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 levels 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 namespace cv
 546 {
 547
 548 struct LKTrackerInvoker
 549 {
 550     LKTrackerInvoker( const CvMat* _imgI, const CvMat* _imgJ,
 551                       const CvPoint2D32f* _featuresA,
 552                       CvPoint2D32f* _featuresB,
 553                       char* _status, float* _error,
 554                       CvTermCriteria _criteria,
 555                       CvSize _winSize, int _level, int _flags )
 556     {
 557         imgI = _imgI;
 558         imgJ = _imgJ;
 559         featuresA = _featuresA;
 560         featuresB = _featuresB;
 561         status = _status;
 562         error = _error;
 563         criteria = _criteria;
 564         winSize = _winSize;
 565         level = _level;
 566         flags = _flags;
 567     }
 568
 569     void operator()(const BlockedRange& range) const
 570     {
 571         static const float smoothKernel[] = { 0.09375, 0.3125, 0.09375 };  // 3/32, 10/32, 3/32
 572
 573         int i, i1 = range.begin(), i2 = range.end();
 574
 575         CvSize patchSize = cvSize( winSize.width * 2 + 1, winSize.height * 2 + 1 );
 576         int patchLen = patchSize.width * patchSize.height;
 577         int srcPatchLen = (patchSize.width + 2)*(patchSize.height + 2);
 578
 579         AutoBuffer<float> buf(patchLen*3 + srcPatchLen);
 580         float* patchI = buf;
 581         float* patchJ = patchI + srcPatchLen;
 582         float* Ix = patchJ + patchLen;
 583         float* Iy = Ix + patchLen;
 584         float scaleL = 1.f/(1 << level);
 585         CvSize levelSize = cvGetMatSize(imgI);
 586
 587         // find flow for each given point
 588         for( i = i1; i < i2; i++ )
 589         {
 590             CvPoint2D32f v;
 591             CvPoint minI, maxI, minJ, maxJ;
 592             CvSize isz, jsz;
 593             int pt_status;
 594             CvPoint2D32f u;
 595             CvPoint prev_minJ = { -1, -1 }, prev_maxJ = { -1, -1 };
 596             double Gxx = 0, Gxy = 0, Gyy = 0, D = 0, minEig = 0;
 597             float prev_mx = 0, prev_my = 0;
 598             int j, x, y;
 599
 600             v.x = featuresB[i].x*2;
 601             v.y = featuresB[i].y*2;
 602
 603             pt_status = status[i];
 604             if( !pt_status )
 605                 continue;
 606
 607             minI = maxI = minJ = maxJ = cvPoint(0, 0);
 608
 609             u.x = featuresA[i].x * scaleL;
 610             u.y = featuresA[i].y * scaleL;
 611
 612             intersect( u, winSize, levelSize, &minI, &maxI );
 613             isz = jsz = cvSize(maxI.x - minI.x + 2, maxI.y - minI.y + 2);
 614             u.x += (minI.x - (patchSize.width - maxI.x + 1))*0.5f;
 615             u.y += (minI.y - (patchSize.height - maxI.y + 1))*0.5f;
 616
 617             if( isz.width < 3 || isz.height < 3 ||
 618                 icvGetRectSubPix_8u32f_C1R( imgI->data.ptr, imgI->step, levelSize,
 619                                             patchI, isz.width*sizeof(patchI[0]), isz, u ) < 0 )
 620             {
 621                 // point is outside the first image. take the next
 622                 status[i] = 0;
 623                 continue;
 624             }
 625
 626             icvCalcIxIy_32f( patchI, isz.width*sizeof(patchI[0]), Ix, Iy,
 627                              (isz.width-2)*sizeof(patchI[0]), isz, smoothKernel, patchJ );
 628
 629             for( j = 0; j < criteria.max_iter; j++ )
 630             {
 631                 double bx = 0, by = 0;
 632                 float mx, my;
 633                 CvPoint2D32f _v;
 634
 635                 intersect( v, winSize, levelSize, &minJ, &maxJ );
 636
 637                 minJ.x = MAX( minJ.x, minI.x );
 638                 minJ.y = MAX( minJ.y, minI.y );
 639
 640                 maxJ.x = MIN( maxJ.x, maxI.x );
 641                 maxJ.y = MIN( maxJ.y, maxI.y );
 642
 643                 jsz = cvSize(maxJ.x - minJ.x, maxJ.y - minJ.y);
 644
 645                 _v.x = v.x + (minJ.x - (patchSize.width - maxJ.x + 1))*0.5f;
 646                 _v.y = v.y + (minJ.y - (patchSize.height - maxJ.y + 1))*0.5f;
 647
 648                 if( jsz.width < 1 || jsz.height < 1 ||
 649                     icvGetRectSubPix_8u32f_C1R( imgJ->data.ptr, imgJ->step, levelSize, patchJ,
 650                                                 jsz.width*sizeof(patchJ[0]), jsz, _v ) < 0 )
 651                 {
 652                     // point is outside of the second image. take the next
 653                     pt_status = 0;
 654                     break;
 655                 }
 656
 657                 if( maxJ.x == prev_maxJ.x && maxJ.y == prev_maxJ.y &&
 658                     minJ.x == prev_minJ.x && minJ.y == prev_minJ.y )
 659                 {
 660                     for( y = 0; y < jsz.height; y++ )
