git.sesse.net Git - ffmpeg/blob - libavfilter/vf_convolution.c

   1 /*
   2  * Copyright (c) 2012-2013 Oka Motofumi (chikuzen.mo at gmail dot com)
   3  * Copyright (c) 2015 Paul B Mahol
   4  *
   5  * This file is part of FFmpeg.
   6  *
   7  * FFmpeg is free software; you can redistribute it and/or
   8  * modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
   9  * License as published by the Free Software Foundation; either
  10  * version 2.1 of the License, or (at your option) any later version.
  11  *
  12  * FFmpeg is distributed in the hope that it will be useful,
  13  * but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  14  * MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  15  * Lesser General Public License for more details.
  16  *
  17  * You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
  18  * License along with FFmpeg; if not, write to the Free Software
  19  * Foundation, Inc., 51 Franklin Street, Fifth Floor, Boston, MA 02110-1301 USA
  20  */
  21
  22 #include "libavutil/avstring.h"
  23 #include "libavutil/imgutils.h"
  24 #include "libavutil/intreadwrite.h"
  25 #include "libavutil/opt.h"
  26 #include "libavutil/pixdesc.h"
  27 #include "avfilter.h"
  28 #include "convolution.h"
  29 #include "formats.h"
  30 #include "internal.h"
  31 #include "video.h"
  32
  33 #define OFFSET(x) offsetof(ConvolutionContext, x)
  34 #define FLAGS AV_OPT_FLAG_VIDEO_PARAM|AV_OPT_FLAG_FILTERING_PARAM|AV_OPT_FLAG_RUNTIME_PARAM
  35
  36 static const AVOption convolution_options[] = {
  37     { "0m", "set matrix for 1st plane", OFFSET(matrix_str[0]), AV_OPT_TYPE_STRING, {.str="0 0 0 0 1 0 0 0 0"}, 0, 0, FLAGS },
  38     { "1m", "set matrix for 2nd plane", OFFSET(matrix_str[1]), AV_OPT_TYPE_STRING, {.str="0 0 0 0 1 0 0 0 0"}, 0, 0, FLAGS },
  39     { "2m", "set matrix for 3rd plane", OFFSET(matrix_str[2]), AV_OPT_TYPE_STRING, {.str="0 0 0 0 1 0 0 0 0"}, 0, 0, FLAGS },
  40     { "3m", "set matrix for 4th plane", OFFSET(matrix_str[3]), AV_OPT_TYPE_STRING, {.str="0 0 0 0 1 0 0 0 0"}, 0, 0, FLAGS },
  41     { "0rdiv", "set rdiv for 1st plane", OFFSET(rdiv[0]), AV_OPT_TYPE_FLOAT, {.dbl=0.0}, 0.0, INT_MAX, FLAGS},
  42     { "1rdiv", "set rdiv for 2nd plane", OFFSET(rdiv[1]), AV_OPT_TYPE_FLOAT, {.dbl=0.0}, 0.0, INT_MAX, FLAGS},
  43     { "2rdiv", "set rdiv for 3rd plane", OFFSET(rdiv[2]), AV_OPT_TYPE_FLOAT, {.dbl=0.0}, 0.0, INT_MAX, FLAGS},
  44     { "3rdiv", "set rdiv for 4th plane", OFFSET(rdiv[3]), AV_OPT_TYPE_FLOAT, {.dbl=0.0}, 0.0, INT_MAX, FLAGS},
  45     { "0bias", "set bias for 1st plane", OFFSET(bias[0]), AV_OPT_TYPE_FLOAT, {.dbl=0.0}, 0.0, INT_MAX, FLAGS},
  46     { "1bias", "set bias for 2nd plane", OFFSET(bias[1]), AV_OPT_TYPE_FLOAT, {.dbl=0.0}, 0.0, INT_MAX, FLAGS},
  47     { "2bias", "set bias for 3rd plane", OFFSET(bias[2]), AV_OPT_TYPE_FLOAT, {.dbl=0.0}, 0.0, INT_MAX, FLAGS},
  48     { "3bias", "set bias for 4th plane", OFFSET(bias[3]), AV_OPT_TYPE_FLOAT, {.dbl=0.0}, 0.0, INT_MAX, FLAGS},
  49     { "0mode", "set matrix mode for 1st plane", OFFSET(mode[0]), AV_OPT_TYPE_INT, {.i64=MATRIX_SQUARE}, 0, MATRIX_NBMODES-1, FLAGS, "mode" },
  50     { "1mode", "set matrix mode for 2nd plane", OFFSET(mode[1]), AV_OPT_TYPE_INT, {.i64=MATRIX_SQUARE}, 0, MATRIX_NBMODES-1, FLAGS, "mode" },
  51     { "2mode", "set matrix mode for 3rd plane", OFFSET(mode[2]), AV_OPT_TYPE_INT, {.i64=MATRIX_SQUARE}, 0, MATRIX_NBMODES-1, FLAGS, "mode" },
  52     { "3mode", "set matrix mode for 4th plane", OFFSET(mode[3]), AV_OPT_TYPE_INT, {.i64=MATRIX_SQUARE}, 0, MATRIX_NBMODES-1, FLAGS, "mode" },
  53     { "square", "square matrix",     0, AV_OPT_TYPE_CONST, {.i64=MATRIX_SQUARE}, 0, 0, FLAGS, "mode" },
  54     { "row",    "single row matrix", 0, AV_OPT_TYPE_CONST, {.i64=MATRIX_ROW}   , 0, 0, FLAGS, "mode" },
  55     { "column", "single column matrix", 0, AV_OPT_TYPE_CONST, {.i64=MATRIX_COLUMN}, 0, 0, FLAGS, "mode" },
  56     { NULL }
  57 };
  58
  59 AVFILTER_DEFINE_CLASS(convolution);
  60
  61 static const int same3x3[9] = {0, 0, 0,
  62                                0, 1, 0,
  63                                0, 0, 0};
  64
  65 static const int same5x5[25] = {0, 0, 0, 0, 0,
  66                                 0, 0, 0, 0, 0,
  67                                 0, 0, 1, 0, 0,
  68                                 0, 0, 0, 0, 0,
  69                                 0, 0, 0, 0, 0};
  70
  71 static const int same7x7[49] = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
  72                                 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
  73                                 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
  74                                 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0,
  75                                 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
  76                                 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
  77                                 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};
  78
  79 static int query_formats(AVFilterContext *ctx)
  80 {
  81     static const enum AVPixelFormat pix_fmts[] = {
