Add ocl CLACH implementation.
Test cases (accuracy and performance) are provided.
This commit is contained in:
parent
4cf7a963a0
commit
1d8cd3a717
@ -483,6 +483,23 @@ namespace cv
|
|||||||
CV_EXPORTS void calcHist(const oclMat &mat_src, oclMat &mat_hist);
|
CV_EXPORTS void calcHist(const oclMat &mat_src, oclMat &mat_hist);
|
||||||
//! only 8UC1 and 256 bins is supported now
|
//! only 8UC1 and 256 bins is supported now
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||||||
CV_EXPORTS void equalizeHist(const oclMat &mat_src, oclMat &mat_dst);
|
CV_EXPORTS void equalizeHist(const oclMat &mat_src, oclMat &mat_dst);
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||||||
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//! only 8UC1 is supported now
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class CV_EXPORTS CLAHE
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{
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public:
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||||||
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virtual void apply(const oclMat &src, oclMat &dst) = 0;
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virtual void setClipLimit(double clipLimit) = 0;
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virtual double getClipLimit() const = 0;
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virtual void setTilesGridSize(Size tileGridSize) = 0;
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virtual Size getTilesGridSize() const = 0;
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|
virtual void collectGarbage() = 0;
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};
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CV_EXPORTS Ptr<cv::ocl::CLAHE> createCLAHE(double clipLimit = 40.0, Size tileGridSize = Size(8, 8));
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//! bilateralFilter
|
//! bilateralFilter
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||||||
// supports 8UC1 8UC4
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// supports 8UC1 8UC4
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CV_EXPORTS void bilateralFilter(const oclMat& src, oclMat& dst, int d, double sigmaColor, double sigmaSpave, int borderType=BORDER_DEFAULT);
|
CV_EXPORTS void bilateralFilter(const oclMat& src, oclMat& dst, int d, double sigmaColor, double sigmaSpave, int borderType=BORDER_DEFAULT);
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|
@ -921,4 +921,51 @@ PERFTEST(remap)
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}
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}
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||||||
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}
|
}
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||||||
}
|
}
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///////////// CLAHE ////////////////////////
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PERFTEST(CLAHE)
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{
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Mat src, dst, ocl_dst;
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|
cv::ocl::oclMat d_src, d_dst;
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int all_type[] = {CV_8UC1};
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std::string type_name[] = {"CV_8UC1"};
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double clipLimit = 40.0;
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cv::Ptr<cv::CLAHE> clahe = cv::createCLAHE(clipLimit);
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cv::Ptr<cv::ocl::CLAHE> d_clahe = cv::ocl::createCLAHE(clipLimit);
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|
for (int size = Min_Size; size <= Max_Size; size *= Multiple)
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{
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for (size_t j = 0; j < sizeof(all_type) / sizeof(int); j++)
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{
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SUBTEST << size << 'x' << size << "; " << type_name[j] ;
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gen(src, size, size, all_type[j], 0, 256);
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CPU_ON;
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|
clahe->apply(src, dst);
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CPU_OFF;
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d_src.upload(src);
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WARMUP_ON;
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d_clahe->apply(d_src, d_dst);
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|
WARMUP_OFF;
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||||||
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ocl_dst = d_dst;
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|
TestSystem::instance().ExpectedMatNear(dst, ocl_dst, 1.0);
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GPU_ON;
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d_clahe->apply(d_src, d_dst);
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|
GPU_OFF;
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||||||
|
GPU_FULL_ON;
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||||||
|
d_src.upload(src);
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||||||
|
d_clahe->apply(d_src, d_dst);
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||||||
|
d_dst.download(dst);
|
||||||
|
GPU_FULL_OFF;
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||||||
|
}
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||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
@ -25,6 +25,7 @@
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|||||||
// Xu Pang, pangxu010@163.com
|
// Xu Pang, pangxu010@163.com
|
||||||
// Wu Zailong, bullet@yeah.net
|
// Wu Zailong, bullet@yeah.net
|
||||||
// Wenju He, wenju@multicorewareinc.com
|
// Wenju He, wenju@multicorewareinc.com
|
||||||
|
// Sen Liu, swjtuls1987@126.com
|
||||||
//
|
//
|
||||||
// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
|
// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
|
||||||
// are permitted provided that the following conditions are met:
|
// are permitted provided that the following conditions are met:
|
||||||
@ -80,6 +81,7 @@ namespace cv
|
|||||||
extern const char *imgproc_calcHarris;
|
