, 0, 0); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(stagebuffer)); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(scaleinfobuffer)); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(nodebuffer)); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(newnodebuffer)); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(candidatebuffer)); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(pbuffer)); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(correctionbuffer)); + } + + cvFree(&cascade->hid_cascade); + rectList.resize(allCandidates.size()); + if(!allCandidates.empty()) + std::copy(allCandidates.begin(), allCandidates.end(), rectList.begin()); + + if( minNeighbors != 0 || findBiggestObject ) + groupRectangles(rectList, rweights, std::max(minNeighbors, 1), GROUP_EPS); + else + rweights.resize(rectList.size(), 0); + + if( findBiggestObject && rectList.size() ) + { + CvAvgComp result_comp = {{0, 0, 0, 0}, 0}; + + for( size_t i = 0; i < rectList.size(); i++ ) + { + cv::Rect r = rectList[i]; + if( r.area() > cv::Rect(result_comp.rect).area() ) + { + result_comp.rect = r; + result_comp.neighbors = rweights[i]; + } + } + cvSeqPush( result_seq, &result_comp ); + } + else + { + for( size_t i = 0; i < rectList.size(); i++ ) + { + CvAvgComp c; + c.rect = rectList[i]; + c.neighbors = rweights[i]; + cvSeqPush( result_seq, &c ); + } + } + + return result_seq; +} + + +struct getRect +{ + Rect operator()(const CvAvgComp &e) const + { + return e.rect; + } +}; + +void cv::ocl::OclCascadeClassifier::detectMultiScale(oclMat &gimg, CV_OUT std::vector& faces, + double scaleFactor, int minNeighbors, int flags, + Size minSize, Size maxSize) +{ + CvSeq* _objects; + MemStorage storage(cvCreateMemStorage(0)); + _objects = oclHaarDetectObjects(gimg, storage, scaleFactor, minNeighbors, flags, minSize, maxSize); + vector vecAvgComp; + Seq(_objects).copyTo(vecAvgComp); + faces.resize(vecAvgComp.size()); + std::transform(vecAvgComp.begin(), vecAvgComp.end(), faces.begin(), getRect()); +} + +struct OclBuffers +{ + cl_mem stagebuffer; + cl_mem nodebuffer; + cl_mem candidatebuffer; + cl_mem scaleinfobuffer; + cl_mem pbuffer; + cl_mem correctionbuffer; + cl_mem newnodebuffer; +}; + + +void cv::ocl::OclCascadeClassifierBuf::detectMultiScale(oclMat &gimg, CV_OUT std::vector& faces, + double scaleFactor, int minNeighbors, int flags, + Size minSize, Size maxSize) +{ + int blocksize = 8; + int grp_per_CU = 12; + size_t localThreads[3] = { blocksize, blocksize, 1 }; + size_t globalThreads[3] = { grp_per_CU * cv::ocl::Context::getContext()->getDeviceInfo().maxComputeUnits *localThreads[0], + localThreads[1], + 1 }; + int outputsz = 256 * globalThreads[0] / localThreads[0]; + + Init(gimg.rows, gimg.cols, scaleFactor, flags, outputsz, localThreads, minSize, maxSize); + + const double GROUP_EPS = 0.2; + + cv::ConcurrentRectVector allCandidates; + std::vector rectList; + std::vector rweights; + + CvHaarClassifierCascade *cascade = oldCascade; + GpuHidHaarClassifierCascade *gcascade; + GpuHidHaarStageClassifier *stage; + + if( CV_MAT_DEPTH(gimg.type()) != CV_8U ) + CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat, "Only 8-bit images are supported" ); + + if( CV_MAT_CN(gimg.type()) > 1 ) + { + oclMat gtemp; + cvtColor( gimg, gtemp, CV_BGR2GRAY ); + gimg = gtemp; + } + + int *candidate; + cl_command_queue qu = getClCommandQueue(Context::getContext()); + if( (flags & CV_HAAR_SCALE_IMAGE) ) + { + int indexy = 0; + CvSize sz; + + cv::Rect roi, roi2; + cv::ocl::oclMat resizeroi, gimgroi, gimgroisq; + + for( int i = 0; i < m_loopcount; i++ ) + { + sz = sizev[i]; + roi = Rect(0, indexy, sz.width, sz.height); + roi2 = Rect(0, 0, sz.width - 1, sz.height - 1); + resizeroi = gimg1(roi2); + gimgroi = gsum(roi); + gimgroisq = gsqsum_t(roi); + + cv::ocl::resize(gimg, resizeroi, Size(sz.width - 1, sz.height - 1), 0, 0, INTER_LINEAR); + cv::ocl::integral(resizeroi, gimgroi, gimgroisq); + indexy += sz.height; + } + if(gsqsum_t.depth() == CV_64F) + gsqsum_t.convertTo(gsqsum, CV_32FC1); + else + gsqsum = gsqsum_t; + + gcascade = (GpuHidHaarClassifierCascade *)(cascade->hid_cascade); + stage = (GpuHidHaarStageClassifier *)(gcascade + 1); + + int startstage = 0; + int endstage = gcascade->count; + int startnode = 0; + int pixelstep = gsum.step / 4; + int splitstage = 3; + int splitnode = stage[0].count + stage[1].count + stage[2].count; + cl_int4 p, pq; + p.s[0] = gcascade->p0; + p.s[1] = gcascade->p1; + p.s[2] = gcascade->p2; + p.s[3] = gcascade->p3; + pq.s[0] = gcascade->pq0; + pq.s[1] = gcascade->pq1; + pq.s[2] = gcascade->pq2; + pq.s[3] = gcascade->pq3; + float correction = gcascade->inv_window_area; + + vector > args; + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&((OclBuffers *)buffers)->stagebuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&((OclBuffers *)buffers)->scaleinfobuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&((OclBuffers *)buffers)->nodebuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&gsum.data )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&gsqsum.data )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&((OclBuffers *)buffers)->candidatebuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&pixelstep )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&m_loopcount )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&startstage )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&splitstage )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&endstage )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&startnode )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&splitnode )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int4) , (void *)&p )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int4) , (void *)&pq )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_float) , (void *)&correction )); + + const char * build_options = gcascade->is_stump_based ? "-D STUMP_BASED=1" : "-D STUMP_BASED=0"; + + openCLExecuteKernel(gsum.clCxt, &haarobjectdetect, "gpuRunHaarClassifierCascade", globalThreads, localThreads, args, -1, -1, build_options); + + candidate = (int *)malloc(4 * sizeof(int) * outputsz); + memset(candidate, 0, 4 * sizeof(int) * outputsz); + + openCLReadBuffer( gsum.clCxt, ((OclBuffers *)buffers)->candidatebuffer, candidate, 4 * sizeof(int)*outputsz ); + + for(int i = 0; i < outputsz; i++) + { + if(candidate[4 * i + 2] != 0) + { + allCandidates.push_back(Rect(candidate[4 * i], candidate[4 * i + 1], + candidate[4 * i + 2], candidate[4 * i + 3])); + } + } + free((void *)candidate); + candidate = NULL; + } + else + { + cv::ocl::integral(gimg, gsum, gsqsum_t); + if(gsqsum_t.depth() == CV_64F) + gsqsum_t.convertTo(gsqsum, CV_32FC1); + else + gsqsum = gsqsum_t; + + gcascade = (GpuHidHaarClassifierCascade *)cascade->hid_cascade; + + int step = gsum.step / 4; + int startnode = 0; + int splitstage = 3; + + int startstage = 0; + int endstage = gcascade->count; + + vector > args; + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&((OclBuffers *)buffers)->stagebuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&((OclBuffers *)buffers)->scaleinfobuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&((OclBuffers *)buffers)->newnodebuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&gsum.data )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&gsqsum.data )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&((OclBuffers *)buffers)->candidatebuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&gsum.rows )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&gsum.cols )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&step )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&m_loopcount )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&startstage )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&splitstage )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&endstage )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&startnode )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&((OclBuffers *)buffers)->pbuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&((OclBuffers *)buffers)->correctionbuffer )); + args.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&m_nodenum )); + + const char * build_options = gcascade->is_stump_based ? "-D STUMP_BASED=1" : "-D STUMP_BASED=0"; + openCLExecuteKernel(gsum.clCxt, &haarobjectdetect_scaled2, "gpuRunHaarClassifierCascade_scaled2", globalThreads, localThreads, args, -1, -1, build_options); + + candidate = (int *)clEnqueueMapBuffer(qu, ((OclBuffers *)buffers)->candidatebuffer, 1, CL_MAP_READ, 0, 4 * sizeof(int) * outputsz, 0, 0, 0, NULL); + + for(int i = 0; i < outputsz; i++) + { + if(candidate[4 * i + 2] != 0) + allCandidates.push_back(Rect(candidate[4 * i], candidate[4 * i + 1], + candidate[4 * i + 2], candidate[4 * i + 3])); + } + clEnqueueUnmapMemObject(qu, ((OclBuffers *)buffers)->candidatebuffer, candidate, 0, 0, 0); + } + rectList.resize(allCandidates.size()); + if(!allCandidates.empty()) + std::copy(allCandidates.begin(), allCandidates.end(), rectList.begin()); + + if( minNeighbors != 0 || findBiggestObject ) + groupRectangles(rectList, rweights, std::max(minNeighbors, 1), GROUP_EPS); + else + rweights.resize(rectList.size(), 0); + + GenResult(faces, rectList, rweights); +} + +void cv::ocl::OclCascadeClassifierBuf::Init(const int rows, const int cols, + double scaleFactor, int flags, + const int outputsz, const size_t localThreads[], + CvSize minSize, CvSize maxSize) +{ + if(initialized) + { + return; // we only allow one time initialization + } + CvHaarClassifierCascade *cascade = oldCascade; + + if( !CV_IS_HAAR_CLASSIFIER(cascade) ) + CV_Error( !cascade ? CV_StsNullPtr : CV_StsBadArg, "Invalid classifier cascade" ); + + if( scaleFactor <= 1 ) + CV_Error( CV_StsOutOfRange, "scale factor must be > 1" ); + + if( cols < minSize.width || rows < minSize.height ) + CV_Error(CV_StsError, "Image too small"); + + int datasize=0; + int totalclassifier=0; + + if( !cascade->hid_cascade ) + { + gpuCreateHidHaarClassifierCascade(cascade, &datasize, &totalclassifier); + } + + if( maxSize.height == 0 || maxSize.width == 0 ) + { + maxSize.height = rows; + maxSize.width = cols; + } + + findBiggestObject = (flags & CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT) != 0; + if( findBiggestObject ) + flags &= ~(CV_HAAR_SCALE_IMAGE | CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING); + + CreateBaseBufs(datasize, totalclassifier, flags, outputsz); + CreateFactorRelatedBufs(rows, cols, flags, scaleFactor, localThreads, minSize, maxSize); + + m_scaleFactor = scaleFactor; + m_rows = rows; + m_cols = cols; + m_flags = flags; + m_minSize = minSize; + m_maxSize = maxSize; + + // initialize nodes + GpuHidHaarClassifierCascade *gcascade; + GpuHidHaarStageClassifier *stage; + GpuHidHaarClassifier *classifier; + GpuHidHaarTreeNode *node; + cl_command_queue qu = getClCommandQueue(Context::getContext()); + if( (flags & CV_HAAR_SCALE_IMAGE) ) + { + gcascade = (GpuHidHaarClassifierCascade *)(cascade->hid_cascade); + stage = (GpuHidHaarStageClassifier *)(gcascade + 1); + classifier = (GpuHidHaarClassifier *)(stage + gcascade->count); + node = (GpuHidHaarTreeNode *)(classifier->node); + + gpuSetImagesForHaarClassifierCascade( cascade, 1., gsum.step / 4 ); + + openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(qu, ((OclBuffers *)buffers)->stagebuffer, 1, 0, + sizeof(GpuHidHaarStageClassifier) * gcascade->count, + stage, 0, NULL, NULL)); + + openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(qu, ((OclBuffers *)buffers)->nodebuffer, 1, 0, + m_nodenum * sizeof(GpuHidHaarTreeNode), + node, 0, NULL, NULL)); + } + else + { + gpuSetHaarClassifierCascade(cascade); + + gcascade = (GpuHidHaarClassifierCascade *)cascade->hid_cascade; + stage = (GpuHidHaarStageClassifier *)(gcascade + 1); + classifier = (GpuHidHaarClassifier *)(stage + gcascade->count); + node = (GpuHidHaarTreeNode *)(classifier->node); + + openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(qu, ((OclBuffers *)buffers)->nodebuffer, 1, 0, + m_nodenum * sizeof(GpuHidHaarTreeNode), + node, 0, NULL, NULL)); + + cl_int4 *p = (cl_int4 *)malloc(sizeof(cl_int4) * m_loopcount); + float *correction = (float *)malloc(sizeof(float) * m_loopcount); + double factor; + for(int i = 0; i < m_loopcount; i++) + { + factor = scalev[i]; + int equRect_x = (int)(factor * gcascade->p0 + 0.5); + int equRect_y = (int)(factor * gcascade->p1 + 0.5); + int equRect_w = (int)(factor * gcascade->p3 + 0.5); + int equRect_h = (int)(factor * gcascade->p2 + 0.5); + p[i].s[0] = equRect_x; + p[i].s[1] = equRect_y; + p[i].s[2] = equRect_x + equRect_w; + p[i].s[3] = equRect_y + equRect_h; + correction[i] = 1. / (equRect_w * equRect_h); + int startnodenum = m_nodenum * i; + float factor2 = (float)factor; + + vector > args1; + args1.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&((OclBuffers *)buffers)->nodebuffer )); + args1.push_back ( make_pair(sizeof(cl_mem) , (void *)&((OclBuffers *)buffers)->newnodebuffer )); + args1.push_back ( make_pair(sizeof(cl_float) , (void *)&factor2 )); + args1.push_back ( make_pair(sizeof(cl_float) , (void *)&correction[i] )); + args1.push_back ( make_pair(sizeof(cl_int) , (void *)&startnodenum )); + + size_t globalThreads2[3] = {m_nodenum, 1, 1}; + + openCLExecuteKernel(Context::getContext(), &haarobjectdetect_scaled2, "gpuscaleclassifier", globalThreads2, NULL/*localThreads2*/, args1, -1, -1); + } + openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(qu, ((OclBuffers *)buffers)->stagebuffer, 1, 0, sizeof(GpuHidHaarStageClassifier)*gcascade->count, stage, 0, NULL, NULL)); + openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(qu, ((OclBuffers *)buffers)->pbuffer, 1, 0, sizeof(cl_int4)*m_loopcount, p, 0, NULL, NULL)); + openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(qu, ((OclBuffers *)buffers)->correctionbuffer, 1, 0, sizeof(cl_float)*m_loopcount, correction, 0, NULL, NULL)); + + free(p); + free(correction); + } + initialized = true; +} + +void cv::ocl::OclCascadeClassifierBuf::CreateBaseBufs(const int datasize, const int totalclassifier, + const int flags, const int outputsz) +{ + if (!initialized) + { + buffers = malloc(sizeof(OclBuffers)); + + size_t tempSize = + sizeof(GpuHidHaarStageClassifier) * ((GpuHidHaarClassifierCascade *)oldCascade->hid_cascade)->count; + m_nodenum = (datasize - sizeof(GpuHidHaarClassifierCascade) - tempSize - sizeof(GpuHidHaarClassifier) * totalclassifier) + / sizeof(GpuHidHaarTreeNode); + + ((OclBuffers *)buffers)->stagebuffer = openCLCreateBuffer(cv::ocl::Context::getContext(), CL_MEM_READ_ONLY, tempSize); + ((OclBuffers *)buffers)->nodebuffer = openCLCreateBuffer(cv::ocl::Context::getContext(), CL_MEM_READ_ONLY, m_nodenum * sizeof(GpuHidHaarTreeNode)); + } + + if (initialized + && ((m_flags & CV_HAAR_SCALE_IMAGE) ^ (flags & CV_HAAR_SCALE_IMAGE))) + { + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(((OclBuffers *)buffers)->candidatebuffer)); + } + + if (flags & CV_HAAR_SCALE_IMAGE) + { + ((OclBuffers *)buffers)->candidatebuffer = openCLCreateBuffer(cv::ocl::Context::getContext(), + CL_MEM_WRITE_ONLY, + 4 * sizeof(int) * outputsz); + } + else + { + ((OclBuffers *)buffers)->candidatebuffer = openCLCreateBuffer(cv::ocl::Context::getContext(), + CL_MEM_WRITE_ONLY | CL_MEM_ALLOC_HOST_PTR, + 4 * sizeof(int) * outputsz); + } +} + +void cv::ocl::OclCascadeClassifierBuf::CreateFactorRelatedBufs( + const int rows, const int cols, const int flags, + const double scaleFactor, const size_t localThreads[], + CvSize minSize, CvSize maxSize) +{ + if (initialized) + { + if ((m_flags & CV_HAAR_SCALE_IMAGE) && !(flags & CV_HAAR_SCALE_IMAGE)) + { + gimg1.release(); + gsum.release(); + gsqsum.release(); + gsqsum_t.release(); + } + else if (!(m_flags & CV_HAAR_SCALE_IMAGE) && (flags & CV_HAAR_SCALE_IMAGE)) + { + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(((OclBuffers *)buffers)->newnodebuffer)); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(((OclBuffers *)buffers)->correctionbuffer)); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(((OclBuffers *)buffers)->pbuffer)); + } + else if ((m_flags & CV_HAAR_SCALE_IMAGE) && (flags & CV_HAAR_SCALE_IMAGE)) + { + if (fabs(m_scaleFactor - scaleFactor) < 1e-6 + && (rows == m_rows && cols == m_cols) + && (minSize.width == m_minSize.width) + && (minSize.height == m_minSize.height) + && (maxSize.width == m_maxSize.width) + && (maxSize.height == m_maxSize.height)) + { + return; + } + } + else + { + if (fabs(m_scaleFactor - scaleFactor) < 1e-6 + && (rows == m_rows && cols == m_cols) + && (minSize.width == m_minSize.width) + && (minSize.height == m_minSize.height) + && (maxSize.width == m_maxSize.width) + && (maxSize.height == m_maxSize.height)) + { + return; + } + else + { + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(((OclBuffers *)buffers)->newnodebuffer)); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(((OclBuffers *)buffers)->correctionbuffer)); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(((OclBuffers *)buffers)->pbuffer)); + } + } + } + + int loopcount; + int indexy = 0; + int totalheight = 0; + double factor; + Rect roi; + CvSize sz; + CvSize winSize0 = oldCascade->orig_window_size; + detect_piramid_info *scaleinfo; + cl_command_queue qu = getClCommandQueue(Context::getContext()); + if (flags & CV_HAAR_SCALE_IMAGE) + { + for(factor = 1.f;; factor *= scaleFactor) + { + CvSize winSize = { cvRound(winSize0.width * factor), cvRound(winSize0.height * factor) }; + sz.width = cvRound( cols / factor ) + 1; + sz.height = cvRound( rows / factor ) + 1; + CvSize sz1 = { sz.width - winSize0.width - 1, sz.height - winSize0.height - 1 }; + + if( sz1.width <= 0 || sz1.height <= 0 ) + break; + if( winSize.width > maxSize.width || winSize.height > maxSize.height ) + break; + if( winSize.width < minSize.width || winSize.height < minSize.height ) + continue; + + totalheight += sz.height; + sizev.push_back(sz); + scalev.push_back(static_cast(factor)); + } + + loopcount = sizev.size(); + gimg1.create(rows, cols, CV_8UC1); + gsum.create(totalheight + 4, cols + 1, CV_32SC1); + gsqsum.create(totalheight + 4, cols + 1, CV_32FC1); + + int sdepth = 0; + if(Context::getContext()->supportsFeature(FEATURE_CL_DOUBLE)) + sdepth = CV_64FC1; + else + sdepth = CV_32FC1; + sdepth = CV_MAT_DEPTH(sdepth); + int type = CV_MAKE_TYPE(sdepth, 1); + + gsqsum_t.create(totalheight + 4, cols + 1, type); + + scaleinfo = (detect_piramid_info *)malloc(sizeof(detect_piramid_info) * loopcount); + for( int i = 0; i < loopcount; i++ ) + { + sz = sizev[i]; + roi = Rect(0, indexy, sz.width, sz.height); + int width = sz.width - 1 - oldCascade->orig_window_size.width; + int height = sz.height - 1 - oldCascade->orig_window_size.height; + int grpnumperline = (width + localThreads[0] - 1) / localThreads[0]; + int totalgrp = ((height + localThreads[1] - 1) / localThreads[1]) * grpnumperline; + + ((detect_piramid_info *)scaleinfo)[i].width_height = (width << 16) | height; + ((detect_piramid_info *)scaleinfo)[i].grpnumperline_totalgrp = (grpnumperline << 16) | totalgrp; + ((detect_piramid_info *)scaleinfo)[i].imgoff = gsum(roi).offset >> 2; + ((detect_piramid_info *)scaleinfo)[i].factor = scalev[i]; + + indexy += sz.height; + } + } + else + { + for(factor = 1; + cvRound(factor * winSize0.width) < cols - 10 && cvRound(factor * winSize0.height) < rows - 10; + factor *= scaleFactor) + { + CvSize winSize = { cvRound( winSize0.width * factor ), cvRound( winSize0.height * factor ) }; + if( winSize.width < minSize.width || winSize.height < minSize.height ) + { + continue; + } + sizev.push_back(winSize); + scalev.push_back(factor); + } + + loopcount = scalev.size(); + if(loopcount == 0) + { + loopcount = 1; + sizev.push_back(minSize); + scalev.push_back( std::min(cvRound(minSize.width / winSize0.width), cvRound(minSize.height / winSize0.height)) ); + } + + ((OclBuffers *)buffers)->pbuffer = openCLCreateBuffer(cv::ocl::Context::getContext(), CL_MEM_READ_ONLY, + sizeof(cl_int4) * loopcount); + ((OclBuffers *)buffers)->correctionbuffer = openCLCreateBuffer(cv::ocl::Context::getContext(), CL_MEM_READ_ONLY, + sizeof(cl_float) * loopcount); + ((OclBuffers *)buffers)->newnodebuffer = openCLCreateBuffer(cv::ocl::Context::getContext(), CL_MEM_READ_WRITE, + loopcount * m_nodenum * sizeof(GpuHidHaarTreeNode)); + + scaleinfo = (detect_piramid_info *)malloc(sizeof(detect_piramid_info) * loopcount); + for( int i = 0; i < loopcount; i++ ) + { + sz = sizev[i]; + factor = scalev[i]; + double ystep = cv::max(2.,factor); + int width = cvRound((cols - 1 - sz.width + ystep - 1) / ystep); + int height = cvRound((rows - 1 - sz.height + ystep - 1) / ystep); + int grpnumperline = (width + localThreads[0] - 1) / localThreads[0]; + int totalgrp = ((height + localThreads[1] - 1) / localThreads[1]) * grpnumperline; + + ((detect_piramid_info *)scaleinfo)[i].width_height = (width << 16) | height; + ((detect_piramid_info *)scaleinfo)[i].grpnumperline_totalgrp = (grpnumperline << 16) | totalgrp; + ((detect_piramid_info *)scaleinfo)[i].imgoff = 0; + ((detect_piramid_info *)scaleinfo)[i].factor = factor; + } + } + + if (loopcount != m_loopcount) + { + if (initialized) + { + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(((OclBuffers *)buffers)->scaleinfobuffer)); + } + ((OclBuffers *)buffers)->scaleinfobuffer = openCLCreateBuffer(cv::ocl::Context::getContext(), CL_MEM_READ_ONLY, sizeof(detect_piramid_info) * loopcount); + } + + openCLSafeCall(clEnqueueWriteBuffer(qu, ((OclBuffers *)buffers)->scaleinfobuffer, 1, 0, + sizeof(detect_piramid_info)*loopcount, + scaleinfo, 0, NULL, NULL)); + free(scaleinfo); + + m_loopcount = loopcount; +} + +void cv::ocl::OclCascadeClassifierBuf::GenResult(CV_OUT std::vector& faces, + const std::vector &rectList, + const std::vector &rweights) +{ + MemStorage tempStorage(cvCreateMemStorage(0)); + CvSeq *result_seq = cvCreateSeq( 0, sizeof(CvSeq), sizeof(CvAvgComp), tempStorage ); + + if( findBiggestObject && rectList.size() ) + { + CvAvgComp result_comp = {{0, 0, 0, 0}, 0}; + + for( size_t i = 0; i < rectList.size(); i++ ) + { + cv::Rect r = rectList[i]; + if( r.area() > cv::Rect(result_comp.rect).area() ) + { + result_comp.rect = r; + result_comp.neighbors = rweights[i]; + } + } + cvSeqPush( result_seq, &result_comp ); + } + else + { + for( size_t i = 0; i < rectList.size(); i++ ) + { + CvAvgComp c; + c.rect = rectList[i]; + c.neighbors = rweights[i]; + cvSeqPush( result_seq, &c ); + } + } + + vector vecAvgComp; + Seq(result_seq).copyTo(vecAvgComp); + faces.resize(vecAvgComp.size()); + std::transform(vecAvgComp.begin(), vecAvgComp.end(), faces.begin(), getRect()); +} + +void cv::ocl::OclCascadeClassifierBuf::release() +{ + if(initialized) + { + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(((OclBuffers *)buffers)->stagebuffer)); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(((OclBuffers *)buffers)->scaleinfobuffer)); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(((OclBuffers *)buffers)->nodebuffer)); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(((OclBuffers *)buffers)->candidatebuffer)); + + if( (m_flags & CV_HAAR_SCALE_IMAGE) ) + { + cvFree(&oldCascade->hid_cascade); + } + else + { + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(((OclBuffers *)buffers)->newnodebuffer)); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(((OclBuffers *)buffers)->correctionbuffer)); + openCLSafeCall(clReleaseMemObject(((OclBuffers *)buffers)->pbuffer)); + } + + free(buffers); + buffers = NULL; + initialized = false; + } +} + +#ifndef _MAX_PATH +#define _MAX_PATH 1024 +#endif + +#endif + diff --git a/modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect.cl b/modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect.cl new file mode 100644 index 0000000000..980e85dd27 --- /dev/null +++ b/modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect.cl @@ -0,0 +1,596 @@ +// License Agreement +// For Open Source Computer Vision Library +// +// Copyright (C) 2010-2012, Institute Of Software Chinese Academy Of Science, all rights reserved. +// Copyright (C) 2010-2012, Advanced Micro Devices, Inc., all rights reserved. +// Third party copyrights are property of their respective owners. +// +// @Authors +// Niko Li, newlife20080214@gmail.com +// Wang Weiyan, wangweiyanster@gmail.com +// Jia Haipeng, jiahaipeng95@gmail.com +// Nathan, liujun@multicorewareinc.com +// Peng Xiao, pengxiao@outlook.com +// Erping Pang, erping@multicorewareinc.com +// 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 the copyright holders 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. +// +// + +#define CV_HAAR_FEATURE_MAX 3 + +#define calc_sum(rect,offset) (sum[(rect).p0+offset] - sum[(rect).p1+offset] - sum[(rect).p2+offset] + sum[(rect).p3+offset]) +#define calc_sum1(rect,offset,i) (sum[(rect).p0[i]+offset] - sum[(rect).p1[i]+offset] - sum[(rect).p2[i]+offset] + sum[(rect).p3[i]+offset]) + +typedef int sumtype; +typedef float sqsumtype; + +#ifndef STUMP_BASED +#define STUMP_BASED 1 +#endif + +typedef struct __attribute__((aligned (128) )) GpuHidHaarTreeNode +{ + int p[CV_HAAR_FEATURE_MAX][4] __attribute__((aligned (64))); + float weight[CV_HAAR_FEATURE_MAX]; + float threshold; + float alpha[3] __attribute__((aligned (16))); + int left __attribute__((aligned (4))); + int right __attribute__((aligned (4))); +} +GpuHidHaarTreeNode; + + +//typedef struct __attribute__((aligned (32))) GpuHidHaarClassifier +//{ +// int count __attribute__((aligned (4))); +// GpuHidHaarTreeNode* node __attribute__((aligned (8))); +// float* alpha __attribute__((aligned (8))); +//} +//GpuHidHaarClassifier; + + +typedef struct __attribute__((aligned (64))) GpuHidHaarStageClassifier +{ + int count __attribute__((aligned (4))); + float threshold __attribute__((aligned (4))); + int two_rects __attribute__((aligned (4))); + int reserved0 __attribute__((aligned (8))); + int reserved1 __attribute__((aligned (8))); + int reserved2 __attribute__((aligned (8))); + int reserved3 __attribute__((aligned (8))); +} +GpuHidHaarStageClassifier; + + +//typedef struct __attribute__((aligned (64))) GpuHidHaarClassifierCascade +//{ +// int count __attribute__((aligned (4))); +// int is_stump_based __attribute__((aligned (4))); +// int has_tilted_features __attribute__((aligned (4))); +// int is_tree __attribute__((aligned (4))); +// int pq0 __attribute__((aligned (4))); +// int pq1 __attribute__((aligned (4))); +// int pq2 __attribute__((aligned (4))); +// int pq3 __attribute__((aligned (4))); +// int p0 __attribute__((aligned (4))); +// int p1 __attribute__((aligned (4))); +// int p2 __attribute__((aligned (4))); +// int p3 __attribute__((aligned (4))); +// float inv_window_area __attribute__((aligned (4))); +//} GpuHidHaarClassifierCascade; + + +#ifdef PACKED_CLASSIFIER +// this code is scalar, one pixel -> one workitem +__kernel void gpuRunHaarClassifierCascadePacked( + global const GpuHidHaarStageClassifier * stagecascadeptr, + global const int4 * info, + global const GpuHidHaarTreeNode * nodeptr, + global const int * restrict sum, + global const float * restrict sqsum, + volatile global int4 * candidate, + const int pixelstep, + const int loopcount, + const int start_stage, + const int split_stage, + const int end_stage, + const int startnode, + const int splitnode, + const int4 p, + const int4 pq, + const float correction, + global const int* pNodesPK, + global const int4* pWGInfo + ) + +{ +// this version used information provided for each workgroup +// no empty WG + int gid = (int)get_group_id(0); + int lid_x = (int)get_local_id(0); + int lid_y = (int)get_local_id(1); + int lid = lid_y*LSx+lid_x; + int4 WGInfo = pWGInfo[gid]; + int GroupX = (WGInfo.y >> 16)&0xFFFF; + int GroupY = (WGInfo.y >> 0 )& 0xFFFF; + int Width = (WGInfo.x >> 16)&0xFFFF; + int Height = (WGInfo.x >> 0 )& 0xFFFF; + int ImgOffset = WGInfo.z; + float ScaleFactor = as_float(WGInfo.w); + +#define DATA_SIZE_X (LSx+WND_SIZE_X) +#define DATA_SIZE_Y (LSy+WND_SIZE_Y) +#define DATA_SIZE (DATA_SIZE_X*DATA_SIZE_Y) + + local int SumL[DATA_SIZE]; + + // read input data window into local mem + for(int i = 0; i=0.f) ? sqrt(variance_norm_factor) : 1.f; + }// end calc variance_norm_factor for all stages + + int result = (1.0f>0.0f); + for(int stageloop = start_stage; (stageloop < end_stage) && result; stageloop++ ) + {// iterate until candidate is exist + float stage_sum = 0.0f; + __global GpuHidHaarStageClassifier* stageinfo = (__global GpuHidHaarStageClassifier*) + ((__global uchar*)stagecascadeptr+stageloop*sizeof(GpuHidHaarStageClassifier)); + int stagecount = stageinfo->count; + float stagethreshold = stageinfo->threshold; + int lcl_off = (lid_y*DATA_SIZE_X)+(lid_x); + for(int nodeloop = 0; nodeloop < stagecount; nodecounter++,nodeloop++ ) + { + // simple macro to extract shorts from int +#define M0(_t) ((_t)&0xFFFF) +#define M1(_t) (((_t)>>16)&0xFFFF) + // load packed node data from global memory (L3) into registers + global const int4* pN = (__global int4*)(pNodesPK+nodecounter*NODE_SIZE); + int4 n0 = pN[0]; + int4 n1 = pN[1]; + int4 n2 = pN[2]; + float nodethreshold = as_float(n2.y) * variance_norm_factor; + // calc sum of intensity pixels according to node information + float classsum = + (SumL[M0(n0.x)+lcl_off] - SumL[M1(n0.x)+lcl_off] - SumL[M0(n0.y)+lcl_off] + SumL[M1(n0.y)+lcl_off]) * as_float(n1.z) + + (SumL[M0(n0.z)+lcl_off] - SumL[M1(n0.z)+lcl_off] - SumL[M0(n0.w)+lcl_off] + SumL[M1(n0.w)+lcl_off]) * as_float(n1.w) + + (SumL[M0(n1.x)+lcl_off] - SumL[M1(n1.x)+lcl_off] - SumL[M0(n1.y)+lcl_off] + SumL[M1(n1.y)+lcl_off]) * as_float(n2.x); + //accumulate stage responce + stage_sum += (classsum >= nodethreshold) ? as_float(n2.w) : as_float(n2.z); + } + result = (stage_sum >= stagethreshold); + }// next stage if needed + + if(result) + {// all stages will be passed and there is a detected face on the tested position + int index = 1+atomic_inc((volatile global int*)candidate); //get index to write global data with face info + if(index>2)<<2; + int readheight = grpszy-1+WINDOWSIZE; + int read_horiz_cnt = readwidth >> 2;//each read int4 + int total_read = mul24(read_horiz_cnt,readheight); + int read_loop = (total_read + lcl_sz - 1) >> 6; + candidate[outputoff+(lcl_id<<2)] = (int4)0; + candidate[outputoff+(lcl_id<<2)+1] = (int4)0; + candidate[outputoff+(lcl_id<<2)+2] = (int4)0; + candidate[outputoff+(lcl_id<<2)+3] = (int4)0; + for(int scalei = 0; scalei > 16; + int totalgrp = scaleinfo1.y & 0xffff; + int imgoff = scaleinfo1.z; + float factor = as_float(scaleinfo1.w); + + __global const int * sum = sum1 + imgoff; + __global const float * sqsum = sqsum1 + imgoff; + for(int grploop=grpidx; grploop=0.f ? sqrt(variance_norm_factor) : 1.f; + + for(int stageloop = start_stage; (stageloop < split_stage) && result; stageloop++ ) + { + float stage_sum = 0.f; + __global GpuHidHaarStageClassifier* stageinfo = (__global GpuHidHaarStageClassifier*) + ((__global uchar*)stagecascadeptr+stageloop*sizeof(GpuHidHaarStageClassifier)); + int stagecount = stageinfo->count; + float stagethreshold = stageinfo->threshold; + for(int nodeloop = 0; nodeloop < stagecount; ) + { + __global GpuHidHaarTreeNode* currentnodeptr = (__global GpuHidHaarTreeNode*) + (((__global uchar*)nodeptr) + nodecounter * sizeof(GpuHidHaarTreeNode)); + + int4 info1 = *(__global int4*)(&(currentnodeptr->p[0][0])); + int4 info2 = *(__global int4*)(&(currentnodeptr->p[1][0])); + int4 info3 = *(__global int4*)(&(currentnodeptr->p[2][0])); + float4 w = *(__global float4*)(&(currentnodeptr->weight[0])); + float3 alpha3 = *(__global float3*)(&(currentnodeptr->alpha[0])); + + float nodethreshold = w.w * variance_norm_factor; + + info1.x +=lcl_off; + info1.z +=lcl_off; + info2.x +=lcl_off; + info2.z +=lcl_off; + + float classsum = (lcldata[mad24(info1.y,readwidth,info1.x)] - lcldata[mad24(info1.y,readwidth,info1.z)] - + lcldata[mad24(info1.w,readwidth,info1.x)] + lcldata[mad24(info1.w,readwidth,info1.z)]) * w.x; + + classsum += (lcldata[mad24(info2.y,readwidth,info2.x)] - lcldata[mad24(info2.y,readwidth,info2.z)] - + lcldata[mad24(info2.w,readwidth,info2.x)] + lcldata[mad24(info2.w,readwidth,info2.z)]) * w.y; + + info3.x +=lcl_off; + info3.z +=lcl_off; + classsum += (lcldata[mad24(info3.y,readwidth,info3.x)] - lcldata[mad24(info3.y,readwidth,info3.z)] - + lcldata[mad24(info3.w,readwidth,info3.x)] + lcldata[mad24(info3.w,readwidth,info3.z)]) * w.z; + + bool passThres = classsum >= nodethreshold; +#if STUMP_BASED + stage_sum += passThres ? alpha3.y : alpha3.x; + nodecounter++; + nodeloop++; +#else + bool isRootNode = (nodecounter & 1) == 0; + if(isRootNode) + { + if( (passThres && currentnodeptr->right) || + (!passThres && currentnodeptr->left)) + { + nodecounter ++; + } + else + { + stage_sum += alpha3.x; + nodecounter += 2; + nodeloop ++; + } + } + else + { + stage_sum += passThres ? alpha3.z : alpha3.y; + nodecounter ++; + nodeloop ++; + } +#endif + } + + result = (stage_sum >= stagethreshold) ? 1 : 0; + } + if(factor < 2) + { + if(result && lclidx %2 ==0 && lclidy %2 ==0 ) + { + int queueindex = atomic_inc(lclcount); + lcloutindex[queueindex<<1] = (lclidy << 16) | lclidx; + lcloutindex[(queueindex<<1)+1] = as_int((float)variance_norm_factor); + } + } + else + { + if(result) + { + int queueindex = atomic_inc(lclcount); + lcloutindex[queueindex<<1] = (lclidy << 16) | lclidx; + lcloutindex[(queueindex<<1)+1] = as_int((float)variance_norm_factor); + } + } + barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE); + int queuecount = lclcount[0]; + barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE); + nodecounter = splitnode; + for(int stageloop = split_stage; stageloop< end_stage && queuecount>0; stageloop++) + { + lclcount[0]=0; + barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE); + + //int2 stageinfo = *(global int2*)(stagecascadeptr+stageloop); + __global GpuHidHaarStageClassifier* stageinfo = (__global GpuHidHaarStageClassifier*) + ((__global uchar*)stagecascadeptr+stageloop*sizeof(GpuHidHaarStageClassifier)); + int stagecount = stageinfo->count; + float stagethreshold = stageinfo->threshold; + + int perfscale = queuecount > 4 ? 3 : 2; + int queuecount_loop = (queuecount + (1<> perfscale; + int lcl_compute_win = lcl_sz >> perfscale; + int lcl_compute_win_id = (lcl_id >>(6-perfscale)); + int lcl_loops = (stagecount + lcl_compute_win -1) >> (6-perfscale); + int lcl_compute_id = lcl_id - (lcl_compute_win_id << (6-perfscale)); + for(int queueloop=0; queueloop>16),readwidth,temp_coord & 0xffff); + + if(lcl_compute_win_id < queuecount) + { + int tempnodecounter = lcl_compute_id; + float part_sum = 0.f; + const int stump_factor = STUMP_BASED ? 1 : 2; + int root_offset = 0; + for(int lcl_loop=0; lcl_loopp[0][0])); + int4 info2 = *(__global int4*)(&(currentnodeptr->p[1][0])); + int4 info3 = *(__global int4*)(&(currentnodeptr->p[2][0])); + float4 w = *(__global float4*)(&(currentnodeptr->weight[0])); + float3 alpha3 = *(__global float3*)(&(currentnodeptr->alpha[0])); + float nodethreshold = w.w * variance_norm_factor; + + info1.x +=queue_pixel; + info1.z +=queue_pixel; + info2.x +=queue_pixel; + info2.z +=queue_pixel; + + float classsum = (lcldata[mad24(info1.y,readwidth,info1.x)] - lcldata[mad24(info1.y,readwidth,info1.z)] - + lcldata[mad24(info1.w,readwidth,info1.x)] + lcldata[mad24(info1.w,readwidth,info1.z)]) * w.x; + + + classsum += (lcldata[mad24(info2.y,readwidth,info2.x)] - lcldata[mad24(info2.y,readwidth,info2.z)] - + lcldata[mad24(info2.w,readwidth,info2.x)] + lcldata[mad24(info2.w,readwidth,info2.z)]) * w.y; + + info3.x +=queue_pixel; + info3.z +=queue_pixel; + classsum += (lcldata[mad24(info3.y,readwidth,info3.x)] - lcldata[mad24(info3.y,readwidth,info3.z)] - + lcldata[mad24(info3.w,readwidth,info3.x)] + lcldata[mad24(info3.w,readwidth,info3.z)]) * w.z; + + bool passThres = classsum >= nodethreshold; +#if STUMP_BASED + part_sum += passThres ? alpha3.y : alpha3.x; + tempnodecounter += lcl_compute_win; + lcl_loop++; +#else + if(root_offset == 0) + { + if( (passThres && currentnodeptr->right) || + (!passThres && currentnodeptr->left)) + { + root_offset = 1; + } + else + { + part_sum += alpha3.x; + tempnodecounter += lcl_compute_win; + lcl_loop++; + } + } + else + { + part_sum += passThres ? alpha3.z : alpha3.y; + tempnodecounter += lcl_compute_win; + lcl_loop++; + root_offset = 0; + } +#endif + }//end for(int lcl_loop=0;lcl_loop= stagethreshold && (lcl_compute_id==0)) + { + int queueindex = atomic_inc(lclcount); + lcloutindex[queueindex<<1] = temp_coord; + lcloutindex[(queueindex<<1)+1] = as_int(variance_norm_factor); + } + lcl_compute_win_id +=(1<0;stageloop++) + + if(lcl_id> 16)); + temp = glboutindex[0]; + int4 candidate_result; + candidate_result.zw = (int2)convert_int_rte(factor*20.f); + candidate_result.x = convert_int_rte(x*factor); + candidate_result.y = convert_int_rte(y*factor); + atomic_inc(glboutindex); + + int i = outputoff+temp+lcl_id; + if(candidate[i].z == 0) + { + candidate[i] = candidate_result; + } + else + { + for(i=i+1;;i++) + { + if(candidate[i].z == 0) + { + candidate[i] = candidate_result; + break; + } + } + } + } + barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE); + }//end for(int grploop=grpidx;grploop> 16; + int totalgrp = scaleinfo1.y & 0xffff; + float factor = as_float(scaleinfo1.w); + float correction_t = correction[scalei]; + float ystep = max(2.0f, factor); + + for (int grploop = get_group_id(0); grploop < totalgrp; grploop += grpnumx) + { + int4 cascadeinfo = p[scalei]; + int grpidy = grploop / grpnumperline; + int grpidx = grploop - mul24(grpidy, grpnumperline); + int ix = mad24(grpidx, grpszx, lclidx); + int iy = mad24(grpidy, grpszy, lclidy); + int x = round(ix * ystep); + int y = round(iy * ystep); + lcloutindex[lcl_id] = 0; + lclcount[0] = 0; + int nodecounter; + float mean, variance_norm_factor; + //if((ix < width) && (iy < height)) + { + const int p_offset = mad24(y, step, x); + cascadeinfo.x += p_offset; + cascadeinfo.z += p_offset; + mean = (sum[clamp(mad24(cascadeinfo.y, step, cascadeinfo.x), 0, max_idx)] + - sum[clamp(mad24(cascadeinfo.y, step, cascadeinfo.z), 0, max_idx)] - + sum[clamp(mad24(cascadeinfo.w, step, cascadeinfo.x), 0, max_idx)] + + sum[clamp(mad24(cascadeinfo.w, step, cascadeinfo.z), 0, max_idx)]) + * correction_t; + variance_norm_factor = sqsum[clamp(mad24(cascadeinfo.y, step, cascadeinfo.x), 0, max_idx)] + - sqsum[clamp(mad24(cascadeinfo.y, step, cascadeinfo.z), 0, max_idx)] - + sqsum[clamp(mad24(cascadeinfo.w, step, cascadeinfo.x), 0, max_idx)] + + sqsum[clamp(mad24(cascadeinfo.w, step, cascadeinfo.z), 0, max_idx)]; + variance_norm_factor = variance_norm_factor * correction_t - mean * mean; + variance_norm_factor = variance_norm_factor >= 0.f ? sqrt(variance_norm_factor) : 1.f; + bool result = true; + nodecounter = startnode + nodecount * scalei; + for (int stageloop = start_stage; (stageloop < end_stage) && result; stageloop++) + { + float stage_sum = 0.f; + __global GpuHidHaarStageClassifier* stageinfo = (__global GpuHidHaarStageClassifier*) + (((__global uchar*)stagecascadeptr_)+stageloop*sizeof(GpuHidHaarStageClassifier)); + int stagecount = stageinfo->count; + for (int nodeloop = 0; nodeloop < stagecount;) + { + __global GpuHidHaarTreeNode* currentnodeptr = (__global GpuHidHaarTreeNode*) + (((__global uchar*)nodeptr_) + nodecounter * sizeof(GpuHidHaarTreeNode)); + int4 info1 = *(__global int4 *)(&(currentnodeptr->p[0][0])); + int4 info2 = *(__global int4 *)(&(currentnodeptr->p[1][0])); + int4 info3 = *(__global int4 *)(&(currentnodeptr->p[2][0])); + float4 w = *(__global float4 *)(&(currentnodeptr->weight[0])); + float3 alpha3 = *(__global float3*)(&(currentnodeptr->alpha[0])); + float nodethreshold = w.w * variance_norm_factor; + + info1.x += p_offset; + info1.z += p_offset; + info2.x += p_offset; + info2.z += p_offset; + info3.x += p_offset; + info3.z += p_offset; + float classsum = (sum[clamp(mad24(info1.y, step, info1.x), 0, max_idx)] + - sum[clamp(mad24(info1.y, step, info1.z), 0, max_idx)] - + sum[clamp(mad24(info1.w, step, info1.x), 0, max_idx)] + + sum[clamp(mad24(info1.w, step, info1.z), 0, max_idx)]) * w.x; + classsum += (sum[clamp(mad24(info2.y, step, info2.x), 0, max_idx)] + - sum[clamp(mad24(info2.y, step, info2.z), 0, max_idx)] - + sum[clamp(mad24(info2.w, step, info2.x), 0, max_idx)] + + sum[clamp(mad24(info2.w, step, info2.z), 0, max_idx)]) * w.y; + classsum += (sum[clamp(mad24(info3.y, step, info3.x), 0, max_idx)] + - sum[clamp(mad24(info3.y, step, info3.z), 0, max_idx)] - + sum[clamp(mad24(info3.w, step, info3.x), 0, max_idx)] + + sum[clamp(mad24(info3.w, step, info3.z), 0, max_idx)]) * w.z; + + bool passThres = (classsum >= nodethreshold) ? 1 : 0; + +#if STUMP_BASED + stage_sum += passThres ? alpha3.y : alpha3.x; + nodecounter++; + nodeloop++; +#else + bool isRootNode = (nodecounter & 1) == 0; + if(isRootNode) + { + if( (passThres && currentnodeptr->right) || + (!passThres && currentnodeptr->left)) + { + nodecounter ++; + } + else + { + stage_sum += alpha3.x; + nodecounter += 2; + nodeloop ++; + } + } + else + { + stage_sum += (passThres ? alpha3.z : alpha3.y); + nodecounter ++; + nodeloop ++; + } +#endif + } + + result = (stage_sum >= stageinfo->threshold) ? 1 : 0; + } + + barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE); + + if (result) + { + int queueindex = atomic_inc(lclcount); + lcloutindex[queueindex] = (y << 16) | x; + } + barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE); + int queuecount = lclcount[0]; + + if (lcl_id < queuecount) + { + int temp = lcloutindex[lcl_id]; + int x = temp & 0xffff; + int y = (temp & (int)0xffff0000) >> 16; + temp = atomic_inc(glboutindex); + int4 candidate_result; + candidate_result.zw = (int2)convert_int_rte(factor * 20.f); + candidate_result.x = x; + candidate_result.y = y; + + int i = outputoff+temp+lcl_id; + if(candidate[i].z == 0) + { + candidate[i] = candidate_result; + } + else + { + for(i=i+1;;i++) + { + if(candidate[i].z == 0) + { + candidate[i] = candidate_result; + break; + } + } + } + } + + barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE); + } + } + } +} +__kernel void gpuscaleclassifier(global GpuHidHaarTreeNode *orinode, global GpuHidHaarTreeNode *newnode, float scale, float weight_scale, const int nodenum) +{ + const int counter = get_global_id(0); + int tr_x[3], tr_y[3], tr_h[3], tr_w[3], i = 0; + GpuHidHaarTreeNode t1 = *(__global GpuHidHaarTreeNode*) + (((__global uchar*)orinode) + counter * sizeof(GpuHidHaarTreeNode)); + __global GpuHidHaarTreeNode* pNew = (__global GpuHidHaarTreeNode*) + (((__global uchar*)newnode) + (counter + nodenum) * sizeof(GpuHidHaarTreeNode)); + + #pragma unroll + for (i = 0; i < 3; i++) + { + tr_x[i] = (int)(t1.p[i][0] * scale + 0.5f); + tr_y[i] = (int)(t1.p[i][1] * scale + 0.5f); + tr_w[i] = (int)(t1.p[i][2] * scale + 0.5f); + tr_h[i] = (int)(t1.p[i][3] * scale + 0.5f); + } + + t1.weight[0] = -(t1.weight[1] * tr_h[1] * tr_w[1] + t1.weight[2] * tr_h[2] * tr_w[2]) / (tr_h[0] * tr_w[0]); + + #pragma unroll + for (i = 0; i < 3; i++) + { + pNew->p[i][0] = tr_x[i]; + pNew->p[i][1] = tr_y[i]; + pNew->p[i][2] = tr_x[i] + tr_w[i]; + pNew->p[i][3] = tr_y[i] + tr_h[i]; + pNew->weight[i] = t1.weight[i] * weight_scale; + } + + pNew->left = t1.left; + pNew->right = t1.right; + pNew->threshold = t1.threshold; + pNew->alpha[0] = t1.alpha[0]; + pNew->alpha[1] = t1.alpha[1]; + pNew->alpha[2] = t1.alpha[2]; +} diff --git a/samples/cpp/ufacedetect.cpp b/samples/cpp/ufacedetect.cpp index 9cd6b3a860..a9170e4298 100644 --- a/samples/cpp/ufacedetect.cpp +++ b/samples/cpp/ufacedetect.cpp @@ -98,6 +98,8 @@ int main( int argc, const char** argv ) return -1; } + cout << "old cascade: " << (cascade.isOldFormatCascade() ? "TRUE" : "FALSE") << endl; + if( inputName.empty() || (isdigit(inputName.c_str()[0]) && inputName.c_str()[1] == '\0') ) { int c = inputName.empty() ? 0 : inputName.c_str()[0] - '0'; From d8513d627d68b9fad757606923b627c56f5f2b04 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Vadim Pisarevsky Date: Thu, 12 Dec 2013 21:58:42 +0400 Subject: [PATCH 03/10] continue adding OpenCL optimization to cascade classifier --- .../objdetect/include/opencv2/objdetect.hpp | 13 +- modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp | 286 +++++++++++++----- modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp | 90 +++--- 3 files changed, 273 insertions(+), 116 deletions(-) diff --git a/modules/objdetect/include/opencv2/objdetect.hpp b/modules/objdetect/include/opencv2/objdetect.hpp index b6d0fd44bf..631264c7df 100644 --- a/modules/objdetect/include/opencv2/objdetect.hpp +++ b/modules/objdetect/include/opencv2/objdetect.hpp @@ -111,12 +111,15 @@ public: }; CV_EXPORTS void groupRectangles(std::vector& rectList, int groupThreshold, double eps = 0.2); -CV_EXPORTS_W void groupRectangles(CV_IN_OUT std::vector& rectList, CV_OUT std::vector& weights, int groupThreshold, double eps = 0.2); -CV_EXPORTS void groupRectangles(std::vector& rectList, int groupThreshold, double eps, std::vector* weights, std::vector* levelWeights ); +CV_EXPORTS_W void groupRectangles(CV_IN_OUT std::vector& rectList, CV_OUT std::vector& weights, + int groupThreshold, double eps = 0.2); +CV_EXPORTS void groupRectangles(std::vector& rectList, int groupThreshold, + double eps, std::vector* weights, std::vector* levelWeights ); CV_EXPORTS void groupRectangles(std::vector& rectList, std::vector& rejectLevels, std::vector& levelWeights, int groupThreshold, double eps = 0.2); -CV_EXPORTS void groupRectangles_meanshift(std::vector& rectList, std::vector& foundWeights, std::vector& foundScales, - double detectThreshold = 0.0, Size winDetSize = Size(64, 128)); +CV_EXPORTS void groupRectangles_meanshift(std::vector& rectList, std::vector& foundWeights, + std::vector& foundScales, + double detectThreshold = 0.0, Size winDetSize = Size(64, 128)); class CV_EXPORTS FeatureEvaluator { @@ -132,7 +135,7 @@ public: virtual Ptr clone() const; virtual int getFeatureType() const; - virtual bool setImage(const Mat& img, Size origWinSize); + virtual bool setImage(InputArray img, Size origWinSize); virtual bool setWindow(Point p); virtual double calcOrd(int featureIdx) const; diff --git a/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp b/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp index a72f90fefe..41c0e65f71 100644 --- a/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp +++ b/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp @@ -7,10 +7,10 @@ // copy or use the software. // // -// Intel License Agreement +// License Agreement // For Open Source Computer Vision Library // -// Copyright (C) 2000, Intel Corporation, all rights reserved. +// Copyright (C) 2008-2013, Itseez Inc., all rights reserved. // Third party copyrights are property of their respective owners. // // Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification, @@ -23,13 +23,13 @@ // 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 +// * The name of Itseez Inc. 