opencv/src/cv/cvlkpyramid.cpp

   1 /*M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
   2 //
   3 //  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
   4 //
   5 //  By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
   6 //  If you do not agree to this license, do not download, install,
   7 //  copy or use the software.
   8 //
   9 //
  10 //                        Intel License Agreement
  11 //                For Open Source Computer Vision Library
  12 //
  13 // Copyright (C) 2000, Intel Corporation, all rights reserved.
  14 // Third party copyrights are property of their respective owners.
  15 //
  16 // Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
  17 // are permitted provided that the following conditions are met:
  18 //
  19 //   * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
  20 //     this list of conditions and the following disclaimer.
  21 //
  22 //   * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
  23 //     this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
  24 //     and/or other materials provided with the distribution.
  25 //
  26 //   * The name of Intel Corporation may not be used to endorse or promote products
  27 //     derived from this software without specific prior written permission.
  28 //
  29 // This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
  30 // any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
  31 // warranties of merchantability and fitness for a particular purpose are disclaimed.
  32 // In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
  33 // indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
  34 // (including, but not limited to, procurement of substitute goods or services;
  35 // loss of use, data, or profits; or business interruption) however caused
  36 // and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
  37 // or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
  38 // the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
  39 //
  40 //M*/
  41 #include "_cv.h"
  42 #include <float.h>
  43 #include <stdio.h>
  44
  45 namespace cv
  46 {
  47
  48 void calcOpticalFlowPyrLK( const Mat& prevImg, const Mat& nextImg,
  49                            const vector<Point2f>& prevPts,
  50                            vector<Point2f>& nextPts,
  51                            vector<uchar>& status, vector<float>& err,
  52                            Size winSize, int maxLevel,
  53                            TermCriteria criteria,
  54                            double derivLambda,
  55                            int flags )
  56 {
  57     derivLambda = std::min(std::max(derivLambda, 0.), 1.);
  58     double lambda1 = 1. - derivLambda, lambda2 = derivLambda;
  59     const int derivKernelSize = 3;
  60     const float deriv1Scale = 0.5f/4.f;
  61     const float deriv2Scale = 0.25f/4.f;
  62     const int derivDepth = CV_32F;
  63     Point2f halfWin((winSize.width-1)*0.5f, (winSize.height-1)*0.5f);
  64
  65     CV_Assert( maxLevel >= 0 && winSize.width > 2 && winSize.height > 2 );
  66     CV_Assert( prevImg.size() == nextImg.size() &&
  67         prevImg.type() == nextImg.type() );
  68
  69     size_t npoints = prevPts.size();
  70     nextPts.resize(npoints);
  71     status.resize(npoints);
  72     for( size_t i = 0; i < npoints; i++ )
  73         status[i] = true;
  74     err.resize(npoints);
  75
  76     if( npoints == 0 )
  77         return;
  78
  79     vector<Mat> prevPyr, nextPyr;
  80
  81     int cn = prevImg.channels();
  82     buildPyramid( prevImg, prevPyr, maxLevel );
  83     buildPyramid( nextImg, nextPyr, maxLevel );
  84     // I, dI/dx ~ Ix, dI/dy ~ Iy, d2I/dx2 ~ Ixx, d2I/dxdy ~ Ixy, d2I/dy2 ~ Iyy
  85     Mat derivIBuf((prevImg.rows + winSize.height*2),
  86                   (prevImg.cols + winSize.width*2),
  87                   CV_MAKETYPE(derivDepth, cn*6));
  88     // J, dJ/dx ~ Jx, dJ/dy ~ Jy
  89     Mat derivJBuf((prevImg.rows + winSize.height*2),
  90                   (prevImg.cols + winSize.width*2),
  91                   CV_MAKETYPE(derivDepth, cn*3));
  92     Mat tempDerivBuf(prevImg.size(), CV_MAKETYPE(derivIBuf.type(), cn));
  93     Mat derivIWinBuf(winSize, derivIBuf.type());
  94
  95     if( (criteria.type & TermCriteria::COUNT) == 0 )
  96         criteria.maxCount = 30;
  97     else
  98         criteria.maxCount = std::min(std::max(criteria.maxCount, 0), 100);
  99     if( (criteria.type & TermCriteria::EPS) == 0 )
 100         criteria.epsilon = 0.01;
 101     else
 102         criteria.epsilon = std::min(std::max(criteria.epsilon, 0.), 10.);
 103     criteria.epsilon *= criteria.epsilon;
 104
 105     for( int level = maxLevel; level >= 0; level-- )
 106     {
 107         int k;
 108         Size imgSize = prevPyr[level].size();
 109         Mat tempDeriv( imgSize, tempDerivBuf.type(), tempDerivBuf.data );
 110         Mat _derivI( imgSize.height + winSize.height*2,
 111             imgSize.width + winSize.width*2,
 112             derivIBuf.type(), derivIBuf.data );
 113         Mat _derivJ( imgSize.height + winSize.height*2,
 114             imgSize.width + winSize.width*2,
 115             derivJBuf.type(), derivJBuf.data );
 116         Mat derivI(_derivI, Rect(winSize.width, winSize.height, imgSize.width, imgSize.height));
 117         Mat derivJ(_derivJ, Rect(winSize.width, winSize.height, imgSize.width, imgSize.height));
 118         CvMat cvderivI = _derivI;
 119         cvZero(&cvderivI);
 120         CvMat cvderivJ = _derivJ;
 121         cvZero(&cvderivJ);
 122
 123         vector<int> fromTo(cn*2);
 124         for( k = 0; k < cn; k++ )
 125             fromTo[k*2] = k;
 126
 127         prevPyr[level].convertTo(tempDeriv, derivDepth);
 128         for( k = 0; k < cn; k++ )
 129             fromTo[k*2+1] = k*6;
 130         mixChannels(&tempDeriv, 1, &derivI, 1, &fromTo[0], cn);
 131
 132         // compute spatial derivatives and merge them together
 133         Sobel(prevPyr[level], tempDeriv, derivDepth, 1, 0, derivKernelSize, deriv1Scale );
 134         for( k = 0; k < cn; k++ )
 135             fromTo[k*2+1] = k*6 + 1;
 136         mixChannels(&tempDeriv, 1, &derivI, 1, &fromTo[0], cn);
 137
 138         Sobel(prevPyr[level], tempDeriv, derivDepth, 0, 1, derivKernelSize, deriv1Scale );
 139         for( k = 0; k < cn; k++ )
 140             fromTo[k*2+1] = k*6 + 2;
 141         mixChannels(&tempDeriv, 1, &derivI, 1, &fromTo[0], cn);
 142
 143         Sobel(prevPyr[level], tempDeriv, derivDepth, 2, 0, derivKernelSize, deriv2Scale );
 144         for( k = 0; k < cn; k++ )
 145             fromTo[k*2+1] = k*6 + 3;
 146         mixChannels(&tempDeriv, 1, &derivI, 1, &fromTo[0], cn);
 147
 148         Sobel(prevPyr[level], tempDeriv, derivDepth, 1, 1, derivKernelSize, deriv2Scale );
 149         for( k = 0; k < cn; k++ )
 150             fromTo[k*2+1] = k*6 + 4;
 151         mixChannels(&tempDeriv, 1, &derivI, 1, &fromTo[0], cn);
 152
 153         Sobel(prevPyr[level], tempDeriv, derivDepth, 0, 2, derivKernelSize, deriv2Scale );
 154         for( k = 0; k < cn; k++ )
 155             fromTo[k*2+1] = k*6 + 5;
 156         mixChannels(&tempDeriv, 1, &derivI, 1, &fromTo[0], cn);
 157
 158         nextPyr[level].convertTo(tempDeriv, derivDepth);
 159         for( k = 0; k < cn; k++ )
 160             fromTo[k*2+1] = k*3;
 161         mixChannels(&tempDeriv, 1, &derivJ, 1, &fromTo[0], cn);
 162
 163         Sobel(nextPyr[level], tempDeriv, derivDepth, 1, 0, derivKernelSize, deriv1Scale );
 164         for( k = 0; k < cn; k++ )