extern const char *imgproc_calcHarris;
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||||||
extern const char *imgproc_calcMinEigenVal;
|
extern const char *imgproc_calcMinEigenVal;
|
||||||
extern const char *imgproc_convolve;
|
extern const char *imgproc_convolve;
|
||||||
|
extern const char *imgproc_clahe;
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||||||
////////////////////////////////////OpenCL call wrappers////////////////////////////
|
////////////////////////////////////OpenCL call wrappers////////////////////////////
|
||||||
|
|
||||||
template <typename T> struct index_and_sizeof;
|
template <typename T> struct index_and_sizeof;
|
||||||
@ -1511,6 +1513,189 @@ namespace cv
|
|||||||
openCLExecuteKernel(clCxt, &imgproc_histogram, kernelName, globalThreads, localThreads, args, -1, -1);
|
openCLExecuteKernel(clCxt, &imgproc_histogram, kernelName, globalThreads, localThreads, args, -1, -1);
|
||||||
LUT(mat_src, lut, mat_dst);
|
LUT(mat_src, lut, mat_dst);
|
||||||
}
|
}
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||||||
|
|
||||||
|
////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
// CLAHE
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||||||
|
namespace clahe
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|
{
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||||||
|
inline int divUp(int total, int grain)
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|
{
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|
return (total + grain - 1) / grain * grain;
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|
}
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static void calcLut(const oclMat &src, oclMat &dst,
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const int tilesX, const int tilesY, const cv::Size tileSize,
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|
const int clipLimit, const float lutScale)
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|
{
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||||||
|
cl_int2 tile_size;
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||||||
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tile_size.s[0] = tileSize.width;
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||||||
|
tile_size.s[1] = tileSize.height;
|
||||||
|
|
||||||
|
std::vector<pair<size_t , const void *> > args;
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&src.data ));
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&dst.data ));
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src.step ));
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&dst.step ));
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int2), (void *)&tile_size ));
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&tilesX ));
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&clipLimit ));
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_float), (void *)&lutScale ));
|
||||||
|
|
||||||
|
String kernelName = "calcLut";
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||||||
|
size_t localThreads[3] = { 32, 8, 1 };
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||||||
|
size_t globalThreads[3] = { tilesX * localThreads[0], tilesY * localThreads[1], 1 };
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||||||
|
bool is_cpu = queryDeviceInfo<IS_CPU_DEVICE, bool>();
|
||||||
|
if (is_cpu)
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||||||
|
{
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||||||
|
openCLExecuteKernel(Context::getContext(), &imgproc_clahe, kernelName, globalThreads, localThreads, args, -1, -1, (char*)" -D CPU");
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else
|
||||||
|
{
|
||||||
|
cl_kernel kernel = openCLGetKernelFromSource(Context::getContext(), &imgproc_clahe, kernelName);
|
||||||
|
int wave_size = queryDeviceInfo<WAVEFRONT_SIZE, int>(kernel);
|
||||||
|
openCLSafeCall(clReleaseKernel(kernel));
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|
|
||||||
|
static char opt[20] = {0};
|
||||||
|
sprintf(opt, " -D WAVE_SIZE=%d", wave_size);
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||||||
|
openCLExecuteKernel(Context::getContext(), &imgproc_clahe, kernelName, globalThreads, localThreads, args, -1, -1, opt);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
static void transform(const oclMat &src, oclMat &dst, const oclMat &lut,
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||||||
|
const int tilesX, const int tilesY, const cv::Size tileSize)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
cl_int2 tile_size;
|
||||||
|
tile_size.s[0] = tileSize.width;
|
||||||
|
tile_size.s[1] = tileSize.height;
|
||||||
|
|
||||||
|
std::vector<pair<size_t , const void *> > args;
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&src.data ));
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&dst.data ));
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_mem), (void *)&lut.data ));
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src.step ));
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&dst.step ));
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&lut.step ));
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src.cols ));
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&src.rows ));
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int2), (void *)&tile_size ));
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&tilesX ));
|
||||||
|
args.push_back( std::make_pair( sizeof(cl_int), (void *)&tilesY ));
|
||||||
|
|
||||||
|
String kernelName = "transform";
|
||||||
|
size_t localThreads[3] = { 32, 8, 1 };
|
||||||
|
size_t globalThreads[3] = { divUp(src.cols, localThreads[0]), divUp(src.rows, localThreads[1]), 1 };
|
||||||
|
|
||||||
|
openCLExecuteKernel(Context::getContext(), &imgproc_clahe, kernelName, globalThreads, localThreads, args, -1, -1);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
namespace
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||||||
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{
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||||||
|
class CLAHE_Impl : public cv::ocl::CLAHE
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||||||
|
{
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||||||
|
public:
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||||||
|
CLAHE_Impl(double clipLimit = 40.0, int tilesX = 8, int tilesY = 8);
|
||||||