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, +// In no event shall the copyright holders 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 @@ -434,7 +434,7 @@ FeatureEvaluator::~FeatureEvaluator() {} bool FeatureEvaluator::read(const FileNode&) {return true;} Ptr FeatureEvaluator::clone() const { return Ptr(); } int FeatureEvaluator::getFeatureType() const {return -1;} -bool FeatureEvaluator::setImage(const Mat&, Size) {return true;} +bool FeatureEvaluator::setImage(InputArray, Size) {return true;} bool FeatureEvaluator::setWindow(Point) { return true; } double FeatureEvaluator::calcOrd(int) const { return 0.; } int FeatureEvaluator::calcCat(int) const { return 0; } @@ -466,7 +466,9 @@ bool HaarEvaluator::Feature :: read( const FileNode& node ) HaarEvaluator::HaarEvaluator() { - features = makePtr >(); + optfeaturesPtr = 0; + pwin = 0; + pqwin = 0; } HaarEvaluator::~HaarEvaluator() { @@ -476,16 +478,16 @@ bool HaarEvaluator::read(const FileNode& node) { size_t i, n = node.size(); CV_Assert(n > 0); - features.resize(n); - featuresPtr = &features[0]; + features->resize(n); FileNodeIterator it = node.begin(); hasTiltedFeatures = false; + std::vector ff = *features; for(i = 0; i < n; i++, ++it) { - if(!features[i].read(*it)) + if(!ff[i].read(*it)) return false; - if( features[i].tilted ) + if( ff[i].tilted ) hasTiltedFeatures = true; } return true; @@ -496,55 +498,60 @@ Ptr HaarEvaluator::clone() const Ptr ret = makePtr(); ret->origWinSize = origWinSize; ret->features = features; + ret->optfeatures = optfeatures; + ret->optfeaturesPtr = optfeatures->empty() ? 0 : &(*(ret->optfeatures))[0]; ret->hasTiltedFeatures = hasTiltedFeatures; - ret->sum0 = sum0, ret->sqsum0 = sqsum0, ret->tilted0 = tilted0; - ret->sum = sum, ret->sqsum = sqsum, ret->tilted = tilted; + ret->sum0 = sum0; ret->sqsum0 = sqsum0; + ret->sum = sum; ret->sqsum = sqsum; ret->tilted = tilted; ret->normrect = normrect; - memcpy( ret->p, p, 4*sizeof(p[0]) ); - memcpy( ret->pq, pq, 4*sizeof(pq[0]) ); - ret->offset = offset; + memcpy( ret->nofs, nofs, 4*sizeof(nofs[0]) ); + memcpy( ret->nqofs, nqofs, 4*sizeof(nqofs[0]) ); + ret->pwin = pwin; ret->pqwin = pqwin; ret->varianceNormFactor = varianceNormFactor; return ret; } -bool HaarEvaluator::setImage( const Mat &image, Size _origWinSize ) +bool HaarEvaluator::setImage( InputArray _image, Size _origWinSize ) { - int rn = image.rows+1, cn = image.cols+1; + Size imgsz = _image.size(); + int rn = imgsz.height+1, cn = imgsz.width+1, rnt = rn; origWinSize = _origWinSize; normrect = Rect(1, 1, origWinSize.width-2, origWinSize.height-2); - if (image.cols < origWinSize.width || image.rows < origWinSize.height) + if (imgsz.width < origWinSize.width || imgsz.height < origWinSize.height) return false; - if( sum0.rows < rn || sum0.cols < cn ) + if( hasTiltedFeatures ) + rnt = rn*2; + + if( sum0.rows < rnt || sum0.cols < cn ) { - sum0.create(rn, cn, CV_32S); + sum0.create(rnt, cn, CV_32S); sqsum0.create(rn, cn, CV_64F); - if (hasTiltedFeatures) - tilted0.create( rn, cn, CV_32S); } sum = Mat(rn, cn, CV_32S, sum0.data); sqsum = Mat(rn, cn, CV_64F, sqsum0.data); - if( hasTiltedFeatures ) { - tilted = Mat(rn, cn, CV_32S, tilted0.data); - integral(image, sum, sqsum, tilted); + tilted = Mat(rn, cn, CV_32S, sum0.data + rn*sum.step); + integral(_image, sum, sqsum, tilted); } else - integral(image, sum, sqsum); - const int* sdata = (const int*)sum.data; - const double* sqdata = (const double*)sqsum.data; - size_t sumStep = sum.step/sizeof(sdata[0]); - size_t sqsumStep = sqsum.step/sizeof(sqdata[0]); + integral(_image, sum, sqsum); + int sumStep = (int)(sum.step/sum.elemSize()); + int sqsumStep = (int)(sqsum.step/sqsum.elemSize()); + int tofs = hasTiltedFeatures ? sumStep*rn : 0; - CV_SUM_PTRS( p[0], p[1], p[2], p[3], sdata, normrect, sumStep ); - CV_SUM_PTRS( pq[0], pq[1], pq[2], pq[3], sqdata, normrect, sqsumStep ); + CV_SUM_OFS( nofs[0], nofs[1], nofs[2], nofs[3], 0, normrect, sumStep ); + CV_SUM_OFS( nqofs[0], nqofs[1], nqofs[2], nqofs[3], 0, normrect, sqsumStep ); - size_t fi, nfeatures = features.size(); + size_t fi, nfeatures = features->size(); + optfeatures->resize(nfeatures); + optfeaturesPtr = &(*optfeatures)[0]; + const std::vector& ff = *features; for( fi = 0; fi < nfeatures; fi++ ) - optfeaturesPtr[fi].updatePtrs( !featuresPtr[fi].tilted ? sum : tilted ); + optfeaturesPtr[fi].setOffsets( ff[fi], sumStep, tofs ); return true; } @@ -555,10 +562,10 @@ bool HaarEvaluator::setWindow( Point pt ) pt.y + origWinSize.height >= sum.rows ) return false; - size_t pOffset = pt.y * (sum.step/sizeof(int)) + pt.x; - size_t pqOffset = pt.y * (sqsum.step/sizeof(double)) + pt.x; - int valsum = CALC_SUM(p, pOffset); - double valsqsum = CALC_SUM(pq, pqOffset); + const int* p = &sum.at(pt); + const double* pq = &sqsum.at(pt); + int valsum = CALC_SUM_OFS(nofs, p); + double valsqsum = CALC_SUM_OFS(nqofs, pq); double nf = (double)normrect.area() * valsqsum - (double)valsum * valsum; if( nf > 0. ) @@ -566,7 +573,7 @@ bool HaarEvaluator::setWindow( Point pt ) else nf = 1.; varianceNormFactor = 1./nf; - offset = (int)pOffset; + pwin = p; return true; } @@ -613,8 +620,9 @@ Ptr LBPEvaluator::clone() const return ret; } -bool LBPEvaluator::setImage( const Mat& image, Size _origWinSize ) +bool LBPEvaluator::setImage( InputArray _image, Size _origWinSize ) { + Mat image = _image.getMat(); int rn = image.rows+1, cn = image.cols+1; origWinSize = _origWinSize; @@ -694,8 +702,9 @@ Ptr HOGEvaluator::clone() const return ret; } -bool HOGEvaluator::setImage( const Mat& image, Size winSize ) +bool HOGEvaluator::setImage( InputArray _image, Size winSize ) { + Mat image = _image.getMat(); int rows = image.rows + 1; int cols = image.cols + 1; origWinSize = winSize; @@ -1011,11 +1020,11 @@ struct getRect { Rect operator ()(const CvAvgComp& e) const { return e.rect; } } struct getNeighbors { int operator ()(const CvAvgComp& e) const { return e.neighbors; } }; -bool CascadeClassifierImpl::detectSingleScale( const Mat& image, int stripCount, Size processingRectSize, - int stripSize, int yStep, double factor, std::vector& candidates, +bool CascadeClassifierImpl::detectSingleScale( InputArray _image, Size processingRectSize, + int yStep, double factor, std::vector& candidates, std::vector& levels, std::vector& weights, bool outputRejectLevels ) { - if( !featureEvaluator->setImage( image, data.origWinSize ) ) + if( !featureEvaluator->setImage( _image, data.origWinSize ) ) return false; #if defined (LOG_CASCADE_STATISTIC) @@ -1024,13 +1033,21 @@ bool CascadeClassifierImpl::detectSingleScale( const Mat& image, int stripCount, Mat currentMask; if (maskGenerator) { + Mat image = _image.getMat(); currentMask=maskGenerator->generateMask(image); } std::vector candidatesVector; std::vector rejectLevels; std::vector levelWeights; - Mutex mtx; + + int stripCount, stripSize; + + const int PTS_PER_THREAD = 1000; + stripCount = ((processingRectSize.width/yStep)*(processingRectSize.height + yStep-1)/yStep + PTS_PER_THREAD/2)/PTS_PER_THREAD; + stripCount = std::min(std::max(stripCount, 1), 100); + stripSize = (((processingRectSize.height + stripCount - 1)/stripCount + yStep-1)/yStep)*yStep; + if( outputRejectLevels ) { parallel_for_(Range(0, stripCount), CascadeClassifierInvoker( *this, processingRectSize, stripSize, yStep, factor, @@ -1052,6 +1069,70 @@ bool CascadeClassifierImpl::detectSingleScale( const Mat& image, int stripCount, return true; } + +bool CascadeClassifierImpl::ocl_detectSingleScale( InputArray _image, Size processingRectSize, + int yStep, double factor, std::vector& candidates, + std::vector&, std::vector&, bool ) +{ + Ptr haar = featureEvaluator.dynamicCast(); + if( haar.empty() ) + return false; + + if( cascadeKernel.empty() ) + { + //cascadeKernel.create(") + if( cascadeKernel.empty() ) + return false; + } + + if( ustages.empty() ) + { + #define UPLOAD_CASCADE_PART(NAME) \ + Mat(1, (int)(data.NAME.size()*sizeof(data.NAME[0])), CV_8U, &data.NAME[0]).copyTo(u##NAME) + + UPLOAD_CASCADE_PART(stages); + UPLOAD_CASCADE_PART(classifiers); + UPLOAD_CASCADE_PART(nodes); + UPLOAD_CASCADE_PART(leaves); + ufacepos.create(); + } + + haar->setUMat(_image, data.origWinSize, ugrayImage.size()); + std::vector bufs; + haar->getUMats(bufs); + CV_Assert(bufs.size() == 5); + + size_t globalsize[] = { processingRectSize.width, processingRectSize.height }; + + if(!cascadeKernel.args(ocl::KernelArg::PtrReadOnly(bufs[0]), // sum + ocl::KernelArg::PtrReadOnly(bufs[1]), // sqsum + ocl::KernelArg::PtrReadOnly(bufs[2]), // optfeatures + + // cascade classifier + ocl::KernelArg::PtrReadOnly(ustages), + ocl::KernelArg::PtrReadOnly(uclassifiers), + ocl::KernelArg::PtrReadOnly(unodes), + ocl::KernelArg::PtrReadOnly(uleaves), + + ocl::KernelArg::WriteOnly(ufacepos), // positions + ocl::KernelArg::ReadWrite(umisc), + processingRectSize.width, + processingRectSize.height).run(2, globalsize, 0, false)) + return false; + + Mat facepos = ufacepos.getMat(ACCESS_READ); + const int* fptr = facepos.ptr(); + int nfaces = fptr[0]; + for( i = 0; i < nfaces; i++ ) + { + int pos = fptr[i+1]; + int x = + candidates.push_back(Rect() + return false; +} + + + bool CascadeClassifierImpl::isOldFormatCascade() const { return !oldCascade.empty(); @@ -1097,36 +1178,65 @@ static void detectMultiScaleOldFormat( const Mat& image, Ptr& candidates, + +void CascadeClassifierImpl::detectMultiScaleNoGrouping( InputArray _image, std::vector& candidates, std::vector& rejectLevels, std::vector& levelWeights, double scaleFactor, Size minObjectSize, Size maxObjectSize, bool outputRejectLevels ) { + Size imgsz = _image.size(); + int imgtype = _image.type(); + + Mat grayImage, imageBuffer; + candidates.clear(); - - if (maskGenerator) - maskGenerator->initializeMask(image); - + rejectLevels.clear(); + levelWeights.clear(); + if( maxObjectSize.height == 0 || maxObjectSize.width == 0 ) - maxObjectSize = image.size(); + maxObjectSize = imgsz; + + bool use_ocl = ocl::useOpenCL() && + getFeatureType() == FeatureEvaluator::HAAR && + !isOldFormatCascade() && + maskGenerator.empty() && + !outputRejectLevels && + tryOpenCL; + + if( !use_ocl ) + { + Mat image = _image.getMat(); + if (maskGenerator) + maskGenerator->initializeMask(image); + + grayImage = image; + if( CV_MAT_CN(imgtype) > 1 ) + { + Mat temp; + cvtColor(grayImage, temp, COLOR_BGR2GRAY); + grayImage = temp; + } - Mat grayImage = image; - if( grayImage.channels() > 1 ) + imageBuffer.create(imgsz.height + 1, imgsz.width + 1, CV_8U); + } + else { - Mat temp; - cvtColor(grayImage, temp, COLOR_BGR2GRAY); - grayImage = temp; + UMat uimage = _image.getUMat(); + if( CV_MAT_CN(imgtype) > 1 ) + cvtColor(uimage, ugrayImage, COLOR_BGR2GRAY); + else + uimage.copyTo(ugrayImage); + uimageBuffer.create(imgsz.height + 1, imgsz.width + 1, CV_8U); } - Mat imageBuffer(image.rows + 1, image.cols + 1, CV_8U); - for( double factor = 1; ; factor *= scaleFactor ) { Size originalWindowSize = getOriginalWindowSize(); Size windowSize( cvRound(originalWindowSize.width*factor), cvRound(originalWindowSize.height*factor) ); Size scaledImageSize( cvRound( grayImage.cols/factor ), cvRound( grayImage.rows/factor ) ); - Size processingRectSize( scaledImageSize.width - originalWindowSize.width, scaledImageSize.height - originalWindowSize.height ); + Size processingRectSize( scaledImageSize.width - originalWindowSize.width, + scaledImageSize.height - originalWindowSize.height ); if( processingRectSize.width <= 0 || processingRectSize.height <= 0 ) break; @@ -1134,10 +1244,7 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScaleNoGrouping( const Mat& image, std::v break; if( windowSize.width < minObjectSize.width || windowSize.height < minObjectSize.height ) continue; - - Mat scaledImage( scaledImageSize, CV_8U, imageBuffer.data ); - resize( grayImage, scaledImage, scaledImageSize, 0, 0, INTER_LINEAR ); - + int yStep; if( getFeatureType() == cv::FeatureEvaluator::HOG ) { @@ -1148,16 +1255,36 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScaleNoGrouping( const Mat& image, std::v yStep = factor > 2. ? 1 : 2; } - int stripCount, stripSize; - - const int PTS_PER_THREAD = 1000; - stripCount = ((processingRectSize.width/yStep)*(processingRectSize.height + yStep-1)/yStep + PTS_PER_THREAD/2)/PTS_PER_THREAD; - stripCount = std::min(std::max(stripCount, 1), 100); - stripSize = (((processingRectSize.height + stripCount - 1)/stripCount + yStep-1)/yStep)*yStep; - - if( !detectSingleScale( scaledImage, stripCount, processingRectSize, stripSize, yStep, factor, candidates, - rejectLevels, levelWeights, outputRejectLevels ) ) - break; + if( use_ocl ) + { + UMat uscaledImage(uimageBuffer, Rect(0, 0, scaledImageSize.width, scaledImageSize.height)); + resize( ugrayImage, uscaledImage, scaledImageSize, 0, 0, INTER_LINEAR ); + + if( ocl_detectSingleScale( uscaledImage, processingRectSize, yStep, factor, candidates, + rejectLevels, levelWeights, outputRejectLevels ) ) + continue; + + /////// if the OpenCL branch has been executed but failed, fall back to CPU: ///// + + tryOpenCL = false; // for this cascade do not try OpenCL anymore + + // since we may already have some partial results from OpenCL code (unlikely, but still), + // we just recursively call the function again, but with tryOpenCL==false it will + // go with CPU route, so there is no infinite recursion + detectMultiScaleNoGrouping( _image, candidates, rejectLevels, levelWeights, + scaleFactor, minObjectSize, maxObjectSize, + outputRejectLevels); + return; + } + else + { + Mat scaledImage( scaledImageSize, CV_8U, imageBuffer.data ); + resize( grayImage, scaledImage, scaledImageSize, 0, 0, INTER_LINEAR ); + + if( !detectSingleScale( scaledImage, processingRectSize, yStep, factor, candidates, + rejectLevels, levelWeights, outputRejectLevels ) ) + break; + } } } @@ -1168,21 +1295,21 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScale( InputArray _image, std::vector 1 && image.depth() == CV_8U ); + CV_Assert( scaleFactor > 1 && _image.depth() == CV_8U ); if( empty() ) return; if( isOldFormatCascade() ) { + Mat image = _image.getMat(); std::vector fakeVecAvgComp; detectMultiScaleOldFormat( image, oldCascade, objects, rejectLevels, levelWeights, fakeVecAvgComp, scaleFactor, minNeighbors, flags, minObjectSize, maxObjectSize, outputRejectLevels ); } else { - detectMultiScaleNoGrouping( image, objects, rejectLevels, levelWeights, scaleFactor, minObjectSize, maxObjectSize, + detectMultiScaleNoGrouping( _image, objects, rejectLevels, levelWeights, scaleFactor, minObjectSize, maxObjectSize, outputRejectLevels ); const double GROUP_EPS = 0.2; if( outputRejectLevels ) @@ -1346,8 +1473,15 @@ bool CascadeClassifierImpl::Data::read(const FileNode &root) return true; } + bool CascadeClassifierImpl::read_(const FileNode& root) { + tryOpenCL = true; + cascadeKernel = ocl::Kernel(); + ustages.release(); + uclassifiers.release(); + unodes.release(); + uleaves.release(); if( !data.read(root) ) return false; diff --git a/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp b/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp index 5ab17eb13a..e2a9ffaf16 100644 --- a/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp +++ b/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp @@ -49,11 +49,17 @@ public: Ptr getMaskGenerator(); protected: - bool detectSingleScale( const Mat& image, int stripCount, Size processingRectSize, - int stripSize, int yStep, double factor, std::vector& candidates, - std::vector& rejectLevels, std::vector& levelWeights, bool outputRejectLevels = false ); - - void detectMultiScaleNoGrouping( const Mat& image, std::vector& candidates, + bool detectSingleScale( InputArray image, Size processingRectSize, + int yStep, double factor, std::vector& candidates, + std::vector& rejectLevels, std::vector& levelWeights, + bool outputRejectLevels = false ); + bool ocl_detectSingleScale( InputArray image, Size processingRectSize, + int yStep, double factor, std::vector& candidates, + std::vector& rejectLevels, std::vector& levelWeights, + bool outputRejectLevels = false ); + + + void detectMultiScaleNoGrouping( InputArray image, std::vector& candidates, std::vector& rejectLevels, std::vector& levelWeights, double scaleFactor, Size minObjectSize, Size maxObjectSize, bool outputRejectLevels = false ); @@ -127,6 +133,12 @@ protected: Ptr oldCascade; Ptr maskGenerator; + UMat ugrayImage, uimageBuffer; + UMat ufacepos, ustages, uclassifiers, unodes, uleaves, usubsets; + ocl::Kernel cascadeKernel; + bool tryOpenCL; + + Mutex mtx; }; #define CC_CASCADE_PARAMS "cascadeParams" @@ -212,6 +224,10 @@ protected: #define CALC_SUM(rect,offset) CALC_SUM_((rect)[0], (rect)[1], (rect)[2], (rect)[3], offset) +#define CALC_SUM_OFS_(p0, p1, p2, p3, ptr) \ +((ptr)[p0] - (ptr)[p1] - (ptr)[p2] + (ptr)[p3]) + +#define CALC_SUM_OFS(rect, ptr) CALC_SUM_OFS_((rect)[0], (rect)[1], (rect)[2], (rect)[3], ptr) //---------------------------------------------- HaarEvaluator --------------------------------------- class HaarEvaluator : public FeatureEvaluator @@ -241,10 +257,10 @@ public: enum { RECT_NUM = Feature::RECT_NUM }; float calc( const int* pwin ) const; - void setPtrs( const Mat& sum, const Feature& f ); + void setOffsets( const Feature& _f, int step, int tofs ); int ofs[RECT_NUM][4]; - float weight[RECT_NUM]; + float weight[4]; }; HaarEvaluator(); @@ -254,8 +270,11 @@ public: virtual Ptr clone() const; virtual int getFeatureType() const { return FeatureEvaluator::HAAR; } - virtual bool setImage(const Mat&, Size origWinSize); + virtual bool setImage(InputArray, Size origWinSize); virtual bool setWindow(Point pt); + + virtual bool setUMat(InputArray, Size origWinSize, Size origImgSize); + virtual void getUMats(std::vector& bufs); double operator()(int featureIdx) const { return optfeaturesPtr[featureIdx].calc(pwin) * varianceNormFactor; } @@ -263,22 +282,22 @@ public: { return (*this)(featureIdx); } protected: - Size origWinSize; - std::vector features; - std::vector optfeatures; + Size origWinSize, origImgSize; + Ptr > features; + Ptr > optfeatures; OptFeature* optfeaturesPtr; // optimization bool hasTiltedFeatures; - Mat sum0, sqsum0, tilted0; + Mat sum0, sqsum0; Mat sum, sqsum, tilted; + UMat usum, usqsum, fbuf; Rect normrect; - int p[4]; - int pq[4]; + int nofs[4]; + int nqofs[4]; const int* pwin; const double* pqwin; - int offset; double varianceNormFactor; }; @@ -298,34 +317,35 @@ inline HaarEvaluator::OptFeature :: OptFeature() ofs[2][0] = ofs[2][1] = ofs[2][2] = ofs[2][3] = 0; } -/*inline float HaarEvaluator::Feature :: calc( int _offset ) const +inline float HaarEvaluator::OptFeature :: calc( const int* ptr ) const { - float ret = rect[0].weight * CALC_SUM(p[0], _offset) + rect[1].weight * CALC_SUM(p[1], _offset); + float ret = weight[0] * CALC_SUM_OFS(ofs[0], ptr) + + weight[1] * CALC_SUM_OFS(ofs[1], ptr); - if( rect[2].weight != 0.0f ) - ret += rect[2].weight * CALC_SUM(p[2], _offset); + if( weight[2] != 0.0f ) + ret += weight[2] * CALC_SUM_OFS(ofs[2], ptr); return ret; -}*/ +} -inline void HaarEvaluator::OptFeature :: setPtrs( const Mat& _sum, const Feature& _f ) +inline void HaarEvaluator::OptFeature :: setOffsets( const Feature& _f, int step, int tofs ) { - const int* ptr = (const int*)_sum.data; - size_t step = _sum.step/sizeof(ptr[0]); - size_t tiltedofs = - if (tilted) + weight[0] = _f.rect[0].weight; + weight[1] = _f.rect[1].weight; + weight[2] = _f.rect[2].weight; + if (_f.tilted) { - CV_TILTED_PTRS( p[0][0], p[0][1], p[0][2], p[0][3], ptr, rect[0].r, step ); - CV_TILTED_PTRS( p[1][0], p[1][1], p[1][2], p[1][3], ptr, rect[1].r, step ); - if (rect[2].weight) - CV_TILTED_PTRS( p[2][0], p[2][1], p[2][2], p[2][3], ptr, rect[2].r, step ); + CV_TILTED_OFS( ofs[0][0], ofs[0][1], ofs[0][2], ofs[0][3], tofs, _f.rect[0].r, step ); + CV_TILTED_OFS( ofs[1][0], ofs[1][1], ofs[1][2], ofs[1][3], tofs, _f.rect[1].r, step ); + if (weight[2]) + CV_TILTED_PTRS( ofs[2][0], ofs[2][1], ofs[2][2], ofs[2][3], tofs, _f.rect[2].r, step ); } else { - CV_SUM_PTRS( p[0][0], p[0][1], p[0][2], p[0][3], ptr, rect[0].r, step ); - CV_SUM_PTRS( p[1][0], p[1][1], p[1][2], p[1][3], ptr, rect[1].r, step ); - if (rect[2].weight) - CV_SUM_PTRS( p[2][0], p[2][1], p[2][2], p[2][3], ptr, rect[2].r, step ); + CV_SUM_OFS( ofs[0][0], ofs[0][1], ofs[0][2], ofs[0][3], 0, _f.rect[0].r, step ); + CV_SUM_OFS( ofs[1][0], ofs[1][1], ofs[1][2], ofs[1][3], 0, _f.rect[1].r, step ); + if (weight[2]) + CV_SUM_OFS( ofs[2][0], ofs[2][1], ofs[2][2], ofs[2][3], 0, _f.rect[2].r, step ); } } @@ -356,7 +376,7 @@ public: virtual Ptr clone() const; virtual int getFeatureType() const { return FeatureEvaluator::LBP; } - virtual bool setImage(const Mat& image, Size _origWinSize); + virtual bool setImage(InputArray image, Size _origWinSize); virtual bool setWindow(Point pt); int operator()(int featureIdx) const @@ -433,7 +453,7 @@ public: virtual bool read( const FileNode& node ); virtual Ptr clone() const; virtual int getFeatureType() const { return FeatureEvaluator::HOG; } - virtual bool setImage( const Mat& image, Size winSize ); + virtual bool setImage( InputArray image, Size winSize ); virtual bool setWindow( Point pt ); double operator()(int featureIdx) const { From 9d3e7e027aa24039bff387188373eac21254e2eb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Vadim