 165             fromTo[k*2+1] = k*3 + 1;
 166         mixChannels(&tempDeriv, 1, &derivJ, 1, &fromTo[0], cn);
 167
 168         Sobel(nextPyr[level], tempDeriv, derivDepth, 0, 1, derivKernelSize, deriv1Scale );
 169         for( k = 0; k < cn; k++ )
 170             fromTo[k*2+1] = k*3 + 2;
 171         mixChannels(&tempDeriv, 1, &derivJ, 1, &fromTo[0], cn);
 172
 173         /*copyMakeBorder( derivI, _derivI, winSize.height, winSize.height,
 174             winSize.width, winSize.width, BORDER_CONSTANT );
 175         copyMakeBorder( derivJ, _derivJ, winSize.height, winSize.height,
 176             winSize.width, winSize.width, BORDER_CONSTANT );*/
 177
 178         for( size_t ptidx = 0; ptidx < npoints; ptidx++ )
 179         {
 180             Point2f prevPt = prevPts[ptidx]*(float)(1./(1 << level));
 181             Point2f nextPt;
 182             if( level == maxLevel )
 183             {
 184                 if( flags & OPTFLOW_USE_INITIAL_FLOW )
 185                     nextPt = nextPts[ptidx]*(float)(1./(1 << level));
 186                 else
 187                     nextPt = prevPt;
 188             }
 189             else
 190                 nextPt = nextPts[ptidx]*2.f;
 191             nextPts[ptidx] = nextPt;
 192
 193             Point2i iprevPt, inextPt;
 194             prevPt -= halfWin;
 195             iprevPt.x = cvFloor(prevPt.x);
 196             iprevPt.y = cvFloor(prevPt.y);
 197
 198             if( iprevPt.x < -winSize.width || iprevPt.x >= derivI.cols ||
 199                 iprevPt.y < -winSize.height || iprevPt.y >= derivI.rows )
 200             {
 201                 if( level == 0 )
 202                 {
 203                     status[ptidx] = false;
 204                     err[ptidx] = FLT_MAX;
 205                 }
 206                 continue;
 207             }
 208
 209             float a = prevPt.x - iprevPt.x;
 210             float b = prevPt.y - iprevPt.y;
 211             float w00 = (1.f - a)*(1.f - b), w01 = a*(1.f - b);
 212             float w10 = (1.f - a)*b, w11 = a*b;
 213             size_t stepI = derivI.step/derivI.elemSize1();
 214             size_t stepJ = derivJ.step/derivJ.elemSize1();
 215             int cnI = cn*6, cnJ = cn*3;
 216             double A11 = 0, A12 = 0, A22 = 0;
 217             double iA11 = 0, iA12 = 0, iA22 = 0;
 218
 219             // extract the patch from the first image
 220             int x, y;
 221             for( y = 0; y < winSize.height; y++ )
 222             {
 223                 const float* src = (const float*)(derivI.data +
 224                     (y + iprevPt.y)*derivI.step) + iprevPt.x*cnI;
 225                 float* dst = (float*)(derivIWinBuf.data + y*derivIWinBuf.step);
 226
 227                 for( x = 0; x < winSize.width*cnI; x += cnI, src += cnI )
 228                 {
 229                     float I = src[0]*w00 + src[cnI]*w01 + src[stepI]*w10 + src[stepI+cnI]*w11;
 230                     dst[x] = I;
 231
 232                     float Ix = src[1]*w00 + src[cnI+1]*w01 + src[stepI+1]*w10 + src[stepI+cnI+1]*w11;
 233                     float Iy = src[2]*w00 + src[cnI+2]*w01 + src[stepI+2]*w10 + src[stepI+cnI+2]*w11;
 234                     dst[x+1] = Ix; dst[x+2] = Iy;
 235
 236                     float Ixx = src[3]*w00 + src[cnI+3]*w01 + src[stepI+3]*w10 + src[stepI+cnI+3]*w11;
 237                     float Ixy = src[4]*w00 + src[cnI+4]*w01 + src[stepI+4]*w10 + src[stepI+cnI+4]*w11;
 238                     float Iyy = src[5]*w00 + src[cnI+5]*w01 + src[stepI+5]*w10 + src[stepI+cnI+5]*w11;
 239                     dst[x+3] = Ixx; dst[x+4] = Ixy; dst[x+5] = Iyy;
 240
 241                     iA11 += (double)Ix*Ix;
 242                     iA12 += (double)Ix*Iy;
 243                     iA22 += (double)Iy*Iy;
 244
 245                     A11 += (double)Ixx*Ixx + (double)Ixy*Ixy;
 246                     A12 += Ixy*((double)Ixx + Iyy);
 247                     A22 += (double)Ixy*Ixy + (double)Iyy*Iyy;
 248                 }
 249             }
 250
 251             A11 = lambda1*iA11 + lambda2*A11;
 252             A12 = lambda1*iA12 + lambda2*A12;
 253             A22 = lambda1*iA22 + lambda2*A22;
 254
 255             double D = A11*A22 - A12*A12;
 256             double minEig = (A22 + A11 - std::sqrt((A11-A22)*(A11-A22) +
 257                 4.*A12*A12))/(2*winSize.width*winSize.height);
 258             err[ptidx] = (float)minEig;
 259
 260             if( D < DBL_EPSILON )
 261             {
 262                 if( level == 0 )
 263                     status[ptidx] = false;
 264                 continue;
 265             }
 266
 267             D = 1./D;
 268
 269             nextPt -= halfWin;
 270             Point2f prevDelta;
 271
 272             for( int j = 0; j < criteria.maxCount; j++ )
 273             {
 274                 inextPt.x = cvFloor(nextPt.x);
 275                 inextPt.y = cvFloor(nextPt.y);
 276
 277                 if( inextPt.x < -winSize.width || inextPt.x >= derivJ.cols ||
 278                     inextPt.y < -winSize.height || inextPt.y >= derivJ.rows )
 279                 {
 280                     if( level == 0 )
 281                         status[ptidx] = false;
 282                     break;
 283                 }
 284
 285                 a = nextPt.x - inextPt.x;
 286                 b = nextPt.y - inextPt.y;
 287                 w00 = (1.f - a)*(1.f - b); w01 = a*(1.f - b);
 288                 w10 = (1.f - a)*b; w11 = a*b;
 289
 290                 double b1 = 0, b2 = 0, ib1 = 0, ib2 = 0;
 291
 292                 for( y = 0; y < winSize.height; y++ )
 293                 {
 294                     const float* src = (const float*)(derivJ.data +
 295                         (y + inextPt.y)*derivJ.step) + inextPt.x*cnJ;
 296                     const float* Ibuf = (float*)(derivIWinBuf.data + y*derivIWinBuf.step);
 297
 298                     for( x = 0; x < winSize.width; x++, src += cnJ, Ibuf += cnI )
 299                     {
 300                         double It = src[0]*w00 + src[cnJ]*w01 + src[stepJ]*w10 +
 301                                     src[stepJ+cnJ]*w11 - Ibuf[0];
 302                         double Ixt = src[1]*w00 + src[cnJ+1]*w01 + src[stepJ+1]*w10 +
 303                                      src[stepJ+cnJ+1]*w11 - Ibuf[1];
 304                         double Iyt = src[2]*w00 + src[cnJ+2]*w01 + src[stepJ+2]*w10 +
 305                                      src[stepJ+cnJ+2]*w11 - Ibuf[2];
 306                         b1 += Ixt*Ibuf[3] + Iyt*Ibuf[4];
 307                         b2 += Ixt*Ibuf[4] + Iyt*Ibuf[5];
 308                         ib1 += It*Ibuf[1];
 309                         ib2 += It*Ibuf[2];
 310                     }
 311                 }
 312
 313                 b1 = lambda1*ib1 + lambda2*b1;
 314                 b2 = lambda1*ib2 + lambda2*b2;
 315                 Point2f delta( (float)((A12*b2 - A22*b1) * D),
 316                                (float)((A12*b1 - A11*b2) * D));
 317                 //delta = -delta;
 318
 319                 nextPt += delta;
 320                 nextPts[ptidx] = nextPt + halfWin;
 321
 322                 if( delta.ddot(delta) <= criteria.epsilon )
 323                     break;
 324
 325                 if( j > 0 && std::abs(delta.x + prevDelta.x) < 0.01 &&
 326                     std::abs(delta.y + prevDelta.y) < 0.01 )
 327                 {
 328                     nextPts[ptidx] -= delta*0.5f;
 329                     break;
 330                 }