|
|
||||||
|
cv::AlgorithmInfo* info() const;
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||||||
|
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||||||
|
void apply(const oclMat &src, oclMat &dst);
|
||||||
|
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||||||
|
void setClipLimit(double clipLimit);
|
||||||
|
double getClipLimit() const;
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void setTilesGridSize(cv::Size tileGridSize);
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|
cv::Size getTilesGridSize() const;
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|
void collectGarbage();
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private:
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double clipLimit_;
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int tilesX_;
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int tilesY_;
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oclMat srcExt_;
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|
oclMat lut_;
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|
};
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||||||
|
|
||||||
|
CLAHE_Impl::CLAHE_Impl(double clipLimit, int tilesX, int tilesY) :
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||||||
|
clipLimit_(clipLimit), tilesX_(tilesX), tilesY_(tilesY)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
}
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||||||
|
|
||||||
|
void CLAHE_Impl::apply(const oclMat &src, oclMat &dst)
|
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|
{
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|
CV_Assert( src.type() == CV_8UC1 );
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||||||
|
|
||||||
|
dst.create( src.size(), src.type() );
|
||||||
|
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||||||
|
const int histSize = 256;
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|
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||||||
|
ensureSizeIsEnough(tilesX_ * tilesY_, histSize, CV_8UC1, lut_);
|
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|
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|
cv::Size tileSize;
|
||||||
|
oclMat srcForLut;
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|
if (src.cols % tilesX_ == 0 && src.rows % tilesY_ == 0)
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|
{
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|
tileSize = cv::Size(src.cols / tilesX_, src.rows / tilesY_);
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srcForLut = src;
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}
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||||||
|
else
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|
{
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||||||
|
cv::ocl::copyMakeBorder(src, srcExt_, 0, tilesY_ - (src.rows % tilesY_), 0, tilesX_ - (src.cols % tilesX_), cv::BORDER_REFLECT_101, cv::Scalar());
|
||||||
|
|
||||||
|
tileSize = cv::Size(srcExt_.cols / tilesX_, srcExt_.rows / tilesY_);
|
||||||
|
srcForLut = srcExt_;
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|
}
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||||||
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|
const int tileSizeTotal = tileSize.area();
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|
const float lutScale = static_cast<float>(histSize - 1) / tileSizeTotal;
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|
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||||||
|
int clipLimit = 0;
|
||||||
|
if (clipLimit_ > 0.0)
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|
{
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|
clipLimit = static_cast<int>(clipLimit_ * tileSizeTotal / histSize);
|
||||||
|
clipLimit = std::max(clipLimit, 1);
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||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
clahe::calcLut(srcForLut, lut_, tilesX_, tilesY_, tileSize, clipLimit, lutScale);
|
||||||
|
//finish();
|
||||||
|
clahe::transform(src, dst, lut_, tilesX_, tilesY_, tileSize);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
void CLAHE_Impl::setClipLimit(double clipLimit)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
clipLimit_ = clipLimit;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
double CLAHE_Impl::getClipLimit() const
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return clipLimit_;
|
||||||
|
}
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||||||
|
|
||||||
|
void CLAHE_Impl::setTilesGridSize(cv::Size tileGridSize)
|
||||||
|
{
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|
tilesX_ = tileGridSize.width;
|
||||||
|
tilesY_ = tileGridSize.height;
|
||||||
|
}
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||||||
|
|
||||||
|
cv::Size CLAHE_Impl::getTilesGridSize() const
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return cv::Size(tilesX_, tilesY_);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
void CLAHE_Impl::collectGarbage()
|
||||||
|
{
|
||||||
|
srcExt_.release();
|
||||||
|
lut_.release();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
cv::Ptr<cv::ocl::CLAHE> createCLAHE(double clipLimit, cv::Size tileGridSize)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
return new CLAHE_Impl(clipLimit, tileGridSize.width, tileGridSize.height);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
//////////////////////////////////bilateralFilter////////////////////////////////////////////////////
|
//////////////////////////////////bilateralFilter////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
static void
|
static void
|
||||||
oclbilateralFilter_8u( const oclMat &src, oclMat &dst, int d,
|
oclbilateralFilter_8u( const oclMat &src, oclMat &dst, int d,
|
||||||
|
275
modules/ocl/src/opencl/imgproc_clahe.cl
Normal file
275
modules/ocl/src/opencl/imgproc_clahe.cl
Normal file
@ -0,0 +1,275 @@
|
|||||||
|
/*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
//
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||||||
|
// IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
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// By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
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|
// If you do not agree to this license, do not download, install,
|
||||||
|
// copy or use the software.