  82         AV_PIX_FMT_YUVA444P, AV_PIX_FMT_YUV444P, AV_PIX_FMT_YUV440P,
  83         AV_PIX_FMT_YUVJ444P, AV_PIX_FMT_YUVJ440P,
  84         AV_PIX_FMT_YUVA422P, AV_PIX_FMT_YUV422P, AV_PIX_FMT_YUVA420P, AV_PIX_FMT_YUV420P,
  85         AV_PIX_FMT_YUVJ422P, AV_PIX_FMT_YUVJ420P,
  86         AV_PIX_FMT_YUVJ411P, AV_PIX_FMT_YUV411P, AV_PIX_FMT_YUV410P,
  87         AV_PIX_FMT_YUV420P9, AV_PIX_FMT_YUV422P9, AV_PIX_FMT_YUV444P9,
  88         AV_PIX_FMT_YUV420P10, AV_PIX_FMT_YUV422P10, AV_PIX_FMT_YUV444P10,
  89         AV_PIX_FMT_YUV420P12, AV_PIX_FMT_YUV422P12, AV_PIX_FMT_YUV444P12, AV_PIX_FMT_YUV440P12,
  90         AV_PIX_FMT_YUV420P14, AV_PIX_FMT_YUV422P14, AV_PIX_FMT_YUV444P14,
  91         AV_PIX_FMT_YUV420P16, AV_PIX_FMT_YUV422P16, AV_PIX_FMT_YUV444P16,
  92         AV_PIX_FMT_YUVA420P9, AV_PIX_FMT_YUVA422P9, AV_PIX_FMT_YUVA444P9,
  93         AV_PIX_FMT_YUVA420P10, AV_PIX_FMT_YUVA422P10, AV_PIX_FMT_YUVA444P10,
  94         AV_PIX_FMT_YUVA422P12, AV_PIX_FMT_YUVA444P12,
  95         AV_PIX_FMT_YUVA420P16, AV_PIX_FMT_YUVA422P16, AV_PIX_FMT_YUVA444P16,
  96         AV_PIX_FMT_GBRP, AV_PIX_FMT_GBRP9, AV_PIX_FMT_GBRP10,
  97         AV_PIX_FMT_GBRP12, AV_PIX_FMT_GBRP14, AV_PIX_FMT_GBRP16,
  98         AV_PIX_FMT_GBRAP, AV_PIX_FMT_GBRAP10, AV_PIX_FMT_GBRAP12, AV_PIX_FMT_GBRAP16,
  99         AV_PIX_FMT_GRAY8, AV_PIX_FMT_GRAY9, AV_PIX_FMT_GRAY10, AV_PIX_FMT_GRAY12, AV_PIX_FMT_GRAY14, AV_PIX_FMT_GRAY16,
 100         AV_PIX_FMT_NONE
 101     };
 102
 103     return ff_set_common_formats(ctx, ff_make_format_list(pix_fmts));
 104 }
 105
 106 typedef struct ThreadData {
 107     AVFrame *in, *out;
 108 } ThreadData;
 109
 110 static void filter16_prewitt(uint8_t *dstp, int width,
 111                              float scale, float delta, const int *const matrix,
 112                              const uint8_t *c[], int peak, int radius,
 113                              int dstride, int stride, int size)
 114 {
 115     uint16_t *dst = (uint16_t *)dstp;
 116     int x;
 117
 118     for (x = 0; x < width; x++) {
 119         float suma = AV_RN16A(&c[0][2 * x]) * -1 + AV_RN16A(&c[1][2 * x]) * -1 + AV_RN16A(&c[2][2 * x]) * -1 +
 120                      AV_RN16A(&c[6][2 * x]) *  1 + AV_RN16A(&c[7][2 * x]) *  1 + AV_RN16A(&c[8][2 * x]) *  1;
 121         float sumb = AV_RN16A(&c[0][2 * x]) * -1 + AV_RN16A(&c[2][2 * x]) *  1 + AV_RN16A(&c[3][2 * x]) * -1 +
 122                      AV_RN16A(&c[5][2 * x]) *  1 + AV_RN16A(&c[6][2 * x]) * -1 + AV_RN16A(&c[8][2 * x]) *  1;
 123
 124         dst[x] = av_clip(sqrtf(suma*suma + sumb*sumb) * scale + delta, 0, peak);
 125     }
 126 }
 127
 128 static void filter16_roberts(uint8_t *dstp, int width,
 129                              float scale, float delta, const int *const matrix,
 130                              const uint8_t *c[], int peak, int radius,
 131                              int dstride, int stride, int size)
 132 {
 133     uint16_t *dst = (uint16_t *)dstp;
 134     int x;
 135
 136     for (x = 0; x < width; x++) {
 137         float suma = AV_RN16A(&c[0][2 * x]) *  1 + AV_RN16A(&c[1][2 * x]) * -1;
 138         float sumb = AV_RN16A(&c[4][2 * x]) *  1 + AV_RN16A(&c[3][2 * x]) * -1;
 139
 140         dst[x] = av_clip(sqrtf(suma*suma + sumb*sumb) * scale + delta, 0, peak);
 141     }
 142 }
 143
 144 static void filter16_sobel(uint8_t *dstp, int width,
 145                            float scale, float delta, const int *const matrix,
 146                            const uint8_t *c[], int peak, int radius,
 147                            int dstride, int stride, int size)
 148 {
 149     uint16_t *dst = (uint16_t *)dstp;
 150     int x;
 151
 152     for (x = 0; x < width; x++) {
 153         float suma = AV_RN16A(&c[0][2 * x]) * -1 + AV_RN16A(&c[1][2 * x]) * -2 + AV_RN16A(&c[2][2 * x]) * -1 +
 154                      AV_RN16A(&c[6][2 * x]) *  1 + AV_RN16A(&c[7][2 * x]) *  2 + AV_RN16A(&c[8][2 * x]) *  1;
 155         float sumb = AV_RN16A(&c[0][2 * x]) * -1 + AV_RN16A(&c[2][2 * x]) *  1 + AV_RN16A(&c[3][2 * x]) * -2 +
 156                      AV_RN16A(&c[5][2 * x]) *  2 + AV_RN16A(&c[6][2 * x]) * -1 + AV_RN16A(&c[8][2 * x]) *  1;
 157
 158         dst[x] = av_clip(sqrtf(suma*suma + sumb*sumb) * scale + delta, 0, peak);
 159     }
 160 }
 161
 162 static void filter16_kirsch(uint8_t *dstp, int width,
 163                             float scale, float delta, const int *const matrix,
 164                             const uint8_t *c[], int peak, int radius,
 165                             int dstride, int stride, int size)
 166 {
 167     uint16_t *dst = (uint16_t *)dstp;
 168     const uint16_t *c0 = (const uint16_t *)c[0], *c1 = (const uint16_t *)c[1], *c2 = (const uint16_t *)c[2];
 169     const uint16_t *c3 = (const uint16_t *)c[3], *c5 = (const uint16_t *)c[5];
 170     const uint16_t *c6 = (const uint16_t *)c[6], *c7 = (const uint16_t *)c[7], *c8 = (const uint16_t *)c[8];
 171     int x;
 172
 173     for (x = 0; x < width; x++) {
 174         int sum0 = c0[x] *  5 + c1[x] *  5 + c2[x] *  5 +
 175                    c3[x] * -3 + c5[x] * -3 +
 176                    c6[x] * -3 + c7[x] * -3 + c8[x] * -3;
 177         int sum1 = c0[x] * -3 + c1[x] *  5 + c2[x] *  5 +
