vcs.maemo.org Git - opencv/blob - tests/cv/src/akdtree.cpp

   1 // 2009-01-14, Xavier Delacour <xavier.delacour@gmail.com>
   2
   3 #include "cvtest.h"
   4
   5 // * add test for cvFindFeaturesBoxed
   6
   7 #include <algorithm>
   8 #include <vector>
   9 #include <iostream>
  10
  11 class CV_KdtreeTest : public CvTest {
  12 public:
  13   CV_KdtreeTest();
  14   ~CV_KdtreeTest();
  15 protected:
  16   virtual void run( int start_from );
  17 };
  18
  19 CV_KdtreeTest::CV_KdtreeTest()
  20 : CvTest( "kd-tree", "cvFindFeatures-kd" ) {
  21 }
  22
  23 CV_KdtreeTest::~CV_KdtreeTest() {
  24 }
  25
  26
  27 void CV_KdtreeTest::run( int /*start_from*/ ) {
  28   int dims = 64;
  29   int features = 2000;
  30   int k = 1; // * should also test 2nd nn etc.?
  31   int emax = 20;
  32   double noise = .2;
  33   int points = 1000;
  34
  35   CvRNG rng = cvRNG();
  36   CvMat* desc = cvCreateMat(features, dims, CV_64FC1);
  37   cvRandArr( &rng, desc, CV_RAND_UNI, cvRealScalar(0), cvRealScalar(1));
  38
  39   CvFeatureTree* tr = cvCreateKDTree(desc);
  40   CvMat* results = cvCreateMat(points, k, CV_32SC1);
  41   CvMat* dist = cvCreateMat(points, k, CV_64FC1);
  42
  43   CvMat* pts = cvCreateMat(points, dims, CV_64FC1);
  44   std::vector<int> fmap(points);
  45   for (int j = 0; j < points; ++j) {
  46     int fi = cvRandInt(&rng) % features;
  47     fmap[j] = fi;
  48     double* f = (double*)cvPtr2D(desc, fi, 0);
  49     double* p = (double*)cvPtr2D(pts, j, 0);
  50     for (int k = 0; k < dims; ++ k)
  51       p[k] = f[k] + cvRandReal(&rng) * noise;
  52   }
  53
  54   cvFindFeatures(tr, pts, results, dist, k, emax);
  55
  56   int correct_matches = 0;
  57   { // Aisle "j" to avoid error on MSVC6
  58     for (int j = 0; j < points; ++j) {
  59       int fi = (int)cvGetReal2D(results, j, 0);
  60       if (fmap[j] == fi)
  61         ++correct_matches;
  62     }
  63   }
  64
  65   double correct_perc = correct_matches / (double)points;
  66   ts->printf( CvTS::LOG, "correct_perc = %d\n", correct_perc );
  67   if (correct_perc < .8)
  68     ts->set_failed_test_info(CvTS::FAIL_INVALID_OUTPUT);
  69
  70   cvReleaseFeatureTree(tr);
  71 }
  72
  73
  74 CV_KdtreeTest kdtree_test;