← Back to branch summary

~paparazzi-uav/paparazzi/v5.0-manual

« back to all changes in this revision

Viewing changes to sw/ext/opencv_bebop/opencv/modules/photo/test/ocl/test_denoising.cpp

  • Committer: Paparazzi buildbot
  • Date: 2016-05-18 15:00:29 UTC
  • Revision ID: felix.ruess+docbot@gmail.com-20160518150029-e8lgzi5kvb4p7un9
Manual import commit 4b8bbb730080dac23cf816b98908dacfabe2a8ec from v5.0 branch.

Show diffs side-by-side

added added

removed removed

Lines of Context:
sw/ext/opencv_bebop/opencv/modules/photo/test/ocl/test_denoising.cpp
 
1
// This file is part of OpenCV project.
 
2
// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
 
3
// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
 
4
 
 
5
// Copyright (C) 2014, Advanced Micro Devices, Inc., all rights reserved.
 
6
// Third party copyrights are property of their respective owners.
 
7
 
 
8
#include "../test_precomp.hpp"
 
9
#include "opencv2/ts/ocl_test.hpp"
 
10
 
 
11
#ifdef HAVE_OPENCL
 
12
 
 
13
namespace cvtest {
 
14
namespace ocl {
 
15
 
 
16
PARAM_TEST_CASE(FastNlMeansDenoisingTestBase, Channels, int, bool, bool)
 
17
{
 
18
    int cn, normType, templateWindowSize, searchWindowSize;
 
19
    std::vector<float> h;
 
20
    bool use_roi, use_image;
 
21
 
 
22
    TEST_DECLARE_INPUT_PARAMETER(src);
 
23
    TEST_DECLARE_OUTPUT_PARAMETER(dst);
 
24
 
 
25
    virtual void SetUp()
 
26
    {
 
27
        cn = GET_PARAM(0);
 
28
        normType = GET_PARAM(1);
 
29
        use_roi = GET_PARAM(2);
 
30
        use_image = GET_PARAM(3);
 
31
 
 
32
        templateWindowSize = 7;
 
33
        searchWindowSize = 21;
 
34
 
 
35
        h.resize(cn);
 
36
        for (int i=0; i<cn; i++)
 
37
            h[i] = 3.0f + 0.5f*i;
 
38
    }
 
39
 
 
40
    virtual void generateTestData()
 
41
    {
 
42
        const int type = CV_8UC(cn);
 
43
        Mat image;
 
44
 
 
45
        if (use_image) {
 
46
            image = readImage("denoising/lena_noised_gaussian_sigma=10.png",
 
47
                                  cn == 1 ? IMREAD_GRAYSCALE : IMREAD_COLOR);
 
48
            ASSERT_FALSE(image.empty());
 
49
        }
 
50
 
 
51
        Size roiSize = use_image ? image.size() : randomSize(1, MAX_VALUE);
 
52
        Border srcBorder = randomBorder(0, use_roi ? MAX_VALUE : 0);
 
53
        randomSubMat(src, src_roi, roiSize, srcBorder, type, 0, 255);
 
54
        if (use_image) {
 
55
            ASSERT_TRUE(cn > 0 && cn <= 4);
 
56
            if (cn == 2) {
 
57
                int from_to[] = { 0,0, 1,1 };
 
58
                src_roi.create(roiSize, type);
 
59
                mixChannels(&image, 1, &src_roi, 1, from_to, 2);
 
60
            }
 
61
            else if (cn == 4) {
 
62
                int from_to[] = { 0,0, 1,1, 2,2, 1,3};
 
63
                src_roi.create(roiSize, type);
 
64
                mixChannels(&image, 1, &src_roi, 1, from_to, 4);
 
65
            }
 
66
            else image.copyTo(src_roi);
 
67
        }
 
68
 
 
69
        Border dstBorder = randomBorder(0, use_roi ? MAX_VALUE : 0);
 
70
        randomSubMat(dst, dst_roi, roiSize, dstBorder, type, 0, 255);
 
71
 
 
72
        UMAT_UPLOAD_INPUT_PARAMETER(src);
 
73
        UMAT_UPLOAD_OUTPUT_PARAMETER(dst);
 
74
    }
 
75
};
 
76
 
 
77
typedef FastNlMeansDenoisingTestBase FastNlMeansDenoising;
 
78
 
 
79
OCL_TEST_P(FastNlMeansDenoising, Mat)
 
80
{
 
81
    for (int j = 0; j < test_loop_times; j++)
 
82
    {
 
83
        generateTestData();
 
84
 
 
85
        OCL_OFF(cv::fastNlMeansDenoising(src_roi, dst_roi, std::vector<float>(1, h[0]), templateWindowSize, searchWindowSize, normType));
 
86
        OCL_ON(cv::fastNlMeansDenoising(usrc_roi, udst_roi, std::vector<float>(1, h[0]), templateWindowSize, searchWindowSize, normType));
 
87
 
 
88
        OCL_EXPECT_MATS_NEAR(dst, 1);
 
89
    }
 
90
}
 
91
 
 
92
typedef FastNlMeansDenoisingTestBase FastNlMeansDenoising_hsep;
 
93
 
 
94
OCL_TEST_P(FastNlMeansDenoising_hsep, Mat)
 
95
{
 
96
    for (int j = 0; j < test_loop_times; j++)
 
97
    {
 
98
        generateTestData();
 
99
 
 
100
        OCL_OFF(cv::fastNlMeansDenoising(src_roi, dst_roi, h, templateWindowSize, searchWindowSize, normType));
 
101
        OCL_ON(cv::fastNlMeansDenoising(usrc_roi, udst_roi, h, templateWindowSize, searchWindowSize, normType));
 
102
 
 
103
        OCL_EXPECT_MATS_NEAR(dst, 1);
 
104
    }
 
105
}
 
106
 
 
107
typedef FastNlMeansDenoisingTestBase FastNlMeansDenoisingColored;
 
108
 
 
109
OCL_TEST_P(FastNlMeansDenoisingColored, Mat)
 
110
{
 
111
    for (int j = 0; j < test_loop_times; j++)
 
112
    {
 
113
        generateTestData();
 
114
 
 
115
        OCL_OFF(cv::fastNlMeansDenoisingColored(src_roi, dst_roi, h[0], h[0], templateWindowSize, searchWindowSize));
 
116
        OCL_ON(cv::fastNlMeansDenoisingColored(usrc_roi, udst_roi, h[0], h[0], templateWindowSize, searchWindowSize));
 
117
 
 
118
        OCL_EXPECT_MATS_NEAR(dst, 1);
 
119
    }
 
120
}
 
121
 
 
122
OCL_INSTANTIATE_TEST_CASE_P(Photo, FastNlMeansDenoising,
 
123
                            Combine(Values(1, 2, 3, 4), Values((int)NORM_L2, (int)NORM_L1),
 
124
                                    Bool(), Values(true)));
 
125
OCL_INSTANTIATE_TEST_CASE_P(Photo, FastNlMeansDenoising_hsep,
 
126
                            Combine(Values(1, 2, 3, 4), Values((int)NORM_L2, (int)NORM_L1),
 
127
                                    Bool(), Values(true)));
 
128
OCL_INSTANTIATE_TEST_CASE_P(Photo, FastNlMeansDenoisingColored,
 
129
                            Combine(Values(3, 4), Values((int)NORM_L2), Bool(), Values(false)));
 
130
 
 
131
} } // namespace cvtest::ocl
 
132
 
 
133
#endif // HAVE_OPENCL