|
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//
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||||||
|
// License Agreement
|
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// For Open Source Computer Vision Library
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// Copyright (C) 2010-2012, Multicoreware, Inc., all rights reserved.
|
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|
// Copyright (C) 2010-2012, Advanced Micro Devices, Inc., all rights reserved.
|
||||||
|
// Third party copyrights are property of their respective owners.
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||||||
|
//
|
||||||
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// @Authors
|
||||||
|
// Sen Liu, swjtuls1987@126.com
|
||||||
|
//
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||||||
|
// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
|
||||||
|
// are permitted provided that the following conditions are met:
|
||||||
|
//
|
||||||
|
// * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
|
||||||
|
// this list of conditions and the following disclaimer.
|
||||||
|
//
|
||||||
|
// * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
|
||||||
|
// this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
|
||||||
|
// and/or other oclMaterials 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
|
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// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
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// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
|
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|
// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
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// (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
|
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// loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
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// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
|
||||||
|
// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
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||||||
|
// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
|
||||||
|
//
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//M*/
|
||||||
|
|
||||||
|
#ifndef WAVE_SIZE
|
||||||
|
#define WAVE_SIZE 1
|
||||||
|
#endif
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||||||
|
|
||||||
|
int calc_lut(__local int* smem, int val, int tid)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
smem[tid] = val;
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (tid == 0)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
for (int i = 1; i < 256; ++i)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
smem[i] += smem[i - 1];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
|
||||||
|
return smem[tid];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
#ifdef CPU
|
||||||
|
void reduce(volatile __local int* smem, int val, int tid)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
smem[tid] = val;
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (tid < 128)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
smem[tid] = val += smem[tid + 128];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (tid < 64)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
smem[tid] = val += smem[tid + 64];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (tid < 32)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
smem[tid] += smem[tid + 32];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (tid < 16)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
smem[tid] += smem[tid + 16];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (tid < 8)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
smem[tid] += smem[tid + 8];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (tid < 4)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
smem[tid] += smem[tid + 4];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (tid < 2)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
smem[tid] += smem[tid + 2];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (tid < 1)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
