refactored gpu::LUT function:
* converted it to Algorithm, because implementation uses inner buffers and requires preprocessing step * new implementation splits preprocessing and transform, what is more effecient * old API still can be used for source compatibility (marked as deprecated)
This commit is contained in:
Vladislav Vinogradov
@@ -57,7 +57,7 @@ void cv::gpu::transpose(InputArray, OutputArray, Stream&) { throw_no_cuda(); }
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void cv::gpu::flip(InputArray, OutputArray, int, Stream&) { throw_no_cuda(); }
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void cv::gpu::LUT(const GpuMat&, const Mat&, GpuMat&, Stream&) { throw_no_cuda(); }
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Ptr<LookUpTable> cv::gpu::createLookUpTable(InputArray) { throw_no_cuda(); return Ptr<LookUpTable>(); }
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void cv::gpu::copyMakeBorder(const GpuMat&, GpuMat&, int, int, int, int, int, const Scalar&, Stream&) { throw_no_cuda(); }
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@@ -290,93 +290,214 @@ void cv::gpu::flip(InputArray _src, OutputArray _dst, int flipCode, Stream& stre
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// LUT
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void cv::gpu::LUT(const GpuMat& src, const Mat& lut, GpuMat& dst, Stream& s)
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#if (CUDA_VERSION >= 5000)
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namespace
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{
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const int cn = src.channels();
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CV_Assert( src.type() == CV_8UC1 || src.type() == CV_8UC3 );
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CV_Assert( lut.depth() == CV_8U );
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CV_Assert( lut.channels() == 1 || lut.channels() == cn );
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||||
CV_Assert( lut.rows * lut.cols == 256 && lut.isContinuous() );
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dst.create(src.size(), CV_MAKE_TYPE(lut.depth(), cn));
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NppiSize sz;
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sz.height = src.rows;
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sz.width = src.cols;
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Mat nppLut;
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lut.convertTo(nppLut, CV_32S);
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int nValues3[] = {256, 256, 256};
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||||
Npp32s pLevels[256];
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for (int i = 0; i < 256; ++i)
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pLevels[i] = i;
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const Npp32s* pLevels3[3];
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#if (CUDA_VERSION <= 4020)
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pLevels3[0] = pLevels3[1] = pLevels3[2] = pLevels;
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#else
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GpuMat d_pLevels;
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||||
d_pLevels.upload(Mat(1, 256, CV_32S, pLevels));
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pLevels3[0] = pLevels3[1] = pLevels3[2] = d_pLevels.ptr<Npp32s>();
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||||
#endif
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||||
cudaStream_t stream = StreamAccessor::getStream(s);
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||||
NppStreamHandler h(stream);
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if (src.type() == CV_8UC1)
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||||
{
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#if (CUDA_VERSION <= 4020)
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||||
nppSafeCall( nppiLUT_Linear_8u_C1R(src.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(src.step),
|
||||
dst.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(dst.step), sz, nppLut.ptr<Npp32s>(), pLevels, 256) );
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||||
#else
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||||
