test/TestHungarian.cpp

   1 #include "hungarian.h"
   2 #include "gtest/gtest.h"
   3 #include <cmath>
   4 #include <vector>
   5
   6 using namespace std;
   7 using namespace Eigen;
   8
   9 TEST(Hungarian, 3x3)
  10 {
  11     Matrix3i C;
  12     C << 1, 2, 3,
  13          2, 4, 6,
  14          3, 6, 9;
  15
  16     VectorXi row_ind, col_ind;
  17     int ret = linear_sum_assignment(C, row_ind, col_ind);
  18     cout << "row: [" << row_ind.transpose() << "], col: [" << col_ind.transpose() << "]" << endl;
  19     Vector3i expect_row_ind, expect_col_ind;
  20
  21     expect_row_ind << 0, 1, 2;
  22     expect_col_ind << 2, 1, 0;
  23
  24     EXPECT_EQ(ret, 10);
  25     EXPECT_TRUE(expect_row_ind == row_ind);
  26     EXPECT_TRUE(expect_col_ind == col_ind);
  27 }
  28
  29 TEST(Hungarian, 4x3)
  30 {
  31     MatrixXi C(4, 3);
  32
  33     C << 4, 1, 3,
  34          2, 4, 2,
  35          3, 6, 9,
  36          2, 6, 3;
  37
  38     VectorXi row_ind, col_ind;
  39     int ret = linear_sum_assignment(C, row_ind, col_ind);
  40     Vector3i expect_row_ind, expect_col_ind;
  41
  42     expect_row_ind << 0, 1, 3;
  43     expect_col_ind << 1, 2, 0;
  44
  45     EXPECT_EQ(ret, 5);
  46     EXPECT_TRUE(expect_row_ind == row_ind);
  47     EXPECT_TRUE(expect_col_ind == col_ind);
  48 }
  49
  50 TEST(Hungarian, 0x0)
  51 {
  52     MatrixXi C = MatrixXi::Zero(0, 0);
  53     VectorXi row_ind, col_ind;
  54     int ret = linear_sum_assignment(C, row_ind, col_ind);
  55     EXPECT_EQ(ret, 0);
  56 }
  57
  58
  59 TEST(Distance, consine)
  60 {
  61     Vector3d u, v;
  62     u << 1, 0, 0;
  63     v << 0, 1, 0;
  64     double d = distance_cosine(u, v);
  65     EXPECT_DOUBLE_EQ(d, 1.0);
  66
  67     u << 100, 0, 0;
  68     v << 0, 1, 0;
  69     d = distance_cosine(u, v);
  70     EXPECT_DOUBLE_EQ(d, 1.0);
  71
  72     u << 1, 1, 0;
  73     v << 0, 1, 0;
  74     d = distance_cosine(u, v);
  75     EXPECT_TRUE(std::abs(d - 0.2928932) < 0.0001);
  76 }
  77
  78 TEST(Distance, euclidean)
  79 {
  80     Vector3d u, v;
  81     u << 1, 0, 0;
  82     v << 0, 1, 0;
  83     double d = distance_euclidean(u, v);
  84     EXPECT_TRUE(std::abs(d - 1.41421356) < 0.0001);
  85
  86     u << 1, 1, 0;
  87     v << 0, 1, 0;
  88     d = distance_euclidean(u, v);
  89     EXPECT_DOUBLE_EQ(d, 1.0);
  90 }
  91
  92 TEST(Distance, vector)
  93 {
  94     std::vector<int> sv = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
  95     VectorXi v1;
  96     VectorXi b = Eigen::Map<VectorXi>(sv.data(), sv.size());
  97     std::cout << b << std::endl;
  98     std::vector<float> f1_hog = { 0.1, 0.2, 0,3};
  99 //                                    Eigen::Map<Eigen::VectorXd>(f2_hog.data(), f2_hog.size())
 100
 101     //VectorXd mf = Map<VectorXd, 0, InnerStride<2> >(sv.data(), sv.size());
 102     std::vector<double> sd = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
 103     VectorXd mm = Map<VectorXd>(sd.data(), sd.size());
 104     VectorXd xd = Map<VectorXd, 0, InnerStride<2> >(sd.data(), sd.size());
 105     cout << Map<VectorXd, 0, InnerStride<2> >(sd.data(), sd.size()) << endl;
 106
 107     int array[12];
 108     for(int i = 0; i < 12; ++i) array[i] = i;
 109     cout << Map<VectorXi, 0, InnerStride<2> >(sv.data(), sv.size()) // the inner stride has already been passed as template parameter
 110                       << endl;
 111
 112
 113     //Vector3d v = Vector3d::Random();
 114     //std::cout << v << std::endl;
 115
 116 }
 117
 118