smem[256] = smem[tid] + smem[tid + 1];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
#else
|
||||||
|
void reduce(__local volatile int* smem, int val, int tid)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
smem[tid] = val;
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (tid < 128)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
smem[tid] = val += smem[tid + 128];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (tid < 64)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
smem[tid] = val += smem[tid + 64];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (tid < 32)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
smem[tid] += smem[tid + 32];
|
||||||
|
#if WAVE_SIZE < 32
|
||||||
|
} barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
if (tid < 16) {
|
||||||
|
#endif
|
||||||
|
smem[tid] += smem[tid + 16];
|
||||||
|
#if WAVE_SIZE < 16
|
||||||
|
} barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
if (tid < 8) {
|
||||||
|
#endif
|
||||||
|
smem[tid] += smem[tid + 8];
|
||||||
|
smem[tid] += smem[tid + 4];
|
||||||
|
smem[tid] += smem[tid + 2];
|
||||||
|
smem[tid] += smem[tid + 1];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
#endif
|
||||||
|
|
||||||
|
__kernel void calcLut(__global __const uchar * src, __global uchar * lut,
|
||||||
|
const int srcStep, const int dstStep,
|
||||||
|
const int2 tileSize, const int tilesX,
|
||||||
|
const int clipLimit, const float lutScale)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
__local int smem[512];
|
||||||
|
|
||||||
|
const int tx = get_group_id(0);
|
||||||
|
const int ty = get_group_id(1);
|
||||||
|
const unsigned int tid = get_local_id(1) * get_local_size(0)
|
||||||
|
+ get_local_id(0);
|
||||||
|
|
||||||
|
smem[tid] = 0;
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
|
||||||
|
for (int i = get_local_id(1); i < tileSize.y; i += get_local_size(1))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
__global const uchar* srcPtr = src + mad24( ty * tileSize.y + i,
|
||||||
|
srcStep, tx * tileSize.x );
|
||||||
|
for (int j = get_local_id(0); j < tileSize.x; j += get_local_size(0))
|
||||||
|
{
|
||||||
|
const int data = srcPtr[j];
|
||||||
|
atomic_inc(&smem[data]);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
|
||||||
|
int tHistVal = smem[tid];
|
||||||
|
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (clipLimit > 0)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
// clip histogram bar
|
||||||
|
|
||||||
|
int clipped = 0;
|
||||||
|
if (tHistVal > clipLimit)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
clipped = tHistVal - clipLimit;
|
||||||
|
tHistVal = clipLimit;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// find number of overall clipped samples
|
||||||
|
|
||||||
|
reduce(smem, clipped, tid);
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
#ifdef CPU
|
||||||
|
clipped = smem[256];
|
||||||
|
#else
|
||||||
|
clipped = smem[0];
|
||||||
|
#endif
|
||||||
|
|
||||||
|
// broadcast evaluated value
|
||||||
|
|
||||||
|
__local int totalClipped;
|
||||||
|
|
||||||
|
if (tid == 0)
|
||||||
|
totalClipped = clipped;
|
||||||
|
barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
|
||||||
|
|
||||||
|
// redistribute clipped samples evenly
|
||||||
|
|
||||||
|
int redistBatch = totalClipped / 256;
|
||||||
|
tHistVal += redistBatch;
|
||||||
|
|
||||||
|
int residual = totalClipped - redistBatch * 256;
|
||||||
|
if (tid < residual)
|
||||||
|
++tHistVal;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
const int lutVal = calc_lut(smem, tHistVal, tid);
|
||||||
|
uint ires = (uint)convert_int_rte(lutScale * lutVal);
|
||||||
|
lut[(ty * tilesX + tx) * dstStep + tid] =
|
||||||
|
convert_uchar(clamp(ires, (uint)0, (uint)255));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
__kernel void transform(__global __const uchar * src,
|
||||||
|
__global uchar * dst,
|
||||||
|
__global uchar * lut,
|
||||||
|
const int srcStep, const int dstStep, const int lutStep,
|
||||||
|
const int cols, const int rows,
|
||||||
|
const int2 tileSize,
|
||||||
|
const int tilesX, const int tilesY)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
const int x = get_global_id(0);
|
||||||
|
const int y = get_global_id(1);