 178                    c3[x] *  5 + c5[x] * -3 +
 179                    c6[x] * -3 + c7[x] * -3 + c8[x] * -3;
 180         int sum2 = c0[x] * -3 + c1[x] * -3 + c2[x] *  5 +
 181                    c3[x] *  5 + c5[x] *  5 +
 182                    c6[x] * -3 + c7[x] * -3 + c8[x] * -3;
 183         int sum3 = c0[x] * -3 + c1[x] * -3 + c2[x] * -3 +
 184                    c3[x] *  5 + c5[x] *  5 +
 185                    c6[x] *  5 + c7[x] * -3 + c8[x] * -3;
 186         int sum4 = c0[x] * -3 + c1[x] * -3 + c2[x] * -3 +
 187                    c3[x] * -3 + c5[x] *  5 +
 188                    c6[x] *  5 + c7[x] *  5 + c8[x] * -3;
 189         int sum5 = c0[x] * -3 + c1[x] * -3 + c2[x] * -3 +
 190                    c3[x] * -3 + c5[x] * -3 +
 191                    c6[x] *  5 + c7[x] *  5 + c8[x] *  5;
 192         int sum6 = c0[x] *  5 + c1[x] * -3 + c2[x] * -3 +
 193                    c3[x] * -3 + c5[x] * -3 +
 194                    c6[x] * -3 + c7[x] *  5 + c8[x] *  5;
 195         int sum7 = c0[x] *  5 + c1[x] *  5 + c2[x] * -3 +
 196                    c3[x] * -3 + c5[x] * -3 +
 197                    c6[x] * -3 + c7[x] * -3 + c8[x] *  5;
 198
 199         sum0 = FFMAX(sum0, sum1);
 200         sum2 = FFMAX(sum2, sum3);
 201         sum4 = FFMAX(sum4, sum5);
 202         sum6 = FFMAX(sum6, sum7);
 203         sum0 = FFMAX(sum0, sum2);
 204         sum4 = FFMAX(sum4, sum6);
 205         sum0 = FFMAX(sum0, sum4);
 206
 207         dst[x] = av_clip(FFABS(sum0) * scale + delta, 0, peak);
 208     }
 209 }
 210
 211 static void filter_prewitt(uint8_t *dst, int width,
 212                            float scale, float delta, const int *const matrix,
 213                            const uint8_t *c[], int peak, int radius,
 214                            int dstride, int stride, int size)
 215 {
 216     const uint8_t *c0 = c[0], *c1 = c[1], *c2 = c[2];
 217     const uint8_t *c3 = c[3], *c5 = c[5];
 218     const uint8_t *c6 = c[6], *c7 = c[7], *c8 = c[8];
 219     int x;
 220
 221     for (x = 0; x < width; x++) {
 222         float suma = c0[x] * -1 + c1[x] * -1 + c2[x] * -1 +
 223                      c6[x] *  1 + c7[x] *  1 + c8[x] *  1;
 224         float sumb = c0[x] * -1 + c2[x] *  1 + c3[x] * -1 +
 225                      c5[x] *  1 + c6[x] * -1 + c8[x] *  1;
 226
 227         dst[x] = av_clip_uint8(sqrtf(suma*suma + sumb*sumb) * scale + delta);
 228     }
 229 }
 230
 231 static void filter_roberts(uint8_t *dst, int width,
 232                            float scale, float delta, const int *const matrix,
 233                            const uint8_t *c[], int peak, int radius,
 234                            int dstride, int stride, int size)
 235 {
 236     int x;
 237
 238     for (x = 0; x < width; x++) {
 239         float suma = c[0][x] *  1 + c[1][x] * -1;
 240         float sumb = c[4][x] *  1 + c[3][x] * -1;
 241
 242         dst[x] = av_clip_uint8(sqrtf(suma*suma + sumb*sumb) * scale + delta);
 243     }
 244 }
 245
 246 static void filter_sobel(uint8_t *dst, int width,
 247                          float scale, float delta, const int *const matrix,
 248                          const uint8_t *c[], int peak, int radius,
 249                          int dstride, int stride, int size)
 250 {
 251     const uint8_t *c0 = c[0], *c1 = c[1], *c2 = c[2];
 252     const uint8_t *c3 = c[3], *c5 = c[5];
 253     const uint8_t *c6 = c[6], *c7 = c[7], *c8 = c[8];
 254     int x;
 255
 256     for (x = 0; x < width; x++) {
 257         float suma = c0[x] * -1 + c1[x] * -2 + c2[x] * -1 +
 258                      c6[x] *  1 + c7[x] *  2 + c8[x] *  1;
 259         float sumb = c0[x] * -1 + c2[x] *  1 + c3[x] * -2 +
 260                      c5[x] *  2 + c6[x] * -1 + c8[x] *  1;
 261
 262         dst[x] = av_clip_uint8(sqrtf(suma*suma + sumb*sumb) * scale + delta);
 263     }
 264 }
 265
 266 static void filter_kirsch(uint8_t *dst, int width,
 267                           float scale, float delta, const int *const matrix,
 268                           const uint8_t *c[], int peak, int radius,
 269                           int dstride, int stride, int size)
 270 {
 271     const uint8_t *c0 = c[0], *c1 = c[1], *c2 = c[2];
 272     const uint8_t *c3 = c[3], *c5 = c[5];
 273     const uint8_t *c6 = c[6], *c7 = c[7], *c8 = c[8];
 274     int x;
 275
 276     for (x = 0; x < width; x++) {
 277         int sum0 = c0[x] *  5 + c1[x] *  5 + c2[x] *  5 +
 278                    c3[x] * -3 + c5[x] * -3 +
 279                    c6[x] * -3 + c7[x] * -3 + c8[x] * -3;
 280         int sum1 = c0[x] * -3 + c1[x] *  5 + c2[x] *  5 +
 281                    c3[x] *  5 + c5[x] * -3 +
 282                    c6[x] * -3 + c7[x] * -3 + c8[x] * -3;
 283         int sum2 = c0[x] * -3 + c1[x] * -3 + c2[x] *  5 +
 284                    c3[x] *  5 + c5[x] *  5 +
 285                    c6[x] * -3 + c7[x] * -3 + c8[x] * -3;
 286         int sum3 = c0[x] * -3 + c1[x] * -3 + c2[x] * -3 +
 287                    c3[x] *  5 + c5[x] *  5 +
 288                    c6[x] *  5 + c7[x] * -3 + c8[x] * -3;
 289         int sum4 = c0[x] * -3 + c1[x] * -3 + c2[x] * -3 +
 290                    c3[x] * -3 + c5[x] *  5 +