 331                 prevDelta = delta;
 332             }
 333         }
 334     }
 335 }
 336
 337 }
 338
 339 static void
 340 intersect( CvPoint2D32f pt, CvSize win_size, CvSize imgSize,
 341            CvPoint* min_pt, CvPoint* max_pt )
 342 {
 343     CvPoint ipt;
 344
 345     ipt.x = cvFloor( pt.x );
 346     ipt.y = cvFloor( pt.y );
 347
 348     ipt.x -= win_size.width;
 349     ipt.y -= win_size.height;
 350
 351     win_size.width = win_size.width * 2 + 1;
 352     win_size.height = win_size.height * 2 + 1;
 353
 354     min_pt->x = MAX( 0, -ipt.x );
 355     min_pt->y = MAX( 0, -ipt.y );
 356     max_pt->x = MIN( win_size.width, imgSize.width - ipt.x );
 357     max_pt->y = MIN( win_size.height, imgSize.height - ipt.y );
 358 }
 359
 360
 361 static int icvMinimalPyramidSize( CvSize imgSize )
 362 {
 363     return cvAlign(imgSize.width,8) * imgSize.height / 3;
 364 }
 365
 366
 367 static void
 368 icvInitPyramidalAlgorithm( const CvMat* imgA, const CvMat* imgB,
 369                            CvMat* pyrA, CvMat* pyrB,
 370                            int level, CvTermCriteria * criteria,
 371                            int max_iters, int flags,
 372                            uchar *** imgI, uchar *** imgJ,
 373                            int **step, CvSize** size,
 374                            double **scale, cv::AutoBuffer<uchar>* buffer )
 375 {
 376     const int ALIGN = 8;
 377     int pyrBytes, bufferBytes = 0, elem_size;
 378     int level1 = level + 1;
 379
 380     int i;
 381     CvSize imgSize, levelSize;
 382
 383     *imgI = *imgJ = 0;
 384     *step = 0;
 385     *scale = 0;
 386     *size = 0;
 387
 388     /* check input arguments */
 389     if( ((flags & CV_LKFLOW_PYR_A_READY) != 0 && !pyrA) ||
 390         ((flags & CV_LKFLOW_PYR_B_READY) != 0 && !pyrB) )
 391         CV_Error( CV_StsNullPtr, "Some of the precomputed pyramids are missing" );
 392
 393     if( level < 0 )
 394         CV_Error( CV_StsOutOfRange, "The number of pyramid layers is negative" );
 395
 396     switch( criteria->type )
 397     {
 398     case CV_TERMCRIT_ITER:
 399         criteria->epsilon = 0.f;
 400         break;
 401     case CV_TERMCRIT_EPS:
 402         criteria->max_iter = max_iters;
 403         break;
 404     case CV_TERMCRIT_ITER | CV_TERMCRIT_EPS:
 405         break;
 406     default:
 407         assert( 0 );
 408         CV_Error( CV_StsBadArg, "Invalid termination criteria" );
 409     }
 410
 411     /* compare squared values */
 412     criteria->epsilon *= criteria->epsilon;
 413
 414     /* set pointers and step for every level */
 415     pyrBytes = 0;
 416
 417     imgSize = cvGetSize(imgA);
 418     elem_size = CV_ELEM_SIZE(imgA->type);
 419     levelSize = imgSize;
 420
 421     for( i = 1; i < level1; i++ )
 422     {
 423         levelSize.width = (levelSize.width + 1) >> 1;
 424         levelSize.height = (levelSize.height + 1) >> 1;
 425
 426         int tstep = cvAlign(levelSize.width,ALIGN) * elem_size;
 427         pyrBytes += tstep * levelSize.height;
 428     }
 429
 430     assert( pyrBytes <= imgSize.width * imgSize.height * elem_size * 4 / 3 );
 431
 432     /* buffer_size = <size for patches> + <size for pyramids> */
 433     bufferBytes = (int)((level1 >= 0) * ((pyrA->data.ptr == 0) +
 434         (pyrB->data.ptr == 0)) * pyrBytes +
 435         (sizeof(imgI[0][0]) * 2 + sizeof(step[0][0]) +
 436          sizeof(size[0][0]) + sizeof(scale[0][0])) * level1);
 437
 438     buffer->allocate( bufferBytes );
 439
 440     *imgI = (uchar **) (uchar*)(*buffer);
 441     *imgJ = *imgI + level1;
 442     *step = (int *) (*imgJ + level1);
 443     *scale = (double *) (*step + level1);
 444     *size = (CvSize *)(*scale + level1);
 445
 446     imgI[0][0] = imgA->data.ptr;
 447     imgJ[0][0] = imgB->data.ptr;
 448     step[0][0] = imgA->step;
 449     scale[0][0] = 1;
 450     size[0][0] = imgSize;
 451
 452     if( level > 0 )
 453     {
 454         uchar *bufPtr = (uchar *) (*size + level1);
 455         uchar *ptrA = pyrA->data.ptr;
 456         uchar *ptrB = pyrB->data.ptr;
 457
 458         if( !ptrA )
 459         {
 460             ptrA = bufPtr;
 461             bufPtr += pyrBytes;
 462         }
 463
 464         if( !ptrB )
 465             ptrB = bufPtr;
 466
 467         levelSize = imgSize;
 468
 469         /* build pyramids for both frames */
 470         for( i = 1; i <= level; i++ )
 471         {
 472             int levelBytes;
 473             CvMat prev_level, next_level;
 474
 475             levelSize.width = (levelSize.width + 1) >> 1;
 476             levelSize.height = (levelSize.height + 1) >> 1;
 477
 478             size[0][i] = levelSize;
 479             step[0][i] = cvAlign( levelSize.width, ALIGN ) * elem_size;
 480             scale[0][i] = scale[0][i - 1] * 0.5;
 481
 482             levelBytes = step[0][i] * levelSize.height;
 483             imgI[0][i] = (uchar *) ptrA;
 484             ptrA += levelBytes;
 485
 486             if( !(flags & CV_LKFLOW_PYR_A_READY) )
 487             {
 488                 prev_level = cvMat( size[0][i-1].height, size[0][i-1].width, CV_8UC1 );
 489                 next_level = cvMat( size[0][i].height, size[0][i].width, CV_8UC1 );
 490                 cvSetData( &prev_level, imgI[0][i-1], step[0][i-1] );
 491                 cvSetData( &next_level, imgI[0][i], step[0][i] );
 492                 cvPyrDown( &prev_level, &next_level );
 493             }
 494
 495             imgJ[0][i] = (uchar *) ptrB;
 496             ptrB += levelBytes;
 497
 498             if( !(flags & CV_LKFLOW_PYR_B_READY) )
 499             {
 500                 prev_level = cvMat( size[0][i-1].height, size[0][i-1].width, CV_8UC1 );
 501                 next_level = cvMat( size[0][i].height, size[0][i].width, CV_8UC1 );
 502                 cvSetData( &prev_level, imgJ[0][i-1], step[0][i-1] );
 503                 cvSetData( &next_level, imgJ[0][i], step[0][i] );
 504                 cvPyrDown( &prev_level, &next_level );
 505             }
 506         }
 507     }
 508 }
 509
 510
 511 /* compute dI/dx and dI/dy */
 512 static void
 513 icvCalcIxIy_32f( const float* src, int src_step, float* dstX, float* dstY, int dst_step,
 514                  CvSize src_size, const float* smooth_k, float* buffer0 )
 515 {
 516     int src_width = src_size.width, dst_width = src_size.width-2;
 517     int x, height = src_size.height - 2;
 518     float* buffer1 = buffer0 + src_width;
 519
 520     src_step /= sizeof(src[0]);
 521     dst_step /= sizeof(dstX[0]);
 522
 523     for( ; height--; src += src_step, dstX += dst_step, dstY += dst_step )
 524     {
 525         const float* src2 = src + src_step;
 526         const float* src3 = src + src_step*2;
 527
 528         for( x = 0; x < src_width; x++ )
 529         {
 530             float t0 = (src3[x] + src[x])*smooth_k[0] + src2[x]*smooth_k[1];
 531             float t1 = src3[x] - src[x];
 532             buffer0[x] = t0; buffer1[x] = t1;
 533         }
 534
 535         for( x = 0; x < dst_width; x++ )
 536         {
 537             float t0 = buffer0[x+2] - buffer0[x];
 538             float t1 = (buffer1[x] + buffer1[x+2])*smooth_k[0] + buffer1[x+1]*smooth_k[1];
 539             dstX[x] = t0; dstY[x] = t1;
 540         }
 541     }
 542 }
 543
 544
 545 CV_IMPL void
 546 cvCalcOpticalFlowPyrLK( const void* arrA, const void* arrB,
 547                         void* pyrarrA, void* pyrarrB,
 548                         const CvPoint2D32f * featuresA,
 549                         CvPoint2D32f * featuresB,