 661                     {
 662                         const float* pi = patchI +
 663                         (y + minJ.y - minI.y + 1)*isz.width + minJ.x - minI.x + 1;
 664                         const float* pj = patchJ + y*jsz.width;
 665                         const float* ix = Ix +
 666                         (y + minJ.y - minI.y)*(isz.width-2) + minJ.x - minI.x;
 667                         const float* iy = Iy + (ix - Ix);
 668
 669                         for( x = 0; x < jsz.width; x++ )
 670                         {
 671                             double t0 = pi[x] - pj[x];
 672                             bx += t0 * ix[x];
 673                             by += t0 * iy[x];
 674                         }
 675                     }
 676                 }
 677                 else
 678                 {
 679                     Gxx = Gyy = Gxy = 0;
 680                     for( y = 0; y < jsz.height; y++ )
 681                     {
 682                         const float* pi = patchI +
 683                         (y + minJ.y - minI.y + 1)*isz.width + minJ.x - minI.x + 1;
 684                         const float* pj = patchJ + y*jsz.width;
 685                         const float* ix = Ix +
 686                         (y + minJ.y - minI.y)*(isz.width-2) + minJ.x - minI.x;
 687                         const float* iy = Iy + (ix - Ix);
 688
 689                         for( x = 0; x < jsz.width; x++ )
 690                         {
 691                             double t = pi[x] - pj[x];
 692                             bx += (double) (t * ix[x]);
 693                             by += (double) (t * iy[x]);
 694                             Gxx += ix[x] * ix[x];
 695                             Gxy += ix[x] * iy[x];
 696                             Gyy += iy[x] * iy[x];
 697                         }
 698                     }
 699
 700                     D = Gxx * Gyy - Gxy * Gxy;
 701                     if( D < DBL_EPSILON )
 702                     {
 703                         pt_status = 0;
 704                         break;
 705                     }
 706
 707                     // Adi Shavit - 2008.05
 708                     if( flags & CV_LKFLOW_GET_MIN_EIGENVALS )
 709                         minEig = (Gyy + Gxx - sqrt((Gxx-Gyy)*(Gxx-Gyy) + 4.*Gxy*Gxy))/(2*jsz.height*jsz.width);
 710
 711                     D = 1. / D;
 712
 713                     prev_minJ = minJ;
 714                     prev_maxJ = maxJ;
 715                 }
 716
 717                 mx = (float) ((Gyy * bx - Gxy * by) * D);
 718                 my = (float) ((Gxx * by - Gxy * bx) * D);
 719
 720                 v.x += mx;
 721                 v.y += my;
 722
 723                 if( mx * mx + my * my < criteria.epsilon )
 724                     break;
 725
 726                 if( j > 0 && fabs(mx + prev_mx) < 0.01 && fabs(my + prev_my) < 0.01 )
 727                 {
 728                     v.x -= mx*0.5f;
 729                     v.y -= my*0.5f;
 730                     break;
 731                 }
 732                 prev_mx = mx;
 733                 prev_my = my;
 734             }
 735
 736             featuresB[i] = v;
 737             status[i] = (char)pt_status;
 738             if( level == 0 && error && pt_status )
 739             {
 740                 // calc error
 741                 double err = 0;
 742                 if( flags & CV_LKFLOW_GET_MIN_EIGENVALS )
 743                     err = minEig;
 744                 else
 745                 {
 746                     for( y = 0; y < jsz.height; y++ )
 747                     {
 748                         const float* pi = patchI +
 749                         (y + minJ.y - minI.y + 1)*isz.width + minJ.x - minI.x + 1;
 750                         const float* pj = patchJ + y*jsz.width;
 751
 752                         for( x = 0; x < jsz.width; x++ )
 753                         {
 754                             double t = pi[x] - pj[x];
 755                             err += t * t;
 756                         }
 757                     }
 758                     err = sqrt(err);
 759                 }
 760                 error[i] = (float)err;
 761             }
 762         } // end of point processing loop (i)
 763     }
 764
 765     const CvMat* imgI;
 766     const CvMat* imgJ;
 767     const CvPoint2D32f* featuresA;
 768     CvPoint2D32f* featuresB;
 769     char* status;
 770     float* error;
 771     CvTermCriteria criteria;
 772     CvSize winSize;
 773     int level;
 774     int flags;
 775 };
 776
 777
 778 }
 779
 780
 781 CV_IMPL void
 782 cvCalcOpticalFlowPyrLK( const void* arrA, const void* arrB,
 783                         void* pyrarrA, void* pyrarrB,
 784                         const CvPoint2D32f * featuresA,
 785                         CvPoint2D32f * featuresB,