GpuMat d_nppLut(Mat(1, 256, CV_32S, nppLut.data));
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||||
nppSafeCall( nppiLUT_Linear_8u_C1R(src.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(src.step),
|
||||
dst.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(dst.step), sz, d_nppLut.ptr<Npp32s>(), d_pLevels.ptr<Npp32s>(), 256) );
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||||
#endif
|
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}
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||||
else
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||||
class LookUpTableImpl : public LookUpTable
|
||||
{
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public:
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LookUpTableImpl(InputArray lut);
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||||
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||||
void transform(InputArray src, OutputArray dst, Stream& stream = Stream::Null());
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private:
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int lut_cn;
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||||
int nValues3[3];
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||||
const Npp32s* pValues3[3];
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||||
const Npp32s* pLevels3[3];
|
||||
|
||||
Mat nppLut3[3];
|
||||
if (nppLut.channels() == 1)
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||||
GpuMat d_pLevels;
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||||
GpuMat d_nppLut;
|
||||
GpuMat d_nppLut3[3];
|
||||
};
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||||
|
||||
LookUpTableImpl::LookUpTableImpl(InputArray _lut)
|
||||
{
|
||||
nValues3[0] = nValues3[1] = nValues3[2] = 256;
|
||||
|
||||
Npp32s pLevels[256];
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||||
for (int i = 0; i < 256; ++i)
|
||||
pLevels[i] = i;
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||||
|
||||
d_pLevels.upload(Mat(1, 256, CV_32S, pLevels));
|
||||
pLevels3[0] = pLevels3[1] = pLevels3[2] = d_pLevels.ptr<Npp32s>();
|
||||
|
||||
GpuMat lut;
|
||||
if (_lut.kind() == _InputArray::GPU_MAT)
|
||||
{
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||||
lut = _lut.getGpuMat();
|
||||
}
|
||||
else
|
||||
{
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||||
Mat hLut = _lut.getMat();
|
||||
CV_Assert( hLut.total() == 256 && hLut.isContinuous() );
|
||||
lut.upload(Mat(1, 256, hLut.type(), hLut.data));
|
||||
}
|
||||
|
||||
lut_cn = lut.channels();
|
||||
|
||||
CV_Assert( lut.depth() == CV_8U );
|
||||
CV_Assert( lut.rows == 1 && lut.cols == 256 );
|
||||
|
||||
lut.convertTo(d_nppLut, CV_32S);
|
||||
|
||||
if (lut_cn == 1)
|
||||
{
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||||
#if (CUDA_VERSION <= 4020)
|
||||
pValues3[0] = pValues3[1] = pValues3[2] = nppLut.ptr<Npp32s>();
|
||||
#else
|
||||
GpuMat d_nppLut(Mat(1, 256, CV_32S, nppLut.data));
|
||||
pValues3[0] = pValues3[1] = pValues3[2] = d_nppLut.ptr<Npp32s>();
|
||||
#endif
|
||||
}
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
gpu::split(d_nppLut, d_nppLut3);
|
||||
|
||||
pValues3[0] = d_nppLut3[0].ptr<Npp32s>();
|
||||
pValues3[1] = d_nppLut3[1].ptr<Npp32s>();
|
||||
pValues3[2] = d_nppLut3[2].ptr<Npp32s>();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
void LookUpTableImpl::transform(InputArray _src, OutputArray _dst, Stream& _stream)
|
||||
{
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||||
GpuMat src = _src.getGpuMat();
|
||||
|
||||
const int cn = src.channels();
|
||||
|
||||
CV_Assert( src.type() == CV_8UC1 || src.type() == CV_8UC3 );
|
||||
CV_Assert( lut_cn == 1 || lut_cn == cn );
|
||||
|
||||
_dst.create(src.size(), src.type());
|
||||
GpuMat dst = _dst.getGpuMat();
|
||||
|
||||
cudaStream_t stream = StreamAccessor::getStream(_stream);
|
||||
|
||||
NppStreamHandler h(stream);
|
||||
|
||||
NppiSize sz;
|
||||
sz.height = src.rows;
|
||||
sz.width = src.cols;
|
||||
|
||||
if (src.type() == CV_8UC1)
|
||||
{
|
||||
nppSafeCall( nppiLUT_Linear_8u_C1R(src.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(src.step),
|
||||
dst.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(dst.step), sz, d_nppLut.ptr<Npp32s>(), d_pLevels.ptr<Npp32s>(), 256) );
|
||||
}
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
