////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Reference row convolution filter
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
extern "C" void convolutionRow(
    float *h_Result,
    float *h_Data,
    float *h_Kernel,
    int dataW,
    int dataH,
    int kernelR
){
    int x, y, k, d;
    float sum;
	
    for(y = 0; y < dataH; y++) {
        for(x=0;x<dataW;x++) {
			  sum = 0;
			int line = y*dataW;
            for(k = -kernelR; k <= kernelR; k++){
                if(x + k >= 0 && x + k < dataW)
                    sum += h_Data[y*dataW + x + k] * h_Kernel[kernelR - k];
            }
            h_Result[y * dataW + x] = sum;
        }
	}
}



////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Reference column convolution filter
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
extern "C" void convolutionColumn(
    float *h_Result,
    float *h_Data,
    float *h_Kernel,
    int dataW,
    int dataH,
    int kernelR
){
    int x, y, k, d;
    float sum;

    for(y = 0; y < dataH; y++)
        for(x = 0; x < dataW; x++){
            sum = 0;
            for(k = -kernelR; k <= kernelR; k++){
                if(y + k >= 0 && y + k < dataH)
                    sum += h_Data[(y+k) * dataW + x] * h_Kernel[kernelR - k];
            }
            h_Result[y * dataW + x] = sum;
        }
}