feat: 切换后端至PaddleOCR-NCNN，切换工程为CMake
1.项目后端整体迁移至PaddleOCR-NCNN算法，已通过基本的兼容性测试 2.工程改为使用CMake组织，后续为了更好地兼容第三方库，不再提供QMake工程 3.重整权利声明文件，重整代码工程，确保最小化侵权风险 Log: 切换后端至PaddleOCR-NCNN，切换工程为CMake Change-Id: I4d5d2c5d37505a4a24b389b1a4c5d12f17bfa38c
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wangzhengyang
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196
3rdparty/opencv-4.5.4/modules/gapi/test/gapi_gcomputation_tests.cpp
vendored
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@ -0,0 +1,196 @@
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// This file is part of OpenCV project.
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// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
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// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
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//
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// Copyright (C) 2018 Intel Corporation
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#include "test_precomp.hpp"
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#include <opencv2/gapi/s11n.hpp>
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#include <opencv2/gapi/cpu/gcpukernel.hpp>
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#include <ade/util/zip_range.hpp>
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namespace opencv_test
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{
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namespace
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{
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G_TYPED_KERNEL(CustomResize, <cv::GMat(cv::GMat, cv::Size, double, double, int)>, "org.opencv.customk.resize")
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{
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||||
static cv::GMatDesc outMeta(cv::GMatDesc in, cv::Size sz, double fx, double fy, int) {
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if (sz.width != 0 && sz.height != 0)
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{
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return in.withSize(sz);
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}
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else
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{
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GAPI_Assert(fx != 0. && fy != 0.);
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||||
return in.withSize
|
||||
(cv::Size(static_cast<int>(std::round(in.size.width * fx)),
|
||||
static_cast<int>(std::round(in.size.height * fy))));
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}
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}
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};
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||||
GAPI_OCV_KERNEL(CustomResizeImpl, CustomResize)
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{
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static void run(const cv::Mat& in, cv::Size sz, double fx, double fy, int interp, cv::Mat &out)
|
||||
{
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||||
cv::resize(in, out, sz, fx, fy, interp);
|
||||
}
|
||||
};
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||||
struct GComputationApplyTest: public ::testing::Test
|
||||
{
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||||
cv::GMat in;
|
||||
cv::Mat in_mat;
|
||||
cv::Mat out_mat;
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||||
cv::GComputation m_c;
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||||
GComputationApplyTest() : in_mat(300, 300, CV_8UC1),
|
||||
m_c(cv::GIn(in), cv::GOut(CustomResize::on(in, cv::Size(100, 100),
|
||||
0.0, 0.0, cv::INTER_LINEAR)))
|
||||
{
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}
|
||||
};
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struct GComputationVectorMatsAsOutput: public ::testing::Test
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{
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cv::Mat in_mat;
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||||
cv::GComputation m_c;
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||||
std::vector<cv::Mat> ref_mats;
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||||
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||||
GComputationVectorMatsAsOutput() : in_mat(300, 300, CV_8UC3),
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||||
m_c([&](){
|
||||
cv::GMat in;
|
||||
cv::GMat out[3];
|
||||
std::tie(out[0], out[1], out[2]) = cv::gapi::split3(in);