 550                         int count, CvSize winSize, int level,
 551                         char *status, float *error,
 552                         CvTermCriteria criteria, int flags )
 553 {
 554     cv::AutoBuffer<uchar> pyrBuffer;
 555     cv::AutoBuffer<uchar> buffer;
 556     cv::AutoBuffer<char> _status;
 557
 558     const int MAX_ITERS = 100;
 559
 560     CvMat stubA, *imgA = (CvMat*)arrA;
 561     CvMat stubB, *imgB = (CvMat*)arrB;
 562     CvMat pstubA, *pyrA = (CvMat*)pyrarrA;
 563     CvMat pstubB, *pyrB = (CvMat*)pyrarrB;
 564     CvSize imgSize;
 565     static const float smoothKernel[] = { 0.09375, 0.3125, 0.09375 };  /* 3/32, 10/32, 3/32 */
 566
 567     int bufferBytes = 0;
 568     uchar **imgI = 0;
 569     uchar **imgJ = 0;
 570     int *step = 0;
 571     double *scale = 0;
 572     CvSize* size = 0;
 573
 574     int threadCount = cvGetNumThreads();
 575     float* _patchI[CV_MAX_THREADS];
 576     float* _patchJ[CV_MAX_THREADS];
 577     float* _Ix[CV_MAX_THREADS];
 578     float* _Iy[CV_MAX_THREADS];
 579
 580     int i, l;
 581
 582     CvSize patchSize = cvSize( winSize.width * 2 + 1, winSize.height * 2 + 1 );
 583     int patchLen = patchSize.width * patchSize.height;
 584     int srcPatchLen = (patchSize.width + 2)*(patchSize.height + 2);
 585
 586     imgA = cvGetMat( imgA, &stubA );
 587     imgB = cvGetMat( imgB, &stubB );
 588
 589     if( CV_MAT_TYPE( imgA->type ) != CV_8UC1 )
 590         CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat, "" );
 591
 592     if( !CV_ARE_TYPES_EQ( imgA, imgB ))
 593         CV_Error( CV_StsUnmatchedFormats, "" );
 594
 595     if( !CV_ARE_SIZES_EQ( imgA, imgB ))
 596         CV_Error( CV_StsUnmatchedSizes, "" );
 597
 598     if( imgA->step != imgB->step )
 599         CV_Error( CV_StsUnmatchedSizes, "imgA and imgB must have equal steps" );
 600
 601     imgSize = cvGetMatSize( imgA );
 602
 603     if( pyrA )
 604     {
 605         pyrA = cvGetMat( pyrA, &pstubA );
 606
 607         if( pyrA->step*pyrA->height < icvMinimalPyramidSize( imgSize ) )
 608             CV_Error( CV_StsBadArg, "pyramid A has insufficient size" );
 609     }
 610     else
 611     {
 612         pyrA = &pstubA;
 613         pyrA->data.ptr = 0;
 614     }
 615
 616     if( pyrB )
 617     {
 618         pyrB = cvGetMat( pyrB, &pstubB );
 619
 620         if( pyrB->step*pyrB->height < icvMinimalPyramidSize( imgSize ) )
 621             CV_Error( CV_StsBadArg, "pyramid B has insufficient size" );
 622     }
 623     else
 624     {
 625         pyrB = &pstubB;
 626         pyrB->data.ptr = 0;
 627     }
 628
 629     if( count == 0 )
 630         return;
 631
 632     if( !featuresA || !featuresB )
 633         CV_Error( CV_StsNullPtr, "Some of arrays of point coordinates are missing" );
 634
 635     if( count < 0 )
 636         CV_Error( CV_StsOutOfRange, "The number of tracked points is negative or zero" );
 637
 638     if( winSize.width <= 1 || winSize.height <= 1 )
 639         CV_Error( CV_StsBadSize, "Invalid search window size" );
 640
 641     for( i = 0; i < threadCount; i++ )
 642         _patchI[i] = _patchJ[i] = _Ix[i] = _Iy[i] = 0;
 643
 644     icvInitPyramidalAlgorithm( imgA, imgB, pyrA, pyrB,
 645         level, &criteria, MAX_ITERS, flags,
 646         &imgI, &imgJ, &step, &size, &scale, &pyrBuffer );
 647
 648     if( !status )
 649     {
 650         _status.allocate(count);
 651         status = _status;
 652     }
 653
 654     /* buffer_size = <size for patches> + <size for pyramids> */
 655     bufferBytes = (srcPatchLen + patchLen * 3) * sizeof( _patchI[0][0] ) * threadCount;
 656     buffer.allocate(bufferBytes);
 657
 658     for( i = 0; i < threadCount; i++ )
 659     {
 660         _patchI[i] = i == 0 ? (float*)(uchar*)buffer : _Iy[i-1] + patchLen;
 661         _patchJ[i] = _patchI[i] + srcPatchLen;
 662         _Ix[i] = _patchJ[i] + patchLen;
 663         _Iy[i] = _Ix[i] + patchLen;
 664     }
 665
 666     memset( status, 1, count );
 667     if( error )
 668         memset( error, 0, count*sizeof(error[0]) );
 669
 670     if( !(flags & CV_LKFLOW_INITIAL_GUESSES) )
 671         memcpy( featuresB, featuresA, count*sizeof(featuresA[0]));
 672
 673     /* do processing from top pyramid level (smallest image)
 674        to the bottom (original image) */
 675     for( l = level; l >= 0; l-- )
 676     {
 677         CvSize levelSize = size[l];
 678         int levelStep = step[l];
 679
 680         {
 681 #ifdef _OPENMP
 682         #pragma omp parallel for num_threads(threadCount) schedule(dynamic)
 683 #endif // _OPENMP
 684         /* find flow for each given point */
 685         for( i = 0; i < count; i++ )
 686         {
 687             CvPoint2D32f v;
 688             CvPoint minI, maxI, minJ, maxJ;
 689             CvSize isz, jsz;
 690             int pt_status;
 691             CvPoint2D32f u;
 692             CvPoint prev_minJ = { -1, -1 }, prev_maxJ = { -1, -1 };
 693             double Gxx = 0, Gxy = 0, Gyy = 0, D = 0, minEig = 0;
 694             float prev_mx = 0, prev_my = 0;
 695             int j, x, y;
 696             int threadIdx = cvGetThreadNum();
 697             float* patchI = _patchI[threadIdx];
 698             float* patchJ = _patchJ[threadIdx];
 699             float* Ix = _Ix[threadIdx];
 700             float* Iy = _Iy[threadIdx];
 701
 702             v.x = featuresB[i].x;
 703             v.y = featuresB[i].y;
 704             if( l < level )
 705             {
 706                 v.x += v.x;
 707                 v.y += v.y;
 708             }
 709             else
 710             {
 711                 v.x = (float)(v.x * scale[l]);
 712                 v.y = (float)(v.y * scale[l]);
 713             }
 714
 715             pt_status = status[i];
 716             if( !pt_status )
 717                 continue;
 718
 719             minI = maxI = minJ = maxJ = cvPoint( 0, 0 );
 720
 721             u.x = (float) (featuresA[i].x * scale[l]);
 722             u.y = (float) (featuresA[i].y * scale[l]);
 723
 724             intersect( u, winSize, levelSize, &minI, &maxI );
 725             isz = jsz = cvSize(maxI.x - minI.x + 2, maxI.y - minI.y + 2);
 726             u.x += (minI.x - (patchSize.width - maxI.x + 1))*0.5f;
 727             u.y += (minI.y - (patchSize.height - maxI.y + 1))*0.5f;
 728
 729             if( isz.width < 3 || isz.height < 3 ||
 730                 icvGetRectSubPix_8u32f_C1R( imgI[l], levelStep, levelSize,
 731                     patchI, isz.width*sizeof(patchI[0]), isz, u ) < 0 )
 732             {
 733                 /* point is outside the image. take the next */
 734                 status[i] = 0;
 735                 continue;
 736             }
 737
 738             icvCalcIxIy_32f( patchI, isz.width*sizeof(patchI[0]), Ix, Iy,
 739                 (isz.width-2)*sizeof(patchI[0]), isz, smoothKernel, patchJ );
 740
 741             for( j = 0; j < criteria.max_iter; j++ )
 742             {
 743                 double bx = 0, by = 0;
 744                 float mx, my;
 745                 CvPoint2D32f _v;
 746
 747                 intersect( v, winSize, levelSize, &minJ, &maxJ );
 748
 749                 minJ.x = MAX( minJ.x, minI.x );
 750                 minJ.y = MAX( minJ.y, minI.y );
 751
 752                 maxJ.x = MIN( maxJ.x, maxI.x );
 753                 maxJ.y = MIN( maxJ.y, maxI.y );
 754
 755                 jsz = cvSize(maxJ.x - minJ.x, maxJ.y - minJ.y);
 756
 757                 _v.x = v.x + (minJ.x - (patchSize.width - maxJ.x + 1))*0.5f;