Pisarevsky Date: Tue, 17 Dec 2013 14:29:30 +0400 Subject: [PATCH 04/10] almost finished opencl-ization of cascade classifier --- modules/core/include/opencv2/core/ocl.hpp | 55 +++++ modules/imgproc/include/opencv2/imgproc.hpp | 5 + modules/imgproc/src/smooth.cpp | 108 +++++++++ .../objdetect/include/opencv2/objdetect.hpp | 2 +- modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp | 214 +++++++++++------- modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp | 30 +-- 6 files changed, 310 insertions(+), 104 deletions(-) diff --git a/modules/core/include/opencv2/core/ocl.hpp b/modules/core/include/opencv2/core/ocl.hpp index f2535940f0..b91d677f77 100644 --- a/modules/core/include/opencv2/core/ocl.hpp +++ b/modules/core/include/opencv2/core/ocl.hpp @@ -402,6 +402,61 @@ public: int i = set(0, a0); i = set(i, a1); i = set(i, a2); i = set(i, a3); i = set(i, a4); i = set(i, a5); i = set(i, a6); i = set(i, a7); i = set(i, a8); i = set(i, a9); i = set(i, a10); set(i, a11); return *this; } + + template + Kernel& args(const _Tp0& a0, const _Tp1& a1, const _Tp2& a2, const _Tp3& a3, + const _Tp4& a4, const _Tp5& a5, const _Tp6& a6, const _Tp7& a7, + const _Tp8& a8, const _Tp9& a9, const _Tp10& a10, const _Tp11& a11, + const _Tp12& a12) + { + int i = set(0, a0); i = set(i, a1); i = set(i, a2); i = set(i, a3); i = set(i, a4); i = set(i, a5); + i = set(i, a6); i = set(i, a7); i = set(i, a8); i = set(i, a9); i = set(i, a10); i = set(i, a11); + set(i, a12); return *this; + } + + template + Kernel& args(const _Tp0& a0, const _Tp1& a1, const _Tp2& a2, const _Tp3& a3, + const _Tp4& a4, const _Tp5& a5, const _Tp6& a6, const _Tp7& a7, + const _Tp8& a8, const _Tp9& a9, const _Tp10& a10, const _Tp11& a11, + const _Tp12& a12, const _Tp13& a13) + { + int i = set(0, a0); i = set(i, a1); i = set(i, a2); i = set(i, a3); i = set(i, a4); i = set(i, a5); + i = set(i, a6); i = set(i, a7); i = set(i, a8); i = set(i, a9); i = set(i, a10); i = set(i, a11); + i = set(i, a12); set(i, a13); return *this; + } + + template + Kernel& args(const _Tp0& a0, const _Tp1& a1, const _Tp2& a2, const _Tp3& a3, + const _Tp4& a4, const _Tp5& a5, const _Tp6& a6, const _Tp7& a7, + const _Tp8& a8, const _Tp9& a9, const _Tp10& a10, const _Tp11& a11, + const _Tp12& a12, const _Tp13& a13, const _Tp14& a14) + { + int i = set(0, a0); i = set(i, a1); i = set(i, a2); i = set(i, a3); i = set(i, a4); i = set(i, a5); + i = set(i, a6); i = set(i, a7); i = set(i, a8); i = set(i, a9); i = set(i, a10); i = set(i, a11); + i = set(i, a12); i = set(i, a13); set(i, a14); return *this; + } + + template + Kernel& args(const _Tp0& a0, const _Tp1& a1, const _Tp2& a2, const _Tp3& a3, + const _Tp4& a4, const _Tp5& a5, const _Tp6& a6, const _Tp7& a7, + const _Tp8& a8, const _Tp9& a9, const _Tp10& a10, const _Tp11& a11, + const _Tp12& a12, const _Tp13& a13, const _Tp14& a14, const _Tp15& a15) + { + int i = set(0, a0); i = set(i, a1); i = set(i, a2); i = set(i, a3); i = set(i, a4); i = set(i, a5); + i = set(i, a6); i = set(i, a7); i = set(i, a8); i = set(i, a9); i = set(i, a10); i = set(i, a11); + i = set(i, a12); i = set(i, a13); i = set(i, a14); set(i, a15); return *this; + } bool run(int dims, size_t globalsize[], size_t localsize[], bool sync, const Queue& q=Queue()); diff --git a/modules/imgproc/include/opencv2/imgproc.hpp b/modules/imgproc/include/opencv2/imgproc.hpp index 25f9797299..25af90e77d 100644 --- a/modules/imgproc/include/opencv2/imgproc.hpp +++ b/modules/imgproc/include/opencv2/imgproc.hpp @@ -1075,6 +1075,11 @@ CV_EXPORTS_W void boxFilter( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), bool normalize = true, int borderType = BORDER_DEFAULT ); + +CV_EXPORTS_W void sqrBoxFilter( InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, + Size ksize, Point anchor = Point(-1, -1), + bool normalize = true, + int borderType = BORDER_DEFAULT ); //! a synonym for normalized box filter CV_EXPORTS_W void blur( InputArray src, OutputArray dst, diff --git a/modules/imgproc/src/smooth.cpp b/modules/imgproc/src/smooth.cpp index 2e2eabf4e1..069d6f715d 100644 --- a/modules/imgproc/src/smooth.cpp +++ b/modules/imgproc/src/smooth.cpp @@ -741,6 +741,114 @@ void cv::blur( InputArray src, OutputArray dst, boxFilter( src, dst, -1, ksize, anchor, true, borderType ); } + +/****************************************************************************************\ + Squared Box Filter +\****************************************************************************************/ + +namespace cv +{ + +template struct SqrRowSum : public BaseRowFilter +{ + SqrRowSum( int _ksize, int _anchor ) + { + ksize = _ksize; + anchor = _anchor; + } + + void operator()(const uchar* src, uchar* dst, int width, int cn) + { + const T* S = (const T*)src; + ST* D = (ST*)dst; + int i = 0, k, ksz_cn = ksize*cn; + + width = (width - 1)*cn; + for( k = 0; k < cn; k++, S++, D++ ) + { + ST s = 0; + for( i = 0; i < ksz_cn; i += cn ) + { + ST val = (ST)S[i]; + s += val*val; + } + D[0] = s; + for( i = 0; i < width; i += cn ) + { + ST val0 = (ST)S[i], val1 = (ST)S[i + ksz_cn]; + s += val1*val1 - val0*val0; + D[i+cn] = s; + } + } + } +}; + +static Ptr getSqrRowSumFilter(int srcType, int sumType, int ksize, int anchor) +{ + int sdepth = CV_MAT_DEPTH(srcType), ddepth = CV_MAT_DEPTH(sumType); + CV_Assert( CV_MAT_CN(sumType) == CV_MAT_CN(srcType) ); + + if( anchor < 0 ) + anchor = ksize/2; + + if( sdepth == CV_8U && ddepth == CV_32S ) + return makePtr >(ksize, anchor); + if( sdepth == CV_8U && ddepth == CV_64F ) + return makePtr >(ksize, anchor); + if( sdepth == CV_16U && ddepth == CV_64F ) + return makePtr >(ksize, anchor); + if( sdepth == CV_16S && ddepth == CV_64F ) + return makePtr >(ksize, anchor); + if( sdepth == CV_32F && ddepth == CV_64F ) + return makePtr >(ksize, anchor); + if( sdepth == CV_64F && ddepth == CV_64F ) + return makePtr >(ksize, anchor); + + CV_Error_( CV_StsNotImplemented, + ("Unsupported combination of source format (=%d), and buffer format (=%d)", + srcType, sumType)); + + return Ptr(); +} + +} + +void cv::sqrBoxFilter( InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, + Size ksize, Point anchor, + bool normalize, int borderType ) +{ + Mat src = _src.getMat(); + int sdepth = src.depth(), cn = src.channels(); + if( ddepth < 0 ) + ddepth = sdepth < CV_32F ? CV_32F : CV_64F; + _dst.create( src.size(), CV_MAKETYPE(ddepth, cn) ); + Mat dst = _dst.getMat(); + if( borderType != BORDER_CONSTANT && normalize ) + { + if( src.rows == 1 ) + ksize.height = 1; + if( src.cols == 1 ) + ksize.width = 1; + } + + int sumType = CV_64F; + if( sdepth == CV_8U ) + sumType = CV_32S; + sumType = CV_MAKETYPE( sumType, cn ); + int srcType = CV_MAKETYPE(sdepth, cn); + int dstType = CV_MAKETYPE(ddepth, cn); + + Ptr rowFilter = getSqrRowSumFilter(srcType, sumType, ksize.width, anchor.x ); + Ptr columnFilter = getColumnSumFilter(sumType, + dstType, ksize.height, anchor.y, + normalize ? 1./(ksize.width*ksize.height) : 1); + + Ptr f = makePtr(Ptr(), rowFilter, columnFilter, + srcType, dstType, sumType, borderType ); + f->apply( src, dst ); +} + + /****************************************************************************************\ Gaussian Blur \****************************************************************************************/ diff --git a/modules/objdetect/include/opencv2/objdetect.hpp b/modules/objdetect/include/opencv2/objdetect.hpp index 631264c7df..0d5792124e 100644 --- a/modules/objdetect/include/opencv2/objdetect.hpp +++ b/modules/objdetect/include/opencv2/objdetect.hpp @@ -135,7 +135,7 @@ public: virtual Ptr clone() const; virtual int getFeatureType() const; - virtual bool setImage(InputArray img, Size origWinSize); + virtual bool setImage(InputArray img, Size origWinSize, Size sumSize); virtual bool setWindow(Point p); virtual double calcOrd(int featureIdx) const; diff --git a/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp b/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp index 41c0e65f71..c87a4e9f7d 100644 --- a/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp +++ b/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp @@ -112,6 +112,13 @@ struct Logger namespace cv { + +template void copyVectorToUMat(const std::vector<_Tp>& v, UMat& um) +{ + if(v.empty()) + um.release(); + Mat(1, (int)(v.size()*sizeof(v[0])), CV_8U, (void*)&v[0]).copyTo(um); +} void groupRectangles(std::vector& rectList, int groupThreshold, double eps, std::vector* weights, std::vector* levelWeights) { @@ -434,7 +441,7 @@ FeatureEvaluator::~FeatureEvaluator() {} bool FeatureEvaluator::read(const FileNode&) {return true;} Ptr FeatureEvaluator::clone() const { return Ptr(); } int FeatureEvaluator::getFeatureType() const {return -1;} -bool FeatureEvaluator::setImage(InputArray, Size) {return true;} +bool FeatureEvaluator::setImage(InputArray, Size, Size) {return true;} bool FeatureEvaluator::setWindow(Point) { return true; } double FeatureEvaluator::calcOrd(int) const { return 0.; } int FeatureEvaluator::calcCat(int) const { return 0; } @@ -468,7 +475,6 @@ HaarEvaluator::HaarEvaluator() { optfeaturesPtr = 0; pwin = 0; - pqwin = 0; } HaarEvaluator::~HaarEvaluator() { @@ -478,10 +484,16 @@ bool HaarEvaluator::read(const FileNode& node) { size_t i, n = node.size(); CV_Assert(n > 0); + if(features.empty()) + features = makePtr >(); + if(optfeatures.empty()) + optfeatures = makePtr >(); features->resize(n); FileNodeIterator it = node.begin(); hasTiltedFeatures = false; std::vector ff = *features; + sumSize0 = Size(); + ufbuf.release(); for(i = 0; i < n; i++, ++it) { @@ -502,59 +514,91 @@ Ptr HaarEvaluator::clone() const ret->optfeaturesPtr = optfeatures->empty() ? 0 : &(*(ret->optfeatures))[0]; ret->hasTiltedFeatures = hasTiltedFeatures; ret->sum0 = sum0; ret->sqsum0 = sqsum0; - ret->sum = sum; ret->sqsum = sqsum; ret->tilted = tilted; + ret->sum = sum; ret->sqsum = sqsum; + ret->usum0 = usum0; ret->usqsum0 = usqsum0; ret->ufbuf = ufbuf; ret->normrect = normrect; memcpy( ret->nofs, nofs, 4*sizeof(nofs[0]) ); - memcpy( ret->nqofs, nqofs, 4*sizeof(nqofs[0]) ); - ret->pwin = pwin; ret->pqwin = pqwin; + ret->pwin = pwin; ret->varianceNormFactor = varianceNormFactor; return ret; } -bool HaarEvaluator::setImage( InputArray _image, Size _origWinSize ) +bool HaarEvaluator::setImage( InputArray _image, Size _origWinSize, Size _sumSize ) { Size imgsz = _image.size(); - int rn = imgsz.height+1, cn = imgsz.width+1, rnt = rn; - origWinSize = _origWinSize; - normrect = Rect(1, 1, origWinSize.width-2, origWinSize.height-2); - + int cols = imgsz.width, rows = imgsz.height; + if (imgsz.width < origWinSize.width || imgsz.height < origWinSize.height) return false; - - if( hasTiltedFeatures ) - rnt = rn*2; - if( sum0.rows < rnt || sum0.cols < cn ) + origWinSize = _origWinSize; + normrect = Rect(1, 1, origWinSize.width-2, origWinSize.height-2); + + int rn = _sumSize.height, cn = _sumSize.width, rn_scale = hasTiltedFeatures ? 2 : 1; + int sumStep, tofs = 0; + CV_Assert(rn >= rows+1 && cn >= cols+1); + + if( _image.isUMat() ) { - sum0.create(rnt, cn, CV_32S); - sqsum0.create(rn, cn, CV_64F); + usum0.create(rn*rn_scale, cn, CV_32S); + usqsum0.create(rn, cn, CV_32S); + usum = UMat(usum0, Rect(0, 0, cols+1, rows+1)); + usqsum = UMat(usqsum0, Rect(0, 0, cols, rows)); + + if( hasTiltedFeatures ) + { + UMat utilted(usum0, Rect(0, _sumSize.height, cols+1, rows+1)); + integral(_image, usum, noArray(), utilted, CV_32S); + tofs = (int)((utilted.offset - usum.offset)/sizeof(int)); + } + else + integral(_image, usum, noArray(), noArray(), CV_32S); + sqrBoxFilter(_image, usqsum, CV_32S, + Size(normrect.width, normrect.height), + Point(0, 0), false); + sumStep = (int)(usum.step/usum.elemSize()); } - sum = Mat(rn, cn, CV_32S, sum0.data); - sqsum = Mat(rn, cn, CV_64F, sqsum0.data); - if( hasTiltedFeatures ) + else { - tilted = Mat(rn, cn, CV_32S, sum0.data + rn*sum.step); - integral(_image, sum, sqsum, tilted); + sum0.create(rn*rn_scale, cn, CV_32S); + sqsum0.create(rn, cn, CV_32S); + sum = sum0(Rect(0, 0, cols+1, rows+1)); + sqsum = sqsum0(Rect(0, 0, cols, rows)); + + if( hasTiltedFeatures ) + { + Mat tilted = sum0(Rect(0, _sumSize.height, cols+1, rows+1)); + integral(_image, sum, noArray(), tilted, CV_32S); + tofs = (int)((tilted.data - sum.data)/sizeof(int)); + } + else + integral(_image, sum, noArray(), noArray(), CV_32S); + sqrBoxFilter(_image, sqsum, CV_32S, + Size(normrect.width, normrect.height), + Point(0, 0), false); + sumStep = (int)(sum.step/sum.elemSize()); } - else - integral(_image, sum, sqsum); - int sumStep = (int)(sum.step/sum.elemSize()); - int sqsumStep = (int)(sqsum.step/sqsum.elemSize()); - int tofs = hasTiltedFeatures ? sumStep*rn : 0; CV_SUM_OFS( nofs[0], nofs[1], nofs[2], nofs[3], 0, normrect, sumStep ); - CV_SUM_OFS( nqofs[0], nqofs[1], nqofs[2], nqofs[3], 0, normrect, sqsumStep ); size_t fi, nfeatures = features->size(); - - optfeatures->resize(nfeatures); - optfeaturesPtr = &(*optfeatures)[0]; const std::vector& ff = *features; - for( fi = 0; fi < nfeatures; fi++ ) - optfeaturesPtr[fi].setOffsets( ff[fi], sumStep, tofs ); + + if( sumSize0 != _sumSize ) + { + optfeatures->resize(nfeatures); + optfeaturesPtr = &(*optfeatures)[0]; + for( fi = 0; fi < nfeatures; fi++ ) + optfeaturesPtr[fi].setOffsets( ff[fi], sumStep, tofs ); + } + if( _image.isUMat() && (sumSize0 != _sumSize || ufbuf.empty()) ) + copyVectorToUMat(ff, ufbuf); + sumSize0 = _sumSize; + return true; } + bool HaarEvaluator::setWindow( Point pt ) { if( pt.x < 0 || pt.y < 0 || @@ -563,9 +607,8 @@ bool HaarEvaluator::setWindow( Point pt ) return false; const int* p = &sum.at(pt); - const double* pq = &sqsum.at(pt); int valsum = CALC_SUM_OFS(nofs, p); - double valsqsum = CALC_SUM_OFS(nqofs, pq); + double valsqsum = sqsum.at(pt.y + normrect.y, pt.x + normrect.x); double nf = (double)normrect.area() * valsqsum - (double)valsum * valsum; if( nf > 0. ) @@ -577,6 +620,19 @@ bool HaarEvaluator::setWindow( Point pt ) return true; } + +Rect HaarEvaluator::getNormRect() const +{ + return normrect; +} + +void HaarEvaluator::getUMats(std::vector& bufs) +{ + bufs.clear(); + bufs.push_back(usum); + bufs.push_back(usqsum); + bufs.push_back(ufbuf); +} //---------------------------------------------- LBPEvaluator ------------------------------------- bool LBPEvaluator::Feature :: read(const FileNode& node ) @@ -620,7 +676,7 @@ Ptr LBPEvaluator::clone() const return ret; } -bool LBPEvaluator::setImage( InputArray _image, Size _origWinSize ) +bool LBPEvaluator::setImage( InputArray _image, Size _origWinSize, Size ) { Mat image = _image.getMat(); int rn = image.rows+1, cn = image.cols+1; @@ -702,7 +758,7 @@ Ptr HOGEvaluator::clone() const return ret; } -bool HOGEvaluator::setImage( InputArray _image, Size winSize ) +bool HOGEvaluator::setImage( InputArray _image, Size winSize, Size ) { Mat image = _image.getMat(); int rows = image.rows + 1; @@ -914,11 +970,6 @@ int CascadeClassifierImpl::runAt( Ptr& evaluator, Point pt, do } } -bool CascadeClassifierImpl::setImage( Ptr& evaluator, const Mat& image ) -{ - return empty() ? false : evaluator->setImage(image, data.origWinSize); -} - void CascadeClassifierImpl::setMaskGenerator(const Ptr& _maskGenerator) { maskGenerator=_maskGenerator; @@ -1022,9 +1073,10 @@ struct getNeighbors { int operator ()(const CvAvgComp& e) const { return e.neigh bool CascadeClassifierImpl::detectSingleScale( InputArray _image, Size processingRectSize, int yStep, double factor, std::vector& candidates, - std::vector& levels, std::vector& weights, bool outputRejectLevels ) + std::vector& levels, std::vector& weights, + Size sumSize0, bool outputRejectLevels ) { - if( !featureEvaluator->setImage( _image, data.origWinSize ) ) + if( !featureEvaluator->setImage(_image, data.origWinSize, sumSize0) ) return false; #if defined (LOG_CASCADE_STATISTIC) @@ -1071,13 +1123,16 @@ bool CascadeClassifierImpl::detectSingleScale( InputArray _image, Size processin bool CascadeClassifierImpl::ocl_detectSingleScale( InputArray _image, Size processingRectSize, - int yStep, double factor, std::vector& candidates, - std::vector&, std::vector&, bool ) + int yStep, double factor, Size sumSize0 ) { + const int MAX_FACES = 10000; + Ptr haar = featureEvaluator.dynamicCast(); if( haar.empty() ) return false; + haar->setImage(_image, data.origWinSize, sumSize0); + if( cascadeKernel.empty() ) { //cascadeKernel.create(") @@ -1087,25 +1142,21 @@ bool CascadeClassifierImpl::ocl_detectSingleScale( InputArray _image, Size proce if( ustages.empty() ) { - #define UPLOAD_CASCADE_PART(NAME) \ - Mat(1, (int)(data.NAME.size()*sizeof(data.NAME[0])), CV_8U, &data.NAME[0]).copyTo(u##NAME) - - UPLOAD_CASCADE_PART(stages); - UPLOAD_CASCADE_PART(classifiers); - UPLOAD_CASCADE_PART(nodes); - UPLOAD_CASCADE_PART(leaves); - ufacepos.create(); + copyVectorToUMat(data.stages, ustages); + copyVectorToUMat(data.classifiers, uclassifiers); + copyVectorToUMat(data.nodes, unodes); + copyVectorToUMat(data.leaves, uleaves); + ufacepos.create(1, MAX_FACES*4 + 1, CV_32S); } - haar->setUMat(_image, data.origWinSize, ugrayImage.size()); std::vector bufs; haar->getUMats(bufs); - CV_Assert(bufs.size() == 5); + CV_Assert(bufs.size() == 3); - size_t globalsize[] = { processingRectSize.width, processingRectSize.height }; + size_t globalsize[] = { processingRectSize.width/yStep, processingRectSize.height/yStep }; - if(!cascadeKernel.args(ocl::KernelArg::PtrReadOnly(bufs[0]), // sum - ocl::KernelArg::PtrReadOnly(bufs[1]), // sqsum + return cascadeKernel.args(ocl::KernelArg::ReadOnly(bufs[0]), // sum + ocl::KernelArg::ReadOnly(bufs[1]), // sqsum ocl::KernelArg::PtrReadOnly(bufs[2]), // optfeatures // cascade classifier @@ -1115,30 +1166,17 @@ bool CascadeClassifierImpl::ocl_detectSingleScale( InputArray _image, Size proce ocl::KernelArg::PtrReadOnly(uleaves), ocl::KernelArg::WriteOnly(ufacepos), // positions - ocl::KernelArg::ReadWrite(umisc), + ocl::KernelArg::PtrReadOnly(uparams), processingRectSize.width, - processingRectSize.height).run(2, globalsize, 0, false)) - return false; - - Mat facepos = ufacepos.getMat(ACCESS_READ); - const int* fptr = facepos.ptr(); - int nfaces = fptr[0]; - for( i = 0; i < nfaces; i++ ) - { - int pos = fptr[i+1]; - int x = - candidates.push_back(Rect() - return false; + processingRectSize.height, + yStep, (float)factor, MAX_FACES).run(2, globalsize, 0, false); } - - bool CascadeClassifierImpl::isOldFormatCascade() const { return !oldCascade.empty(); } - int CascadeClassifierImpl::getFeatureType() const { return featureEvaluator->getFeatureType(); @@ -1149,12 +1187,6 @@ Size CascadeClassifierImpl::getOriginalWindowSize() const return data.origWinSize; } -bool CascadeClassifierImpl::setImage(InputArray _image) -{ - Mat image = _image.getMat(); - return featureEvaluator->setImage(image, data.origWinSize); -} - void* CascadeClassifierImpl::getOldCascade() { return oldCascade; @@ -1196,12 +1228,12 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScaleNoGrouping( InputArray _image, std:: if( maxObjectSize.height == 0 || maxObjectSize.width == 0 ) maxObjectSize = imgsz; - bool use_ocl = ocl::useOpenCL() && + bool use_ocl = false;/*ocl::useOpenCL() && getFeatureType() == FeatureEvaluator::HAAR && !isOldFormatCascade() && maskGenerator.empty() && !outputRejectLevels && - tryOpenCL; + tryOpenCL;*/ if( !use_ocl ) { @@ -1228,6 +1260,8 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScaleNoGrouping( InputArray _image, std:: uimage.copyTo(ugrayImage); uimageBuffer.create(imgsz.height + 1, imgsz.width + 1, CV_8U); } + + Size sumSize0((imgsz.width + SUM_ALIGN) & -SUM_ALIGN, imgsz.height+1); for( double factor = 1; ; factor *= scaleFactor ) { @@ -1260,8 +1294,7 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScaleNoGrouping( InputArray _image, std:: UMat uscaledImage(uimageBuffer, Rect(0, 0, scaledImageSize.width, scaledImageSize.height)); resize( ugrayImage, uscaledImage, scaledImageSize, 0, 0, INTER_LINEAR ); - if( ocl_detectSingleScale( uscaledImage, processingRectSize, yStep, factor, candidates, - rejectLevels, levelWeights, outputRejectLevels ) ) + if( ocl_detectSingleScale( uscaledImage, processingRectSize, yStep, factor, sumSize0 ) ) continue; /////// if the OpenCL branch has been executed but failed, fall back to CPU: ///// @@ -1282,10 +1315,21 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScaleNoGrouping( InputArray _image, std:: resize( grayImage, scaledImage, scaledImageSize, 0, 0, INTER_LINEAR ); if( !detectSingleScale( scaledImage, processingRectSize, yStep, factor, candidates, - rejectLevels, levelWeights, outputRejectLevels ) ) + rejectLevels, levelWeights, sumSize0, outputRejectLevels ) ) break; } } + + if( use_ocl && tryOpenCL ) + { + Mat facepos = ufacepos.getMat(ACCESS_READ); + const int* fptr = facepos.ptr(); + int i, nfaces = fptr[0]; + for( i = 0; i < nfaces; i++ ) + { + candidates.push_back(Rect(fptr[i*4+1], fptr[i*4+2], fptr[i*4+3], fptr[i*4+4])); + } + } } void CascadeClassifierImpl::detectMultiScale( InputArray _image, std::vector& objects, diff --git a/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp b/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp index e2a9ffaf16..9841748454 100644 --- a/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp +++ b/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp @@ -42,21 +42,20 @@ public: bool isOldFormatCascade() const; Size getOriginalWindowSize() const; int getFeatureType() const; - bool setImage( InputArray ); void* getOldCascade(); void setMaskGenerator(const Ptr& maskGenerator); Ptr getMaskGenerator(); protected: + enum { SUM_ALIGN = 16 }; + bool detectSingleScale( InputArray image, Size processingRectSize, int yStep, double factor, std::vector& candidates, std::vector& rejectLevels, std::vector& levelWeights, - bool outputRejectLevels = false ); + Size sumSize0, bool outputRejectLevels = false ); bool ocl_detectSingleScale( InputArray image, Size processingRectSize, - int yStep, double factor, std::vector& candidates, - std::vector& rejectLevels, std::vector& levelWeights, - bool outputRejectLevels = false ); + int yStep, double factor, Size sumSize0 ); void detectMultiScaleNoGrouping( InputArray image, std::vector& candidates, @@ -86,7 +85,6 @@ protected: template friend int predictCategoricalStump( CascadeClassifierImpl& cascade, Ptr &featureEvaluator, double& weight); - bool setImage( Ptr& feval, const Mat& image); int runAt( Ptr& feval, Point pt, double& weight ); class Data @@ -134,7 +132,7 @@ protected: Ptr maskGenerator; UMat ugrayImage, uimageBuffer; - UMat ufacepos, ustages, uclassifiers, unodes, uleaves, usubsets; + UMat ufacepos, ustages, uclassifiers, unodes, uleaves, usubsets, uparams; ocl::Kernel cascadeKernel; bool tryOpenCL; @@ -270,10 +268,9 @@ public: virtual Ptr clone() const; virtual int getFeatureType() const { return FeatureEvaluator::HAAR; } - virtual bool setImage(InputArray, Size origWinSize); + virtual bool setImage(InputArray, Size origWinSize, Size sumSize); virtual bool setWindow(Point pt); - - virtual bool setUMat(InputArray, Size origWinSize, Size origImgSize); + virtual Rect getNormRect() const; virtual void getUMats(std::vector& bufs); double operator()(int featureIdx) const @@ -282,22 +279,19 @@ public: { return (*this)(featureIdx); } protected: - Size origWinSize, origImgSize; + Size origWinSize, sumSize0; Ptr > features; Ptr > optfeatures; OptFeature* optfeaturesPtr; // optimization bool hasTiltedFeatures; - Mat sum0, sqsum0; - Mat sum, sqsum, tilted; - UMat usum, usqsum, fbuf; + Mat sum0, sum, sqsum0, sqsum; + UMat usum0, usum, usqsum0, usqsum, ufbuf; Rect normrect; int nofs[4]; - int nqofs[4]; const int* pwin; - const double* pqwin; double varianceNormFactor; }; @@ -376,7 +370,7 @@ public: virtual Ptr clone() const; virtual int getFeatureType() const { return FeatureEvaluator::LBP; } - virtual bool setImage(InputArray image, Size _origWinSize); + virtual bool setImage(InputArray image, Size _origWinSize, Size); virtual bool setWindow(Point pt); int operator()(int featureIdx) const @@ -453,7 +447,7 @@ public: virtual bool read( const FileNode& node ); virtual Ptr clone() const; virtual int getFeatureType() const { return FeatureEvaluator::HOG; } - virtual bool setImage( InputArray image, Size winSize ); + virtual bool setImage( InputArray image, Size winSize, Size ); virtual bool setWindow( Point pt ); double operator()(int featureIdx) const { From ef509ace43a942aee4678df9834e873e7bbcb328 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Vadim Pisarevsky Date: Tue, 17 Dec 2013 14:51:22 +0400 Subject: [PATCH 05/10] trying to debug the new cascade --- modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp | 20 +++++++++++++------- 1 file changed, 13 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp b/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp index c87a4e9f7d..fc43c8c522 100644 --- a/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp +++ b/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp @@ -561,21 +561,21 @@ bool HaarEvaluator::setImage( InputArray _image, Size _origWinSize, Size _sumSiz else { sum0.create(rn*rn_scale, cn, CV_32S); - sqsum0.create(rn, cn, CV_32S); + sqsum0.create(rn, cn, CV_64F); sum = sum0(Rect(0, 0, cols+1, rows+1)); - sqsum = sqsum0(Rect(0, 0, cols, rows)); + sqsum = sqsum0(Rect(0, 0, cols+1, rows+1)); if( hasTiltedFeatures ) { Mat tilted = sum0(Rect(0, _sumSize.height, cols+1, rows+1)); - integral(_image, sum, noArray(), tilted, CV_32S); + integral(_image, sum, sqsum, tilted, CV_32S); tofs = (int)((tilted.data - sum.data)/sizeof(int)); } else - integral(_image, sum, noArray(), noArray(), CV_32S); - sqrBoxFilter(_image, sqsum, CV_32S, + integral(_image, sum, sqsum, noArray(), CV_32S); + /*sqrBoxFilter(_image, sqsum, CV_32S, Size(normrect.width, normrect.height), - Point(0, 0), false); + Point(0, 0), false);*/ sumStep = (int)(sum.step/sum.elemSize()); } @@ -608,7 +608,13 @@ bool HaarEvaluator::setWindow( Point pt ) const int* p = &sum.at(pt); int valsum = CALC_SUM_OFS(nofs, p); - double valsqsum = sqsum.at(pt.y + normrect.y, pt.x + normrect.x); + + int nqofs[4]; + CV_SUM_OFS( nqofs[0], nqofs[1], nqofs[2], nqofs[3], 0, normrect, (int)(sqsum.step/sizeof(double)) ); + const double* pq = &sqsum.at(pt); + double valsqsum = CALC_SUM_OFS(nqofs, pq); + + //double valsqsum = sqsum.at(pt.y + normrect.y, pt.x + normrect.x); double nf = (double)normrect.area() * valsqsum - (double)valsum * valsum; if( nf > 0. ) From 02fb3f0a774313a4008e9a660a05d44b81d26afd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Vadim Pisarevsky Date: Tue, 17 Dec 2013 20:55:49 +0400 Subject: [PATCH 06/10] it finally works!!! --- modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp | 81 ++- modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp | 14 +- .../objdetect/src/opencl/haarobjectdetect.cl | 631 +++--------------- 3 files changed, 151 insertions(+), 575 deletions(-) diff --git a/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp b/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp index fc43c8c522..2b3e939be2 100644 --- a/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp +++ b/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp @@ -44,6 +44,7 @@ #include "cascadedetect.hpp" #include "opencv2/objdetect/objdetect_c.h" +#include "opencl_kernels.hpp" #if defined (LOG_CASCADE_STATISTIC) struct Logger @@ -491,7 +492,7 @@ bool HaarEvaluator::read(const FileNode& node) features->resize(n); FileNodeIterator it = node.begin(); hasTiltedFeatures = false; - std::vector ff = *features; + std::vector& ff = *features; sumSize0 = Size(); ufbuf.release(); @@ -552,30 +553,37 @@ bool HaarEvaluator::setImage( InputArray _image, Size _origWinSize, Size _sumSiz tofs = (int)((utilted.offset - usum.offset)/sizeof(int)); } else + { integral(_image, usum, noArray(), noArray(), CV_32S); + } + sqrBoxFilter(_image, usqsum, CV_32S, Size(normrect.width, normrect.height), Point(0, 0), false); + /*sqrBoxFilter(_image.getMat(), sqsum, CV_32S, + Size(normrect.width, normrect.height), + Point(0, 0), false); + sqsum.copyTo(usqsum);*/ sumStep = (int)(usum.step/usum.elemSize()); } else { sum0.create(rn*rn_scale, cn, CV_32S); - sqsum0.create(rn, cn, CV_64F); + sqsum0.create(rn, cn, CV_32S); sum = sum0(Rect(0, 0, cols+1, rows+1)); - sqsum = sqsum0(Rect(0, 0, cols+1, rows+1)); + sqsum = sqsum0(Rect(0, 0, cols, rows)); if( hasTiltedFeatures ) { Mat tilted = sum0(Rect(0, _sumSize.height, cols+1, rows+1)); - integral(_image, sum, sqsum, tilted, CV_32S); + integral(_image, sum, noArray(), tilted, CV_32S); tofs = (int)((tilted.data - sum.data)/sizeof(int)); } else - integral(_image, sum, sqsum, noArray(), CV_32S); - /*sqrBoxFilter(_image, sqsum, CV_32S, + integral(_image, sum, noArray(), noArray(), CV_32S); + sqrBoxFilter(_image, sqsum, CV_32S, Size(normrect.width, normrect.height), - Point(0, 0), false);*/ + Point(0, 0), false); sumStep = (int)(sum.step/sum.elemSize()); } @@ -592,7 +600,7 @@ bool HaarEvaluator::setImage( InputArray _image, Size _origWinSize, Size _sumSiz optfeaturesPtr[fi].setOffsets( ff[fi], sumStep, tofs ); } if( _image.isUMat() && (sumSize0 != _sumSize || ufbuf.empty()) ) - copyVectorToUMat(ff, ufbuf); + copyVectorToUMat(*optfeatures, ufbuf); sumSize0 = _sumSize; return true; @@ -608,13 +616,7 @@ bool HaarEvaluator::setWindow( Point pt ) const int* p = &sum.at(pt); int valsum = CALC_SUM_OFS(nofs, p); - - int nqofs[4]; - CV_SUM_OFS( nqofs[0], nqofs[1], nqofs[2], nqofs[3], 0, normrect, (int)(sqsum.step/sizeof(double)) ); - const double* pq = &sqsum.at(pt); - double valsqsum = CALC_SUM_OFS(nqofs, pq); - - //double valsqsum = sqsum.at(pt.y + normrect.y, pt.x + normrect.x); + double valsqsum = sqsum.at(pt.y + normrect.y, pt.x + normrect.x); double nf = (double)normrect.area() * valsqsum - (double)valsum * valsum; if( nf > 0. ) @@ -1131,8 +1133,6 @@ bool CascadeClassifierImpl::detectSingleScale( InputArray _image, Size processin bool CascadeClassifierImpl::ocl_detectSingleScale( InputArray _image, Size processingRectSize, int yStep, double factor, Size sumSize0 ) { - const int MAX_FACES = 10000; - Ptr haar = featureEvaluator.dynamicCast(); if( haar.empty() ) return false; @@ -1141,7 +1141,8 @@ bool CascadeClassifierImpl::ocl_detectSingleScale( InputArray _image, Size proce if( cascadeKernel.empty() ) { - //cascadeKernel.create(") + cascadeKernel.create("runHaarClassifierStump", ocl::objdetect::haarobjectdetect_oclsrc, + format("-D MAX_FACES=%d", MAX_FACES)); if( cascadeKernel.empty() ) return false; } @@ -1152,30 +1153,35 @@ bool CascadeClassifierImpl::ocl_detectSingleScale( InputArray _image, Size proce copyVectorToUMat(data.classifiers, uclassifiers); copyVectorToUMat(data.nodes, unodes); copyVectorToUMat(data.leaves, uleaves); - ufacepos.create(1, MAX_FACES*4 + 1, CV_32S); } std::vector bufs; haar->getUMats(bufs); CV_Assert(bufs.size() == 3); - + + Rect normrect = haar->getNormRect(); + + //processingRectSize = Size(yStep, yStep); size_t globalsize[] = { processingRectSize.width/yStep, processingRectSize.height/yStep }; - return cascadeKernel.args(ocl::KernelArg::ReadOnly(bufs[0]), // sum - ocl::KernelArg::ReadOnly(bufs[1]), // sqsum + cascadeKernel.args(ocl::KernelArg::ReadOnlyNoSize(bufs[0]), // sum + ocl::KernelArg::ReadOnlyNoSize(bufs[1]), // sqsum ocl::KernelArg::PtrReadOnly(bufs[2]), // optfeatures // cascade classifier + (int)data.stages.size(), ocl::KernelArg::PtrReadOnly(ustages), ocl::KernelArg::PtrReadOnly(uclassifiers), ocl::KernelArg::PtrReadOnly(unodes), ocl::KernelArg::PtrReadOnly(uleaves), - ocl::KernelArg::WriteOnly(ufacepos), // positions - ocl::KernelArg::PtrReadOnly(uparams), - processingRectSize.width, - processingRectSize.height, - yStep, (float)factor, MAX_FACES).run(2, globalsize, 0, false); + ocl::KernelArg::PtrWriteOnly(ufacepos), // positions + processingRectSize, + yStep, (float)factor, + normrect, data.origWinSize); + bool ok = cascadeKernel.run(2, globalsize, 0, true); + //CV_Assert(ok); + return ok; } bool CascadeClassifierImpl::isOldFormatCascade() const @@ -1234,12 +1240,13 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScaleNoGrouping( InputArray _image, std:: if( maxObjectSize.height == 0 || maxObjectSize.width == 0 ) maxObjectSize = imgsz; - bool use_ocl = false;/*ocl::useOpenCL() && + bool use_ocl = ocl::useOpenCL() && getFeatureType() == FeatureEvaluator::HAAR && !isOldFormatCascade() && + data.isStumpBased && maskGenerator.empty() && !outputRejectLevels && - tryOpenCL;*/ + tryOpenCL; if( !use_ocl ) { @@ -1268,13 +1275,20 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScaleNoGrouping( InputArray _image, std:: } Size sumSize0((imgsz.width + SUM_ALIGN) & -SUM_ALIGN, imgsz.height+1); + + if( use_ocl ) + { + ufacepos.create(1, MAX_FACES*4 + 1, CV_32S); + UMat ufacecount(ufacepos, Rect(0,0,1,1)); + ufacecount.setTo(Scalar::all(0)); + } for( double factor = 1; ; factor *= scaleFactor ) { Size originalWindowSize = getOriginalWindowSize(); Size windowSize( cvRound(originalWindowSize.width*factor), cvRound(originalWindowSize.height*factor) ); - Size scaledImageSize( cvRound( grayImage.cols/factor ), cvRound( grayImage.rows/factor ) ); + Size scaledImageSize( cvRound( imgsz.width/factor ), cvRound( imgsz.height/factor ) ); Size processingRectSize( scaledImageSize.width - originalWindowSize.width, scaledImageSize.height - originalWindowSize.height ); @@ -1331,6 +1345,7 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScaleNoGrouping( InputArray _image, std:: Mat facepos = ufacepos.getMat(ACCESS_READ); const int* fptr = facepos.ptr(); int i, nfaces = fptr[0]; + printf("nfaces = %d\n", nfaces); for( i = 0; i < nfaces; i++ ) { candidates.push_back(Rect(fptr[i*4+1], fptr[i*4+2], fptr[i*4+3], fptr[i*4+4])); @@ -1439,8 +1454,6 @@ bool CascadeClassifierImpl::Data::read(const FileNode &root) origWinSize.height = (int)root[CC_HEIGHT]; CV_Assert( origWinSize.height > 0 && origWinSize.width > 0 ); - isStumpBased = (int)(root[CC_STAGE_PARAMS][CC_MAX_DEPTH]) == 1 ? true : false; - // load feature params FileNode fn = root[CC_FEATURE_PARAMS]; if( fn.empty() ) @@ -1460,6 +1473,7 @@ bool CascadeClassifierImpl::Data::read(const FileNode &root) nodes.clear(); FileNodeIterator it = fn.begin(), it_end = fn.end(); + isStumpBased = true; for( int si = 0; it != it_end; si++, ++it ) { @@ -1485,6 +1499,9 @@ bool CascadeClassifierImpl::Data::read(const FileNode &root) DTree tree; tree.nodeCount = (int)internalNodes.size()/nodeStep; + if( tree.nodeCount > 1 ) + isStumpBased = false; + classifiers.push_back(tree); nodes.reserve(nodes.size() + tree.nodeCount); diff --git a/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp b/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp index 9841748454..bbe4f083e0 100644 --- a/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp +++ b/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp @@ -63,8 +63,8 @@ protected: double scaleFactor, Size minObjectSize, Size maxObjectSize, bool outputRejectLevels = false ); - enum { BOOST = 0 - }; + enum { MAX_FACES = 10000 }; + enum { BOOST = 0 }; enum { DO_CANNY_PRUNING = CASCADE_DO_CANNY_PRUNING, SCALE_IMAGE = CASCADE_SCALE_IMAGE, FIND_BIGGEST_OBJECT = CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT, @@ -132,7 +132,7 @@ protected: Ptr maskGenerator; UMat ugrayImage, uimageBuffer; - UMat ufacepos, ustages, uclassifiers, unodes, uleaves, usubsets, uparams; + UMat ufacepos, ustages, uclassifiers, unodes, uleaves, usubsets; ocl::Kernel cascadeKernel; bool tryOpenCL; @@ -327,19 +327,19 @@ inline void HaarEvaluator::OptFeature :: setOffsets( const Feature& _f, int step weight[0] = _f.rect[0].weight; weight[1] = _f.rect[1].weight; weight[2] = _f.rect[2].weight; + + Rect r2 = weight[2] > 0 ? _f.rect[2].r : Rect(0,0,0,0); if (_f.tilted) { CV_TILTED_OFS( ofs[0][0], ofs[0][1], ofs[0][2], ofs[0][3], tofs, _f.rect[0].r, step ); CV_TILTED_OFS( ofs[1][0], ofs[1][1], ofs[1][2], ofs[1][3], tofs, _f.rect[1].r, step ); - if (weight[2]) - CV_TILTED_PTRS( ofs[2][0], ofs[2][1], ofs[2][2], ofs[2][3], tofs, _f.rect[2].r, step ); + CV_TILTED_PTRS( ofs[2][0], ofs[2][1], ofs[2][2], ofs[2][3], tofs, r2, step ); } else { CV_SUM_OFS( ofs[0][0], ofs[0][1], ofs[0][2], ofs[0][3], 0, _f.rect[0].r, step ); CV_SUM_OFS( ofs[1][0], ofs[1][1], ofs[1][2], ofs[1][3], 0, _f.rect[1].r, step ); - if (weight[2]) - CV_SUM_OFS( ofs[2][0], ofs[2][1], ofs[2][2], ofs[2][3], 0, _f.rect[2].r, step ); + CV_SUM_OFS( ofs[2][0], ofs[2][1], ofs[2][2], ofs[2][3], 0, r2, step ); } } diff --git a/modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect.cl b/modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect.cl index 980e85dd27..5e46474684 100644 --- a/modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect.cl +++ b/modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect.cl @@ -12,6 +12,7 @@ // Nathan, liujun@multicorewareinc.com // Peng Xiao, pengxiao@outlook.com // Erping Pang, erping@multicorewareinc.com +// Vadim Pisarevsky, vadim.pisarevsky@itseez.com // Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification, // are permitted provided that the following conditions are met: // @@ -38,559 +39,117 @@ // // -#define CV_HAAR_FEATURE_MAX 3 - -#define calc_sum(rect,offset) (sum[(rect).p0+offset] - sum[(rect).p1+offset] - sum[(rect).p2+offset] + sum[(rect).p3+offset]) -#define calc_sum1(rect,offset,i) (sum[(rect).p0[i]+offset] - sum[(rect).p1[i]+offset] - sum[(rect).p2[i]+offset] + sum[(rect).p3[i]+offset]) - -typedef int sumtype; -typedef float sqsumtype; - -#ifndef STUMP_BASED -#define STUMP_BASED 1 -#endif +typedef struct __attribute__((aligned(4))) OptFeature +{ + int4 ofs[3] __attribute__((aligned (4))); + float4 weight __attribute__((aligned (4))); +} +OptFeature; -typedef struct __attribute__((aligned (128) )) GpuHidHaarTreeNode +typedef struct __attribute__((aligned(4))) DTreeNode { - int p[CV_HAAR_FEATURE_MAX][4] __attribute__((aligned (64))); - float weight[CV_HAAR_FEATURE_MAX]; - float threshold; - float alpha[3] __attribute__((aligned (16))); + int featureIdx __attribute__((aligned (4))); + float threshold __attribute__((aligned (4))); // for ordered features only int left __attribute__((aligned (4))); int right __attribute__((aligned (4))); } -GpuHidHaarTreeNode; - +DTreeNode; -//typedef struct __attribute__((aligned (32))) GpuHidHaarClassifier -//{ -// int count __attribute__((aligned (4))); -// GpuHidHaarTreeNode* node __attribute__((aligned (8))); -// float* alpha __attribute__((aligned (8))); -//} -//GpuHidHaarClassifier; - - -typedef struct __attribute__((aligned (64))) GpuHidHaarStageClassifier +typedef struct __attribute__((aligned (4))) DTree { - int count __attribute__((aligned (4))); - float threshold __attribute__((aligned (4))); - int two_rects __attribute__((aligned (4))); - int reserved0 __attribute__((aligned (8))); - int reserved1 __attribute__((aligned (8))); - int reserved2 __attribute__((aligned (8))); - int reserved3 __attribute__((aligned (8))); + int nodeCount __attribute__((aligned (4))); } -GpuHidHaarStageClassifier; - - -//typedef struct __attribute__((aligned (64))) GpuHidHaarClassifierCascade -//{ -// int count __attribute__((aligned (4))); -// int is_stump_based __attribute__((aligned (4))); -// int has_tilted_features __attribute__((aligned (4))); -// int is_tree __attribute__((aligned (4))); -// int pq0 __attribute__((aligned (4))); -// int pq1 __attribute__((aligned (4))); -// int pq2 __attribute__((aligned (4))); -// int pq3 __attribute__((aligned (4))); -// int p0 __attribute__((aligned (4))); -// int p1 __attribute__((aligned (4))); -// int p2 __attribute__((aligned (4))); -// int p3 __attribute__((aligned (4))); -// float inv_window_area __attribute__((aligned (4))); -//} GpuHidHaarClassifierCascade; - - -#ifdef PACKED_CLASSIFIER -// this code is scalar, one pixel -> one workitem -__kernel void gpuRunHaarClassifierCascadePacked( - global const GpuHidHaarStageClassifier * stagecascadeptr, - global const int4 * info, - global const GpuHidHaarTreeNode * nodeptr, - global const int * restrict sum, - global const float * restrict sqsum, - volatile global int4 * candidate, - const int pixelstep, - const int loopcount, - const int start_stage, - const int split_stage, - const int end_stage, - const int startnode, - const int splitnode, - const int4 p, - const int4 pq, - const float correction, - global const int* pNodesPK, - global const int4* pWGInfo - ) +DTree; +typedef struct __attribute__((aligned (4))) Stage { -// this version used information provided for each workgroup -// no empty WG - int gid = (int)get_group_id(0); - int lid_x = (int)get_local_id(0); - int lid_y = (int)get_local_id(1); - int lid = lid_y*LSx+lid_x; - int4 WGInfo = pWGInfo[gid]; - int GroupX = (WGInfo.y >> 16)&0xFFFF; - int GroupY = (WGInfo.y >> 0 )& 0xFFFF; - int Width = (WGInfo.x >> 16)&0xFFFF; - int Height = (WGInfo.x >> 0 )& 0xFFFF; - int ImgOffset = WGInfo.z; - float ScaleFactor = as_float(WGInfo.w); - -#define DATA_SIZE_X (LSx+WND_SIZE_X) -#define DATA_SIZE_Y (LSy+WND_SIZE_Y) -#define DATA_SIZE (DATA_SIZE_X*DATA_SIZE_Y) - - local int SumL[DATA_SIZE]; - - // read input data window into local mem - for(int i = 0; i=0.f) ? sqrt(variance_norm_factor) : 1.f; - }// end calc variance_norm_factor for all stages - - int result = (1.0f>0.0f); - for(int stageloop = start_stage; (stageloop < end_stage) && result; stageloop++ ) - {// iterate until candidate is exist - float stage_sum = 0.0f; - __global GpuHidHaarStageClassifier* stageinfo = (__global GpuHidHaarStageClassifier*) - ((__global uchar*)stagecascadeptr+stageloop*sizeof(GpuHidHaarStageClassifier)); - int stagecount = stageinfo->count; - float stagethreshold = stageinfo->threshold; - int lcl_off = (lid_y*DATA_SIZE_X)+(lid_x); - for(int nodeloop = 0; nodeloop < stagecount; nodecounter++,nodeloop++ ) - { - // simple macro to extract shorts from int -#define M0(_t) ((_t)&0xFFFF) -#define M1(_t) (((_t)>>16)&0xFFFF) - // load packed node data from global memory (L3) into registers - global const int4* pN = (__global int4*)(pNodesPK+nodecounter*NODE_SIZE); - int4 n0 = pN[0]; - int4 n1 = pN[1]; - int4 n2 = pN[2]; - float nodethreshold = as_float(n2.y) * variance_norm_factor; - // calc sum of intensity pixels according to node information - float classsum = - (SumL[M0(n0.x)+lcl_off] - SumL[M1(n0.x)+lcl_off] - SumL[M0(n0.y)+lcl_off] + SumL[M1(n0.y)+lcl_off]) * as_float(n1.z) + - (SumL[M0(n0.z)+lcl_off] - SumL[M1(n0.z)+lcl_off] - SumL[M0(n0.w)+lcl_off] + SumL[M1(n0.w)+lcl_off]) * as_float(n1.w) + - (SumL[M0(n1.x)+lcl_off] - SumL[M1(n1.x)+lcl_off] - SumL[M0(n1.y)+lcl_off] + SumL[M1(n1.y)+lcl_off]) * as_float(n2.x); - //accumulate stage responce - stage_sum += (classsum >= nodethreshold) ? as_float(n2.w) : as_float(n2.z); - } - result = (stage_sum >= stagethreshold); - }// next stage if needed - - if(result) - {// all stages will be passed and there is a detected face on the tested position - int index = 1+atomic_inc((volatile global int*)candidate); //get index to write global data with face info - if(index>2)<<2; - int readheight = grpszy-1+WINDOWSIZE; - int read_horiz_cnt = readwidth >> 2;//each read int4 - int total_read = mul24(read_horiz_cnt,readheight); - int read_loop = (total_read + lcl_sz - 1) >> 6; - candidate[outputoff+(lcl_id<<2)] = (int4)0; - candidate[outputoff+(lcl_id<<2)+1] = (int4)0; - candidate[outputoff+(lcl_id<<2)+2] = (int4)0; - candidate[outputoff+(lcl_id<<2)+3] = (int4)0; - for(int scalei = 0; scalei > 16; - int totalgrp = scaleinfo1.y & 0xffff; - int imgoff = scaleinfo1.z; - float factor = as_float(scaleinfo1.w); - - __global const int * sum = sum1 + imgoff; - __global const float * sqsum = sqsum1 + imgoff; - for(int grploop=grpidx; grploop 0 ? nf : 1.f; + + for( stageIdx = 0; stageIdx < nstages; stageIdx++ ) { - int grpidy = grploop / grpnumperline; - int grpidx = grploop - mul24(grpidy, grpnumperline); - int x = mad24(grpidx,grpszx,lclidx); - int y = mad24(grpidy,grpszy,lclidy); - int grpoffx = x-lclidx; - int grpoffy = y-lclidy; - - for(int i=0; i=0.f ? sqrt(variance_norm_factor) : 1.f; - - for(int stageloop = start_stage; (stageloop < split_stage) && result; stageloop++ ) - { - float stage_sum = 0.f; - __global GpuHidHaarStageClassifier* stageinfo = (__global GpuHidHaarStageClassifier*) - ((__global uchar*)stagecascadeptr+stageloop*sizeof(GpuHidHaarStageClassifier)); - int stagecount = stageinfo->count; - float stagethreshold = stageinfo->threshold; - for(int nodeloop = 0; nodeloop < stagecount; ) - { - __global GpuHidHaarTreeNode* currentnodeptr = (__global GpuHidHaarTreeNode*) - (((__global uchar*)nodeptr) + nodecounter * sizeof(GpuHidHaarTreeNode)); - - int4 info1 = *(__global int4*)(&(currentnodeptr->p[0][0])); - int4 info2 = *(__global int4*)(&(currentnodeptr->p[1][0])); - int4 info3 = *(__global int4*)(&(currentnodeptr->p[2][0])); - float4 w = *(__global float4*)(&(currentnodeptr->weight[0])); - float3 alpha3 = *(__global float3*)(&(currentnodeptr->alpha[0])); - - float nodethreshold = w.w * variance_norm_factor; - - info1.x +=lcl_off; - info1.z +=lcl_off; - info2.x +=lcl_off; - info2.z +=lcl_off; - - float classsum = (lcldata[mad24(info1.y,readwidth,info1.x)] - lcldata[mad24(info1.y,readwidth,info1.z)] - - lcldata[mad24(info1.w,readwidth,info1.x)] + lcldata[mad24(info1.w,readwidth,info1.z)]) * w.x; - - classsum += (lcldata[mad24(info2.y,readwidth,info2.x)] - lcldata[mad24(info2.y,readwidth,info2.z)] - - lcldata[mad24(info2.w,readwidth,info2.x)] + lcldata[mad24(info2.w,readwidth,info2.z)]) * w.y; - - info3.x +=lcl_off; - info3.z +=lcl_off; - classsum += (lcldata[mad24(info3.y,readwidth,info3.x)] - lcldata[mad24(info3.y,readwidth,info3.z)] - - lcldata[mad24(info3.w,readwidth,info3.x)] + lcldata[mad24(info3.w,readwidth,info3.z)]) * w.z; - - bool passThres = classsum >= nodethreshold; -#if STUMP_BASED - stage_sum += passThres ? alpha3.y : alpha3.x; - nodecounter++; - nodeloop++; -#else - bool isRootNode = (nodecounter & 1) == 0; - if(isRootNode) - { - if( (passThres && currentnodeptr->right) || - (!passThres && currentnodeptr->left)) - { - nodecounter ++; - } - else - { - stage_sum += alpha3.x; - nodecounter += 2; - nodeloop ++; - } - } - else - { - stage_sum += passThres ? alpha3.z : alpha3.y; - nodecounter ++; - nodeloop ++; - } -#endif - } - - result = (stage_sum >= stagethreshold) ? 