 291                    c6[x] *  5 + c7[x] *  5 + c8[x] * -3;
 292         int sum5 = c0[x] * -3 + c1[x] * -3 + c2[x] * -3 +
 293                    c3[x] * -3 + c5[x] * -3 +
 294                    c6[x] *  5 + c7[x] *  5 + c8[x] *  5;
 295         int sum6 = c0[x] *  5 + c1[x] * -3 + c2[x] * -3 +
 296                    c3[x] * -3 + c5[x] * -3 +
 297                    c6[x] * -3 + c7[x] *  5 + c8[x] *  5;
 298         int sum7 = c0[x] *  5 + c1[x] *  5 + c2[x] * -3 +
 299                    c3[x] * -3 + c5[x] * -3 +
 300                    c6[x] * -3 + c7[x] * -3 + c8[x] *  5;
 301
 302         sum0 = FFMAX(sum0, sum1);
 303         sum2 = FFMAX(sum2, sum3);
 304         sum4 = FFMAX(sum4, sum5);
 305         sum6 = FFMAX(sum6, sum7);
 306         sum0 = FFMAX(sum0, sum2);
 307         sum4 = FFMAX(sum4, sum6);
 308         sum0 = FFMAX(sum0, sum4);
 309
 310         dst[x] = av_clip_uint8(FFABS(sum0) * scale + delta);
 311     }
 312 }
 313
 314 static void filter16_3x3(uint8_t *dstp, int width,
 315                          float rdiv, float bias, const int *const matrix,
 316                          const uint8_t *c[], int peak, int radius,
 317                          int dstride, int stride, int size)
 318 {
 319     uint16_t *dst = (uint16_t *)dstp;
 320     int x;
 321
 322     for (x = 0; x < width; x++) {
 323         int sum = AV_RN16A(&c[0][2 * x]) * matrix[0] +
 324                   AV_RN16A(&c[1][2 * x]) * matrix[1] +
 325                   AV_RN16A(&c[2][2 * x]) * matrix[2] +
 326                   AV_RN16A(&c[3][2 * x]) * matrix[3] +
 327                   AV_RN16A(&c[4][2 * x]) * matrix[4] +
 328                   AV_RN16A(&c[5][2 * x]) * matrix[5] +
 329                   AV_RN16A(&c[6][2 * x]) * matrix[6] +
 330                   AV_RN16A(&c[7][2 * x]) * matrix[7] +
 331                   AV_RN16A(&c[8][2 * x]) * matrix[8];
 332         sum = (int)(sum * rdiv + bias + 0.5f);
 333         dst[x] = av_clip(sum, 0, peak);
 334     }
 335 }
 336
 337 static void filter16_5x5(uint8_t *dstp, int width,
 338                          float rdiv, float bias, const int *const matrix,
 339                          const uint8_t *c[], int peak, int radius,
 340                          int dstride, int stride, int size)
 341 {
 342     uint16_t *dst = (uint16_t *)dstp;
 343     int x;
 344
 345     for (x = 0; x < width; x++) {
 346         int i, sum = 0;
 347
 348         for (i = 0; i < 25; i++)
 349             sum += AV_RN16A(&c[i][2 * x]) * matrix[i];
 350
 351         sum = (int)(sum * rdiv + bias + 0.5f);
 352         dst[x] = av_clip(sum, 0, peak);
 353     }
 354 }
 355
 356 static void filter16_7x7(uint8_t *dstp, int width,
 357                          float rdiv, float bias, const int *const matrix,
 358                          const uint8_t *c[], int peak, int radius,
 359                          int dstride, int stride, int size)
 360 {
 361     uint16_t *dst = (uint16_t *)dstp;
 362     int x;
 363
 364     for (x = 0; x < width; x++) {
 365         int i, sum = 0;
 366
 367         for (i = 0; i < 49; i++)
 368             sum += AV_RN16A(&c[i][2 * x]) * matrix[i];
 369
 370         sum = (int)(sum * rdiv + bias + 0.5f);
 371         dst[x] = av_clip(sum, 0, peak);
 372     }
 373 }
 374
 375 static void filter16_row(uint8_t *dstp, int width,
 376                          float rdiv, float bias, const int *const matrix,
 377                          const uint8_t *c[], int peak, int radius,
 378                          int dstride, int stride, int size)
 379 {
 380     uint16_t *dst = (uint16_t *)dstp;
 381     int x;
 382
 383     for (x = 0; x < width; x++) {
 384         int i, sum = 0;
 385
 386         for (i = 0; i < 2 * radius + 1; i++)
 387             sum += AV_RN16A(&c[i][2 * x]) * matrix[i];
 388
 389         sum = (int)(sum * rdiv + bias + 0.5f);
 390         dst[x] = av_clip(sum, 0, peak);
 391     }
 392 }
 393
 394 static void filter16_column(uint8_t *dstp, int height,
 395                             float rdiv, float bias, const int *const matrix,
 396                             const uint8_t *c[], int peak, int radius,
 397                             int dstride, int stride, int size)
 398 {
 399     DECLARE_ALIGNED(64, int, sum)[16];
 400     uint16_t *dst = (uint16_t *)dstp;
 401     const int width = FFMIN(16, size);
 402
 403     for (int y = 0; y < height; y++) {
 404
 405         memset(sum, 0, sizeof(sum));
 406         for (int i = 0; i < 2 * radius + 1; i++) {
 407             for (int off16 = 0; off16 < width; off16++)
 408                 sum[off16] += AV_RN16A(&c[i][0 + y * stride + off16 * 2]) * matrix[i];
 409         }
 410
 411         for (int off16 = 0; off16 < width; off16++) {
 412             sum[off16] = (int)(sum[off16] * rdiv + bias + 0.5f);
 413             dst[off16] = av_clip(sum[off16], 0, peak);
 414         }
 415         dst += dstride / 2;
 416     }
 417 }
 418
 419 static void filter_7x7(uint8_t *dst, int width,
 420                        float rdiv, float bias, const int *const matrix,
 421                        const uint8_t *c[], int peak, int radius,
 422                        int dstride, int stride, int size)