 758                 _v.y = v.y + (minJ.y - (patchSize.height - maxJ.y + 1))*0.5f;
 759
 760                 if( jsz.width < 1 || jsz.height < 1 ||
 761                     icvGetRectSubPix_8u32f_C1R( imgJ[l], levelStep, levelSize, patchJ,
 762                                                 jsz.width*sizeof(patchJ[0]), jsz, _v ) < 0 )
 763                 {
 764                     /* point is outside image. take the next */
 765                     pt_status = 0;
 766                     break;
 767                 }
 768
 769                 if( maxJ.x == prev_maxJ.x && maxJ.y == prev_maxJ.y &&
 770                     minJ.x == prev_minJ.x && minJ.y == prev_minJ.y )
 771                 {
 772                     for( y = 0; y < jsz.height; y++ )
 773                     {
 774                         const float* pi = patchI +
 775                             (y + minJ.y - minI.y + 1)*isz.width + minJ.x - minI.x + 1;
 776                         const float* pj = patchJ + y*jsz.width;
 777                         const float* ix = Ix +
 778                             (y + minJ.y - minI.y)*(isz.width-2) + minJ.x - minI.x;
 779                         const float* iy = Iy + (ix - Ix);
 780
 781                         for( x = 0; x < jsz.width; x++ )
 782                         {
 783                             double t0 = pi[x] - pj[x];
 784                             bx += t0 * ix[x];
 785                             by += t0 * iy[x];
 786                         }
 787                     }
 788                 }
 789                 else
 790                 {
 791                     Gxx = Gyy = Gxy = 0;
 792                     for( y = 0; y < jsz.height; y++ )
 793                     {
 794                         const float* pi = patchI +
 795                             (y + minJ.y - minI.y + 1)*isz.width + minJ.x - minI.x + 1;
 796                         const float* pj = patchJ + y*jsz.width;
 797                         const float* ix = Ix +
 798                             (y + minJ.y - minI.y)*(isz.width-2) + minJ.x - minI.x;
 799                         const float* iy = Iy + (ix - Ix);
 800
 801                         for( x = 0; x < jsz.width; x++ )
 802                         {
 803                             double t = pi[x] - pj[x];
 804                             bx += (double) (t * ix[x]);
 805                             by += (double) (t * iy[x]);
 806                             Gxx += ix[x] * ix[x];
 807                             Gxy += ix[x] * iy[x];
 808                             Gyy += iy[x] * iy[x];
 809                         }
 810                     }
 811
 812                     D = Gxx * Gyy - Gxy * Gxy;
 813                     if( D < DBL_EPSILON )
 814                     {
 815                         pt_status = 0;
 816                         break;
 817                     }
 818
 819                     // Adi Shavit - 2008.05
 820                     if( flags & CV_LKFLOW_GET_MIN_EIGENVALS )
 821                         minEig = (Gyy + Gxx - sqrt((Gxx-Gyy)*(Gxx-Gyy) + 4.*Gxy*Gxy))/(2*jsz.height*jsz.width);
 822
 823                     D = 1. / D;
 824
 825                     prev_minJ = minJ;
 826                     prev_maxJ = maxJ;
 827                 }
 828
 829                 mx = (float) ((Gyy * bx - Gxy * by) * D);
 830                 my = (float) ((Gxx * by - Gxy * bx) * D);
 831
 832                 v.x += mx;
 833                 v.y += my;
 834
 835                 if( mx * mx + my * my < criteria.epsilon )
 836                     break;
 837
 838                 if( j > 0 && fabs(mx + prev_mx) < 0.01 && fabs(my + prev_my) < 0.01 )
 839                 {
 840                     v.x -= mx*0.5f;
 841                     v.y -= my*0.5f;
 842                     break;
 843                 }
 844                 prev_mx = mx;
 845                 prev_my = my;
 846             }
 847
 848             featuresB[i] = v;
 849             status[i] = (char)pt_status;
 850             if( l == 0 && error && pt_status )
 851             {
 852                 /* calc error */
 853                 double err = 0;
 854                 if( flags & CV_LKFLOW_GET_MIN_EIGENVALS )
 855                     err = minEig;
 856                 else
 857                 {
 858                     for( y = 0; y < jsz.height; y++ )
 859                     {
 860                         const float* pi = patchI +
 861                             (y + minJ.y - minI.y + 1)*isz.width + minJ.x - minI.x + 1;
 862                         const float* pj = patchJ + y*jsz.width;
 863
 864                         for( x = 0; x < jsz.width; x++ )
 865                         {
 866                             double t = pi[x] - pj[x];
 867                             err += t * t;
 868                         }
 869                     }
 870                     err = sqrt(err);
 871                 }
 872                 error[i] = (float)err;
 873             }
 874         } // end of point processing loop (i)
 875         }
 876     } // end of pyramid levels loop (l)
 877 }
 878
 879
 880 /* Affine tracking algorithm */
 881
 882 CV_IMPL void
 883 cvCalcAffineFlowPyrLK( const void* arrA, const void* arrB,
 884                        void* pyrarrA, void* pyrarrB,
 885                        const CvPoint2D32f * featuresA,
 886                        CvPoint2D32f * featuresB,
 887                        float *matrices, int count,
 888                        CvSize winSize, int level,
 889                        char *status, float *error,
 890                        CvTermCriteria criteria, int flags )
 891 {
 892     const int MAX_ITERS = 100;
 893
 894     cv::AutoBuffer<char> _status;
 895     cv::AutoBuffer<uchar> buffer;
 896     cv::AutoBuffer<uchar> pyr_buffer;
 897
 898     CvMat stubA, *imgA = (CvMat*)arrA;
 899     CvMat stubB, *imgB = (CvMat*)arrB;
 900     CvMat pstubA, *pyrA = (CvMat*)pyrarrA;
 901     CvMat pstubB, *pyrB = (CvMat*)pyrarrB;
 902
 903     static const float smoothKernel[] = { 0.09375, 0.3125, 0.09375 };  /* 3/32, 10/32, 3/32 */
 904
 905     int bufferBytes = 0;
 906
 907     uchar **imgI = 0;
 908     uchar **imgJ = 0;
 909     int *step = 0;
 910     double *scale = 0;
 911     CvSize* size = 0;
 912
 913     float *patchI;
 914     float *patchJ;
 915     float *Ix;
 916     float *Iy;
 917
 918     int i, j, k, l;
 919
 920     CvSize patchSize = cvSize( winSize.width * 2 + 1, winSize.height * 2 + 1 );
 921     int patchLen = patchSize.width * patchSize.height;
 922     int patchStep = patchSize.width * sizeof( patchI[0] );
 923
 924     CvSize srcPatchSize = cvSize( patchSize.width + 2, patchSize.height + 2 );
 925     int srcPatchLen = srcPatchSize.width * srcPatchSize.height;
 926     int srcPatchStep = srcPatchSize.width * sizeof( patchI[0] );
 927     CvSize imgSize;
 928     float eps = (float)MIN(winSize.width, winSize.height);
 929
 930     imgA = cvGetMat( imgA, &stubA );
 931     imgB = cvGetMat( imgB, &stubB );
 932
 933     if( CV_MAT_TYPE( imgA->type ) != CV_8UC1 )
 934         CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat, "" );
 935
 936     if( !CV_ARE_TYPES_EQ( imgA, imgB ))
 937         CV_Error( CV_StsUnmatchedFormats, "" );
 938
 939     if( !CV_ARE_SIZES_EQ( imgA, imgB ))
 940         CV_Error( CV_StsUnmatchedSizes, "" );
 941
 942     if( imgA->step != imgB->step )
 943         CV_Error( CV_StsUnmatchedSizes, "imgA and imgB must have equal steps" );
 944
 945     if( !matrices )
 946         CV_Error( CV_StsNullPtr, "" );
 947