1 : 0; - } - if(factor < 2) - { - if(result && lclidx %2 ==0 && lclidy %2 ==0 ) - { - int queueindex = atomic_inc(lclcount); - lcloutindex[queueindex<<1] = (lclidy << 16) | lclidx; - lcloutindex[(queueindex<<1)+1] = as_int((float)variance_norm_factor); - } - } - else - { - if(result) + node = nodes + nodeOfs; + f = optfeatures + node->featureIdx; + + weight = f->weight; + + ofs = f->ofs[0]; + sval = (psum[ofs.x] - psum[ofs.y] - psum[ofs.z] + psum[ofs.w])*weight.x; + ofs = f->ofs[1]; + sval += (psum[ofs.x] - psum[ofs.y] - psum[ofs.z] + psum[ofs.w])*weight.y; + if( weight.z > 0 ) { - int queueindex = atomic_inc(lclcount); - lcloutindex[queueindex<<1] = (lclidy << 16) | lclidx; - lcloutindex[(queueindex<<1)+1] = as_int((float)variance_norm_factor); + ofs = f->ofs[2]; + sval += (psum[ofs.x] - psum[ofs.y] - psum[ofs.z] + psum[ofs.w])*weight.z; } + s += leaves[ sval < node->threshold*nf ? leafOfs : leafOfs + 1 ]; } - barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE); - int queuecount = lclcount[0]; - barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE); - nodecounter = splitnode; - for(int stageloop = split_stage; stageloop< end_stage && queuecount>0; stageloop++) - { - lclcount[0]=0; - barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE); - - //int2 stageinfo = *(global int2*)(stagecascadeptr+stageloop); - __global GpuHidHaarStageClassifier* stageinfo = (__global GpuHidHaarStageClassifier*) - ((__global uchar*)stagecascadeptr+stageloop*sizeof(GpuHidHaarStageClassifier)); - int stagecount = stageinfo->count; - float stagethreshold = stageinfo->threshold; - - int perfscale = queuecount > 4 ? 3 : 2; - int queuecount_loop = (queuecount + (1<> perfscale; - int lcl_compute_win = lcl_sz >> perfscale; - int lcl_compute_win_id = (lcl_id >>(6-perfscale)); - int lcl_loops = (stagecount + lcl_compute_win -1) >> (6-perfscale); - int lcl_compute_id = lcl_id - (lcl_compute_win_id << (6-perfscale)); - for(int queueloop=0; queueloop>16),readwidth,temp_coord & 0xffff); - - if(lcl_compute_win_id < queuecount) - { - int tempnodecounter = lcl_compute_id; - float part_sum = 0.f; - const int stump_factor = STUMP_BASED ? 1 : 2; - int root_offset = 0; - for(int lcl_loop=0; lcl_loopp[0][0])); - int4 info2 = *(__global int4*)(&(currentnodeptr->p[1][0])); - int4 info3 = *(__global int4*)(&(currentnodeptr->p[2][0])); - float4 w = *(__global float4*)(&(currentnodeptr->weight[0])); - float3 alpha3 = *(__global float3*)(&(currentnodeptr->alpha[0])); - float nodethreshold = w.w * variance_norm_factor; - - info1.x +=queue_pixel; - info1.z +=queue_pixel; - info2.x +=queue_pixel; - info2.z +=queue_pixel; - - float classsum = (lcldata[mad24(info1.y,readwidth,info1.x)] - lcldata[mad24(info1.y,readwidth,info1.z)] - - lcldata[mad24(info1.w,readwidth,info1.x)] + lcldata[mad24(info1.w,readwidth,info1.z)]) * w.x; - - - classsum += (lcldata[mad24(info2.y,readwidth,info2.x)] - lcldata[mad24(info2.y,readwidth,info2.z)] - - lcldata[mad24(info2.w,readwidth,info2.x)] + lcldata[mad24(info2.w,readwidth,info2.z)]) * w.y; - - info3.x +=queue_pixel; - info3.z +=queue_pixel; - classsum += (lcldata[mad24(info3.y,readwidth,info3.x)] - lcldata[mad24(info3.y,readwidth,info3.z)] - - lcldata[mad24(info3.w,readwidth,info3.x)] + lcldata[mad24(info3.w,readwidth,info3.z)]) * w.z; - - bool passThres = classsum >= nodethreshold; -#if STUMP_BASED - part_sum += passThres ? alpha3.y : alpha3.x; - tempnodecounter += lcl_compute_win; - lcl_loop++; -#else - if(root_offset == 0) - { - if( (passThres && currentnodeptr->right) || - (!passThres && currentnodeptr->left)) - { - root_offset = 1; - } - else - { - part_sum += alpha3.x; - tempnodecounter += lcl_compute_win; - lcl_loop++; - } - } - else - { - part_sum += passThres ? alpha3.z : alpha3.y; - tempnodecounter += lcl_compute_win; - lcl_loop++; - root_offset = 0; - } -#endif - }//end for(int lcl_loop=0;lcl_loop= stagethreshold && (lcl_compute_id==0)) - { - int queueindex = atomic_inc(lclcount); - lcloutindex[queueindex<<1] = temp_coord; - lcloutindex[(queueindex<<1)+1] = as_int(variance_norm_factor); - } - lcl_compute_win_id +=(1<0;stageloop++) - - if(lcl_id> 16)); - temp = glboutindex[0]; - int4 candidate_result; - candidate_result.zw = (int2)convert_int_rte(factor*20.f); - candidate_result.x = convert_int_rte(x*factor); - candidate_result.y = convert_int_rte(y*factor); - atomic_inc(glboutindex); - - int i = outputoff+temp+lcl_id; - if(candidate[i].z == 0) - { - candidate[i] = candidate_result; - } - else - { - for(i=i+1;;i++) - { - if(candidate[i].z == 0) - { - candidate[i] = candidate_result; - break; - } - } - } + volatile __global int* face = facepos + 1 + nfaces*4; + face[0] = convert_int_rte(ix*factor); + face[1] = convert_int_rte(iy*factor); + face[2] = convert_int_rte(windowsize.x*factor); + face[3] = convert_int_rte(windowsize.y*factor); } - barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE); - }//end for(int grploop=grpidx;grploop Date: Thu, 19 Dec 2013 14:09:44 +0400 Subject: [PATCH 07/10] some attempts to tune the performance --- data/haarcascades/haarcascade_eye.xml | 1 - .../haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml | 1 - .../haarcascade_frontalface_alt.xml | 1 - .../haarcascade_frontalface_alt2.xml | 1 - .../haarcascade_frontalface_alt_tree.xml | 1 - .../haarcascade_frontalface_default.xml | 1 - data/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml | 1 - .../haarcascade_lefteye_2splits.xml | 1 - data/haarcascades/haarcascade_lowerbody.xml | 1 - .../haarcascade_mcs_eyepair_big.xml | 1 - .../haarcascade_mcs_eyepair_small.xml | 1 - data/haarcascades/haarcascade_mcs_leftear.xml | 1 - data/haarcascades/haarcascade_mcs_lefteye.xml | 1 - data/haarcascades/haarcascade_mcs_mouth.xml | 1 - data/haarcascades/haarcascade_mcs_nose.xml | 1 - .../haarcascades/haarcascade_mcs_rightear.xml | 1 - .../haarcascades/haarcascade_mcs_righteye.xml | 1 - .../haarcascade_mcs_upperbody.xml | 1 - data/haarcascades/haarcascade_profileface.xml | 1 - .../haarcascade_righteye_2splits.xml | 1 - data/haarcascades/haarcascade_smile.xml | 1 - data/haarcascades/haarcascade_upperbody.xml | 1 - modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp | 56 ++++-- modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp | 96 ++++++----- .../objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp | 1 - .../objdetect/src/opencl/haarobjectdetect.cl | 162 +++++++++++------- 26 files changed, 187 insertions(+), 150 deletions(-) diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml b/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml index 85e64fb142..b21e3b93d7 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml @@ -48,7 +48,6 @@ 20 20 - 0 93 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml b/data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml index afc72b33ce..6813d243c7 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml @@ -48,7 +48,6 @@ 20 20 - 0 47 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml b/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml index c09a7c7d80..ade4b2121a 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml @@ -48,7 +48,6 @@ 20 20 - 0 213 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml b/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml index 28dd0b3e09..b49cf5df3b 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml @@ -48,7 +48,6 @@ 20 20 - 0 109 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml b/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml index 4a27dcc8ea..e0420a2743 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml @@ -49,7 +49,6 @@ 20 20 - 0 406 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml b/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml index d74417514e..cbd1aa89e9 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml @@ -48,7 +48,6 @@ 24 24 - 0 211 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml b/data/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml index 922ac22277..1f4e3a70d7 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml @@ -142,7 +142,6 @@ Thanks to Martin Spengler, ETH Zurich, for providing the demo movie. 14 28 - 0 107 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_lefteye_2splits.xml b/data/haarcascades/haarcascade_lefteye_2splits.xml index 61995f0635..9a9ef58fb7 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_lefteye_2splits.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_lefteye_2splits.xml @@ -49,7 +49,6 @@ 20 20 - 0 33 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_lowerbody.xml b/data/haarcascades/haarcascade_lowerbody.xml index a17a195125..59949b0d82 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_lowerbody.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_lowerbody.xml @@ -142,7 +142,6 @@ Thanks to Martin Spengler, ETH Zurich, for providing the demo movie. 19 23 - 0 89 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_mcs_eyepair_big.xml b/data/haarcascades/haarcascade_mcs_eyepair_big.xml index 9ed9be2ed1..48048c4c6d 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_mcs_eyepair_big.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_mcs_eyepair_big.xml @@ -88,7 +88,6 @@ mcastrillon@iusiani.ulpgc.es 45 11 - 0 85 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_mcs_eyepair_small.xml b/data/haarcascades/haarcascade_mcs_eyepair_small.xml index 4095dbb896..cfa4d02a3e 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_mcs_eyepair_small.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_mcs_eyepair_small.xml @@ -87,7 +87,6 @@ mcastrillon@iusiani.ulpgc.es 22 5 - 0 133 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_mcs_leftear.xml b/data/haarcascades/haarcascade_mcs_leftear.xml index 1040ba95f6..e20b95a259 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_mcs_leftear.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_mcs_leftear.xml @@ -67,7 +67,6 @@ mcastrillon@iusiani.ulpgc.es 12 20 - 0 65 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_mcs_lefteye.xml b/data/haarcascades/haarcascade_mcs_lefteye.xml index 2edcb9b23e..00112cc237 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_mcs_lefteye.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_mcs_lefteye.xml @@ -87,7 +87,6 @@ mcastrillon@iusiani.ulpgc.es 18 12 - 0 279 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_mcs_mouth.xml b/data/haarcascades/haarcascade_mcs_mouth.xml index 98c7ac3884..729aeb0698 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_mcs_mouth.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_mcs_mouth.xml @@ -87,7 +87,6 @@ mcastrillon@iusiani.ulpgc.es 25 15 - 0 218 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_mcs_nose.xml b/data/haarcascades/haarcascade_mcs_nose.xml index 5b05e6c37d..53a79f6bc5 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_mcs_nose.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_mcs_nose.xml @@ -87,7 +87,6 @@ mcastrillon@iusiani.ulpgc.es 18 15 - 0 377 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_mcs_rightear.xml b/data/haarcascades/haarcascade_mcs_rightear.xml index 2ea1820781..ced31c4c0e 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_mcs_rightear.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_mcs_rightear.xml @@ -67,7 +67,6 @@ mcastrillon@iusiani.ulpgc.es 12 20 - 0 61 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_mcs_righteye.xml b/data/haarcascades/haarcascade_mcs_righteye.xml index 2421436883..5f04afc214 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_mcs_righteye.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_mcs_righteye.xml @@ -87,7 +87,6 @@ mcastrillon@iusiani.ulpgc.es 18 12 - 0 415 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_mcs_upperbody.xml b/data/haarcascades/haarcascade_mcs_upperbody.xml index abd693c095..f0f920c3fb 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_mcs_upperbody.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_mcs_upperbody.xml @@ -85,7 +85,6 @@ mcastrillon@iusiani.ulpgc.es 22 20 - 0 334 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_profileface.xml b/data/haarcascades/haarcascade_profileface.xml index 29bbffa893..486d8e3d83 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_profileface.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_profileface.xml @@ -48,7 +48,6 @@ 20 20 - 0 195 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_righteye_2splits.xml b/data/haarcascades/haarcascade_righteye_2splits.xml index 3ab910dfe5..db4571cde6 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_righteye_2splits.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_righteye_2splits.xml @@ -49,7 +49,6 @@ 20 20 - 0 34 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_smile.xml b/data/haarcascades/haarcascade_smile.xml index 2777afa22a..b7df2217b7 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_smile.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_smile.xml @@ -50,7 +50,6 @@ 36 18 - 0 53 0 diff --git a/data/haarcascades/haarcascade_upperbody.xml b/data/haarcascades/haarcascade_upperbody.xml index 2f00c6cdae..778687fbce 100644 --- a/data/haarcascades/haarcascade_upperbody.xml +++ b/data/haarcascades/haarcascade_upperbody.xml @@ -142,7 +142,6 @@ Thanks to Martin Spengler, ETH Zurich, for providing the demo movie. 22 18 - 0 152 0 diff --git a/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp b/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp index 2b3e939be2..d363bfa45a 100644 --- a/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp +++ b/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp @@ -954,7 +954,7 @@ int CascadeClassifierImpl::runAt( Ptr& evaluator, Point pt, do if( !evaluator->setWindow(pt) ) return -1; - if( data.isStumpBased ) + if( data.isStumpBased() ) { if( data.featureType == FeatureEvaluator::HAAR ) return predictOrderedStump( *this, evaluator, weight ); @@ -1133,6 +1133,7 @@ bool CascadeClassifierImpl::detectSingleScale( InputArray _image, Size processin bool CascadeClassifierImpl::ocl_detectSingleScale( InputArray _image, Size processingRectSize, int yStep, double factor, Size sumSize0 ) { + const int VECTOR_SIZE = 4; Ptr haar = featureEvaluator.dynamicCast(); if( haar.empty() ) return false; @@ -1142,7 +1143,7 @@ bool CascadeClassifierImpl::ocl_detectSingleScale( InputArray _image, Size proce if( cascadeKernel.empty() ) { cascadeKernel.create("runHaarClassifierStump", ocl::objdetect::haarobjectdetect_oclsrc, - format("-D MAX_FACES=%d", MAX_FACES)); + format("-D VECTOR_SIZE=%d", VECTOR_SIZE)); if( cascadeKernel.empty() ) return false; } @@ -1150,9 +1151,7 @@ bool CascadeClassifierImpl::ocl_detectSingleScale( InputArray _image, Size proce if( ustages.empty() ) { copyVectorToUMat(data.stages, ustages); - copyVectorToUMat(data.classifiers, uclassifiers); - copyVectorToUMat(data.nodes, unodes); - copyVectorToUMat(data.leaves, uleaves); + copyVectorToUMat(data.stumps, ustumps); } std::vector bufs; @@ -1162,7 +1161,7 @@ bool CascadeClassifierImpl::ocl_detectSingleScale( InputArray _image, Size proce Rect normrect = haar->getNormRect(); //processingRectSize = Size(yStep, yStep); - size_t globalsize[] = { processingRectSize.width/yStep, processingRectSize.height/yStep }; + size_t globalsize[] = { (processingRectSize.width/yStep + VECTOR_SIZE-1)/VECTOR_SIZE, processingRectSize.height/yStep }; cascadeKernel.args(ocl::KernelArg::ReadOnlyNoSize(bufs[0]), // sum ocl::KernelArg::ReadOnlyNoSize(bufs[1]), // sqsum @@ -1171,14 +1170,12 @@ bool CascadeClassifierImpl::ocl_detectSingleScale( InputArray _image, Size proce // cascade classifier (int)data.stages.size(), ocl::KernelArg::PtrReadOnly(ustages), - ocl::KernelArg::PtrReadOnly(uclassifiers), - ocl::KernelArg::PtrReadOnly(unodes), - ocl::KernelArg::PtrReadOnly(uleaves), + ocl::KernelArg::PtrReadOnly(ustumps), ocl::KernelArg::PtrWriteOnly(ufacepos), // positions processingRectSize, yStep, (float)factor, - normrect, data.origWinSize); + normrect, data.origWinSize, MAX_FACES); bool ok = cascadeKernel.run(2, globalsize, 0, true); //CV_Assert(ok); return ok; @@ -1243,7 +1240,7 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScaleNoGrouping( InputArray _image, std:: bool use_ocl = ocl::useOpenCL() && getFeatureType() == FeatureEvaluator::HAAR && !isOldFormatCascade() && - data.isStumpBased && + data.isStumpBased() && maskGenerator.empty() && !outputRejectLevels && tryOpenCL; @@ -1345,7 +1342,6 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScaleNoGrouping( InputArray _image, std:: Mat facepos = ufacepos.getMat(ACCESS_READ); const int* fptr = facepos.ptr(); int i, nfaces = fptr[0]; - printf("nfaces = %d\n", nfaces); for( i = 0; i < nfaces; i++ ) { candidates.push_back(Rect(fptr[i*4+1], fptr[i*4+2], fptr[i*4+3], fptr[i*4+4])); @@ -1428,6 +1424,12 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScale( InputArray _image, std::vector 1 ) - isStumpBased = false; - + maxNodesPerTree = std::max(maxNodesPerTree, tree.nodeCount); + classifiers.push_back(tree); nodes.reserve(nodes.size() + tree.nodeCount); @@ -1536,6 +1538,24 @@ bool CascadeClassifierImpl::Data::read(const FileNode &root) leaves.push_back((float)*internalNodesIter); } } + + if( isStumpBased() ) + { + int nodeOfs = 0, leafOfs = 0; + size_t nstages = stages.size(); + for( size_t stageIdx = 0; stageIdx < nstages; stageIdx++ ) + { + const Stage& stage = stages[stageIdx]; + + int ntrees = stage.ntrees; + for( int i = 0; i < ntrees; i++, nodeOfs++, leafOfs+= 2 ) + { + const DTreeNode& node = nodes[nodeOfs]; + stumps.push_back(Stump(node.featureIdx, node.threshold, + leaves[leafOfs], leaves[leafOfs+1])); + } + } + } return true; } @@ -1546,9 +1566,7 @@ bool CascadeClassifierImpl::read_(const FileNode& root) tryOpenCL = true; cascadeKernel = ocl::Kernel(); ustages.release(); - uclassifiers.release(); - unodes.release(); - uleaves.release(); + ustumps.release(); if( !data.read(root) ) return false; diff --git a/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp b/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp index bbe4f083e0..01f194cfc2 100644 --- a/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp +++ b/modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp @@ -48,7 +48,7 @@ public: Ptr getMaskGenerator(); protected: - enum { SUM_ALIGN = 16 }; + enum { SUM_ALIGN = 64 }; bool detectSingleScale( InputArray image, Size processingRectSize, int yStep, double factor, std::vector& candidates, @@ -109,14 +109,29 @@ protected: int ntrees; float threshold; }; + + struct Stump + { + Stump() {}; + Stump(int _featureIdx, float _threshold, float _left, float _right) + : featureIdx(_featureIdx), threshold(_threshold), left(_left), right(_right) {} + + int featureIdx; + float threshold; + float left; + float right; + }; + + Data(); bool read(const FileNode &node); - bool isStumpBased; + bool isStumpBased() const { return maxNodesPerTree == 1; } int stageType; int featureType; int ncategories; + int maxNodesPerTree; Size origWinSize; std::vector stages; @@ -124,6 +139,7 @@ protected: std::vector nodes; std::vector leaves; std::vector subsets; + std::vector stumps; }; Data data; @@ -132,7 +148,7 @@ protected: Ptr maskGenerator; UMat ugrayImage, uimageBuffer; - UMat ufacepos, ustages, uclassifiers, unodes, uleaves, usubsets; + UMat ufacepos, ustages, ustumps, usubsets; ocl::Kernel cascadeKernel; bool tryOpenCL; @@ -592,30 +608,36 @@ template inline int predictOrderedStump( CascadeClassifierImpl& cascade, Ptr &_featureEvaluator, double& sum ) { - int nodeOfs = 0, leafOfs = 0; + CV_Assert(!cascade.data.stumps.empty()); FEval& featureEvaluator = (FEval&)*_featureEvaluator; - float* cascadeLeaves = &cascade.data.leaves[0]; - CascadeClassifierImpl::Data::DTreeNode* cascadeNodes = &cascade.data.nodes[0]; - CascadeClassifierImpl::Data::Stage* cascadeStages = &cascade.data.stages[0]; + const CascadeClassifierImpl::Data::Stump* cascadeStumps = &cascade.data.stumps[0]; + const CascadeClassifierImpl::Data::Stage* cascadeStages = &cascade.data.stages[0]; int nstages = (int)cascade.data.stages.size(); + double tmp = 0; + for( int stageIdx = 0; stageIdx < nstages; stageIdx++ ) { - CascadeClassifierImpl::Data::Stage& stage = cascadeStages[stageIdx]; - sum = 0.0; + const CascadeClassifierImpl::Data::Stage& stage = cascadeStages[stageIdx]; + tmp = 0; int ntrees = stage.ntrees; - for( int i = 0; i < ntrees; i++, nodeOfs++, leafOfs+= 2 ) + for( int i = 0; i < ntrees; i++ ) { - CascadeClassifierImpl::Data::DTreeNode& node = cascadeNodes[nodeOfs]; - double value = featureEvaluator(node.featureIdx); - sum += cascadeLeaves[ value < node.threshold ? leafOfs : leafOfs + 1 ]; + const CascadeClassifierImpl::Data::Stump& stump = cascadeStumps[i]; + double value = featureEvaluator(stump.featureIdx); + tmp += value < stump.threshold ? stump.left : stump.right; } - if( sum < stage.threshold ) + if( tmp < stage.threshold ) + { + sum = (double)tmp; return -stageIdx; + } + cascadeStumps += ntrees; } + sum = (double)tmp; return 1; } @@ -623,56 +645,44 @@ template inline int predictCategoricalStump( CascadeClassifierImpl& cascade, Ptr &_featureEvaluator, double& sum ) { + CV_Assert(!cascade.data.stumps.empty()); int nstages = (int)cascade.data.stages.size(); - int nodeOfs = 0, leafOfs = 0; FEval& featureEvaluator = (FEval&)*_featureEvaluator; size_t subsetSize = (cascade.data.ncategories + 31)/32; - int* cascadeSubsets = &cascade.data.subsets[0]; - float* cascadeLeaves = &cascade.data.leaves[0]; - CascadeClassifierImpl::Data::DTreeNode* cascadeNodes = &cascade.data.nodes[0]; - CascadeClassifierImpl::Data::Stage* cascadeStages = &cascade.data.stages[0]; + const int* cascadeSubsets = &cascade.data.subsets[0]; + const CascadeClassifierImpl::Data::Stump* cascadeStumps = &cascade.data.stumps[0]; + const CascadeClassifierImpl::Data::Stage* cascadeStages = &cascade.data.stages[0]; #ifdef HAVE_TEGRA_OPTIMIZATION float tmp = 0; // float accumulator -- float operations are quicker +#else + double tmp = 0; #endif for( int si = 