|
||||||
|
|
||||||
|
if (x >= cols || y >= rows)
|
||||||
|
return;
|
||||||
|
|
||||||
|
const float tyf = (convert_float(y) / tileSize.y) - 0.5f;
|
||||||
|
int ty1 = convert_int_rtn(tyf);
|
||||||
|
int ty2 = ty1 + 1;
|
||||||
|
const float ya = tyf - ty1;
|
||||||
|
ty1 = max(ty1, 0);
|
||||||
|
ty2 = min(ty2, tilesY - 1);
|
||||||
|
|
||||||
|
const float txf = (convert_float(x) / tileSize.x) - 0.5f;
|
||||||
|
int tx1 = convert_int_rtn(txf);
|
||||||
|
int tx2 = tx1 + 1;
|
||||||
|
const float xa = txf - tx1;
|
||||||
|
tx1 = max(tx1, 0);
|
||||||
|
tx2 = min(tx2, tilesX - 1);
|
||||||
|
|
||||||
|
const int srcVal = src[mad24(y, srcStep, x)];
|
||||||
|
|
||||||
|
float res = 0;
|
||||||
|
|
||||||
|
res += lut[mad24(ty1 * tilesX + tx1, lutStep, srcVal)] * ((1.0f - xa) * (1.0f - ya));
|
||||||
|
res += lut[mad24(ty1 * tilesX + tx2, lutStep, srcVal)] * ((xa) * (1.0f - ya));
|
||||||
|
res += lut[mad24(ty2 * tilesX + tx1, lutStep, srcVal)] * ((1.0f - xa) * (ya));
|
||||||
|
res += lut[mad24(ty2 * tilesX + tx2, lutStep, srcVal)] * ((xa) * (ya));
|
||||||
|
|
||||||
|
uint ires = (uint)convert_int_rte(res);
|
||||||
|
dst[mad24(y, dstStep, x)] = convert_uchar(clamp(ires, (uint)0, (uint)255));
|
||||||
|
}
|
@ -23,6 +23,7 @@
|
|||||||
// Rock Li, Rock.Li@amd.com
|
// Rock Li, Rock.Li@amd.com
|
||||||
// Wu Zailong, bullet@yeah.net
|
// Wu Zailong, bullet@yeah.net
|
||||||
// Xu Pang, pangxu010@163.com
|
// Xu Pang, pangxu010@163.com
|
||||||
|
// Sen Liu, swjtuls1987@126.com
|
||||||
//
|
//
|
||||||
// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
|
// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
|
||||||
// are permitted provided that the following conditions are met:
|
// are permitted provided that the following conditions are met:
|
||||||
@ -1393,6 +1394,46 @@ TEST_P(calcHist, Mat)
|
|||||||
EXPECT_MAT_NEAR(dst_hist, cpu_hist, 0.0);
|
EXPECT_MAT_NEAR(dst_hist, cpu_hist, 0.0);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
||||||
|
// CLAHE
|
||||||
|
namespace
|
||||||
|
{
|
||||||
|
IMPLEMENT_PARAM_CLASS(ClipLimit, double)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
PARAM_TEST_CASE(CLAHE, cv::Size, ClipLimit)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
cv::Size size;
|
||||||
|
double clipLimit;
|
||||||
|
|
||||||
|
cv::Mat src;
|
||||||
|
cv::Mat dst_gold;
|
||||||
|
|
||||||
|
cv::ocl::oclMat g_src;
|
||||||
|
cv::ocl::oclMat g_dst;
|
||||||
|
|
||||||
|
virtual void SetUp()
|
||||||
|
{
|
||||||
|
size = GET_PARAM(0);
|
||||||
|
clipLimit = GET_PARAM(1);
|
||||||
|
|
||||||
|
cv::RNG &rng = TS::ptr()->get_rng();
|
||||||
|
src = randomMat(rng, size, CV_8UC1, 0, 256, false);
|
||||||
|
g_src.upload(src);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
};
|
||||||
|
|
||||||
|
TEST_P(CLAHE, Accuracy)
|
||||||
|
{
|
||||||
|
cv::Ptr<cv::ocl::CLAHE> clahe = cv::ocl::createCLAHE(clipLimit);
|
||||||
|
clahe->apply(g_src, g_dst);
|
||||||
|
cv::Mat dst(g_dst);
|
||||||
|
|
||||||
|
cv::Ptr<cv::CLAHE> clahe_gold = cv::createCLAHE(clipLimit);
|
||||||
|
clahe_gold->apply(src, dst_gold);
|
||||||
|
|
||||||
|
EXPECT_MAT_NEAR(dst_gold, dst, 1.0);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
///////////////////////////Convolve//////////////////////////////////
|
///////////////////////////Convolve//////////////////////////////////
|
||||||
PARAM_TEST_CASE(ConvolveTestBase, MatType, bool)
|
PARAM_TEST_CASE(ConvolveTestBase, MatType, bool)
|
||||||
@ -1643,6 +1684,10 @@ INSTANTIATE_TEST_CASE_P(histTestBase, calcHist, Combine(
|
|||||||
ONE_TYPE(CV_32SC1) //no use
|
ONE_TYPE(CV_32SC1) //no use
|
||||||
));
|
));
|
||||||
|
|
||||||
|
INSTANTIATE_TEST_CASE_P(ImgProc, CLAHE, Combine(
|
||||||
|
Values(cv::Size(128, 128), cv::Size(113, 113), cv::Size(1300, 1300)),
|
||||||
|
Values(0.0, 40.0)));
|
||||||
|
|
||||||
//INSTANTIATE_TEST_CASE_P(ConvolveTestBase, Convolve, Combine(
|
//INSTANTIATE_TEST_CASE_P(ConvolveTestBase, Convolve, Combine(
|
||||||
// Values(CV_32FC1, CV_32FC1),
|
// Values(CV_32FC1, CV_32FC1),
|
||||||
// Values(false))); // Values(false) is the reserved parameter
|
// Values(false))); // Values(false) is the reserved parameter
|
||||||
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