 948     imgSize = cvGetMatSize( imgA );
 949
 950     if( pyrA )
 951     {
 952         pyrA = cvGetMat( pyrA, &pstubA );
 953
 954         if( pyrA->step*pyrA->height < icvMinimalPyramidSize( imgSize ) )
 955             CV_Error( CV_StsBadArg, "pyramid A has insufficient size" );
 956     }
 957     else
 958     {
 959         pyrA = &pstubA;
 960         pyrA->data.ptr = 0;
 961     }
 962
 963     if( pyrB )
 964     {
 965         pyrB = cvGetMat( pyrB, &pstubB );
 966
 967         if( pyrB->step*pyrB->height < icvMinimalPyramidSize( imgSize ) )
 968             CV_Error( CV_StsBadArg, "pyramid B has insufficient size" );
 969     }
 970     else
 971     {
 972         pyrB = &pstubB;
 973         pyrB->data.ptr = 0;
 974     }
 975
 976     if( count == 0 )
 977         return;
 978
 979     /* check input arguments */
 980     if( !featuresA || !featuresB || !matrices )
 981         CV_Error( CV_StsNullPtr, "" );
 982
 983     if( winSize.width <= 1 || winSize.height <= 1 )
 984         CV_Error( CV_StsOutOfRange, "the search window is too small" );
 985
 986     if( count < 0 )
 987         CV_Error( CV_StsOutOfRange, "" );
 988
 989     icvInitPyramidalAlgorithm( imgA, imgB,
 990         pyrA, pyrB, level, &criteria, MAX_ITERS, flags,
 991         &imgI, &imgJ, &step, &size, &scale, &pyr_buffer );
 992
 993     /* buffer_size = <size for patches> + <size for pyramids> */
 994     bufferBytes = (srcPatchLen + patchLen*3)*sizeof(patchI[0]) + (36*2 + 6)*sizeof(double);
 995
 996     buffer.allocate(bufferBytes);
 997
 998     if( !status )
 999     {
1000         _status.allocate(count);
1001         status = _status;
1002     }
1003
1004     patchI = (float *)(uchar*)buffer;
1005     patchJ = patchI + srcPatchLen;
1006     Ix = patchJ + patchLen;
1007     Iy = Ix + patchLen;
1008
1009     if( status )
1010         memset( status, 1, count );
1011
1012     if( !(flags & CV_LKFLOW_INITIAL_GUESSES) )
1013     {
1014         memcpy( featuresB, featuresA, count * sizeof( featuresA[0] ));
1015         for( i = 0; i < count * 4; i += 4 )
1016         {
1017             matrices[i] = matrices[i + 3] = 1.f;
1018             matrices[i + 1] = matrices[i + 2] = 0.f;
1019         }
1020     }
1021
1022     for( i = 0; i < count; i++ )
1023     {
1024         featuresB[i].x = (float)(featuresB[i].x * scale[level] * 0.5);
1025         featuresB[i].y = (float)(featuresB[i].y * scale[level] * 0.5);
1026     }
1027
1028     /* do processing from top pyramid level (smallest image)
1029        to the bottom (original image) */
1030     for( l = level; l >= 0; l-- )
1031     {
1032         CvSize levelSize = size[l];
1033         int levelStep = step[l];
1034
1035         /* find flow for each given point at the particular level */
1036         for( i = 0; i < count; i++ )
1037         {
1038             CvPoint2D32f u;
1039             float Av[6];
1040             double G[36];
1041             double meanI = 0, meanJ = 0;
1042             int x, y;
1043             int pt_status = status[i];
1044             CvMat mat;
1045
1046             if( !pt_status )
1047                 continue;
1048
1049             Av[0] = matrices[i*4];
1050             Av[1] = matrices[i*4+1];
1051             Av[3] = matrices[i*4+2];
1052             Av[4] = matrices[i*4+3];
1053
1054             Av[2] = featuresB[i].x += featuresB[i].x;
1055             Av[5] = featuresB[i].y += featuresB[i].y;
1056
1057             u.x = (float) (featuresA[i].x * scale[l]);
1058             u.y = (float) (featuresA[i].y * scale[l]);
1059
1060             if( u.x < -eps || u.x >= levelSize.width+eps ||
1061                 u.y < -eps || u.y >= levelSize.height+eps ||
1062                 icvGetRectSubPix_8u32f_C1R( imgI[l], levelStep,
1063                 levelSize, patchI, srcPatchStep, srcPatchSize, u ) < 0 )
1064             {
1065                 /* point is outside the image. take the next */
1066                 if( l == 0 )
1067                     status[i] = 0;
1068                 continue;
1069             }
1070
1071             icvCalcIxIy_32f( patchI, srcPatchStep, Ix, Iy,
1072                 (srcPatchSize.width-2)*sizeof(patchI[0]), srcPatchSize,
1073                 smoothKernel, patchJ );
1074
1075             /* repack patchI (remove borders) */
1076             for( k = 0; k < patchSize.height; k++ )
1077                 memcpy( patchI + k * patchSize.width,
1078                         patchI + (k + 1) * srcPatchSize.width + 1, patchStep );
1079
1080             memset( G, 0, sizeof( G ));
1081
1082             /* calculate G matrix */
1083             for( y = -winSize.height, k = 0; y <= winSize.height; y++ )
1084             {
1085                 for( x = -winSize.width; x <= winSize.width; x++, k++ )
1086                 {
1087                     double ixix = ((double) Ix[k]) * Ix[k];
1088                     double ixiy = ((double) Ix[k]) * Iy[k];
1089                     double iyiy = ((double) Iy[k]) * Iy[k];
1090
1091                     double xx, xy, yy;
1092
1093                     G[0] += ixix;
1094                     G[1] += ixiy;
1095                     G[2] += x * ixix;
1096                     G[3] += y * ixix;
1097                     G[4] += x * ixiy;
1098                     G[5] += y * ixiy;
1099
1100                     // G[6] == G[1]
1101                     G[7] += iyiy;
1102                     // G[8] == G[4]
1103                     // G[9] == G[5]
1104                     G[10] += x * iyiy;
1105                     G[11] += y * iyiy;
1106
1107                     xx = x * x;
1108                     xy = x * y;
1109                     yy = y * y;
1110
1111                     // G[12] == G[2]
1112                     // G[13] == G[8] == G[4]
1113                     G[14] += xx * ixix;
1114                     G[15] += xy * ixix;
1115                     G[16] += xx * ixiy;
1116                     G[17] += xy * ixiy;
1117
1118                     // G[18] == G[3]
1119                     // G[19] == G[9]
1120                     // G[20] == G[15]
1121                     G[21] += yy * ixix;
1122                     // G[22] == G[17]
1123                     G[23] += yy * ixiy;
1124
1125                     // G[24] == G[4]
1126                     // G[25] == G[10]
1127                     // G[26] == G[16]
1128                     // G[27] == G[22]
1129                     G[28] += xx * iyiy;
1130                     G[29] += xy * iyiy;
1131
1132                     // G[30] == G[5]
1133                     // G[31] == G[11]
1134                     // G[32] == G[17]
1135                     // G[33] == G[23]
1136                     // G[34] == G[29]
1137                     G[35] += yy * iyiy;
1138
1139                     meanI += patchI[k];
1140                 }
1141             }
1142
1143             meanI /= patchSize.width*patchSize.height;
1144
1145             G[8] = G[4];
1146             G[9] = G[5];
1147             G[22] = G[17];
1148
1149             // fill part of G below its diagonal
1150             for( y = 1; y < 6; y++ )
1151                 for( x = 0; x < y; x++ )
1152                     G[y * 6 + x] = G[x * 6 + y];
1153
1154             cvInitMatHeader( &mat, 6, 6, CV_64FC1, G );
1155
1156             if( cvInvert( &mat, &mat, CV_SVD ) < 1e-4 )
1157             {
1158                 /* bad matrix. take the next point */
1159                 if( l == 0 )
1160                     status[i] = 0;
1161                 continue;
1162             }
1163
1164             for( j = 0; j < criteria.max_iter; j++ )
