opencv/modules/imgproc/test/test_templmatch.cpp

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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, 245, 245, 245,
                245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245, 245,
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        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,
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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 };
        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, 100), rng.uniform(1, 100));
        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