 423 {
 424     int x;
 425
 426     for (x = 0; x < width; x++) {
 427         int i, sum = 0;
 428
 429         for (i = 0; i < 49; i++)
 430             sum += c[i][x] * matrix[i];
 431
 432         sum = (int)(sum * rdiv + bias + 0.5f);
 433         dst[x] = av_clip_uint8(sum);
 434     }
 435 }
 436
 437 static void filter_5x5(uint8_t *dst, int width,
 438                        float rdiv, float bias, const int *const matrix,
 439                        const uint8_t *c[], int peak, int radius,
 440                        int dstride, int stride, int size)
 441 {
 442     int x;
 443
 444     for (x = 0; x < width; x++) {
 445         int i, sum = 0;
 446
 447         for (i = 0; i < 25; i++)
 448             sum += c[i][x] * matrix[i];
 449
 450         sum = (int)(sum * rdiv + bias + 0.5f);
 451         dst[x] = av_clip_uint8(sum);
 452     }
 453 }
 454
 455 static void filter_3x3(uint8_t *dst, int width,
 456                        float rdiv, float bias, const int *const matrix,
 457                        const uint8_t *c[], int peak, int radius,
 458                        int dstride, int stride, int size)
 459 {
 460     const uint8_t *c0 = c[0], *c1 = c[1], *c2 = c[2];
 461     const uint8_t *c3 = c[3], *c4 = c[4], *c5 = c[5];
 462     const uint8_t *c6 = c[6], *c7 = c[7], *c8 = c[8];
 463     int x;
 464
 465     for (x = 0; x < width; x++) {
 466         int sum = c0[x] * matrix[0] + c1[x] * matrix[1] + c2[x] * matrix[2] +
 467                   c3[x] * matrix[3] + c4[x] * matrix[4] + c5[x] * matrix[5] +
 468                   c6[x] * matrix[6] + c7[x] * matrix[7] + c8[x] * matrix[8];
 469         sum = (int)(sum * rdiv + bias + 0.5f);
 470         dst[x] = av_clip_uint8(sum);
 471     }
 472 }
 473
 474 static void filter_row(uint8_t *dst, int width,
 475                        float rdiv, float bias, const int *const matrix,
 476                        const uint8_t *c[], int peak, int radius,
 477                        int dstride, int stride, int size)
 478 {
 479     int x;
 480
 481     for (x = 0; x < width; x++) {
 482         int i, sum = 0;
 483
 484         for (i = 0; i < 2 * radius + 1; i++)
 485             sum += c[i][x] * matrix[i];
 486
 487         sum = (int)(sum * rdiv + bias + 0.5f);
 488         dst[x] = av_clip_uint8(sum);
 489     }
 490 }
 491
 492 static void filter_column(uint8_t *dst, int height,
 493                           float rdiv, float bias, const int *const matrix,
 494                           const uint8_t *c[], int peak, int radius,
 495                           int dstride, int stride, int size)
 496 {
 497     DECLARE_ALIGNED(64, int, sum)[16];
 498
 499     for (int y = 0; y < height; y++) {
 500         memset(sum, 0, sizeof(sum));
 501
 502         for (int i = 0; i < 2 * radius + 1; i++) {
 503             for (int off16 = 0; off16 < 16; off16++)
 504                 sum[off16] += c[i][0 + y * stride + off16] * matrix[i];
 505         }
 506
 507         for (int off16 = 0; off16 < 16; off16++) {
 508             sum[off16] = (int)(sum[off16] * rdiv + bias + 0.5f);
 509             dst[off16] = av_clip_uint8(sum[off16]);
 510         }
 511         dst += dstride;
 512     }
 513 }
 514
 515 static void setup_3x3(int radius, const uint8_t *c[], const uint8_t *src, int stride,
 516                       int x, int w, int y, int h, int bpc)
 517 {
 518     int i;
 519
 520     for (i = 0; i < 9; i++) {
 521         int xoff = FFABS(x + ((i % 3) - 1));
 522         int yoff = FFABS(y + (i / 3) - 1);
 523
 524         xoff = xoff >= w ? 2 * w - 1 - xoff : xoff;
 525         yoff = yoff >= h ? 2 * h - 1 - yoff : yoff;
 526
 527         c[i] = src + xoff * bpc + yoff * stride;
 528     }
 529 }
 530
 531 static void setup_5x5(int radius, const uint8_t *c[], const uint8_t *src, int stride,
 532                       int x, int w, int y, int h, int bpc)
 533 {
 534     int i;
 535
 536     for (i = 0; i < 25; i++) {
 537         int xoff = FFABS(x + ((i % 5) - 2));
 538         int yoff = FFABS(y + (i / 5) - 2);
 539
 540         xoff = xoff >= w ? 2 * w - 1 - xoff : xoff;
 541         yoff = yoff >= h ? 2 * h - 1 - yoff : yoff;
 542
 543         c[i] = src + xoff * bpc + yoff * stride;
 544     }
 545 }
 546
 547 static void setup_7x7(int radius, const uint8_t *c[], const uint8_t *src, int stride,
 548                       int x, int w, int y, int h, int bpc)
 549 {
 550     int i;
 551
 552     for (i = 0; i < 49; i++) {
 553         int xoff = FFABS(x + ((i % 7) - 3));
 554         int yoff = FFABS(y + (i / 7) - 3);
 555
 556         xoff = xoff >= w ? 2 * w - 1 - xoff : xoff;
 557         yoff = yoff >= h ? 2 * h - 1 - yoff : yoff;
 558
 559         c[i] = src + xoff * bpc + yoff * stride;
 560     }
 561 }
 562
 563 static void setup_row(int radius, const uint8_t *c[], const uint8_t *src, int stride,
 564                       int x, int w, int y, int h, int bpc)
 565 {
 566     int i;
 567
 568     for (i = 0; i < radius * 2 + 1; i++) {
 569         int xoff = FFABS(x + i - radius);
 570
 571         xoff = xoff >= w ? 2 * w - 1 - xoff : xoff;
 572
 573         c[i] = src + xoff * bpc + y * stride;
 574     }