1165             {
1166                 double b[6] = {0,0,0,0,0,0}, eta[6];
1167                 double t0, t1, s = 0;
1168
1169                 if( Av[2] < -eps || Av[2] >= levelSize.width+eps ||
1170                     Av[5] < -eps || Av[5] >= levelSize.height+eps ||
1171                     icvGetQuadrangleSubPix_8u32f_C1R( imgJ[l], levelStep,
1172                     levelSize, patchJ, patchStep, patchSize, Av ) < 0 )
1173                 {
1174                     pt_status = 0;
1175                     break;
1176                 }
1177
1178                 for( y = -winSize.height, k = 0, meanJ = 0; y <= winSize.height; y++ )
1179                     for( x = -winSize.width; x <= winSize.width; x++, k++ )
1180                         meanJ += patchJ[k];
1181
1182                 meanJ = meanJ / (patchSize.width * patchSize.height) - meanI;
1183
1184                 for( y = -winSize.height, k = 0; y <= winSize.height; y++ )
1185                 {
1186                     for( x = -winSize.width; x <= winSize.width; x++, k++ )
1187                     {
1188                         double t = patchI[k] - patchJ[k] + meanJ;
1189                         double ixt = Ix[k] * t;
1190                         double iyt = Iy[k] * t;
1191
1192                         s += t;
1193
1194                         b[0] += ixt;
1195                         b[1] += iyt;
1196                         b[2] += x * ixt;
1197                         b[3] += y * ixt;
1198                         b[4] += x * iyt;
1199                         b[5] += y * iyt;
1200                     }
1201                 }
1202
1203                 for( k = 0; k < 6; k++ )
1204                     eta[k] = G[k*6]*b[0] + G[k*6+1]*b[1] + G[k*6+2]*b[2] +
1205                         G[k*6+3]*b[3] + G[k*6+4]*b[4] + G[k*6+5]*b[5];
1206
1207                 Av[2] = (float)(Av[2] + Av[0] * eta[0] + Av[1] * eta[1]);
1208                 Av[5] = (float)(Av[5] + Av[3] * eta[0] + Av[4] * eta[1]);
1209
1210                 t0 = Av[0] * (1 + eta[2]) + Av[1] * eta[4];
1211                 t1 = Av[0] * eta[3] + Av[1] * (1 + eta[5]);
1212                 Av[0] = (float)t0;
1213                 Av[1] = (float)t1;
1214
1215                 t0 = Av[3] * (1 + eta[2]) + Av[4] * eta[4];
1216                 t1 = Av[3] * eta[3] + Av[4] * (1 + eta[5]);
1217                 Av[3] = (float)t0;
1218                 Av[4] = (float)t1;
1219
1220                 if( eta[0] * eta[0] + eta[1] * eta[1] < criteria.epsilon )
1221                     break;
1222             }
1223
1224             if( pt_status != 0 || l == 0 )
1225             {
1226                 status[i] = (char)pt_status;
1227                 featuresB[i].x = Av[2];
1228                 featuresB[i].y = Av[5];
1229
1230                 matrices[i*4] = Av[0];
1231                 matrices[i*4+1] = Av[1];
1232                 matrices[i*4+2] = Av[3];
1233                 matrices[i*4+3] = Av[4];
1234             }
1235
1236             if( pt_status && l == 0 && error )
1237             {
1238                 /* calc error */
1239                 double err = 0;
1240
1241                 for( y = 0, k = 0; y < patchSize.height; y++ )
1242                 {
1243                     for( x = 0; x < patchSize.width; x++, k++ )
1244                     {
1245                         double t = patchI[k] - patchJ[k] + meanJ;
1246                         err += t * t;
1247                     }
1248                 }
1249                 error[i] = (float)sqrt(err);
1250             }
1251         }
1252     }
1253 }
1254
1255
1256
1257 static void
1258 icvGetRTMatrix( const CvPoint2D32f* a, const CvPoint2D32f* b,
1259                 int count, CvMat* M, int full_affine )
1260 {
1261     if( full_affine )
1262     {
1263         double sa[36], sb[6];
1264         CvMat A = cvMat( 6, 6, CV_64F, sa ), B = cvMat( 6, 1, CV_64F, sb );
1265         CvMat MM = cvMat( 6, 1, CV_64F, M->data.db );
1266
1267         int i;
1268
1269         memset( sa, 0, sizeof(sa) );
1270         memset( sb, 0, sizeof(sb) );
1271
1272         for( i = 0; i < count; i++ )
1273         {
1274             sa[0] += a[i].x*a[i].x;
1275             sa[1] += a[i].y*a[i].x;
1276             sa[2] += a[i].x;
1277
1278             sa[6] += a[i].x*a[i].y;
1279             sa[7] += a[i].y*a[i].y;
1280             sa[8] += a[i].y;
1281
1282             sa[12] += a[i].x;
1283             sa[13] += a[i].y;
1284             sa[14] += 1;
1285
1286             sb[0] += a[i].x*b[i].x;
1287             sb[1] += a[i].y*b[i].x;
1288             sb[2] += b[i].x;
1289             sb[3] += a[i].x*b[i].y;
1290             sb[4] += a[i].y*b[i].y;
1291             sb[5] += b[i].y;
1292         }
1293
1294         sa[21] = sa[0];
1295         sa[22] = sa[1];
1296         sa[23] = sa[2];
1297         sa[27] = sa[6];
1298         sa[28] = sa[7];
1299         sa[29] = sa[8];
1300         sa[33] = sa[12];
1301         sa[34] = sa[13];
1302         sa[35] = sa[14];
1303
1304         cvSolve( &A, &B, &MM, CV_SVD );
1305     }
1306     else
1307     {
1308         double sa[16], sb[4], m[4], *om = M->data.db;
1309         CvMat A = cvMat( 4, 4, CV_64F, sa ), B = cvMat( 4, 1, CV_64F, sb );
1310         CvMat MM = cvMat( 4, 1, CV_64F, m );
1311
1312         int i;
1313
1314         memset( sa, 0, sizeof(sa) );
1315         memset( sb, 0, sizeof(sb) );
1316
1317         for( i = 0; i < count; i++ )
1318         {
1319             sa[0] += a[i].x*a[i].x + a[i].y*a[i].y;
1320             sa[1] += 0;
1321             sa[2] += a[i].x;
1322             sa[3] += a[i].y;
1323
1324             sa[4] += 0;
1325             sa[5] += a[i].x*a[i].x + a[i].y*a[i].y;
1326             sa[6] += -a[i].y;
1327             sa[7] += a[i].x;
1328
1329             sa[8] += a[i].x;
1330             sa[9] += -a[i].y;
1331             sa[10] += 1;
1332             sa[11] += 0;
1333
1334             sa[12] += a[i].y;
1335             sa[13] += a[i].x;
1336             sa[14] += 0;
1337             sa[15] += 1;
1338
1339             sb[0] += a[i].x*b[i].x + a[i].y*b[i].y;
1340             sb[1] += a[i].x*b[i].y - a[i].y*b[i].x;
1341             sb[2] += b[i].x;
1342             sb[3] += b[i].y;
1343         }
1344
1345         cvSolve( &A, &B, &MM, CV_SVD );
1346
1347         om[0] = om[4] = m[0];
1348         om[1] = -m[1];
1349         om[3] = m[1];
1350         om[2] = m[2];
1351         om[5] = m[3];
1352     }
1353 }
1354
1355
1356 CV_IMPL int
1357 cvEstimateRigidTransform( const CvArr* _A, const CvArr* _B, CvMat* _M, int full_affine )
1358 {
1359     const int COUNT = 15;
1360     const int WIDTH = 160, HEIGHT = 120;
1361     const int RANSAC_MAX_ITERS = 500;
1362     const int RANSAC_SIZE0 = 3;
1363     const double RANSAC_GOOD_RATIO = 0.5;
1364
1365     cv::Ptr<CvMat> sA, sB;
1366     cv::AutoBuffer<CvPoint2D32f> pA, pB;
1367     cv::AutoBuffer<int> good_idx;
1368     cv::AutoBuffer<char> status;
1369     cv::Ptr<CvMat> gray;
1370
1371     CvMat stubA, *A = cvGetMat( _A, &stubA );
1372     CvMat stubB, *B = cvGetMat( _B, &stubB );
1373     CvSize sz0, sz1;
1374     int cn, equal_sizes;
1375     int i, j, k, k1;
1376     int count_x, count_y, count = 0;
1377     double scale = 1;
1378     CvRNG rng = cvRNG(-1);
1379     double m[6]={0};
1380     CvMat M = cvMat( 2, 3, CV_64F, m );
1381     int good_count = 0;
1382     CvRect brect;
1383
1384     if( !CV_IS_MAT(_M) )
1385         CV_Error( _M ? CV_StsBadArg : CV_StsNullPtr, "Output parameter M is not a valid matrix" );
1386
1387     if( !CV_ARE_SIZES_EQ( A, B ) )