0; si < nstages; si++ ) { - CascadeClassifierImpl::Data::Stage& stage = cascadeStages[si]; + const CascadeClassifierImpl::Data::Stage& stage = cascadeStages[si]; int wi, ntrees = stage.ntrees; -#ifdef HAVE_TEGRA_OPTIMIZATION tmp = 0; -#else - sum = 0; -#endif for( wi = 0; wi < ntrees; wi++ ) { - CascadeClassifierImpl::Data::DTreeNode& node = cascadeNodes[nodeOfs]; - int c = featureEvaluator(node.featureIdx); - const int* subset = &cascadeSubsets[nodeOfs*subsetSize]; -#ifdef HAVE_TEGRA_OPTIMIZATION - tmp += cascadeLeaves[ subset[c>>5] & (1 << (c & 31)) ? leafOfs : leafOfs+1]; -#else - sum += cascadeLeaves[ subset[c>>5] & (1 << (c & 31)) ? leafOfs : leafOfs+1]; -#endif - nodeOfs++; - leafOfs += 2; + const CascadeClassifierImpl::Data::Stump& stump = cascadeStumps[wi]; + int c = featureEvaluator(stump.featureIdx); + const int* subset = &cascadeSubsets[wi*subsetSize]; + tmp += (subset[c>>5] & (1 << (c & 31))) ? stump.left : stump.right; } -#ifdef HAVE_TEGRA_OPTIMIZATION - if( tmp < stage.threshold ) { + + if( tmp < stage.threshold ) + { sum = (double)tmp; return -si; } -#else - if( sum < stage.threshold ) - return -si; -#endif + + cascadeStumps += ntrees; + cascadeSubsets += ntrees*subsetSize; } -#ifdef HAVE_TEGRA_OPTIMIZATION sum = (double)tmp; -#endif - return 1; } } diff --git a/modules/objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp b/modules/objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp index eed58151ce..9b4695cc0d 100644 --- a/modules/objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp +++ b/modules/objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp @@ -209,7 +209,6 @@ static bool convert(const String& oldcascade, const String& newcascade) << "height" << cascadesize.width << "width" << cascadesize.height << "stageParams" << "{" - << "maxDepth" << maxdepth << "maxWeakCount" << (int)maxWeakCount << "}" << "featureParams" << "{" diff --git a/modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect.cl b/modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect.cl index 5e46474684..581f023c27 100644 --- a/modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect.cl +++ b/modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect.cl @@ -1,43 +1,5 @@ -// License Agreement -// For Open Source Computer Vision Library -// -// Copyright (C) 2010-2012, Institute Of Software Chinese Academy Of Science, all rights reserved. -// Copyright (C) 2010-2012, Advanced Micro Devices, Inc., all rights reserved. -// Third party copyrights are property of their respective owners. -// -// @Authors -// Niko Li, newlife20080214@gmail.com -// Wang Weiyan, wangweiyanster@gmail.com -// Jia Haipeng, jiahaipeng95@gmail.com -// Nathan, liujun@multicorewareinc.com -// Peng Xiao, pengxiao@outlook.com -// Erping Pang, erping@multicorewareinc.com -// Vadim Pisarevsky, vadim.pisarevsky@itseez.com -// 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 the copyright holders 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. -// -// +///////////////////////////// OpenCL kernels for face detection ////////////////////////////// +////////////////////////////// see the opencv/doc/license.txt /////////////////////////////// typedef struct __attribute__((aligned(4))) OptFeature { @@ -46,20 +8,14 @@ typedef struct __attribute__((aligned(4))) OptFeature } OptFeature; -typedef struct __attribute__((aligned(4))) DTreeNode +typedef struct __attribute__((aligned(4))) Stump { int featureIdx __attribute__((aligned (4))); float threshold __attribute__((aligned (4))); // for ordered features only - int left __attribute__((aligned (4))); - int right __attribute__((aligned (4))); + float left __attribute__((aligned (4))); + float right __attribute__((aligned (4))); } -DTreeNode; - -typedef struct __attribute__((aligned (4))) DTree -{ - int nodeCount __attribute__((aligned (4))); -} -DTree; +Stump; typedef struct __attribute__((aligned (4))) Stage { @@ -78,25 +34,23 @@ __kernel void runHaarClassifierStump( int nstages, __global const Stage* stages, - __global const DTree* trees, - __global const DTreeNode* nodes, - __global const float* leaves, + __global const Stump* stumps, volatile __global int* facepos, int2 imgsize, int xyscale, float factor, - int4 normrect, int2 windowsize) + int4 normrect, int2 windowsize, int maxFaces) { - int ix = get_global_id(0)*xyscale; + int ix = get_global_id(0)*xyscale*VECTOR_SIZE; int iy = get_global_id(1)*xyscale; sumstep /= sizeof(int); sqsumstep /= sizeof(int); if( ix < imgsize.x && iy < imgsize.y ) { - int ntrees, nodeOfs = 0, leafOfs = 0; + int ntrees; int stageIdx, i; float s = 0.f; - __global const DTreeNode* node; + __global const Stump* stump = stumps; __global const OptFeature* f; __global const int* psum = sum + mad24(iy, sumstep, ix); @@ -107,19 +61,17 @@ __kernel void runHaarClassifierStump( pnsum[mad24(normrect.w, sumstep, normrect.z)])*invarea; float sqval = (sqsum[mad24(iy + normrect.y, sqsumstep, ix + normrect.x)])*invarea; float nf = (float)normarea * sqrt(max(sqval - sval * sval, 0.f)); - float4 weight; - int4 ofs; + float4 weight, vsval; + int4 ofs, ofs0, ofs1, ofs2; nf = nf > 0 ? nf : 1.f; for( stageIdx = 0; stageIdx < nstages; stageIdx++ ) { ntrees = stages[stageIdx].ntrees; s = 0.f; - for( i = 0; i < ntrees; i++, nodeOfs++, leafOfs += 2 ) + for( i = 0; i < ntrees; i++, stump++ ) { - node = nodes + nodeOfs; - f = optfeatures + node->featureIdx; - + f = optfeatures + stump->featureIdx; weight = f->weight; ofs = f->ofs[0]; @@ -131,7 +83,8 @@ __kernel void runHaarClassifierStump( ofs = f->ofs[2]; sval += (psum[ofs.x] - psum[ofs.y] - psum[ofs.z] + psum[ofs.w])*weight.z; } - s += leaves[ sval < node->threshold*nf ? leafOfs : leafOfs + 1 ]; + + s += (sval < stump->threshold*nf) ? stump->left : stump->right; } if( s < stages[stageIdx].threshold ) @@ -142,7 +95,84 @@ __kernel void runHaarClassifierStump( { int nfaces = atomic_inc(facepos); //printf("detected face #d!!!!\n", nfaces); - if( nfaces < MAX_FACES ) + if( nfaces < maxFaces ) + { + volatile __global int* face = facepos + 1 + nfaces*4; + face[0] = convert_int_rte(ix*factor); + face[1] = convert_int_rte(iy*factor); + face[2] = convert_int_rte(windowsize.x*factor); + face[3] = convert_int_rte(windowsize.y*factor); + } + } + } +} + +#if 0 +__kernel void runLBPClassifierStump( + __global const int* sum, + int sumstep, int sumoffset, + __global const int* sqsum, + int sqsumstep, int sqsumoffset, + __global const OptFeature* optfeatures, + + int nstages, + __global const Stage* stages, + __global const Stump* stumps, + __global const int* bitsets, + int bitsetSize, + + volatile __global int* facepos, + int2 imgsize, int xyscale, float factor, + int4 normrect, int2 windowsize, int maxFaces) +{ + int ix = get_global_id(0)*xyscale*VECTOR_SIZE; + int iy = get_global_id(1)*xyscale; + sumstep /= sizeof(int); + sqsumstep /= sizeof(int); + + if( ix < imgsize.x && iy < imgsize.y ) + { + int ntrees; + int stageIdx, i; + float s = 0.f; + __global const Stump* stump = stumps; + __global const int* bitset = bitsets; + __global const OptFeature* f; + + __global const int* psum = sum + mad24(iy, sumstep, ix); + __global const int* pnsum = psum + mad24(normrect.y, sumstep, normrect.x); + int normarea = normrect.z * normrect.w; + float invarea = 1.f/normarea; + float sval = (pnsum[0] - pnsum[normrect.z] - pnsum[mul24(normrect.w, sumstep)] + + pnsum[mad24(normrect.w, sumstep, normrect.z)])*invarea; + float sqval = (sqsum[mad24(iy + normrect.y, sqsumstep, ix + normrect.x)])*invarea; + float nf = (float)normarea * sqrt(max(sqval - sval * sval, 0.f)); + float4 weight; + int4 ofs; + nf = nf > 0 ? nf : 1.f; + + for( stageIdx = 0; stageIdx < nstages; stageIdx++ ) + { + ntrees = stages[stageIdx].ntrees; + s = 0.f; + for( i = 0; i < ntrees; i++, stump++, bitset += bitsetSize ) + { + f = optfeatures + stump->featureIdx; + + weight = f->weight; + + // compute LBP feature to val + s += (bitset[val >> 5] & (1 << (val & 31))) ? stump->left : stump->right; + } + + if( s < stages[stageIdx].threshold ) + break; + } + + if( stageIdx == nstages ) + { + int nfaces = atomic_inc(facepos); + if( nfaces < maxFaces ) { volatile __global int* face = facepos + 1 + nfaces*4; face[0] = convert_int_rte(ix*factor); @@ -153,3 +183,5 @@ __kernel void runHaarClassifierStump( } } } +#endif + From ec3f22cee2a4c126492776b05750a1532e541c19 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Vadim Pisarevsky Date: Thu, 19 Dec 2013 14:29:28 +0400 Subject: [PATCH 08/10] renamed OpenCL kernel filename; made some final changes --- modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp | 4 +- .../{haarobjectdetect.cl => cascadedetect.cl} | 3 +- .../src/opencl/haarobjectdetect_scaled2.cl | 323 ------------------ samples/cpp/ufacedetect.cpp | 19 +- 4 files changed, 12 insertions(+), 337 deletions(-) rename modules/objdetect/src/opencl/{haarobjectdetect.cl => cascadedetect.cl} (98%) delete mode 100644 modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect_scaled2.cl diff --git a/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp b/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp index d363bfa45a..486be6672c 100644 --- a/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp +++ b/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp @@ -1133,7 +1133,7 @@ bool CascadeClassifierImpl::detectSingleScale( InputArray _image, Size processin bool CascadeClassifierImpl::ocl_detectSingleScale( InputArray _image, Size processingRectSize, int yStep, double factor, Size sumSize0 ) { - const int VECTOR_SIZE = 4; + const int VECTOR_SIZE = 1; Ptr haar = featureEvaluator.dynamicCast(); if( haar.empty() ) return false; @@ -1142,7 +1142,7 @@ bool CascadeClassifierImpl::ocl_detectSingleScale( InputArray _image, Size proce if( cascadeKernel.empty() ) { - cascadeKernel.create("runHaarClassifierStump", ocl::objdetect::haarobjectdetect_oclsrc, + cascadeKernel.create("runHaarClassifierStump", ocl::objdetect::cascadedetect_oclsrc, format("-D VECTOR_SIZE=%d", VECTOR_SIZE)); if( cascadeKernel.empty() ) return false; diff --git a/modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect.cl b/modules/objdetect/src/opencl/cascadedetect.cl similarity index 98% rename from modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect.cl rename to modules/objdetect/src/opencl/cascadedetect.cl index 581f023c27..1b474f7ac2 100644 --- a/modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect.cl +++ b/modules/objdetect/src/opencl/cascadedetect.cl @@ -40,7 +40,7 @@ __kernel void runHaarClassifierStump( int2 imgsize, int xyscale, float factor, int4 normrect, int2 windowsize, int maxFaces) { - int ix = get_global_id(0)*xyscale*VECTOR_SIZE; + int ix = get_global_id(0)*xyscale; int iy = get_global_id(1)*xyscale; sumstep /= sizeof(int); sqsumstep /= sizeof(int); @@ -94,7 +94,6 @@ __kernel void runHaarClassifierStump( if( stageIdx == nstages ) { int nfaces = atomic_inc(facepos); - //printf("detected face #d!!!!\n", nfaces); if( nfaces < maxFaces ) { volatile __global int* face = facepos + 1 + nfaces*4; diff --git a/modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect_scaled2.cl b/modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect_scaled2.cl deleted file mode 100644 index 09a26760b3..0000000000 --- a/modules/objdetect/src/opencl/haarobjectdetect_scaled2.cl +++ /dev/null @@ -1,323 +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. -// -// -// License Agreement -// For Open Source Computer Vision Library -// -// Copyright (C) 2010-2012, Institute Of Software Chinese Academy Of Science, all rights reserved. -// Copyright (C) 2010-2012, Advanced Micro Devices, Inc., all rights reserved. -// Third party copyrights are property of their respective owners. -// -// @Authors -// Wu Xinglong, wxl370@126.com -// Sen Liu, swjtuls1987@126.com -// Peng Xiao, pengxiao@outlook.com -// Erping Pang, erping@multicorewareinc.com -// 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 the copyright holders 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*/ - -#define CV_HAAR_FEATURE_MAX 3 -typedef int sumtype; -typedef float sqsumtype; - -typedef struct __attribute__((aligned(128))) GpuHidHaarTreeNode -{ - int p[CV_HAAR_FEATURE_MAX][4] __attribute__((aligned(64))); - float weight[CV_HAAR_FEATURE_MAX] /*__attribute__((aligned (16)))*/; - float threshold /*__attribute__((aligned (4)))*/; - float alpha[3] __attribute__((aligned(16))); - int left __attribute__((aligned(4))); - int right __attribute__((aligned(4))); -} -GpuHidHaarTreeNode; -//typedef struct __attribute__((aligned(32))) GpuHidHaarClassifier -//{ -// int count __attribute__((aligned(4))); -// GpuHidHaarTreeNode *node __attribute__((aligned(8))); -// float *alpha __attribute__((aligned(8))); -//} -//GpuHidHaarClassifier; -typedef struct __attribute__((aligned(64))) GpuHidHaarStageClassifier -{ - int count __attribute__((aligned(4))); - float threshold __attribute__((aligned(4))); - int two_rects __attribute__((aligned(4))); - int reserved0 __attribute__((aligned(8))); - int reserved1 __attribute__((aligned(8))); - int reserved2 __attribute__((aligned(8))); - int reserved3 __attribute__((aligned(8))); -} -GpuHidHaarStageClassifier; -//typedef struct __attribute__((aligned(64))) GpuHidHaarClassifierCascade -//{ -// int count __attribute__((aligned(4))); -// int is_stump_based __attribute__((aligned(4))); -// int has_tilted_features __attribute__((aligned(4))); -// int is_tree __attribute__((aligned(4))); -// int pq0 __attribute__((aligned(4))); -// int pq1 __attribute__((aligned(4))); -// int pq2 __attribute__((aligned(4))); -// int pq3 __attribute__((aligned(4))); -// int p0 __attribute__((aligned(4))); -// int p1 __attribute__((aligned(4))); -// int p2 __attribute__((aligned(4))); -// int p3 __attribute__((aligned(4))); -// float inv_window_area __attribute__((aligned(4))); -//} GpuHidHaarClassifierCascade; - -__kernel void gpuRunHaarClassifierCascade_scaled2( - global GpuHidHaarStageClassifier *stagecascadeptr_, - global int4 *info, - global GpuHidHaarTreeNode *nodeptr_, - global const int *restrict sum, - global const float *restrict sqsum, - global int4 *candidate, - const int rows, - const int cols, - const int step, - const int loopcount, - const int start_stage, - const int split_stage, - const int end_stage, - const int startnode, - global int4 *p, - global float *correction, - const int nodecount) -{ - int grpszx = get_local_size(0); - int grpszy = get_local_size(1); - int grpnumx = get_num_groups(0); - int grpidx = get_group_id(0); - int lclidx = get_local_id(0); - int lclidy = get_local_id(1); - int lcl_id = mad24(lclidy, grpszx, lclidx); - __local int glboutindex[1]; - __local int lclcount[1]; - __local int lcloutindex[64]; - glboutindex[0] = 0; - int outputoff = mul24(grpidx, 256); - candidate[outputoff + (lcl_id << 2)] = (int4)0; - candidate[outputoff + (lcl_id << 2) + 1] = (int4)0; - candidate[outputoff + (lcl_id << 2) + 2] = (int4)0; - candidate[outputoff + (lcl_id << 2) + 3] = (int4)0; - int max_idx = rows * cols - 1; - for (int scalei = 0; scalei < loopcount; scalei++) - { - int4 scaleinfo1 = info[scalei]; - int grpnumperline = (scaleinfo1.y & 0xffff0000) >> 16; - int totalgrp = scaleinfo1.y & 0xffff; - float factor = as_float(scaleinfo1.w); - float correction_t = correction[scalei]; - float ystep = max(2.0f, factor); - - for (int grploop = get_group_id(0); grploop < totalgrp; grploop += grpnumx) - { - int4 cascadeinfo = p[scalei]; - int grpidy = grploop / grpnumperline; - int grpidx = grploop - mul24(grpidy, grpnumperline); - int ix = mad24(grpidx, grpszx, lclidx); - int iy = mad24(grpidy, grpszy, lclidy); - int x = round(ix * ystep); - int y = round(iy * ystep); - lcloutindex[lcl_id] = 0; - lclcount[0] = 0; - int nodecounter; - float mean, variance_norm_factor; - //if((ix < width) && (iy < height)) - { - const int p_offset = mad24(y, step, x); - cascadeinfo.x += p_offset; - cascadeinfo.z += p_offset; - mean = (sum[clamp(mad24(cascadeinfo.y, step, cascadeinfo.x), 0, max_idx)] - - sum[clamp(mad24(cascadeinfo.y, step, cascadeinfo.z), 0, max_idx)] - - sum[clamp(mad24(cascadeinfo.w, step, cascadeinfo.x), 0, max_idx)] - + sum[clamp(mad24(cascadeinfo.w, step, cascadeinfo.z), 0, max_idx)]) - * correction_t; - variance_norm_factor = sqsum[clamp(mad24(cascadeinfo.y, step, cascadeinfo.x), 0, max_idx)] - - sqsum[clamp(mad24(cascadeinfo.y, step, cascadeinfo.z), 0, max_idx)] - - sqsum[clamp(mad24(cascadeinfo.w, step, cascadeinfo.x), 0, max_idx)] - + sqsum[clamp(mad24(cascadeinfo.w, step, cascadeinfo.z), 0, max_idx)]; - variance_norm_factor = variance_norm_factor * correction_t - mean * mean; - variance_norm_factor = variance_norm_factor >= 0.f ? sqrt(variance_norm_factor) : 1.f; - bool result = true; - nodecounter = startnode + nodecount * scalei; - for (int stageloop = start_stage; (stageloop < end_stage) && result; stageloop++) - { - float stage_sum = 0.f; - __global GpuHidHaarStageClassifier* stageinfo = (__global GpuHidHaarStageClassifier*) - (((__global uchar*)stagecascadeptr_)+stageloop*sizeof(GpuHidHaarStageClassifier)); - int stagecount = stageinfo->count; - for (int nodeloop = 0; nodeloop < stagecount;) - { - __global GpuHidHaarTreeNode* currentnodeptr = (__global GpuHidHaarTreeNode*) - (((__global uchar*)nodeptr_) + nodecounter * sizeof(GpuHidHaarTreeNode)); - int4 info1 = *(__global int4 *)(&(currentnodeptr->p[0][0])); - int4 info2 = *(__global int4 *)(&(currentnodeptr->p[1][0])); - int4 info3 = *(__global int4 *)(&(currentnodeptr->p[2][0])); - float4 w = *(__global float4 *)(&(currentnodeptr->weight[0])); - float3 alpha3 = *(__global float3*)(&(currentnodeptr->alpha[0])); - float nodethreshold = w.w * variance_norm_factor; - - info1.x += p_offset; - info1.z += p_offset; - info2.x += p_offset; - info2.z += p_offset; - info3.x += p_offset; - info3.z += p_offset; - float classsum = (sum[clamp(mad24(info1.y, step, info1.x), 0, max_idx)] - - sum[clamp(mad24(info1.y, step, info1.z), 0, max_idx)] - - sum[clamp(mad24(info1.w, step, info1.x), 0, max_idx)] - + sum[clamp(mad24(info1.w, step, info1.z), 0, max_idx)]) * w.x; - classsum += (sum[clamp(mad24(info2.y, step, info2.x), 0, max_idx)] - - sum[clamp(mad24(info2.y, step, info2.z), 0, max_idx)] - - sum[clamp(mad24(info2.w, step, info2.x), 0, max_idx)] - + sum[clamp(mad24(info2.w, step, info2.z), 0, max_idx)]) * w.y; - classsum += (sum[clamp(mad24(info3.y, step, info3.x), 0, max_idx)] - - sum[clamp(mad24(info3.y, step, info3.z), 0, max_idx)] - - sum[clamp(mad24(info3.w, step, info3.x), 0, max_idx)] - + sum[clamp(mad24(info3.w, step, info3.z), 0, max_idx)]) * w.z; - - bool passThres = (classsum >= nodethreshold) ? 1 : 0; - -#if STUMP_BASED - stage_sum += passThres ? alpha3.y : alpha3.x; - nodecounter++; - nodeloop++; -#else - bool isRootNode = (nodecounter & 1) == 0; - if(isRootNode) - { - if( (passThres && currentnodeptr->right) || - (!passThres && currentnodeptr->left)) - { - nodecounter ++; - } - else - { - stage_sum += alpha3.x; - nodecounter += 2; - nodeloop ++; - } - } - else - { - stage_sum += (passThres ? alpha3.z : alpha3.y); - nodecounter ++; - nodeloop ++; - } -#endif - } - - result = (stage_sum >= stageinfo->threshold) ? 1 : 0; - } - - barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE); - - if (result) - { - int queueindex = atomic_inc(lclcount); - lcloutindex[queueindex] = (y << 16) | x; - } - barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE); - int queuecount = lclcount[0]; - - if (lcl_id < queuecount) - { - int temp = lcloutindex[lcl_id]; - int x = temp & 0xffff; - int y = (temp & (int)0xffff0000) >> 16; - temp = atomic_inc(glboutindex); - int4 candidate_result; - candidate_result.zw = (int2)convert_int_rte(factor * 20.f); - candidate_result.x = x; - candidate_result.y = y; - - int i = outputoff+temp+lcl_id; - if(candidate[i].z == 0) - { - candidate[i] = candidate_result; - } - else - { - for(i=i+1;;i++) - { - if(candidate[i].z == 0) - { - candidate[i] = candidate_result; - break; - } - } - } - } - - barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE); - } - } - } -} -__kernel void gpuscaleclassifier(global GpuHidHaarTreeNode *orinode, global GpuHidHaarTreeNode *newnode, float scale, float weight_scale, const int nodenum) -{ - const int counter = get_global_id(0); - int tr_x[3], tr_y[3], tr_h[3], tr_w[3], i = 0; - GpuHidHaarTreeNode t1 = *(__global GpuHidHaarTreeNode*) - (((__global uchar*)orinode) + counter * sizeof(GpuHidHaarTreeNode)); - __global GpuHidHaarTreeNode* pNew = (__global GpuHidHaarTreeNode*) - (((__global uchar*)newnode) + (counter + nodenum) * sizeof(GpuHidHaarTreeNode)); - - #pragma unroll - for (i = 0; i < 3; i++) - { - tr_x[i] = (int)(t1.p[i][0] * scale + 0.5f); - tr_y[i] = (int)(t1.p[i][1] * scale + 0.5f); - tr_w[i] = (int)(t1.p[i][2] * scale + 0.5f); - tr_h[i] = (int)(t1.p[i][3] * scale + 0.5f); - } - - t1.weight[0] = -(t1.weight[1] * tr_h[1] * tr_w[1] + t1.weight[2] * tr_h[2] * tr_w[2]) / (tr_h[0] * tr_w[0]); - - #pragma unroll - for (i = 0; i < 3; i++) - { - pNew->p[i][0] = tr_x[i]; - pNew->p[i][1] = tr_y[i]; - pNew->p[i][2] = tr_x[i] + tr_w[i]; - pNew->p[i][3] = tr_y[i] + tr_h[i]; - pNew->weight[i] = t1.weight[i] * weight_scale; - } - - pNew->left = t1.left; - pNew->right = t1.right; - pNew->threshold = t1.threshold; - pNew->alpha[0] = t1.alpha[0]; - pNew->alpha[1] = t1.alpha[1]; - pNew->alpha[2] = t1.alpha[2]; -} diff --git a/samples/cpp/ufacedetect.cpp b/samples/cpp/ufacedetect.cpp index a9170e4298..a1726a57e6 100644 --- a/samples/cpp/ufacedetect.cpp +++ b/samples/cpp/ufacedetect.cpp @@ -201,13 +201,12 @@ void detectAndDraw( UMat& img, Mat& canvas, CascadeClassifier& cascade, t = (double)getTickCount(); - cvtColor( img, gray, COLOR_BGR2GRAY ); - resize( gray, smallImg, Size(), scale0, scale0, INTER_LINEAR ); - cvtColor(smallImg, canvas, COLOR_GRAY2BGR); - equalizeHist( smallImg, smallImg ); + resize( img, smallImg, Size(), scale0, scale0, INTER_LINEAR ); + cvtColor( smallImg, gray, COLOR_BGR2GRAY ); + equalizeHist( gray, gray ); - cascade.detectMultiScale( smallImg, faces, - 1.1, 2, 0 + cascade.detectMultiScale( gray, faces, + 1.1, 3, 0 //|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT //|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH |CASCADE_SCALE_IMAGE @@ -215,8 +214,8 @@ void detectAndDraw( UMat& img, Mat& canvas, CascadeClassifier& cascade, Size(30, 30) ); if( tryflip ) { - flip(smallImg, smallImg, 1); - cascade.detectMultiScale( smallImg, faces2, + flip(gray, gray, 1); + cascade.detectMultiScale( gray, faces2, 1.1, 2, 0 //|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT //|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH @@ -229,7 +228,7 @@ void detectAndDraw( UMat& img, Mat& canvas, CascadeClassifier& cascade, } } t = (double)getTickCount() - t; - cvtColor(smallImg, canvas, COLOR_GRAY2BGR); + smallImg.copyTo(canvas); double fps = getTickFrequency()/t; @@ -257,7 +256,7 @@ void detectAndDraw( UMat& img, Mat& canvas, CascadeClassifier& cascade, color, 3, 8, 0); if( nestedCascade.empty() ) continue; - UMat smallImgROI = smallImg(*r); + UMat smallImgROI = gray(*r); nestedCascade.detectMultiScale( smallImgROI, nestedObjects, 1.1, 2, 0 //|CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT From f41f633d2d6ffa42fd9bd5e82a21156b07c3da6f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Vadim Pisarevsky Date: Thu, 19 Dec 2013 16:31:30 +0400 Subject: [PATCH 09/10] =?UTF-8?q?fixed=20various=20warnings=20from=20the?