 786                         int count, CvSize winSize, int level,
 787                         char *status, float *error,
 788                         CvTermCriteria criteria, int flags )
 789 {
 790     cv::AutoBuffer<uchar> pyrBuffer;
 791     cv::AutoBuffer<uchar> buffer;
 792     cv::AutoBuffer<char> _status;
 793
 794     const int MAX_ITERS = 100;
 795
 796     CvMat stubA, *imgA = (CvMat*)arrA;
 797     CvMat stubB, *imgB = (CvMat*)arrB;
 798     CvMat pstubA, *pyrA = (CvMat*)pyrarrA;
 799     CvMat pstubB, *pyrB = (CvMat*)pyrarrB;
 800     CvSize imgSize;
 801
 802     uchar **imgI = 0;
 803     uchar **imgJ = 0;
 804     int *step = 0;
 805     double *scale = 0;
 806     CvSize* size = 0;
 807
 808     int i, l;
 809
 810     imgA = cvGetMat( imgA, &stubA );
 811     imgB = cvGetMat( imgB, &stubB );
 812
 813     if( CV_MAT_TYPE( imgA->type ) != CV_8UC1 )
 814         CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat, "" );
 815
 816     if( !CV_ARE_TYPES_EQ( imgA, imgB ))
 817         CV_Error( CV_StsUnmatchedFormats, "" );
 818
 819     if( !CV_ARE_SIZES_EQ( imgA, imgB ))
 820         CV_Error( CV_StsUnmatchedSizes, "" );
 821
 822     if( imgA->step != imgB->step )
 823         CV_Error( CV_StsUnmatchedSizes, "imgA and imgB must have equal steps" );
 824
 825     imgSize = cvGetMatSize( imgA );
 826
 827     if( pyrA )
 828     {
 829         pyrA = cvGetMat( pyrA, &pstubA );
 830
 831         if( pyrA->step*pyrA->height < icvMinimalPyramidSize( imgSize ) )
 832             CV_Error( CV_StsBadArg, "pyramid A has insufficient size" );
 833     }
 834     else
 835     {
 836         pyrA = &pstubA;
 837         pyrA->data.ptr = 0;
 838     }
 839
 840     if( pyrB )
 841     {
 842         pyrB = cvGetMat( pyrB, &pstubB );
 843
 844         if( pyrB->step*pyrB->height < icvMinimalPyramidSize( imgSize ) )
 845             CV_Error( CV_StsBadArg, "pyramid B has insufficient size" );
 846     }
 847     else
 848     {
 849         pyrB = &pstubB;
 850         pyrB->data.ptr = 0;
 851     }
 852
 853     if( count == 0 )
 854         return;
 855
 856     if( !featuresA || !featuresB )
 857         CV_Error( CV_StsNullPtr, "Some of arrays of point coordinates are missing" );
 858
 859     if( count < 0 )
 860         CV_Error( CV_StsOutOfRange, "The number of tracked points is negative or zero" );
 861
 862     if( winSize.width <= 1 || winSize.height <= 1 )
 863         CV_Error( CV_StsBadSize, "Invalid search window size" );
 864
 865     icvInitPyramidalAlgorithm( imgA, imgB, pyrA, pyrB,
 866         level, &criteria, MAX_ITERS, flags,
 867         &imgI, &imgJ, &step, &size, &scale, &pyrBuffer );
 868
 869     if( !status )
 870     {
 871         _status.allocate(count);
 872         status = _status;
 873     }
 874
 875     memset( status, 1, count );
 876     if( error )
 877         memset( error, 0, count*sizeof(error[0]) );
 878
 879     if( !(flags & CV_LKFLOW_INITIAL_GUESSES) )
 880         memcpy( featuresB, featuresA, count*sizeof(featuresA[0]));
 881
 882     for( i = 0; i < count; i++ )
 883     {
 884         featuresB[i].x = (float)(featuresB[i].x * scale[level] * 0.5);
 885         featuresB[i].y = (float)(featuresB[i].y * scale[level] * 0.5);
 886     }
 887
 888     /* do processing from top pyramid level (smallest image)
 889        to the bottom (original image) */
 890     for( l = level; l >= 0; l-- )
 891     {
 892         CvMat imgI_l, imgJ_l;
 893         cvInitMatHeader(&imgI_l, size[l].height, size[l].width, imgA->type, imgI[l], step[l]);
 894         cvInitMatHeader(&imgJ_l, size[l].height, size[l].width, imgB->type, imgJ[l], step[l]);
 895
 896         cv::parallel_for(cv::BlockedRange(0, count),
 897                          cv::LKTrackerInvoker(&imgI_l, &imgJ_l, featuresA,
 898                                               featuresB, status, error,
 899                                               criteria, winSize, l, flags));
 900     } // end of pyramid levels loop (l)
 901 }
 902
 903
 904 /* Affine tracking algorithm */
 905
 906 CV_IMPL void
 907 cvCalcAffineFlowPyrLK( const void* arrA, const void* arrB,
 908                        void* pyrarrA, void* pyrarrB,
 909                        const CvPoint2D32f * featuresA,
 910                        CvPoint2D32f * featuresB,
 911                        float *matrices, int count,
 912                        CvSize winSize, int level,
 913                        char *status, float *error,
 914                        CvTermCriteria criteria, int flags )
 915 {
 916     const int MAX_ITERS = 100;
 917
 918     cv::AutoBuffer<char> _status;
 919     cv::AutoBuffer<uchar> buffer;
 920     cv::AutoBuffer<uchar> pyr_buffer;
 921
 922     CvMat stubA, *imgA = (CvMat*)arrA;
 923     CvMat stubB, *imgB = (CvMat*)arrB;
 924     CvMat pstubA, *pyrA = (CvMat*)pyrarrA;
