cinelerra-5.1/thirdparty/src/opencv-20200306.tgz.patch1

   1 diff -ruN a/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/include/opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp b/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/include/opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp
   2 --- a/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/include/opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp        2019-12-19 04:02:03.000000000 -0700
   3 +++ b/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/include/opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp        2020-03-24 17:09:02.143528875 -0600
   4 @@ -50,40 +50,6 @@
   5  namespace xfeatures2d
   6  {
   7
   8 -//! @addtogroup xfeatures2d_nonfree
   9 -//! @{
  10 -
  11 -/** @brief Class for extracting keypoints and computing descriptors using the Scale Invariant Feature Transform
  12 -(SIFT) algorithm by D. Lowe @cite Lowe04 .
  13 - */
  14 -class CV_EXPORTS_W SIFT : public Feature2D
  15 -{
  16 -public:
  17 -    /**
  18 -    @param nfeatures The number of best features to retain. The features are ranked by their scores
  19 -    (measured in SIFT algorithm as the local contrast)
  20 -
  21 -    @param nOctaveLayers The number of layers in each octave. 3 is the value used in D. Lowe paper. The
  22 -    number of octaves is computed automatically from the image resolution.
  23 -
  24 -    @param contrastThreshold The contrast threshold used to filter out weak features in semi-uniform
  25 -    (low-contrast) regions. The larger the threshold, the less features are produced by the detector.
  26 -
  27 -    @param edgeThreshold The threshold used to filter out edge-like features. Note that the its meaning
  28 -    is different from the contrastThreshold, i.e. the larger the edgeThreshold, the less features are
  29 -    filtered out (more features are retained).
  30 -
  31 -    @param sigma The sigma of the Gaussian applied to the input image at the octave \#0. If your image
  32 -    is captured with a weak camera with soft lenses, you might want to reduce the number.
  33 -     */
  34 -    CV_WRAP static Ptr<SIFT> create( int nfeatures = 0, int nOctaveLayers = 3,
  35 -                                    double contrastThreshold = 0.04, double edgeThreshold = 10,
  36 -                                    double sigma = 1.6);
  37 -};
  38 -
  39 -typedef SIFT SiftFeatureDetector;
  40 -typedef SIFT SiftDescriptorExtractor;
  41 -
  42  /** @brief Class for extracting Speeded Up Robust Features from an image @cite Bay06 .
  43
  44  The algorithm parameters:
  45 diff -ruN a/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/include/opencv2/xfeatures2d.hpp b/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/include/opencv2/xfeatures2d.hpp
  46 --- a/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/include/opencv2/xfeatures2d.hpp        2019-12-19 04:02:03.000000000 -0700
  47 +++ b/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/include/opencv2/xfeatures2d.hpp        2020-03-24 17:09:02.143528875 -0600
  48 @@ -67,6 +67,39 @@
  49  namespace xfeatures2d
  50  {
  51
  52 +
  53 +/** @brief Class for extracting keypoints and computing descriptors using the Scale Invariant Feature Transform
  54 +(SIFT) algorithm by D. Lowe @cite Lowe04 .
  55 +*/
  56 +class CV_EXPORTS_W SIFT : public Feature2D
  57 +{
  58 +public:
  59 +    /**
  60 +    @param nfeatures The number of best features to retain. The features are ranked by their scores
  61 +    (measured in SIFT algorithm as the local contrast)
  62 +
  63 +    @param nOctaveLayers The number of layers in each octave. 3 is the value used in D. Lowe paper. The
  64 +    number of octaves is computed automatically from the image resolution.
  65 +
  66 +    @param contrastThreshold The contrast threshold used to filter out weak features in semi-uniform
  67 +    (low-contrast) regions. The larger the threshold, the less features are produced by the detector.
  68 +
  69 +    @param edgeThreshold The threshold used to filter out edge-like features. Note that the its meaning
  70 +    is different from the contrastThreshold, i.e. the larger the edgeThreshold, the less features are
  71 +    filtered out (more features are retained).