nppSafeCall( nppiLUT_Linear_8u_C3R(src.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(src.step),
|
||||
dst.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(dst.step), sz, pValues3, pLevels3, nValues3) );
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (stream == 0)
|
||||
cudaSafeCall( cudaDeviceSynchronize() );
|
||||
}
|
||||
}
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|
||||
#else // (CUDA_VERSION >= 5000)
|
||||
|
||||
namespace
|
||||
{
|
||||
class LookUpTableImpl : public LookUpTable
|
||||
{
|
||||
public:
|
||||
LookUpTableImpl(InputArray lut);
|
||||
|
||||
void transform(InputArray src, OutputArray dst, Stream& stream = Stream::Null());
|
||||
|
||||
private:
|
||||
int lut_cn;
|
||||
|
||||
Npp32s pLevels[256];
|
||||
int nValues3[3];
|
||||
const Npp32s* pValues3[3];
|
||||
const Npp32s* pLevels3[3];
|
||||
|
||||
Mat nppLut;
|
||||
Mat nppLut3[3];
|
||||
};
|
||||
|
||||
LookUpTableImpl::LookUpTableImpl(InputArray _lut)
|
||||
{
|
||||
nValues3[0] = nValues3[1] = nValues3[2] = 256;
|
||||
|
||||
for (int i = 0; i < 256; ++i)
|
||||
pLevels[i] = i;
|
||||
pLevels3[0] = pLevels3[1] = pLevels3[2] = pLevels;
|
||||
|
||||
Mat lut;
|
||||
if (_lut.kind() == _InputArray::GPU_MAT)
|
||||
{
|
||||
lut = Mat(_lut.getGpuMat());
|
||||
}
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
Mat hLut = _lut.getMat();
|
||||
CV_Assert( hLut.total() == 256 && hLut.isContinuous() );
|
||||
lut = hLut;
|
||||
}
|
||||
|
||||
lut_cn = lut.channels();
|
||||
|
||||
CV_Assert( lut.depth() == CV_8U );
|
||||
CV_Assert( lut.rows == 1 && lut.cols == 256 );
|
||||
|
||||
lut.convertTo(nppLut, CV_32S);
|
||||
|
||||
if (lut_cn == 1)
|
||||
{
|
||||
pValues3[0] = pValues3[1] = pValues3[2] = nppLut.ptr<Npp32s>();
|
||||
}
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
cv::split(nppLut, nppLut3);
|
||||
|
||||
#if (CUDA_VERSION <= 4020)
|
||||
pValues3[0] = nppLut3[0].ptr<Npp32s>();
|
||||
pValues3[1] = nppLut3[1].ptr<Npp32s>();
|
||||
pValues3[2] = nppLut3[2].ptr<Npp32s>();
|
||||
#else
|
||||
GpuMat d_nppLut0(Mat(1, 256, CV_32S, nppLut3[0].data));
|
||||
GpuMat d_nppLut1(Mat(1, 256, CV_32S, nppLut3[1].data));
|
||||
GpuMat d_nppLut2(Mat(1, 256, CV_32S, nppLut3[2].data));
|
||||
|
||||
pValues3[0] = d_nppLut0.ptr<Npp32s>();
|
||||
pValues3[1] = d_nppLut1.ptr<Npp32s>();
|
||||
pValues3[2] = d_nppLut2.ptr<Npp32s>();
|
||||
#endif
|
||||
}
|
||||
|
||||
nppSafeCall( nppiLUT_Linear_8u_C3R(src.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(src.step),
|
||||
dst.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(dst.step), sz, pValues3, pLevels3, nValues3) );
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (stream == 0)
|
||||
cudaSafeCall( cudaDeviceSynchronize() );
|
||||
void LookUpTableImpl::transform(InputArray _src, OutputArray _dst, Stream& _stream)
|
||||
{
|
||||
GpuMat src = _src.getGpuMat();
|
||||
|
||||
const int cn = src.channels();
|
||||
|
||||
CV_Assert( src.type() == CV_8UC1 || src.type() == CV_8UC3 );
|
||||
CV_Assert( lut_cn == 1 || lut_cn == cn );
|
||||
|
||||
_dst.create(src.size(), src.type());
|
||||
GpuMat dst = _dst.getGpuMat();
|
||||
|
||||
cudaStream_t stream = StreamAccessor::getStream(_stream);
|
||||
|
||||
NppStreamHandler h(stream);
|
||||
|
||||
NppiSize sz;
|
||||
sz.height = src.rows;
|
||||
sz.width = src.cols;
|
||||
|
||||
if (src.type() == CV_8UC1)
|
||||
{
|
||||
nppSafeCall( nppiLUT_Linear_8u_C1R(src.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(src.step),
|
||||
dst.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(dst.step), sz, nppLut.ptr<Npp32s>(), pLevels, 256) );
|
||||
}
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
nppSafeCall( nppiLUT_Linear_8u_C3R(src.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(src.step),
|
||||
dst.ptr<Npp8u>(), static_cast<int>(dst.step), sz, pValues3, pLevels3, nValues3) );
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (stream == 0)
|
||||
cudaSafeCall( cudaDeviceSynchronize() );
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
#endif // (CUDA_VERSION >= 5000)
|
||||
|
||||
Ptr<LookUpTable> cv::gpu::createLookUpTable(InputArray lut)
|
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{
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||||
return new LookUpTableImpl(lut);
|
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}
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