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synced 2025-10-16 22:35:51 +08:00
cudaarithm: fix python bindings for binary ops involving scalars
This commit is contained in:
@@ -38,6 +38,7 @@ class cudaarithm_test(NewOpenCVTests):
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def test_arithmetic(self):
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npMat1 = np.random.random((128, 128, 3)) - 0.5
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npMat2 = np.random.random((128, 128, 3)) - 0.5
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scalar = np.random.random()
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cuMat1 = cv.cuda_GpuMat()
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cuMat2 = cv.cuda_GpuMat()
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@@ -48,36 +49,54 @@ class cudaarithm_test(NewOpenCVTests):
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.add(cuMat1, cuMat2).download(),
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cv.add(npMat1, npMat2)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.addWithScalar(cuMat1, [scalar]*3).download(),
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cv.add(npMat1, scalar)))
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cv.cuda.add(cuMat1, cuMat2, cuMatDst)
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self.assertTrue(np.allclose(cuMatDst.download(),cv.add(npMat1, npMat2)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.subtract(cuMat1, cuMat2).download(),
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cv.subtract(npMat1, npMat2)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.subtractWithScalar(cuMat1, [scalar]*3).download(),
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cv.subtract(npMat1, scalar)))
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cv.cuda.subtract(cuMat1, cuMat2, cuMatDst)
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self.assertTrue(np.allclose(cuMatDst.download(),cv.subtract(npMat1, npMat2)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.multiply(cuMat1, cuMat2).download(),
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cv.multiply(npMat1, npMat2)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.multiplyWithScalar(cuMat1, [scalar]*3).download(),
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cv.multiply(npMat1, scalar)))
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cv.cuda.multiply(cuMat1, cuMat2, cuMatDst)
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self.assertTrue(np.allclose(cuMatDst.download(),cv.multiply(npMat1, npMat2)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.divide(cuMat1, cuMat2).download(),
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cv.divide(npMat1, npMat2)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.divideWithScalar(cuMat1, [scalar]*3).download(),
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cv.divide(npMat1, scalar)))
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cv.cuda.divide(cuMat1, cuMat2, cuMatDst)
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self.assertTrue(np.allclose(cuMatDst.download(),cv.divide(npMat1, npMat2)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.absdiff(cuMat1, cuMat2).download(),
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cv.absdiff(npMat1, npMat2)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.absdiffWithScalar(cuMat1, [scalar]*3).download(),
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cv.absdiff(npMat1, scalar)))
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cv.cuda.absdiff(cuMat1, cuMat2, cuMatDst)
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self.assertTrue(np.allclose(cuMatDst.download(),cv.absdiff(npMat1, npMat2)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.compare(cuMat1, cuMat2, cv.CMP_GE).download(),
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cv.compare(npMat1, npMat2, cv.CMP_GE)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.compareWithScalar(cuMat1, [scalar]*3, cv.CMP_GE).download(),
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cv.compare(npMat1, scalar, cv.CMP_GE)))
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cuMatDst1 = cv.cuda_GpuMat(cuMat1.size(),cv.CV_8UC3)
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cv.cuda.compare(cuMat1, cuMat2, cv.CMP_GE, cuMatDst1)
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self.assertTrue(np.allclose(cuMatDst1.download(),cv.compare(npMat1, npMat2, cv.CMP_GE)))
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@@ -111,6 +130,7 @@ class cudaarithm_test(NewOpenCVTests):
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def test_logical(self):
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npMat1 = (np.random.random((128, 128)) * 255).astype(np.uint8)
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npMat2 = (np.random.random((128, 128)) * 255).astype(np.uint8)
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scalar = np.random.random()
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cuMat1 = cv.cuda_GpuMat()
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||||
cuMat2 = cv.cuda_GpuMat()
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@@ -121,18 +141,27 @@ class cudaarithm_test(NewOpenCVTests):
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.bitwise_or(cuMat1, cuMat2).download(),
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cv.bitwise_or(npMat1, npMat2)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.bitwise_or_with_scalar(cuMat1, scalar).download(),
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cv.bitwise_or(npMat1, scalar)))
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cv.cuda.bitwise_or(cuMat1, cuMat2, cuMatDst)
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self.assertTrue(np.allclose(cuMatDst.download(),cv.bitwise_or(npMat1, npMat2)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.bitwise_and(cuMat1, cuMat2).download(),
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cv.bitwise_and(npMat1, npMat2)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.bitwise_and_with_scalar(cuMat1, scalar).download(),
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cv.bitwise_and(npMat1, scalar)))
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cv.cuda.bitwise_and(cuMat1, cuMat2, cuMatDst)
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self.assertTrue(np.allclose(cuMatDst.download(),cv.bitwise_and(npMat1, npMat2)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.bitwise_xor(cuMat1, cuMat2).download(),
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cv.bitwise_xor(npMat1, npMat2)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.bitwise_xor_with_scalar(cuMat1, scalar).download(),
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cv.bitwise_xor(npMat1, scalar)))
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cv.cuda.bitwise_xor(cuMat1, cuMat2, cuMatDst)
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self.assertTrue(np.allclose(cuMatDst.download(),cv.bitwise_xor(npMat1, npMat2)))
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@@ -145,12 +174,18 @@ class cudaarithm_test(NewOpenCVTests):
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.min(cuMat1, cuMat2).download(),
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cv.min(npMat1, npMat2)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.minWithScalar(cuMat1, scalar).download(),
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cv.min(npMat1, scalar)))
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cv.cuda.min(cuMat1, cuMat2, cuMatDst)
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self.assertTrue(np.allclose(cuMatDst.download(),cv.min(npMat1, npMat2)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.max(cuMat1, cuMat2).download(),
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cv.max(npMat1, npMat2)))
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self.assertTrue(np.allclose(cv.cuda.maxWithScalar(cuMat1, scalar).download(),
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cv.max(npMat1, scalar)))
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cv.cuda.max(cuMat1, cuMat2, cuMatDst)
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self.assertTrue(np.allclose(cuMatDst.download(),cv.max(npMat1, npMat2)))
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