 575 }
 576
 577 static void setup_column(int radius, const uint8_t *c[], const uint8_t *src, int stride,
 578                          int x, int w, int y, int h, int bpc)
 579 {
 580     int i;
 581
 582     for (i = 0; i < radius * 2 + 1; i++) {
 583         int xoff = FFABS(x + i - radius);
 584
 585         xoff = xoff >= h ? 2 * h - 1 - xoff : xoff;
 586
 587         c[i] = src + y * bpc + xoff * stride;
 588     }
 589 }
 590
 591 static int filter_slice(AVFilterContext *ctx, void *arg, int jobnr, int nb_jobs)
 592 {
 593     ConvolutionContext *s = ctx->priv;
 594     ThreadData *td = arg;
 595     AVFrame *in = td->in;
 596     AVFrame *out = td->out;
 597     int plane;
 598
 599     for (plane = 0; plane < s->nb_planes; plane++) {
 600         const int mode = s->mode[plane];
 601         const int bpc = s->bpc;
 602         const int radius = s->size[plane] / 2;
 603         const int height = s->planeheight[plane];
 604         const int width  = s->planewidth[plane];
 605         const int stride = in->linesize[plane];
 606         const int dstride = out->linesize[plane];
 607         const int sizeh = mode == MATRIX_COLUMN ? width : height;
 608         const int sizew = mode == MATRIX_COLUMN ? height : width;
 609         const int slice_start = (sizeh * jobnr) / nb_jobs;
 610         const int slice_end = (sizeh * (jobnr+1)) / nb_jobs;
 611         const float rdiv = s->rdiv[plane];
 612         const float bias = s->bias[plane];
 613         const uint8_t *src = in->data[plane];
 614         const int dst_pos = slice_start * (mode == MATRIX_COLUMN ? bpc : dstride);
 615         uint8_t *dst = out->data[plane] + dst_pos;
 616         const int *matrix = s->matrix[plane];
 617         const int step = mode == MATRIX_COLUMN ? 16 : 1;
 618         const uint8_t *c[49];
 619         int y, x;
 620
 621         if (s->copy[plane]) {
 622             if (mode == MATRIX_COLUMN)
 623                 av_image_copy_plane(dst, dstride, src + slice_start * bpc, stride,
 624                                     (slice_end - slice_start) * bpc, height);
 625             else
 626                 av_image_copy_plane(dst, dstride, src + slice_start * stride, stride,
 627                                     width * bpc, slice_end - slice_start);
 628             continue;
 629         }
 630         for (y = slice_start; y < slice_end; y += step) {
 631             const int xoff = mode == MATRIX_COLUMN ? (y - slice_start) * bpc : radius * bpc;
 632             const int yoff = mode == MATRIX_COLUMN ? radius * dstride : 0;
 633
 634             for (x = 0; x < radius; x++) {
 635                 const int xoff = mode == MATRIX_COLUMN ? (y - slice_start) * bpc : x * bpc;
 636                 const int yoff = mode == MATRIX_COLUMN ? x * dstride : 0;
 637
 638                 s->setup[plane](radius, c, src, stride, x, width, y, height, bpc);
 639                 s->filter[plane](dst + yoff + xoff, 1, rdiv,
 640                                  bias, matrix, c, s->max, radius,
 641                                  dstride, stride, slice_end - step);
 642             }
 643             s->setup[plane](radius, c, src, stride, radius, width, y, height, bpc);
 644             s->filter[plane](dst + yoff + xoff, sizew - 2 * radius,
 645                              rdiv, bias, matrix, c, s->max, radius,
 646                              dstride, stride, slice_end - step);
 647             for (x = sizew - radius; x < sizew; x++) {
 648                 const int xoff = mode == MATRIX_COLUMN ? (y - slice_start) * bpc : x * bpc;
 649                 const int yoff = mode == MATRIX_COLUMN ? x * dstride : 0;
 650
 651                 s->setup[plane](radius, c, src, stride, x, width, y, height, bpc);
 652                 s->filter[plane](dst + yoff + xoff, 1, rdiv,
 653                                  bias, matrix, c, s->max, radius,
 654                                  dstride, stride, slice_end - step);
 655             }
 656             if (mode != MATRIX_COLUMN)
 657                 dst += dstride;
 658         }
 659     }
 660
 661     return 0;
 662 }
 663
 664 static int config_input(AVFilterLink *inlink)
 665 {
 666     AVFilterContext *ctx = inlink->dst;
 667     ConvolutionContext *s = ctx->priv;
 668     const AVPixFmtDescriptor *desc = av_pix_fmt_desc_get(inlink->format);
 669     int p;
 670
 671     s->depth = desc->comp[0].depth;
 672     s->max = (1 << s->depth) - 1;
 673
 674     s->planewidth[1] = s->planewidth[2] = AV_CEIL_RSHIFT(inlink->w, desc->log2_chroma_w);
 675     s->planewidth[0] = s->planewidth[3] = inlink->w;
 676     s->planeheight[1] = s->planeheight[2] = AV_CEIL_RSHIFT(inlink->h, desc->log2_chroma_h);
 677     s->planeheight[0] = s->planeheight[3] = inlink->h;
 678
 679     s->nb_planes = av_pix_fmt_count_planes(inlink->format);
 680     s->nb_threads = ff_filter_get_nb_threads(ctx);
 681     s->bpc = (s->depth + 7) / 8;
 682
 683     if (!strcmp(ctx->filter->name, "convolution")) {
 684         if (s->depth > 8) {
 685             for (p = 0; p < s->nb_planes; p++) {
 686                 if (s->mode[p] == MATRIX_ROW)
 687                     s->filter[p] = filter16_row;