= =?UTF-8?q?=20=E2=80=9Cdoc=E2=80=9D=20and=20other=20builders?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- modules/core/include/opencv2/core/ocl.hpp | 8 +- modules/imgproc/include/opencv2/imgproc.hpp | 2 +- modules/imgproc/src/smooth.cpp | 18 +-- .../objdetect/doc/cascade_classification.rst | 6 +- modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp | 106 +++++++++--------- modules/objdetect/src/cascadedetect.hpp | 20 ++-- .../objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp | 21 ++-- modules/objdetect/src/opencl/cascadedetect.cl | 29 +++-- 8 files changed, 105 insertions(+), 105 deletions(-) diff --git a/modules/core/include/opencv2/core/ocl.hpp b/modules/core/include/opencv2/core/ocl.hpp index bd53ee96e2..f146495fe8 100644 --- a/modules/core/include/opencv2/core/ocl.hpp +++ b/modules/core/include/opencv2/core/ocl.hpp @@ -426,7 +426,7 @@ public: int i = set(0, a0); i = set(i, a1); i = set(i, a2); i = set(i, a3); i = set(i, a4); i = set(i, a5); i = set(i, a6); i = set(i, a7); i = set(i, a8); i = set(i, a9); i = set(i, a10); set(i, a11); return *this; } - + template @@ -439,7 +439,7 @@ public: i = set(i, a6); i = set(i, a7); i = set(i, a8); i = set(i, a9); i = set(i, a10); i = set(i, a11); set(i, a12); return *this; } - + template struct SqrRowSum : public BaseRowFilter ksize = _ksize; anchor = _anchor; } - + void operator()(const uchar* src, uchar* dst, int width, int cn) { const T* S = (const T*)src; ST* D = (ST*)dst; int i = 0, k, ksz_cn = ksize*cn; - + width = (width - 1)*cn; for( k = 0; k < cn; k++, S++, D++ ) { @@ -941,10 +941,10 @@ static Ptr getSqrRowSumFilter(int srcType, int sumType, int ksize { int sdepth = CV_MAT_DEPTH(srcType), ddepth = CV_MAT_DEPTH(sumType); CV_Assert( CV_MAT_CN(sumType) == CV_MAT_CN(srcType) ); - + if( anchor < 0 ) anchor = ksize/2; - + if( sdepth == CV_8U && ddepth == CV_32S ) return makePtr >(ksize, anchor); if( sdepth == CV_8U && ddepth == CV_64F ) @@ -957,11 +957,11 @@ static Ptr getSqrRowSumFilter(int srcType, int sumType, int ksize return makePtr >(ksize, anchor); if( sdepth == CV_64F && ddepth == CV_64F ) return makePtr >(ksize, anchor); - + CV_Error_( CV_StsNotImplemented, ("Unsupported combination of source format (=%d), and buffer format (=%d)", srcType, sumType)); - + return Ptr(); } @@ -984,19 +984,19 @@ void cv::sqrBoxFilter( InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, if( src.cols == 1 ) ksize.width = 1; } - + int sumType = CV_64F; if( sdepth == CV_8U ) sumType = CV_32S; sumType = CV_MAKETYPE( sumType, cn ); int srcType = CV_MAKETYPE(sdepth, cn); int dstType = CV_MAKETYPE(ddepth, cn); - + Ptr rowFilter = getSqrRowSumFilter(srcType, sumType, ksize.width, anchor.x ); Ptr columnFilter = getColumnSumFilter(sumType, dstType, ksize.height, anchor.y, normalize ? 1./(ksize.width*ksize.height) : 1); - + Ptr f = makePtr(Ptr(), rowFilter, columnFilter, srcType, dstType, sumType, borderType ); f->apply( src, dst ); diff --git a/modules/objdetect/doc/cascade_classification.rst b/modules/objdetect/doc/cascade_classification.rst index c351dc7138..f867dec10e 100644 --- a/modules/objdetect/doc/cascade_classification.rst +++ b/modules/objdetect/doc/cascade_classification.rst @@ -86,11 +86,13 @@ FeatureEvaluator::setImage ------------------------------ Assigns an image to feature evaluator. -.. ocv:function:: bool FeatureEvaluator::setImage(const Mat& img, Size origWinSize) +.. ocv:function:: bool FeatureEvaluator::setImage(InputArray img, Size origWinSize, Size sumSize) - :param img: Matrix of the type ``CV_8UC1`` containing an image where the features are computed. + :param img: Matrix of the type ``CV_8UC1`` containing an image where the features are computed. :param origWinSize: Size of training images. + + :param sumSize: The requested size of integral images (so if the integral image is smaller, it resides in the top-left corner of the larger image of requested size). Because the features are represented using offsets from the image origin, using the same sumSize for all scales helps to avoid constant readjustments of the features to different scales. The method assigns an image, where the features will be computed, to the feature evaluator. diff --git a/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp b/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp index 486be6672c..483519c69a 100644 --- a/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp +++ b/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp @@ -113,12 +113,12 @@ struct Logger namespace cv { - + template void copyVectorToUMat(const std::vector<_Tp>& v, UMat& um) { - if(v.empty()) - um.release(); - Mat(1, (int)(v.size()*sizeof(v[0])), CV_8U, (void*)&v[0]).copyTo(um); + if(v.empty()) + um.release(); + Mat(1, (int)(v.size()*sizeof(v[0])), CV_8U, (void*)&v[0]).copyTo(um); } void groupRectangles(std::vector& rectList, int groupThreshold, double eps, std::vector* weights, std::vector* levelWeights) @@ -528,24 +528,24 @@ bool HaarEvaluator::setImage( InputArray _image, Size _origWinSize, Size _sumSiz { Size imgsz = _image.size(); int cols = imgsz.width, rows = imgsz.height; - + if (imgsz.width < origWinSize.width || imgsz.height < origWinSize.height) return false; - + origWinSize = _origWinSize; normrect = Rect(1, 1, origWinSize.width-2, origWinSize.height-2); - + int rn = _sumSize.height, cn = _sumSize.width, rn_scale = hasTiltedFeatures ? 2 : 1; int sumStep, tofs = 0; CV_Assert(rn >= rows+1 && cn >= cols+1); - + if( _image.isUMat() ) { usum0.create(rn*rn_scale, cn, CV_32S); usqsum0.create(rn, cn, CV_32S); usum = UMat(usum0, Rect(0, 0, cols+1, rows+1)); usqsum = UMat(usqsum0, Rect(0, 0, cols, rows)); - + if( hasTiltedFeatures ) { UMat utilted(usum0, Rect(0, _sumSize.height, cols+1, rows+1)); @@ -556,7 +556,7 @@ bool HaarEvaluator::setImage( InputArray _image, Size _origWinSize, Size _sumSiz { integral(_image, usum, noArray(), noArray(), CV_32S); } - + sqrBoxFilter(_image, usqsum, CV_32S, Size(normrect.width, normrect.height), Point(0, 0), false); @@ -572,7 +572,7 @@ bool HaarEvaluator::setImage( InputArray _image, Size _origWinSize, Size _sumSiz sqsum0.create(rn, cn, CV_32S); sum = sum0(Rect(0, 0, cols+1, rows+1)); sqsum = sqsum0(Rect(0, 0, cols, rows)); - + if( hasTiltedFeatures ) { Mat tilted = sum0(Rect(0, _sumSize.height, cols+1, rows+1)); @@ -591,7 +591,7 @@ bool HaarEvaluator::setImage( InputArray _image, Size _origWinSize, Size _sumSiz size_t fi, nfeatures = features->size(); const std::vector& ff = *features; - + if( sumSize0 != _sumSize ) { optfeatures->resize(nfeatures); @@ -600,13 +600,13 @@ bool HaarEvaluator::setImage( InputArray _image, Size _origWinSize, Size _sumSiz optfeaturesPtr[fi].setOffsets( ff[fi], sumStep, tofs ); } if( _image.isUMat() && (sumSize0 != _sumSize || ufbuf.empty()) ) - copyVectorToUMat(*optfeatures, ufbuf); + copyVectorToUMat(*optfeatures, ufbuf); sumSize0 = _sumSize; - + return true; } - + bool HaarEvaluator::setWindow( Point pt ) { if( pt.x < 0 || pt.y < 0 || @@ -628,12 +628,12 @@ bool HaarEvaluator::setWindow( Point pt ) return true; } - + Rect HaarEvaluator::getNormRect() const { return normrect; } - + void HaarEvaluator::getUMats(std::vector& bufs) { bufs.clear(); @@ -1100,14 +1100,14 @@ bool CascadeClassifierImpl::detectSingleScale( InputArray _image, Size processin std::vector candidatesVector; std::vector rejectLevels; std::vector levelWeights; - + int stripCount, stripSize; - + const int PTS_PER_THREAD = 1000; stripCount = ((processingRectSize.width/yStep)*(processingRectSize.height + yStep-1)/yStep + PTS_PER_THREAD/2)/PTS_PER_THREAD; stripCount = std::min(std::max(stripCount, 1), 100); stripSize = (((processingRectSize.height + stripCount - 1)/stripCount + yStep-1)/yStep)*yStep; - + if( outputRejectLevels ) { parallel_for_(Range(0, stripCount), CascadeClassifierInvoker( *this, processingRectSize, stripSize, yStep, factor, @@ -1129,7 +1129,7 @@ bool CascadeClassifierImpl::detectSingleScale( InputArray _image, Size processin return true; } - + bool CascadeClassifierImpl::ocl_detectSingleScale( InputArray _image, Size processingRectSize, int yStep, double factor, Size sumSize0 ) { @@ -1137,9 +1137,9 @@ bool CascadeClassifierImpl::ocl_detectSingleScale( InputArray _image, Size proce Ptr haar = featureEvaluator.dynamicCast(); if( haar.empty() ) return false; - + haar->setImage(_image, data.origWinSize, sumSize0); - + if( cascadeKernel.empty() ) { cascadeKernel.create("runHaarClassifierStump", ocl::objdetect::cascadedetect_oclsrc, @@ -1147,31 +1147,31 @@ bool CascadeClassifierImpl::ocl_detectSingleScale( InputArray _image, Size proce if( cascadeKernel.empty() ) return false; } - + if( ustages.empty() ) { - copyVectorToUMat(data.stages, ustages); - copyVectorToUMat(data.stumps, ustumps); + copyVectorToUMat(data.stages, ustages); + copyVectorToUMat(data.stumps, ustumps); } - + std::vector bufs; haar->getUMats(bufs); CV_Assert(bufs.size() == 3); - + Rect normrect = haar->getNormRect(); - + //processingRectSize = Size(yStep, yStep); size_t globalsize[] = { (processingRectSize.width/yStep + VECTOR_SIZE-1)/VECTOR_SIZE, processingRectSize.height/yStep }; - + cascadeKernel.args(ocl::KernelArg::ReadOnlyNoSize(bufs[0]), // sum ocl::KernelArg::ReadOnlyNoSize(bufs[1]), // sqsum ocl::KernelArg::PtrReadOnly(bufs[2]), // optfeatures - + // cascade classifier (int)data.stages.size(), ocl::KernelArg::PtrReadOnly(ustages), ocl::KernelArg::PtrReadOnly(ustumps), - + ocl::KernelArg::PtrWriteOnly(ufacepos), // positions processingRectSize, yStep, (float)factor, @@ -1219,7 +1219,7 @@ static void detectMultiScaleOldFormat( const Mat& image, Ptr& candidates, std::vector& rejectLevels, std::vector& levelWeights, double scaleFactor, Size minObjectSize, Size maxObjectSize, @@ -1227,16 +1227,16 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScaleNoGrouping( InputArray _image, std:: { Size imgsz = _image.size(); int imgtype = _image.type(); - + Mat grayImage, imageBuffer; - + candidates.clear(); rejectLevels.clear(); levelWeights.clear(); - + if( maxObjectSize.height == 0 || maxObjectSize.width == 0 ) maxObjectSize = imgsz; - + bool use_ocl = ocl::useOpenCL() && getFeatureType() == FeatureEvaluator::HAAR && !isOldFormatCascade() && @@ -1244,7 +1244,7 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScaleNoGrouping( InputArray _image, std:: maskGenerator.empty() && !outputRejectLevels && tryOpenCL; - + if( !use_ocl ) { Mat image = _image.getMat(); @@ -1270,9 +1270,9 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScaleNoGrouping( InputArray _image, std:: uimage.copyTo(ugrayImage); uimageBuffer.create(imgsz.height + 1, imgsz.width + 1, CV_8U); } - + Size sumSize0((imgsz.width + SUM_ALIGN) & -SUM_ALIGN, imgsz.height+1); - + if( use_ocl ) { ufacepos.create(1, MAX_FACES*4 + 1, CV_32S); @@ -1295,7 +1295,7 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScaleNoGrouping( InputArray _image, std:: break; if( windowSize.width < minObjectSize.width || windowSize.height < minObjectSize.height ) continue; - + int yStep; if( getFeatureType() == cv::FeatureEvaluator::HOG ) { @@ -1310,14 +1310,14 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScaleNoGrouping( InputArray _image, std:: { UMat uscaledImage(uimageBuffer, Rect(0, 0, scaledImageSize.width, scaledImageSize.height)); resize( ugrayImage, uscaledImage, scaledImageSize, 0, 0, INTER_LINEAR ); - + if( ocl_detectSingleScale( uscaledImage, processingRectSize, yStep, factor, sumSize0 ) ) continue; - + /////// if the OpenCL branch has been executed but failed, fall back to CPU: ///// - + tryOpenCL = false; // for this cascade do not try OpenCL anymore - + // since we may already have some partial results from OpenCL code (unlikely, but still), // we just recursively call the function again, but with tryOpenCL==false it will // go with CPU route, so there is no infinite recursion @@ -1330,13 +1330,13 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScaleNoGrouping( InputArray _image, std:: { Mat scaledImage( scaledImageSize, CV_8U, imageBuffer.data ); resize( grayImage, scaledImage, scaledImageSize, 0, 0, INTER_LINEAR ); - + if( !detectSingleScale( scaledImage, processingRectSize, yStep, factor, candidates, rejectLevels, levelWeights, sumSize0, outputRejectLevels ) ) break; } } - + if( use_ocl && tryOpenCL ) { Mat facepos = ufacepos.getMat(ACCESS_READ); @@ -1424,12 +1424,12 @@ void CascadeClassifierImpl::detectMultiScale( InputArray _image, std::vector& candidates, std::vector& rejectLevels, std::vector& levelWeights, Size sumSize0, bool outputRejectLevels = false ); bool ocl_detectSingleScale( InputArray image, Size processingRectSize, int yStep, double factor, Size sumSize0 ); - + void detectMultiScaleNoGrouping( InputArray image, std::vector& candidates, std::vector& rejectLevels, std::vector& levelWeights, @@ -109,19 +109,19 @@ protected: int ntrees; float threshold; }; - + struct Stump { Stump() {}; Stump(int _featureIdx, float _threshold, float _left, float _right) : featureIdx(_featureIdx), threshold(_threshold), left(_left), right(_right) {} - + int featureIdx; float threshold; float left; float right; }; - + Data(); bool read(const FileNode &node); @@ -151,7 +151,7 @@ protected: UMat ufacepos, ustages, ustumps, usubsets; ocl::Kernel cascadeKernel; bool tryOpenCL; - + Mutex mtx; }; @@ -240,7 +240,7 @@ protected: #define CALC_SUM_OFS_(p0, p1, p2, p3, ptr) \ ((ptr)[p0] - (ptr)[p1] - (ptr)[p2] + (ptr)[p3]) - + #define CALC_SUM_OFS(rect, ptr) CALC_SUM_OFS_((rect)[0], (rect)[1], (rect)[2], (rect)[3], ptr) //---------------------------------------------- HaarEvaluator --------------------------------------- @@ -343,7 +343,7 @@ inline void HaarEvaluator::OptFeature :: setOffsets( const Feature& _f, int step weight[0] = _f.rect[0].weight; weight[1] = _f.rect[1].weight; weight[2] = _f.rect[2].weight; - + Rect r2 = weight[2] > 0 ? _f.rect[2].r : Rect(0,0,0,0); if (_f.tilted) { @@ -615,7 +615,7 @@ inline int predictOrderedStump( CascadeClassifierImpl& cascade, int nstages = (int)cascade.data.stages.size(); double tmp = 0; - + for( int stageIdx = 0; stageIdx < nstages; stageIdx++ ) { const CascadeClassifierImpl::Data::Stage& stage = cascadeStages[stageIdx]; @@ -677,7 +677,7 @@ inline int predictCategoricalStump( CascadeClassifierImpl& cascade, sum = (double)tmp; return -si; } - + cascadeStumps += ntrees; cascadeSubsets += ntrees*subsetSize; } diff --git a/modules/objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp b/modules/objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp index 9b4695cc0d..28dc019ded 100644 --- a/modules/objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp +++ b/modules/objdetect/src/cascadedetect_convert.cpp @@ -121,16 +121,15 @@ static bool convert(const String& oldcascade, const String& newcascade) FileNode sznode = oldroot[ICV_HAAR_SIZE_NAME]; if( sznode.empty() ) return false; - int maxdepth = 0; Size cascadesize; cascadesize.width = (int)sznode[0]; cascadesize.height = (int)sznode[1]; std::vector features; - size_t i, j, k, n; + int i, j, k, n; FileNode stages_seq = oldroot[ICV_HAAR_STAGES_NAME]; - size_t nstages = stages_seq.size(); + int nstages = (int)stages_seq.size(); std::vector stages(nstages); for( i = 0; i < nstages; i++ ) @@ -139,14 +138,14 @@ static bool convert(const String& oldcascade, const String& newcascade) HaarStageClassifier& stage = stages[i]; stage.threshold = (double)stagenode[ICV_HAAR_STAGE_THRESHOLD_NAME]; FileNode weaks_seq = stagenode[ICV_HAAR_TREES_NAME]; - size_t nweaks = weaks_seq.size(); + int nweaks = (int)weaks_seq.size(); stage.weaks.resize(nweaks); for( j = 0; j < nweaks; j++ ) { HaarClassifier& weak = stage.weaks[j]; FileNode weaknode = weaks_seq[j]; - size_t nnodes = weaknode.size(); + int nnodes = (int)weaknode.size(); for( n = 0; n < nnodes; n++ ) { @@ -157,7 +156,7 @@ static bool convert(const String& oldcascade, const String& newcascade) node.f = (int)features.size(); f.tilted = (int)fnode[ICV_HAAR_TILTED_NAME] != 0; FileNode rects_seq = fnode[ICV_HAAR_RECTS_NAME]; - size_t nrects = rects_seq.size(); + int nrects = (int)rects_seq.size(); for( k = 0; k < nrects; k++ ) { @@ -199,9 +198,9 @@ static bool convert(const String& oldcascade, const String& newcascade) if( !newfs.isOpened() ) return false; - size_t maxWeakCount = 0, nfeatures = features.size(); + int maxWeakCount = 0, nfeatures = (int)features.size(); for( i = 0; i < nstages; i++ ) - maxWeakCount = std::max(maxWeakCount, stages[i].weaks.size()); + maxWeakCount = std::max(maxWeakCount, (int)stages[i].weaks.size()); newfs << "cascade" << "{:opencv-cascade-classifier" << "stageType" << "BOOST" @@ -219,7 +218,7 @@ static bool convert(const String& oldcascade, const String& newcascade) for( i = 0; i < nstages; i++ ) { - size_t nweaks = stages[i].weaks.size(); + int nweaks = (int)stages[i].weaks.size(); newfs << "{" << "maxWeakCount" << (int)nweaks << "stageThreshold" << stages[i].threshold << "weakClassifiers" << "["; @@ -227,7 +226,7 @@ static bool convert(const String& oldcascade, const String& newcascade) { const HaarClassifier& c = stages[i].weaks[j]; newfs << "{" << "internalNodes" << "["; - size_t nnodes = c.nodes.size(), nleaves = c.leaves.size(); + int nnodes = (int)c.nodes.size(), nleaves = (int)c.leaves.size(); for( k = 0; k < nnodes; k++ ) newfs << c.nodes[k].left << c.nodes[k].right << c.nodes[k].f << c.nodes[k].threshold; @@ -246,7 +245,7 @@ static bool convert(const String& oldcascade, const String& newcascade) { const HaarFeature& f = features[i]; newfs << "{" << "rects" << "["; - for( j = 0; j < (size_t)HaarFeature::RECT_NUM; j++ ) + for( j = 0; j < HaarFeature::RECT_NUM; j++ ) { if( j >= 2 && fabs(f.rect[j].weight) < FLT_EPSILON ) break; diff --git a/modules/objdetect/src/opencl/cascadedetect.cl b/modules/objdetect/src/opencl/cascadedetect.cl index 1b474f7ac2..b368958055 100644 --- a/modules/objdetect/src/opencl/cascadedetect.cl +++ b/modules/objdetect/src/opencl/cascadedetect.cl @@ -44,7 +44,7 @@ __kernel void runHaarClassifierStump( int iy = get_global_id(1)*xyscale; sumstep /= sizeof(int); sqsumstep /= sizeof(int); - + if( ix < imgsize.x && iy < imgsize.y ) { int ntrees; @@ -52,7 +52,7 @@ __kernel void runHaarClassifierStump( float s = 0.f; __global const Stump* stump = stumps; __global const OptFeature* f; - + __global const int* psum = sum + mad24(iy, sumstep, ix); __global const int* pnsum = psum + mad24(normrect.y, sumstep, normrect.x); int normarea = normrect.z * normrect.w; @@ -64,7 +64,7 @@ __kernel void runHaarClassifierStump( float4 weight, vsval; int4 ofs, ofs0, ofs1, ofs2; nf = nf > 0 ? nf : 1.f; - + for( stageIdx = 0; stageIdx < nstages; stageIdx++ ) { ntrees = stages[stageIdx].ntrees; @@ -73,7 +73,7 @@ __kernel void runHaarClassifierStump( { f = optfeatures + stump->featureIdx; weight = f->weight; - + ofs = f->ofs[0]; sval = (psum[ofs.x] - psum[ofs.y] - psum[ofs.z] + psum[ofs.w])*weight.x; ofs = f->ofs[1]; @@ -83,14 +83,14 @@ __kernel void runHaarClassifierStump( ofs = f->ofs[2]; sval += (psum[ofs.x] - psum[ofs.y] - psum[ofs.z] + psum[ofs.w])*weight.z; } - + s += (sval < stump->threshold*nf) ? stump->left : stump->right; } - + if( s < stages[stageIdx].threshold ) break; } - + if( stageIdx == nstages ) { int nfaces = atomic_inc(facepos); @@ -128,7 +128,7 @@ __kernel void runLBPClassifierStump( int iy = get_global_id(1)*xyscale; sumstep /= sizeof(int); sqsumstep /= sizeof(int); - + if( ix < imgsize.x && iy < imgsize.y ) { int ntrees; @@ -137,7 +137,7 @@ __kernel void runLBPClassifierStump( __global const Stump* stump = stumps; __global const int* bitset = bitsets; __global const OptFeature* f; - + __global const int* psum = sum + mad24(iy, sumstep, ix); __global const int* pnsum = psum + mad24(normrect.y, sumstep, normrect.x); int normarea = normrect.z * normrect.w; @@ -149,7 +149,7 @@ __kernel void runLBPClassifierStump( float4 weight; int4 ofs; nf = nf > 0 ? nf : 1.f; - + for( stageIdx = 0; stageIdx < nstages; stageIdx++ ) { ntrees = stages[stageIdx].ntrees; @@ -157,17 +157,17 @@ __kernel void runLBPClassifierStump( for( i = 0; i < ntrees; i++, stump++, bitset += bitsetSize ) { f = optfeatures + stump->featureIdx; - + weight = f->weight; - + // compute LBP feature to val s += (bitset[val >> 5] & (1 << (val & 31))) ? stump->left : stump->right; } - + if( s < stages[stageIdx].threshold ) break; } - + if( stageIdx == nstages ) { int nfaces = atomic_inc(facepos); @@ -183,4 +183,3 @@ __kernel void runLBPClassifierStump( } } #endif - From 242a3d1f192c986e3ffd6b23c8202e136159d67d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Vadim Pisarevsky Date: Thu, 19 Dec 2013 16:57:02 +0400 Subject: [PATCH 10/10] 2 more fixes to calm down the doc builder --- modules/objdetect/doc/cascade_classification.rst | 2 +- modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/modules/objdetect/doc/cascade_classification.rst b/modules/objdetect/doc/cascade_classification.rst index f867dec10e..b10887b35c 100644 --- a/modules/objdetect/doc/cascade_classification.rst +++ b/modules/objdetect/doc/cascade_classification.rst @@ -91,7 +91,7 @@ Assigns an image to feature evaluator. :param img: Matrix of the type ``CV_8UC1`` containing an image where the features are computed. :param origWinSize: Size of training images. - + :param sumSize: The requested size of integral images (so if the integral image is smaller, it resides in the top-left corner of the larger image of requested size). Because the features are represented using offsets from the image origin, using the same sumSize for all scales helps to avoid constant readjustments of the features to different scales. The method assigns an image, where the features will be computed, to the feature evaluator. diff --git a/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp b/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp index 483519c69a..17776013c4 100644 --- a/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp +++ b/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp @@ -113,7 +113,7 @@ struct Logger namespace cv { - + template void copyVectorToUMat(const std::vector<_Tp>& v, UMat& um) { if(v.empty())