|
||||
return cv::GComputation({in}, {out[0], out[1], out[2]});
|
||||
})
|
||||
{
|
||||
cv::randu(in_mat, cv::Scalar::all(0), cv::Scalar::all(255));
|
||||
cv::split(in_mat, ref_mats);
|
||||
}
|
||||
|
||||
void run(std::vector<cv::Mat>& out_mats)
|
||||
{
|
||||
m_c.apply({in_mat}, out_mats);
|
||||
}
|
||||
|
||||
void check(const std::vector<cv::Mat>& out_mats)
|
||||
{
|
||||
for (const auto it : ade::util::zip(ref_mats, out_mats))
|
||||
{
|
||||
const auto& ref_mat = std::get<0>(it);
|
||||
const auto& out_mat = std::get<1>(it);
|
||||
|
||||
EXPECT_EQ(0, cvtest::norm(ref_mat, out_mat, NORM_INF));
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
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||||
struct GComputationPythonApplyTest: public ::testing::Test
|
||||
{
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cv::Size sz;
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||||
MatType type;
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||||
cv::Mat in_mat1, in_mat2, out_mat_ocv;
|
||||
cv::GComputation m_c;
|
||||
|
||||
GComputationPythonApplyTest() : sz(cv::Size(300,300)), type(CV_8UC1),
|
||||
in_mat1(sz, type), in_mat2(sz, type), out_mat_ocv(sz, type),
|
||||
m_c([&](){
|
||||
cv::GMat in1, in2;
|
||||
cv::GMat out = in1 + in2;
|
||||
return cv::GComputation(cv::GIn(in1, in2), cv::GOut(out));
|
||||
})
|
||||
{
|
||||
cv::randu(in_mat1, cv::Scalar::all(0), cv::Scalar::all(255));
|
||||
cv::randu(in_mat2, cv::Scalar::all(0), cv::Scalar::all(255));
|
||||
out_mat_ocv = in_mat1 + in_mat2;
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
}
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||||
|
||||
TEST_F(GComputationPythonApplyTest, WithoutSerialization)
|
||||
{
|
||||
auto output = m_c.apply(cv::detail::ExtractArgsCallback{[this](const cv::GTypesInfo& info)
|
||||
{
|
||||
GAPI_Assert(info[0].shape == cv::GShape::GMAT);
|
||||
GAPI_Assert(info[1].shape == cv::GShape::GMAT);
|
||||
return cv::GRunArgs{in_mat1, in_mat2};
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
EXPECT_EQ(1u, output.size());
|
||||
|
||||
const auto& out_mat_gapi = cv::util::get<cv::Mat>(output[0]);
|
||||
EXPECT_EQ(0, cvtest::norm(out_mat_ocv, out_mat_gapi, NORM_INF));
|
||||
}
|
||||
|
||||
TEST_F(GComputationPythonApplyTest, WithSerialization)
|
||||
{
|
||||
auto p = cv::gapi::serialize(m_c);
|
||||
auto c = cv::gapi::deserialize<cv::GComputation>(p);
|
||||
|
||||
auto output = c.apply(cv::detail::ExtractArgsCallback{[this](const cv::GTypesInfo& info)
|
||||
{
|
||||
GAPI_Assert(info[0].shape == cv::GShape::GMAT);
|
||||
GAPI_Assert(info[1].shape == cv::GShape::GMAT);
|
||||
return cv::GRunArgs{in_mat1, in_mat2};
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
EXPECT_EQ(1u, output.size());
|
||||
|
||||
const auto& out_mat_gapi = cv::util::get<cv::Mat>(output[0]);
|
||||
EXPECT_EQ(0, cvtest::norm(out_mat_ocv, out_mat_gapi, NORM_INF));
|
||||
}
|
||||
|
||||
TEST_F(GComputationApplyTest, ThrowDontPassCustomKernel)
|
||||
{
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||||
EXPECT_THROW(m_c.apply(in_mat, out_mat), std::logic_error);
|
||||
}
|
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|
||||
TEST_F(GComputationApplyTest, NoThrowPassCustomKernel)
|
||||
{
|
||||
const auto pkg = cv::gapi::kernels<CustomResizeImpl>();
|
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|
||||
ASSERT_NO_THROW(m_c.apply(in_mat, out_mat, cv::compile_args(pkg)));
|
||||
}
|
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|
||||
TEST_F(GComputationVectorMatsAsOutput, OutputAllocated)
|
||||
{
|
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std::vector<cv::Mat> out_mats(3);
|
||||
for (auto& out_mat : out_mats)
|
||||
{
|
||||
out_mat.create(in_mat.size(), CV_8UC1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
run(out_mats);
|
||||
check(out_mats);
|
||||
}
|
||||
|
||||
TEST_F(GComputationVectorMatsAsOutput, OutputNotAllocated)
|
||||
{
|
||||
std::vector<cv::Mat> out_mats(3);
|
||||
|
||||
run(out_mats);
|
||||
check(out_mats);
|
||||
}
|
||||
|
||||
TEST_F(GComputationVectorMatsAsOutput, OutputAllocatedWithInvalidMeta)
|
||||
{
|
||||
std::vector<cv::Mat> out_mats(3);
|
||||
|
||||
for (auto& out_mat : out_mats)
|
||||
{
|
||||
out_mat.create(in_mat.size() / 2, CV_8UC1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
run(out_mats);
|
||||
check(out_mats);
|
||||
}
|
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|
||||
} // namespace opencv_test
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