 925     CvMat pstubB, *pyrB = (CvMat*)pyrarrB;
 926
 927     static const float smoothKernel[] = { 0.09375, 0.3125, 0.09375 };  /* 3/32, 10/32, 3/32 */
 928
 929     int bufferBytes = 0;
 930
 931     uchar **imgI = 0;
 932     uchar **imgJ = 0;
 933     int *step = 0;
 934     double *scale = 0;
 935     CvSize* size = 0;
 936
 937     float *patchI;
 938     float *patchJ;
 939     float *Ix;
 940     float *Iy;
 941
 942     int i, j, k, l;
 943
 944     CvSize patchSize = cvSize( winSize.width * 2 + 1, winSize.height * 2 + 1 );
 945     int patchLen = patchSize.width * patchSize.height;
 946     int patchStep = patchSize.width * sizeof( patchI[0] );
 947
 948     CvSize srcPatchSize = cvSize( patchSize.width + 2, patchSize.height + 2 );
 949     int srcPatchLen = srcPatchSize.width * srcPatchSize.height;
 950     int srcPatchStep = srcPatchSize.width * sizeof( patchI[0] );
 951     CvSize imgSize;
 952     float eps = (float)MIN(winSize.width, winSize.height);
 953
 954     imgA = cvGetMat( imgA, &stubA );
 955     imgB = cvGetMat( imgB, &stubB );
 956
 957     if( CV_MAT_TYPE( imgA->type ) != CV_8UC1 )
 958         CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat, "" );
 959
 960     if( !CV_ARE_TYPES_EQ( imgA, imgB ))
 961         CV_Error( CV_StsUnmatchedFormats, "" );
 962
 963     if( !CV_ARE_SIZES_EQ( imgA, imgB ))
 964         CV_Error( CV_StsUnmatchedSizes, "" );
 965
 966     if( imgA->step != imgB->step )
 967         CV_Error( CV_StsUnmatchedSizes, "imgA and imgB must have equal steps" );
 968
 969     if( !matrices )
 970         CV_Error( CV_StsNullPtr, "" );
 971
 972     imgSize = cvGetMatSize( imgA );
 973
 974     if( pyrA )
 975     {
 976         pyrA = cvGetMat( pyrA, &pstubA );
 977
 978         if( pyrA->step*pyrA->height < icvMinimalPyramidSize( imgSize ) )
 979             CV_Error( CV_StsBadArg, "pyramid A has insufficient size" );
 980     }
 981     else
 982     {
 983         pyrA = &pstubA;
 984         pyrA->data.ptr = 0;
 985     }
 986
 987     if( pyrB )
 988     {
 989         pyrB = cvGetMat( pyrB, &pstubB );
 990
 991         if( pyrB->step*pyrB->height < icvMinimalPyramidSize( imgSize ) )
 992             CV_Error( CV_StsBadArg, "pyramid B has insufficient size" );
 993     }
 994     else
 995     {
 996         pyrB = &pstubB;
 997         pyrB->data.ptr = 0;
 998     }
 999
1000     if( count == 0 )
1001         return;
1002
1003     /* check input arguments */
1004     if( !featuresA || !featuresB || !matrices )
1005         CV_Error( CV_StsNullPtr, "" );
1006
1007     if( winSize.width <= 1 || winSize.height <= 1 )
1008         CV_Error( CV_StsOutOfRange, "the search window is too small" );
1009
1010     if( count < 0 )
1011         CV_Error( CV_StsOutOfRange, "" );
1012
1013     icvInitPyramidalAlgorithm( imgA, imgB,
1014         pyrA, pyrB, level, &criteria, MAX_ITERS, flags,
1015         &imgI, &imgJ, &step, &size, &scale, &pyr_buffer );
1016
1017     /* buffer_size = <size for patches> + <size for pyramids> */
1018     bufferBytes = (srcPatchLen + patchLen*3)*sizeof(patchI[0]) + (36*2 + 6)*sizeof(double);
1019
1020     buffer.allocate(bufferBytes);
1021
1022     if( !status )
1023     {
1024         _status.allocate(count);
1025         status = _status;
1026     }
1027
1028     patchI = (float *)(uchar*)buffer;
1029     patchJ = patchI + srcPatchLen;
1030     Ix = patchJ + patchLen;
1031     Iy = Ix + patchLen;
1032
1033     if( status )
1034         memset( status, 1, count );
1035
1036     if( !(flags & CV_LKFLOW_INITIAL_GUESSES) )
1037     {
1038         memcpy( featuresB, featuresA, count * sizeof( featuresA[0] ));
1039         for( i = 0; i < count * 4; i += 4 )
1040         {
1041             matrices[i] = matrices[i + 3] = 1.f;
1042             matrices[i + 1] = matrices[i + 2] = 0.f;
1043         }
1044     }
1045
1046     for( i = 0; i < count; i++ )
1047     {
1048         featuresB[i].x = (float)(featuresB[i].x * scale[level] * 0.5);
1049         featuresB[i].y = (float)(featuresB[i].y * scale[level] * 0.5);
1050     }
1051
1052     /* do processing from top pyramid level (smallest image)
1053        to the bottom (original image) */
1054     for( l = level; l >= 0; l-- )
1055     {
1056         CvSize levelSize = size[l];
1057         int levelStep = step[l];
1058
1059         /* find flow for each given point at the particular level */
1060         for( i = 0; i < count; i++ )
1061         {
1062             CvPoint2D32f u;
1063             float Av[6];
1064             double G[36];
1065             double meanI = 0, meanJ = 0;
1066             int x, y;
1067             int pt_status = status[i];
1068             CvMat mat;
1069
1070             if( !pt_status )
1071                 continue;
1072
1073             Av[0] = matrices[i*4];
1074             Av[1] = matrices[i*4+1];
