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Tag: Branch: Tree: a15cd4b63d
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${ item.name }
Create tag ${ searchTerm }
Create branch ${ searchTerm }
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#include "test_precomp.hpp"
namespace opencv_test { namespace {
TEST(Imgproc_MatchTemplate, bug_9597) {
const uint8_t img[] = {
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245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 246, 246, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 247, 247, 247, 247, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 247, 247, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245};
const uint8_t tmpl[] = {
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245 };
cv::Mat cvimg(cv::Size(61, 82), CV_8UC1, (void*)img, cv::Mat::AUTO_STEP);
cv::Mat cvtmpl(cv::Size(17, 17), CV_8UC1, (void*)tmpl, cv::Mat::AUTO_STEP);
cv::Mat result;
cv::matchTemplate(cvimg, cvtmpl, result, cv::TM_SQDIFF);
double minValue;
cv::minMaxLoc(result, &minValue, NULL, NULL, NULL);
ASSERT_GE(minValue, 0);
}
//==============================================================================
static void matchTemplate_reference(Mat & img, Mat & templ, Mat & result, const int method)
{
CV_Assert(cv::TM_SQDIFF <= method && method <= cv::TM_CCOEFF_NORMED);
const Size res_sz(img.cols - templ.cols + 1, img.rows - templ.rows + 1);
result.create(res_sz, CV_32FC1);
const int depth = img.depth();
const int cn = img.channels();
const int area = templ.size().area();
const int width_n = templ.cols * cn;
const int height = templ.rows;
int a_step = (int)(img.step / img.elemSize1());
int b_step = (int)(templ.step / templ.elemSize1());
Scalar b_mean = Scalar::all(0);
Scalar b_sdv = Scalar::all(0);
cv::meanStdDev(templ, b_mean, b_sdv);
double b_sum2 = 0.;
for (int i = 0; i < cn; i++ )
b_sum2 += (b_sdv.val[i] * b_sdv.val[i] + b_mean.val[i] * b_mean.val[i]) * area;
if (b_sdv.val[0] * b_sdv.val[0] + b_sdv.val[1] * b_sdv.val[1] +
b_sdv.val[2] * b_sdv.val[2] + b_sdv.val[3] * b_sdv.val[3] < DBL_EPSILON &&
method == cv::TM_CCOEFF_NORMED)
{
result = Scalar::all(1.);
return;
}
double b_denom = 1.;
if (method & 1) // _NORMED
{
b_denom = 0;
if (method != cv::TM_CCOEFF_NORMED)
{
b_denom = b_sum2;
}
else
{
for (int i = 0; i < cn; i++)
b_denom += b_sdv.val[i] * b_sdv.val[i] * area;
}
b_denom = sqrt(b_denom);
if (b_denom == 0)
b_denom = 1.;
}
for (int i = 0; i < result.rows; i++)
{
for (int j = 0; j < result.cols; j++)
{
Scalar a_sum(0), a_sum2(0);
Scalar ccorr(0);
double value = 0.;
if (depth == CV_8U)
{
const uchar* a = img.ptr<uchar>(i, j); // ??? ->data.ptr + i*img->step + j*cn;
const uchar* b = templ.ptr<uchar>();
if( cn == 1 || method < cv::TM_CCOEFF )
{
for (int k = 0; k < height; k++, a += a_step, b += b_step)
for (int l = 0; l < width_n; l++)
{
ccorr.val[0] += a[l]*b[l];
a_sum.val[0] += a[l];
a_sum2.val[0] += a[l]*a[l];
}
}
else
{
for (int k = 0; k < height; k++, a += a_step, b += b_step)
for (int l = 0; l < width_n; l += 3)
{
ccorr.val[0] += a[l]*b[l];
ccorr.val[1] += a[l+1]*b[l+1];
ccorr.val[2] += a[l+2]*b[l+2];
a_sum.val[0] += a[l];