1388         CV_Error( CV_StsUnmatchedSizes, "Both input images must have the same size" );
1389
1390     if( !CV_ARE_TYPES_EQ( A, B ) )
1391         CV_Error( CV_StsUnmatchedFormats, "Both input images must have the same data type" );
1392
1393     if( CV_MAT_TYPE(A->type) == CV_8UC1 || CV_MAT_TYPE(A->type) == CV_8UC3 )
1394     {
1395         cn = CV_MAT_CN(A->type);
1396         sz0 = cvGetSize(A);
1397         sz1 = cvSize(WIDTH, HEIGHT);
1398
1399         scale = MAX( (double)sz1.width/sz0.width, (double)sz1.height/sz0.height );
1400         scale = MIN( scale, 1. );
1401         sz1.width = cvRound( sz0.width * scale );
1402         sz1.height = cvRound( sz0.height * scale );
1403
1404         equal_sizes = sz1.width == sz0.width && sz1.height == sz0.height;
1405
1406         if( !equal_sizes || cn != 1 )
1407         {
1408             sA = cvCreateMat( sz1.height, sz1.width, CV_8UC1 );
1409             sB = cvCreateMat( sz1.height, sz1.width, CV_8UC1 );
1410
1411             if( cn != 1 )
1412             {
1413                 gray = cvCreateMat( sz0.height, sz0.width, CV_8UC1 );
1414                 cvCvtColor( A, gray, CV_BGR2GRAY );
1415                 cvResize( gray, sA, CV_INTER_AREA );
1416                 cvCvtColor( B, gray, CV_BGR2GRAY );
1417                 cvResize( gray, sB, CV_INTER_AREA );
1418                 gray.release();
1419             }
1420             else
1421             {
1422                 cvResize( A, sA, CV_INTER_AREA );
1423                 cvResize( B, sB, CV_INTER_AREA );
1424             }
1425
1426             A = sA;
1427             B = sB;
1428         }
1429
1430         count_y = COUNT;
1431         count_x = cvRound((double)COUNT*sz1.width/sz1.height);
1432         count = count_x * count_y;
1433
1434         pA.allocate(count);
1435         pB.allocate(count);
1436         status.allocate(count);
1437
1438         for( i = 0, k = 0; i < count_y; i++ )
1439             for( j = 0; j < count_x; j++, k++ )
1440             {
1441                 pA[k].x = (j+0.5f)*sz1.width/count_x;
1442                 pA[k].y = (i+0.5f)*sz1.height/count_y;
1443             }
1444
1445         // find the corresponding points in B
1446         cvCalcOpticalFlowPyrLK( A, B, 0, 0, pA, pB, count, cvSize(10,10), 3,
1447                                 status, 0, cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER,40,0.1), 0 );
1448
1449         // repack the remained points
1450         for( i = 0, k = 0; i < count; i++ )
1451             if( status[i] )
1452             {
1453                 if( i > k )
1454                 {
1455                     pA[k] = pA[i];
1456                     pB[k] = pB[i];
1457                 }
1458                 k++;
1459             }
1460
1461         count = k;
1462     }
1463     else if( CV_MAT_TYPE(A->type) == CV_32FC2 || CV_MAT_TYPE(A->type) == CV_32SC2 )
1464     {
1465         count = A->cols*A->rows;
1466         CvMat _pA, _pB;
1467         pA.allocate(count);
1468         pB.allocate(count);
1469         _pA = cvMat( A->rows, A->cols, CV_32FC2, pA );
1470         _pB = cvMat( B->rows, B->cols, CV_32FC2, pB );
1471         cvConvert( A, &_pA );
1472         cvConvert( B, &_pB );
1473     }
1474     else
1475         CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat, "Both input images must have either 8uC1 or 8uC3 type" );
1476
1477     good_idx.allocate(count);
1478
1479     if( count < RANSAC_SIZE0 )
1480         return 0;
1481
1482     CvMat _pB = cvMat(1, count, CV_32FC2, pB);
1483     brect = cvBoundingRect(&_pB, 1);
1484
1485     // RANSAC stuff:
1486     // 1. find the consensus
1487     for( k = 0; k < RANSAC_MAX_ITERS; k++ )
1488     {
1489         int idx[RANSAC_SIZE0];
1490         CvPoint2D32f a[3];
1491         CvPoint2D32f b[3];
1492
1493         memset( a, 0, sizeof(a) );
1494         memset( b, 0, sizeof(b) );
1495
1496         // choose random 3 non-complanar points from A & B
1497         for( i = 0; i < RANSAC_SIZE0; i++ )
1498         {
1499             for( k1 = 0; k1 < RANSAC_MAX_ITERS; k1++ )
1500             {
1501                 idx[i] = cvRandInt(&rng) % count;
1502
1503                 for( j = 0; j < i; j++ )
1504                 {
1505                     if( idx[j] == idx[i] )
1506                         break;
1507                     // check that the points are not very close one each other
1508                     if( fabs(pA[idx[i]].x - pA[idx[j]].x) +
1509                         fabs(pA[idx[i]].y - pA[idx[j]].y) < FLT_EPSILON )
1510                         break;
1511                     if( fabs(pB[idx[i]].x - pB[idx[j]].x) +
1512                         fabs(pB[idx[i]].y - pB[idx[j]].y) < FLT_EPSILON )
1513                         break;
1514                 }
1515
1516                 if( j < i )
1517                     continue;
1518
1519                 if( i+1 == RANSAC_SIZE0 )
1520                 {
1521                     // additional check for non-complanar vectors
1522                     a[0] = pA[idx[0]];
1523                     a[1] = pA[idx[1]];
1524                     a[2] = pA[idx[2]];
1525
1526                     b[0] = pB[idx[0]];
1527                     b[1] = pB[idx[1]];
1528                     b[2] = pB[idx[2]];
1529
1530                     double dax1 = a[1].x - a[0].x, day1 = a[1].y - a[0].y;
1531                     double dax2 = a[2].x - a[0].x, day2 = a[2].y - a[0].y;
1532                     double dbx1 = b[1].x - b[0].y, dby1 = b[1].y - b[0].y;
1533                     double dbx2 = b[2].x - b[0].x, dby2 = b[2].y - b[0].y;
1534                     const double eps = 0.01;
1535
1536                     if( fabs(dax1*day2 - day1*dax2) < eps*sqrt(dax1*dax1+day1*day1)*sqrt(dax2*dax2+day2*day2) ||
1537                         fabs(dbx1*dby2 - dby1*dbx2) < eps*sqrt(dbx1*dbx1+dby1*dby1)*sqrt(dbx2*dbx2+dby2*dby2) )
1538                         continue;
1539                 }
1540                 break;
1541             }
1542
1543             if( k1 >= RANSAC_MAX_ITERS )
1544                 break;
1545         }
1546
1547         if( i < RANSAC_SIZE0 )
1548             continue;
1549
1550         // estimate the transformation using 3 points
1551         icvGetRTMatrix( a, b, 3, &M, full_affine );
1552
1553         for( i = 0, good_count = 0; i < count; i++ )
1554         {
1555             if( fabs( m[0]*pA[i].x + m[1]*pA[i].y + m[2] - pB[i].x ) +
1556                 fabs( m[3]*pA[i].x + m[4]*pA[i].y + m[5] - pB[i].y ) < MAX(brect.width,brect.height)*0.05 )
1557                 good_idx[good_count++] = i;
1558         }
1559
1560         if( good_count >= count*RANSAC_GOOD_RATIO )
1561             break;
1562     }
1563
1564     if( k >= RANSAC_MAX_ITERS )
1565         return 0;
1566
1567     if( good_count < count )
1568     {
1569         for( i = 0; i < good_count; i++ )
1570         {
1571             j = good_idx[i];
1572             pA[i] = pA[j];
1573             pB[i] = pB[j];
1574         }
1575     }
1576
1577     icvGetRTMatrix( pA, pB, good_count, &M, full_affine );
1578     m[2] /= scale;
1579     m[5] /= scale;
1580     cvConvert( &M, _M );
1581
1582     return 1;
1583 }
1584
1585 namespace cv
1586 {
1587
1588 Mat estimateRigidTransform( const Mat& A,
1589                             const Mat& B,
1590                             bool fullAffine )
1591 {
1592     Mat M(2, 3, CV_64F);
1593     CvMat _A = A, _B = B, _M = M;
1594     cvEstimateRigidTransform(&_A, &_B, &_M, fullAffine);
1595     return M;
1596 }
1597 }
1598
1599 /* End of file. */