 688                 else if (s->mode[p] == MATRIX_COLUMN)
 689                     s->filter[p] = filter16_column;
 690                 else if (s->size[p] == 3)
 691                     s->filter[p] = filter16_3x3;
 692                 else if (s->size[p] == 5)
 693                     s->filter[p] = filter16_5x5;
 694                 else if (s->size[p] == 7)
 695                     s->filter[p] = filter16_7x7;
 696             }
 697         }
 698 #if CONFIG_CONVOLUTION_FILTER && ARCH_X86_64
 699         ff_convolution_init_x86(s);
 700 #endif
 701     } else if (!strcmp(ctx->filter->name, "prewitt")) {
 702         if (s->depth > 8)
 703             for (p = 0; p < s->nb_planes; p++)
 704                 s->filter[p] = filter16_prewitt;
 705     } else if (!strcmp(ctx->filter->name, "roberts")) {
 706         if (s->depth > 8)
 707             for (p = 0; p < s->nb_planes; p++)
 708                 s->filter[p] = filter16_roberts;
 709     } else if (!strcmp(ctx->filter->name, "sobel")) {
 710         if (s->depth > 8)
 711             for (p = 0; p < s->nb_planes; p++)
 712                 s->filter[p] = filter16_sobel;
 713     } else if (!strcmp(ctx->filter->name, "kirsch")) {
 714         if (s->depth > 8)
 715             for (p = 0; p < s->nb_planes; p++)
 716                 s->filter[p] = filter16_kirsch;
 717     }
 718
 719     return 0;
 720 }
 721
 722 static int filter_frame(AVFilterLink *inlink, AVFrame *in)
 723 {
 724     AVFilterContext *ctx = inlink->dst;
 725     ConvolutionContext *s = ctx->priv;
 726     AVFilterLink *outlink = ctx->outputs[0];
 727     AVFrame *out;
 728     ThreadData td;
 729
 730     out = ff_get_video_buffer(outlink, outlink->w, outlink->h);
 731     if (!out) {
 732         av_frame_free(&in);
 733         return AVERROR(ENOMEM);
 734     }
 735     av_frame_copy_props(out, in);
 736
 737     td.in = in;
 738     td.out = out;
 739     ctx->internal->execute(ctx, filter_slice, &td, NULL, FFMIN3(s->planeheight[1], s->planewidth[1], s->nb_threads));
 740
 741     av_frame_free(&in);
 742     return ff_filter_frame(outlink, out);
 743 }
 744
 745 static av_cold int init(AVFilterContext *ctx)
 746 {
 747     ConvolutionContext *s = ctx->priv;
 748     int i;
 749
 750     if (!strcmp(ctx->filter->name, "convolution")) {
 751         for (i = 0; i < 4; i++) {
 752             int *matrix = (int *)s->matrix[i];
 753             char *p, *arg, *saveptr = NULL;
 754             float sum = 0;
 755
 756             p = s->matrix_str[i];
 757             if (p) {
 758                 s->matrix_length[i] = 0;
 759
 760                 while (s->matrix_length[i] < 49) {
 761                     if (!(arg = av_strtok(p, " |", &saveptr)))
 762                         break;
 763
 764                     p = NULL;
 765                     sscanf(arg, "%d", &matrix[s->matrix_length[i]]);
 766                     sum += matrix[s->matrix_length[i]];
 767                     s->matrix_length[i]++;
 768                 }
 769
 770                 if (!(s->matrix_length[i] & 1)) {
 771                     av_log(ctx, AV_LOG_ERROR, "number of matrix elements must be odd\n");
 772                     return AVERROR(EINVAL);
 773                 }
 774             }
 775
 776             if (s->mode[i] == MATRIX_ROW) {
 777                 s->filter[i] = filter_row;
 778                 s->setup[i] = setup_row;
 779                 s->size[i] = s->matrix_length[i];
 780             } else if (s->mode[i] == MATRIX_COLUMN) {
 781                 s->filter[i] = filter_column;
 782                 s->setup[i] = setup_column;
 783                 s->size[i] = s->matrix_length[i];
 784             } else if (s->matrix_length[i] == 9) {
 785                 s->size[i] = 3;
 786
 787                 if (!memcmp(matrix, same3x3, sizeof(same3x3))) {
 788                     s->copy[i] = 1;
 789                 } else {
 790                     s->filter[i] = filter_3x3;
 791                     s->copy[i] = 0;
 792                 }
 793                 s->setup[i] = setup_3x3;
 794             } else if (s->matrix_length[i] == 25) {
 795                 s->size[i] = 5;
 796                 if (!memcmp(matrix, same5x5, sizeof(same5x5))) {
 797                     s->copy[i] = 1;
 798                 } else {
 799                     s->filter[i] = filter_5x5;
 800                     s->copy[i] = 0;
 801                 }
 802                 s->setup[i] = setup_5x5;
 803             } else if (s->matrix_length[i] == 49) {
 804                 s->size[i] = 7;
 805                 if (!memcmp(matrix, same7x7, sizeof(same7x7))) {
 806                     s->copy[i] = 1;
 807                 } else {
 808                     s->filter[i] = filter_7x7;
 809                     s->copy[i] = 0;
 810                 }
 811                 s->setup[i] = setup_7x7;
 812             } else {
 813                 return AVERROR(EINVAL);
 814             }
 815
 816             if (sum == 0)
 817                 sum = 1;
 818             if (s->rdiv[i] == 0)
 819                 s->rdiv[i] = 1. / sum;
 820
 821             if (s->copy[i] && (s->rdiv[i] != 1. || s->bias[i] != 0.))