1075             Av[3] = matrices[i*4+2];
1076             Av[4] = matrices[i*4+3];
1077
1078             Av[2] = featuresB[i].x += featuresB[i].x;
1079             Av[5] = featuresB[i].y += featuresB[i].y;
1080
1081             u.x = (float) (featuresA[i].x * scale[l]);
1082             u.y = (float) (featuresA[i].y * scale[l]);
1083
1084             if( u.x < -eps || u.x >= levelSize.width+eps ||
1085                 u.y < -eps || u.y >= levelSize.height+eps ||
1086                 icvGetRectSubPix_8u32f_C1R( imgI[l], levelStep,
1087                 levelSize, patchI, srcPatchStep, srcPatchSize, u ) < 0 )
1088             {
1089                 /* point is outside the image. take the next */
1090                 if( l == 0 )
1091                     status[i] = 0;
1092                 continue;
1093             }
1094
1095             icvCalcIxIy_32f( patchI, srcPatchStep, Ix, Iy,
1096                 (srcPatchSize.width-2)*sizeof(patchI[0]), srcPatchSize,
1097                 smoothKernel, patchJ );
1098
1099             /* repack patchI (remove borders) */
1100             for( k = 0; k < patchSize.height; k++ )
1101                 memcpy( patchI + k * patchSize.width,
1102                         patchI + (k + 1) * srcPatchSize.width + 1, patchStep );
1103
1104             memset( G, 0, sizeof( G ));
1105
1106             /* calculate G matrix */
1107             for( y = -winSize.height, k = 0; y <= winSize.height; y++ )
1108             {
1109                 for( x = -winSize.width; x <= winSize.width; x++, k++ )
1110                 {
1111                     double ixix = ((double) Ix[k]) * Ix[k];
1112                     double ixiy = ((double) Ix[k]) * Iy[k];
1113                     double iyiy = ((double) Iy[k]) * Iy[k];
1114
1115                     double xx, xy, yy;
1116
1117                     G[0] += ixix;
1118                     G[1] += ixiy;
1119                     G[2] += x * ixix;
1120                     G[3] += y * ixix;
1121                     G[4] += x * ixiy;
1122                     G[5] += y * ixiy;
1123
1124                     // G[6] == G[1]
1125                     G[7] += iyiy;
1126                     // G[8] == G[4]
1127                     // G[9] == G[5]
1128                     G[10] += x * iyiy;
1129                     G[11] += y * iyiy;
1130
1131                     xx = x * x;
1132                     xy = x * y;
1133                     yy = y * y;
1134
1135                     // G[12] == G[2]
1136                     // G[13] == G[8] == G[4]
1137                     G[14] += xx * ixix;
1138                     G[15] += xy * ixix;
1139                     G[16] += xx * ixiy;
1140                     G[17] += xy * ixiy;
1141
1142                     // G[18] == G[3]
1143                     // G[19] == G[9]
1144                     // G[20] == G[15]
1145                     G[21] += yy * ixix;
1146                     // G[22] == G[17]
1147                     G[23] += yy * ixiy;
1148
1149                     // G[24] == G[4]
1150                     // G[25] == G[10]
1151                     // G[26] == G[16]
1152                     // G[27] == G[22]
1153                     G[28] += xx * iyiy;
1154                     G[29] += xy * iyiy;
1155
1156                     // G[30] == G[5]
1157                     // G[31] == G[11]
1158                     // G[32] == G[17]
1159                     // G[33] == G[23]
1160                     // G[34] == G[29]
1161                     G[35] += yy * iyiy;
1162
1163                     meanI += patchI[k];
1164                 }
1165             }
1166
1167             meanI /= patchSize.width*patchSize.height;
1168
1169             G[8] = G[4];
1170             G[9] = G[5];
1171             G[22] = G[17];
1172
1173             // fill part of G below its diagonal
1174             for( y = 1; y < 6; y++ )
1175                 for( x = 0; x < y; x++ )
1176                     G[y * 6 + x] = G[x * 6 + y];
1177
1178             cvInitMatHeader( &mat, 6, 6, CV_64FC1, G );
1179
1180             if( cvInvert( &mat, &mat, CV_SVD ) < 1e-4 )
1181             {
1182                 /* bad matrix. take the next point */
1183                 if( l == 0 )
1184                     status[i] = 0;
1185                 continue;
1186             }
1187
1188             for( j = 0; j < criteria.max_iter; j++ )
1189             {
1190                 double b[6] = {0,0,0,0,0,0}, eta[6];
1191                 double t0, t1, s = 0;
1192
1193                 if( Av[2] < -eps || Av[2] >= levelSize.width+eps ||
1194                     Av[5] < -eps || Av[5] >= levelSize.height+eps ||
1195                     icvGetQuadrangleSubPix_8u32f_C1R( imgJ[l], levelStep,
1196                     levelSize, patchJ, patchStep, patchSize, Av ) < 0 )
1197                 {
1198                     pt_status = 0;
1199                     break;