a_sum.val[1] += a[l+1];
a_sum.val[2] += a[l+2];
a_sum2.val[0] += a[l]*a[l];
a_sum2.val[1] += a[l+1]*a[l+1];
a_sum2.val[2] += a[l+2]*a[l+2];
}
}
}
else // CV_32F
{
const float* a = img.ptr<float>(i, j); // ???? (const float*)(img->data.ptr + i*img->step) + j*cn;
const float* b = templ.ptr<float>();
if( cn == 1 || method < cv::TM_CCOEFF )
{
for (int k = 0; k < height; k++, a += a_step, b += b_step)
for (int l = 0; l < width_n; l++)
{
ccorr.val[0] += a[l]*b[l];
a_sum.val[0] += a[l];
a_sum2.val[0] += a[l]*a[l];
}
}
else
{
for (int k = 0; k < height; k++, a += a_step, b += b_step)
for (int l = 0; l < width_n; l += 3)
{
ccorr.val[0] += a[l]*b[l];
ccorr.val[1] += a[l+1]*b[l+1];
ccorr.val[2] += a[l+2]*b[l+2];
a_sum.val[0] += a[l];
a_sum.val[1] += a[l+1];
a_sum.val[2] += a[l+2];
a_sum2.val[0] += a[l]*a[l];
a_sum2.val[1] += a[l+1]*a[l+1];
a_sum2.val[2] += a[l+2]*a[l+2];
}
}
}
switch( method )
{
case cv::TM_CCORR:
case cv::TM_CCORR_NORMED:
value = ccorr.val[0];
break;
case cv::TM_SQDIFF:
case cv::TM_SQDIFF_NORMED:
value = (a_sum2.val[0] + b_sum2 - 2*ccorr.val[0]);
break;
default:
value = (ccorr.val[0] - a_sum.val[0]*b_mean.val[0]+
ccorr.val[1] - a_sum.val[1]*b_mean.val[1]+
ccorr.val[2] - a_sum.val[2]*b_mean.val[2]);
}
if( method & 1 )
{
double denom;
// calc denominator
if( method != cv::TM_CCOEFF_NORMED )
{
denom = a_sum2.val[0] + a_sum2.val[1] + a_sum2.val[2];
}
else
{
denom = a_sum2.val[0] - (a_sum.val[0]*a_sum.val[0])/area;
denom += a_sum2.val[1] - (a_sum.val[1]*a_sum.val[1])/area;
denom += a_sum2.val[2] - (a_sum.val[2]*a_sum.val[2])/area;
}
denom = sqrt(MAX(denom,0))*b_denom;
if( fabs(value) < denom )
value /= denom;
else if( fabs(value) < denom*1.125 )
value = value > 0 ? 1 : -1;
else
value = method != cv::TM_SQDIFF_NORMED ? 0 : 1;
}
result.at<float>(i, j) = (float)value;
}
}
}
//==============================================================================
CV_ENUM(MatchModes, TM_SQDIFF, TM_SQDIFF_NORMED, TM_CCORR, TM_CCORR_NORMED, TM_CCOEFF, TM_CCOEFF_NORMED);
typedef testing::TestWithParam<testing::tuple<perf::MatDepth, int, MatchModes>> matchTemplate_Modes;
TEST_P(matchTemplate_Modes, accuracy)
{
const int data_type = CV_MAKE_TYPE(get<0>(GetParam()), get<1>(GetParam()));
const int method = get<2>(GetParam());
RNG & rng = TS::ptr()->get_rng();
for (int ITER = 0; ITER < 20; ++ITER)
{
SCOPED_TRACE(cv::format("iteration %d", ITER));
const Size imgSize(rng.uniform(128, 320), rng.uniform(128, 240));
const Size templSize(rng.uniform(1, 30), rng.uniform(1, 30));
Mat img(imgSize, data_type, Scalar::all(0));
Mat templ(templSize, data_type, Scalar::all(0));
cvtest::randUni(rng, img, Scalar::all(0), Scalar::all(255));
cvtest::randUni(rng, templ, Scalar::all(0), Scalar::all(255));
Mat result;
cv::matchTemplate(img, templ, result, method);
Mat reference;
matchTemplate_reference(img, templ, reference, method);
EXPECT_MAT_NEAR_RELATIVE(result, reference, 1e-3);
}
}
INSTANTIATE_TEST_CASE_P(/**/,
matchTemplate_Modes,
testing::Combine(
testing::Values(CV_8U, CV_32F),
testing::Values(1, 3),
testing::Values(TM_SQDIFF, TM_SQDIFF_NORMED, TM_CCORR, TM_CCORR_NORMED, TM_CCOEFF, TM_CCOEFF_NORMED)));
}} // namespace