 822                 s->copy[i] = 0;
 823         }
 824     } else if (!strcmp(ctx->filter->name, "prewitt")) {
 825         for (i = 0; i < 4; i++) {
 826             if ((1 << i) & s->planes)
 827                 s->filter[i] = filter_prewitt;
 828             else
 829                 s->copy[i] = 1;
 830             s->size[i] = 3;
 831             s->setup[i] = setup_3x3;
 832             s->rdiv[i] = s->scale;
 833             s->bias[i] = s->delta;
 834         }
 835     } else if (!strcmp(ctx->filter->name, "roberts")) {
 836         for (i = 0; i < 4; i++) {
 837             if ((1 << i) & s->planes)
 838                 s->filter[i] = filter_roberts;
 839             else
 840                 s->copy[i] = 1;
 841             s->size[i] = 3;
 842             s->setup[i] = setup_3x3;
 843             s->rdiv[i] = s->scale;
 844             s->bias[i] = s->delta;
 845         }
 846     } else if (!strcmp(ctx->filter->name, "sobel")) {
 847         for (i = 0; i < 4; i++) {
 848             if ((1 << i) & s->planes)
 849                 s->filter[i] = filter_sobel;
 850             else
 851                 s->copy[i] = 1;
 852             s->size[i] = 3;
 853             s->setup[i] = setup_3x3;
 854             s->rdiv[i] = s->scale;
 855             s->bias[i] = s->delta;
 856         }
 857     } else if (!strcmp(ctx->filter->name, "kirsch")) {
 858         for (i = 0; i < 4; i++) {
 859             if ((1 << i) & s->planes)
 860                 s->filter[i] = filter_kirsch;
 861             else
 862                 s->copy[i] = 1;
 863             s->size[i] = 3;
 864             s->setup[i] = setup_3x3;
 865             s->rdiv[i] = s->scale;
 866             s->bias[i] = s->delta;
 867         }
 868     }
 869
 870     return 0;
 871 }
 872
 873 static int process_command(AVFilterContext *ctx, const char *cmd, const char *args,
 874                            char *res, int res_len, int flags)
 875 {
 876     int ret;
 877
 878     ret = ff_filter_process_command(ctx, cmd, args, res, res_len, flags);
 879     if (ret < 0)
 880         return ret;
 881
 882     return init(ctx);
 883 }
 884
 885 static const AVFilterPad convolution_inputs[] = {
 886     {
 887         .name         = "default",
 888         .type         = AVMEDIA_TYPE_VIDEO,
 889         .config_props = config_input,
 890         .filter_frame = filter_frame,
 891     },
 892     { NULL }
 893 };
 894
 895 static const AVFilterPad convolution_outputs[] = {
 896     {
 897         .name = "default",
 898         .type = AVMEDIA_TYPE_VIDEO,
 899     },
 900     { NULL }
 901 };
 902
 903 #if CONFIG_CONVOLUTION_FILTER
 904
 905 const AVFilter ff_vf_convolution = {
 906     .name          = "convolution",
 907     .description   = NULL_IF_CONFIG_SMALL("Apply convolution filter."),
 908     .priv_size     = sizeof(ConvolutionContext),
 909     .priv_class    = &convolution_class,
 910     .init          = init,
 911     .query_formats = query_formats,
 912     .inputs        = convolution_inputs,
 913     .outputs       = convolution_outputs,
 914     .flags         = AVFILTER_FLAG_SUPPORT_TIMELINE_GENERIC | AVFILTER_FLAG_SLICE_THREADS,
 915     .process_command = process_command,
 916 };
 917
 918 #endif /* CONFIG_CONVOLUTION_FILTER */
 919
 920 #if CONFIG_PREWITT_FILTER || CONFIG_ROBERTS_FILTER || CONFIG_SOBEL_FILTER
 921
 922 static const AVOption prewitt_roberts_sobel_options[] = {
 923     { "planes", "set planes to filter", OFFSET(planes), AV_OPT_TYPE_INT,  {.i64=15}, 0, 15, FLAGS},
 924     { "scale",  "set scale",            OFFSET(scale), AV_OPT_TYPE_FLOAT, {.dbl=1.0}, 0.0,  65535, FLAGS},
 925     { "delta",  "set delta",            OFFSET(delta), AV_OPT_TYPE_FLOAT, {.dbl=0}, -65535, 65535, FLAGS},
 926     { NULL }
 927 };
 928
 929 #if CONFIG_PREWITT_FILTER
 930
 931 #define prewitt_options prewitt_roberts_sobel_options
 932 AVFILTER_DEFINE_CLASS(prewitt);
 933
 934 const AVFilter ff_vf_prewitt = {
 935     .name          = "prewitt",
 936     .description   = NULL_IF_CONFIG_SMALL("Apply prewitt operator."),
 937     .priv_size     = sizeof(ConvolutionContext),
 938     .priv_class    = &prewitt_class,
 939     .init          = init,
 940     .query_formats = query_formats,
 941     .inputs        = convolution_inputs,
 942     .outputs       = convolution_outputs,
 943     .flags         = AVFILTER_FLAG_SUPPORT_TIMELINE_GENERIC | AVFILTER_FLAG_SLICE_THREADS,
 944     .process_command = process_command,
 945 };
 946
 947 #endif /* CONFIG_PREWITT_FILTER */
 948
 949 #if CONFIG_SOBEL_FILTER
 950
 951 #define sobel_options prewitt_roberts_sobel_options
 952 AVFILTER_DEFINE_CLASS(sobel);
 953
 954 const AVFilter ff_vf_sobel = {
 955     .name          = "sobel",
 956     .description   = NULL_IF_CONFIG_SMALL("Apply sobel operator."),
 957     .priv_size     = sizeof(ConvolutionContext),
 958     .priv_class    = &sobel_class,
 959     .init          = init,
 960     .query_formats = query_formats,
 961     .inputs        = convolution_inputs,
 962     .outputs       = convolution_outputs,
 963     .flags         = AVFILTER_FLAG_SUPPORT_TIMELINE_GENERIC | AVFILTER_FLAG_SLICE_THREADS,
 964     .process_command = process_command,
 965 };
 966
 967 #endif /* CONFIG_SOBEL_FILTER */
 968
 969 #if CONFIG_ROBERTS_FILTER
 970
 971 #define roberts_options prewitt_roberts_sobel_options
 972 AVFILTER_DEFINE_CLASS(roberts);
 973
 974 const AVFilter ff_vf_roberts = {
 975     .name          = "roberts",
 976     .description   = NULL_IF_CONFIG_SMALL("Apply roberts cross operator."),
 977     .priv_size     = sizeof(ConvolutionContext),
 978     .priv_class    = &roberts_class,
 979     .init          = init,
 980     .query_formats = query_formats,
 981     .inputs        = convolution_inputs,
 982     .outputs       = convolution_outputs,
 983     .flags         = AVFILTER_FLAG_SUPPORT_TIMELINE_GENERIC | AVFILTER_FLAG_SLICE_THREADS,
 984     .process_command = process_command,
 985 };
 986
 987 #endif /* CONFIG_ROBERTS_FILTER */
 988
 989 #if CONFIG_KIRSCH_FILTER
 990
 991 #define kirsch_options prewitt_roberts_sobel_options
 992 AVFILTER_DEFINE_CLASS(kirsch);
 993
 994 const AVFilter ff_vf_kirsch = {
 995     .name          = "kirsch",
 996     .description   = NULL_IF_CONFIG_SMALL("Apply kirsch operator."),
 997     .priv_size     = sizeof(ConvolutionContext),
 998     .priv_class    = &kirsch_class,
 999     .init          = init,
1000     .query_formats = query_formats,
1001     .inputs        = convolution_inputs,
1002     .outputs       = convolution_outputs,
1003     .flags         = AVFILTER_FLAG_SUPPORT_TIMELINE_GENERIC | AVFILTER_FLAG_SLICE_THREADS,
1004     .process_command = process_command,
1005 };
1006
1007 #endif /* CONFIG_KIRSCH_FILTER */
1008
1009 #endif /* CONFIG_PREWITT_FILTER || CONFIG_ROBERTS_FILTER || CONFIG_SOBEL_FILTER */