1200                 }
1201
1202                 for( y = -winSize.height, k = 0, meanJ = 0; y <= winSize.height; y++ )
1203                     for( x = -winSize.width; x <= winSize.width; x++, k++ )
1204                         meanJ += patchJ[k];
1205
1206                 meanJ = meanJ / (patchSize.width * patchSize.height) - meanI;
1207
1208                 for( y = -winSize.height, k = 0; y <= winSize.height; y++ )
1209                 {
1210                     for( x = -winSize.width; x <= winSize.width; x++, k++ )
1211                     {
1212                         double t = patchI[k] - patchJ[k] + meanJ;
1213                         double ixt = Ix[k] * t;
1214                         double iyt = Iy[k] * t;
1215
1216                         s += t;
1217
1218                         b[0] += ixt;
1219                         b[1] += iyt;
1220                         b[2] += x * ixt;
1221                         b[3] += y * ixt;
1222                         b[4] += x * iyt;
1223                         b[5] += y * iyt;
1224                     }
1225                 }
1226
1227                 for( k = 0; k < 6; k++ )
1228                     eta[k] = G[k*6]*b[0] + G[k*6+1]*b[1] + G[k*6+2]*b[2] +
1229                         G[k*6+3]*b[3] + G[k*6+4]*b[4] + G[k*6+5]*b[5];
1230
1231                 Av[2] = (float)(Av[2] + Av[0] * eta[0] + Av[1] * eta[1]);
1232                 Av[5] = (float)(Av[5] + Av[3] * eta[0] + Av[4] * eta[1]);
1233
1234                 t0 = Av[0] * (1 + eta[2]) + Av[1] * eta[4];
1235                 t1 = Av[0] * eta[3] + Av[1] * (1 + eta[5]);
1236                 Av[0] = (float)t0;
1237                 Av[1] = (float)t1;
1238
1239                 t0 = Av[3] * (1 + eta[2]) + Av[4] * eta[4];
1240                 t1 = Av[3] * eta[3] + Av[4] * (1 + eta[5]);
1241                 Av[3] = (float)t0;
1242                 Av[4] = (float)t1;
1243
1244                 if( eta[0] * eta[0] + eta[1] * eta[1] < criteria.epsilon )
1245                     break;
1246             }
1247
1248             if( pt_status != 0 || l == 0 )
1249             {
1250                 status[i] = (char)pt_status;
1251                 featuresB[i].x = Av[2];
1252                 featuresB[i].y = Av[5];
1253
1254                 matrices[i*4] = Av[0];
1255                 matrices[i*4+1] = Av[1];
1256                 matrices[i*4+2] = Av[3];
1257                 matrices[i*4+3] = Av[4];
1258             }
1259
1260             if( pt_status && l == 0 && error )
1261             {
1262                 /* calc error */
1263                 double err = 0;
1264
1265                 for( y = 0, k = 0; y < patchSize.height; y++ )
1266                 {
1267                     for( x = 0; x < patchSize.width; x++, k++ )
1268                     {
1269                         double t = patchI[k] - patchJ[k] + meanJ;
1270                         err += t * t;
1271                     }
1272                 }
1273                 error[i] = (float)sqrt(err);
1274             }
1275         }
1276     }
1277 }
1278
1279
1280
1281 static void
1282 icvGetRTMatrix( const CvPoint2D32f* a, const CvPoint2D32f* b,
1283                 int count, CvMat* M, int full_affine )
1284 {
1285     if( full_affine )
1286     {
1287         double sa[36], sb[6];
1288         CvMat A = cvMat( 6, 6, CV_64F, sa ), B = cvMat( 6, 1, CV_64F, sb );
1289         CvMat MM = cvMat( 6, 1, CV_64F, M->data.db );
1290
1291         int i;
1292
1293         memset( sa, 0, sizeof(sa) );
1294         memset( sb, 0, sizeof(sb) );
1295
1296         for( i = 0; i < count; i++ )
1297         {
1298             sa[0] += a[i].x*a[i].x;
1299             sa[1] += a[i].y*a[i].x;
1300             sa[2] += a[i].x;
1301
1302             sa[6] += a[i].x*a[i].y;
1303             sa[7] += a[i].y*a[i].y;
1304             sa[8] += a[i].y;
1305
1306             sa[12] += a[i].x;
1307             sa[13] += a[i].y;
1308             sa[14] += 1;
1309
1310             sb[0] += a[i].x*b[i].x;
1311             sb[1] += a[i].y*b[i].x;
1312             sb[2] += b[i].x;
1313             sb[3] += a[i].x*b[i].y;
1314             sb[4] += a[i].y*b[i].y;
1315             sb[5] += b[i].y;
1316         }
1317
1318         sa[21] = sa[0];
1319         sa[22] = sa[1];
1320         sa[23] = sa[2];
1321         sa[27] = sa[6];
1322         sa[28] = sa[7];
1323         sa[29] = sa[8];
1324         sa[33] = sa[12];
1325         sa[34] = sa[13];
1326         sa[35] = sa[14];
1327
1328         cvSolve( &A, &B, &MM, CV_SVD );
1329     }
1330     else
1331     {
1332         double sa[16], sb[4], m[4], *om = M->data.db;
1333         CvMat A = cvMat( 4, 4, CV_64F, sa ), B = cvMat( 4, 1, CV_64F, sb );
1334         CvMat MM = cvMat( 4, 1, CV_64F, m );
1335
1336         int i;
1337
1338         memset( sa, 0, sizeof(sa) );
1339         memset( sb, 0, sizeof(sb) );