  72 +
  73 +    @param sigma The sigma of the Gaussian applied to the input image at the octave \#0. If your image
  74 +    is captured with a weak camera with soft lenses, you might want to reduce the number.
  75 +    */
  76 +    CV_WRAP static Ptr<SIFT> create(int nfeatures = 0, int nOctaveLayers = 3,
  77 +        double contrastThreshold = 0.04, double edgeThreshold = 10,
  78 +        double sigma = 1.6);
  79 +};
  80 +
  81 +typedef SIFT SiftFeatureDetector;
  82 +typedef SIFT SiftDescriptorExtractor;
  83 +
  84 +
  85  //! @addtogroup xfeatures2d_experiment
  86  //! @{
  87
  88 diff -ruN a/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/sift.cpp b/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/sift.cpp
  89 --- a/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/sift.cpp   2019-12-19 04:02:03.000000000 -0700
  90 +++ b/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/sift.cpp   2020-03-24 17:09:07.164676799 -0600
  91 @@ -114,8 +114,6 @@
  92  namespace xfeatures2d
  93  {
  94
  95 -#ifdef OPENCV_ENABLE_NONFREE
  96 -
  97  /*!
  98   SIFT implementation.
  99
 100 @@ -1202,14 +1200,5 @@
 101      }
 102  }
 103
 104 -#else // ! #ifdef OPENCV_ENABLE_NONFREE
 105 -Ptr<SIFT> SIFT::create( int, int, double, double, double )
 106 -{
 107 -    CV_Error(Error::StsNotImplemented,
 108 -        "This algorithm is patented and is excluded in this configuration; "
 109 -        "Set OPENCV_ENABLE_NONFREE CMake option and rebuild the library");
 110 -}
 111 -#endif
 112 -
 113  }
 114  }
 115 diff -ruN a/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/test/test_features2d.cpp b/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/test/test_features2d.cpp
 116 --- a/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/test/test_features2d.cpp       2019-12-19 04:02:03.000000000 -0700
 117 +++ b/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/test/test_features2d.cpp       2020-03-24 17:09:07.165676829 -0600
 118 @@ -94,7 +94,6 @@
 119  /*
 120   * Descriptors
 121   */
 122 -#ifdef OPENCV_ENABLE_NONFREE
 123  TEST( Features2d_DescriptorExtractor_SIFT, regression )
 124  {
 125      CV_DescriptorExtractorTest<L1<float> > test( "descriptor-sift", 1.0f,
 126 @@ -102,6 +101,7 @@
 127      test.safe_run();
 128  }
 129
 130 +#ifdef OPENCV_ENABLE_NONFREE
 131  TEST( Features2d_DescriptorExtractor_SURF, regression )
 132  {
 133  #ifdef HAVE_OPENCL
 134 @@ -375,8 +375,9 @@
 135      Ptr<Feature2D> f2d;
 136  };
 137
 138 -#ifdef OPENCV_ENABLE_NONFREE
 139  TEST(Features2d_SIFTHomographyTest, regression) { CV_DetectPlanarTest test("SIFT", 80, SIFT::create()); test.safe_run(); }
 140 +
 141 +#ifdef OPENCV_ENABLE_NONFREE
 142  TEST(Features2d_SURFHomographyTest, regression) { CV_DetectPlanarTest test("SURF", 80, SURF::create()); test.safe_run(); }
 143  #endif
 144
 145 @@ -441,13 +442,13 @@
 146      Ptr<FeatureDetector> featureDetector_;
 147  };
 148
 149 -#ifdef OPENCV_ENABLE_NONFREE
 150  TEST(Features2d_SIFT_using_mask, regression)
 151  {
 152      FeatureDetectorUsingMaskTest test(SIFT::create());
 153      test.safe_run();
 154  }
 155
 156 +#ifdef OPENCV_ENABLE_NONFREE
 157  TEST(DISABLED_Features2d_SURF_using_mask, regression)
 158  {
 159      FeatureDetectorUsingMaskTest test(SURF::create());