1340
1341         for( i = 0; i < count; i++ )
1342         {
1343             sa[0] += a[i].x*a[i].x + a[i].y*a[i].y;
1344             sa[1] += 0;
1345             sa[2] += a[i].x;
1346             sa[3] += a[i].y;
1347
1348             sa[4] += 0;
1349             sa[5] += a[i].x*a[i].x + a[i].y*a[i].y;
1350             sa[6] += -a[i].y;
1351             sa[7] += a[i].x;
1352
1353             sa[8] += a[i].x;
1354             sa[9] += -a[i].y;
1355             sa[10] += 1;
1356             sa[11] += 0;
1357
1358             sa[12] += a[i].y;
1359             sa[13] += a[i].x;
1360             sa[14] += 0;
1361             sa[15] += 1;
1362
1363             sb[0] += a[i].x*b[i].x + a[i].y*b[i].y;
1364             sb[1] += a[i].x*b[i].y - a[i].y*b[i].x;
1365             sb[2] += b[i].x;
1366             sb[3] += b[i].y;
1367         }
1368
1369         cvSolve( &A, &B, &MM, CV_SVD );
1370
1371         om[0] = om[4] = m[0];
1372         om[1] = -m[1];
1373         om[3] = m[1];
1374         om[2] = m[2];
1375         om[5] = m[3];
1376     }
1377 }
1378
1379
1380 CV_IMPL int
1381 cvEstimateRigidTransform( const CvArr* _A, const CvArr* _B, CvMat* _M, int full_affine )
1382 {
1383     const int COUNT = 15;
1384     const int WIDTH = 160, HEIGHT = 120;
1385     const int RANSAC_MAX_ITERS = 500;
1386     const int RANSAC_SIZE0 = 3;
1387     const double RANSAC_GOOD_RATIO = 0.5;
1388
1389     cv::Ptr<CvMat> sA, sB;
1390     cv::AutoBuffer<CvPoint2D32f> pA, pB;
1391     cv::AutoBuffer<int> good_idx;
1392     cv::AutoBuffer<char> status;
1393     cv::Ptr<CvMat> gray;
1394
1395     CvMat stubA, *A = cvGetMat( _A, &stubA );
1396     CvMat stubB, *B = cvGetMat( _B, &stubB );
1397     CvSize sz0, sz1;
1398     int cn, equal_sizes;
1399     int i, j, k, k1;
1400     int count_x, count_y, count = 0;
1401     double scale = 1;
1402     CvRNG rng = cvRNG(-1);
1403     double m[6]={0};
1404     CvMat M = cvMat( 2, 3, CV_64F, m );
1405     int good_count = 0;
1406     CvRect brect;
1407
1408     if( !CV_IS_MAT(_M) )
1409         CV_Error( _M ? CV_StsBadArg : CV_StsNullPtr, "Output parameter M is not a valid matrix" );
1410
1411     if( !CV_ARE_SIZES_EQ( A, B ) )
1412         CV_Error( CV_StsUnmatchedSizes, "Both input images must have the same size" );
1413
1414     if( !CV_ARE_TYPES_EQ( A, B ) )
1415         CV_Error( CV_StsUnmatchedFormats, "Both input images must have the same data type" );
1416
1417     if( CV_MAT_TYPE(A->type) == CV_8UC1 || CV_MAT_TYPE(A->type) == CV_8UC3 )
1418     {
1419         cn = CV_MAT_CN(A->type);
1420         sz0 = cvGetSize(A);
1421         sz1 = cvSize(WIDTH, HEIGHT);
1422
1423         scale = MAX( (double)sz1.width/sz0.width, (double)sz1.height/sz0.height );
1424         scale = MIN( scale, 1. );
1425         sz1.width = cvRound( sz0.width * scale );
1426         sz1.height = cvRound( sz0.height * scale );
1427
1428         equal_sizes = sz1.width == sz0.width && sz1.height == sz0.height;
1429
1430         if( !equal_sizes || cn != 1 )
1431         {
1432             sA = cvCreateMat( sz1.height, sz1.width, CV_8UC1 );
1433             sB = cvCreateMat( sz1.height, sz1.width, CV_8UC1 );
1434
1435             if( cn != 1 )
1436             {
1437                 gray = cvCreateMat( sz0.height, sz0.width, CV_8UC1 );
1438                 cvCvtColor( A, gray, CV_BGR2GRAY );
1439                 cvResize( gray, sA, CV_INTER_AREA );
1440                 cvCvtColor( B, gray, CV_BGR2GRAY );
1441                 cvResize( gray, sB, CV_INTER_AREA );
1442                 gray.release();
1443             }
1444             else
1445             {
1446                 cvResize( A, sA, CV_INTER_AREA );
1447                 cvResize( B, sB, CV_INTER_AREA );
1448             }
1449
1450             A = sA;
1451             B = sB;
1452         }
1453
1454         count_y = COUNT;
1455         count_x = cvRound((double)COUNT*sz1.width/sz1.height);
1456         count = count_x * count_y;
1457
1458         pA.allocate(count);
1459         pB.allocate(count);
1460         status.allocate(count);
1461
1462         for( i = 0, k = 0; i < count_y; i++ )
1463             for( j = 0; j < count_x; j++, k++ )
1464             {
1465                 pA[k].x = (j+0.5f)*sz1.width/count_x;
1466                 pA[k].y = (i+0.5f)*sz1.height/count_y;
1467             }
1468
1469         // find the corresponding points in B
1470         cvCalcOpticalFlowPyrLK( A, B, 0, 0, pA, pB, count, cvSize(10,10), 3,
1471                                 status, 0, cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER,40,0.1), 0 );
1472
1473         // repack the remained points
1474         for( i = 0, k = 0; i < count; i++ )
1475             if( status[i] )
1476             {
1477                 if( i > k )
1478                 {
1479                     pA[k] = pA[i];
1480                     pB[k] = pB[i];
1481                 }
1482                 k++;
1483             }
1484
1485         count = k;
1486     }
1487     else if( CV_MAT_TYPE(A->type) == CV_32FC2 || CV_MAT_TYPE(A->type) == CV_32SC2 )
1488     {
1489         count = A->cols*A->rows;
1490         CvMat _pA, _pB;
1491         pA.allocate(count);
1492         pB.allocate(count);
1493         _pA = cvMat( A->rows, A->cols, CV_32FC2, pA );
1494         _pB = cvMat( B->rows, B->cols, CV_32FC2, pB );
1495         cvConvert( A, &_pA );
1496         cvConvert( B, &_pB );
1497     }
1498     else
1499         CV_Error( CV_StsUnsupportedFormat, "Both input images must have either 8uC1 or 8uC3 type" );
1500
1501     good_idx.allocate(count);
1502
1503     if( count < RANSAC_SIZE0 )
1504         return 0;
1505
1506     CvMat _pB = cvMat(1, count, CV_32FC2, pB);
1507     brect = cvBoundingRect(&_pB, 1);
1508
1509     // RANSAC stuff:
1510     // 1. find the consensus
1511     for( k = 0; k < RANSAC_MAX_ITERS; k++ )
1512     {
1513         int idx[RANSAC_SIZE0];
1514         CvPoint2D32f a[3];
1515         CvPoint2D32f b[3];
1516
1517         memset( a, 0, sizeof(a) );
1518         memset( b, 0, sizeof(b) );
1519
1520         // choose random 3 non-complanar points from A & B
1521         for( i = 0; i < RANSAC_SIZE0; i++ )
1522         {
1523             for( k1 = 0; k1 < RANSAC_MAX_ITERS; k1++ )
1524             {
1525                 idx[i] = cvRandInt(&rng) % count;
1526
1527                 for( j = 0; j < i; j++ )
1528                 {
1529                     if( idx[j] == idx[i] )
1530                         break;
1531                     // check that the points are not very close one each other
1532                     if( fabs(pA[idx[i]].x - pA[idx[j]].x) +
1533                         fabs(pA[idx[i]].y - pA[idx[j]].y) < FLT_EPSILON )
1534                         break;
1535                     if( fabs(pB[idx[i]].x - pB[idx[j]].x) +
1536                         fabs(pB[idx[i]].y - pB[idx[j]].y) < FLT_EPSILON )
1537                         break;
1538                 }
1539
1540                 if( j < i )
1541                     continue;
1542
1543                 if( i+1 == RANSAC_SIZE0 )
1544                 {
1545                     // additional check for non-complanar vectors
1546                     a[0] = pA[idx[0]];
1547                     a[1] = pA[idx[1]];
1548                     a[2] = pA[idx[2]];
1549
1550                     b[0] = pB[idx[0]];
1551                     b[1] = pB[idx[1]];
1552                     b[2] = pB[idx[2]];
1553
1554                     double dax1 = a[1].x - a[0].x, day1 = a[1].y - a[0].y;
1555                     double dax2 = a[2].x - a[0].x, day2 = a[2].y - a[0].y;
1556                     double dbx1 = b[1].x - b[0].y, dby1 = b[1].y - b[0].y;
1557                     double dbx2 = b[2].x - b[0].x, dby2 = b[2].y - b[0].y;
1558                     const double eps = 0.01;
1559
1560                     if( fabs(dax1*day2 - day1*dax2) < eps*sqrt(dax1*dax1+day1*day1)*sqrt(dax2*dax2+day2*day2) ||
1561                         fabs(dbx1*dby2 - dby1*dbx2) < eps*sqrt(dbx1*dbx1+dby1*dby1)*sqrt(dbx2*dbx2+dby2*dby2) )
1562                         continue;
1563                 }
1564                 break;
1565             }
1566
1567             if( k1 >= RANSAC_MAX_ITERS )
1568                 break;
1569         }
1570
1571         if( i < RANSAC_SIZE0 )
1572             continue;
1573
1574         // estimate the transformation using 3 points
1575         icvGetRTMatrix( a, b, 3, &M, full_affine );
1576
1577         for( i = 0, good_count = 0; i < count; i++ )
1578         {
1579             if( fabs( m[0]*pA[i].x + m[1]*pA[i].y + m[2] - pB[i].x ) +
1580                 fabs( m[3]*pA[i].x + m[4]*pA[i].y + m[5] - pB[i].y ) < MAX(brect.width,brect.height)*0.05 )
1581                 good_idx[good_count++] = i;
1582         }
1583
1584         if( good_count >= count*RANSAC_GOOD_RATIO )
1585             break;
1586     }
1587
1588     if( k >= RANSAC_MAX_ITERS )
1589         return 0;
1590
1591     if( good_count < count )
1592     {
1593         for( i = 0; i < good_count; i++ )
1594         {
1595             j = good_idx[i];
1596             pA[i] = pA[j];
1597             pB[i] = pB[j];
1598         }
1599     }
1600
1601     icvGetRTMatrix( pA, pB, good_count, &M, full_affine );
1602     m[2] /= scale;
1603     m[5] /= scale;
1604     cvConvert( &M, _M );
1605
1606     return 1;
1607 }
1608
1609 namespace cv
1610 {
1611
1612 Mat estimateRigidTransform( const Mat& A,
1613                             const Mat& B,
1614                             bool fullAffine )
1615 {
1616     Mat M(2, 3, CV_64F);
1617     CvMat _A = A, _B = B, _M = M;
1618     cvEstimateRigidTransform(&_A, &_B, &_M, fullAffine);
1619     return M;
1620 }
1621 }
1622
1623 /* End of file. */