EgtGeomKernel 1.5h3 :

- aggiunta IsFlat a tutte le Curve 
- aggiunta ApproxWithArcs a tutte le Curve 
- aggiunto oggetto PolyArc (raccolta ordinata di linee e archi con bulge)
- aggiunto oggetto PointsPCA per stima componenti principali di un insieme di punti
- FromSpheriical e FromPolar di Vector3d sono diventati funzioni e aggiunto FromUprightOrtho
- aggiunte Invert e a Vector3d.
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Dario Sassi
2014-08-15 17:36:08 +00:00
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//----------------------------------------------------------------------------
// EgalTech 2014-2014
//----------------------------------------------------------------------------
// File : PointsPCA.cpp Data : 12.08.14 Versione : 1.5h3
// Contenuto : Implementazione della classe PointsPCA,
// Principal Components Analysis di un insieme di punti.
//
//
// Modifiche : 12.08.14 DS Creazione modulo.
//
//
//----------------------------------------------------------------------------
//--------------------------- Include ----------------------------------------
#include "stdafx.h"
#include "PointsPCA.h"
//----------------------------------------------------------------------------
PointsPCA::PointsPCA( void)
{
// azzero numero punti
m_nPntNbr = 0 ;
// azzero il baricentro
m_ptCen.Set( 0, 0, 0) ;
// azzero matrice di covarianza
m_CovMat.setZero() ;
// inizializzo il rank ad un valore assurdo
m_nRank = - 1 ;
}
//----------------------------------------------------------------------------
void
PointsPCA::AddPoint( const Point3d& ptP)
{
// incremento numero punti
++ m_nPntNbr ;
// aggiorno il baricentro
m_ptCen += ptP ;
// aggiorno la matrice di covarianza (solo triangolo superiore perchè simmetrica)
m_CovMat(0,0) += ptP.x * ptP.x ;
m_CovMat(1,1) += ptP.y * ptP.y ;
m_CovMat(2,2) += ptP.z * ptP.z ;
m_CovMat(0,1) += ptP.x * ptP.y ;
m_CovMat(0,2) += ptP.x * ptP.z ;
m_CovMat(1,2) += ptP.y * ptP.z ;
}
//----------------------------------------------------------------------------
bool
PointsPCA::Finalize( void)
{
// se già eseguito il calcolo finale, esco
if ( m_nRank >= 0)
return true ;
// il rank viene annullato ( non sono ancora note direzioni principali)
m_nRank = 0 ;
// se non sono stati assegnati punti, esco
if ( m_nPntNbr == 0)
return false ;
// fattore di scala per numero di punti
double dScale = 1 / double( m_nPntNbr) ;
// calcolo del baricentro
m_ptCen *= dScale ;
// completo la matrice di covarianza
m_CovMat(0,0) = m_CovMat(0,0) * dScale - m_ptCen.x * m_ptCen.x ;
m_CovMat(1,1) = m_CovMat(1,1) * dScale - m_ptCen.y * m_ptCen.y ;
m_CovMat(2,2) = m_CovMat(2,2) * dScale - m_ptCen.z * m_ptCen.z ;
m_CovMat(0,1) = m_CovMat(0,1) * dScale - m_ptCen.x * m_ptCen.y ;
m_CovMat(0,2) = m_CovMat(0,2) * dScale - m_ptCen.x * m_ptCen.z ;
m_CovMat(1,2) = m_CovMat(1,2) * dScale - m_ptCen.y * m_ptCen.z ;
m_CovMat(1,0) = m_CovMat(0,1) ;
m_CovMat(2,0) = m_CovMat(0,2) ;
m_CovMat(2,1) = m_CovMat(1,2) ;
// calcolo gli autovalori e autovettori (essendo matrice 3x3 uso metodo diretto)
Eigen::SelfAdjointEigenSolver<Eigen::Matrix3d> es ;
es.compute( m_CovMat) ; // non usare computeDirect : errore nell'ordine degli autovettori
if ( es.info() == Eigen::NoConvergence)
return false ;
// recupero gli autovettori corrispondenti agli autovalori non nulli
for ( int i = 0 ; i < 3 ; ++ i) {
int j = ( i + 1) % 3 ;
int k = ( i + 2) % 3 ;
// se l'autovalore corrente è il più grande in modulo
if ( fabs( es.eigenvalues()(i)) >= fabs( es.eigenvalues()(j)) &&
fabs( es.eigenvalues()(i)) >= fabs( es.eigenvalues()(k)) &&
fabs( es.eigenvalues()(i)) > EPS_SMALL * EPS_SMALL) {
// il suo autovettore è il primo
++ m_nRank ;
m_vtPC[0].Set( es.eigenvectors()(0,i), es.eigenvectors()(1,i), es.eigenvectors()(2,i)) ;
// se il successivo autovalore è maggiore del rimanente in modulo
if ( fabs( es.eigenvalues()(j)) >= fabs(es.eigenvalues()(k)) &&
fabs( es.eigenvalues()(j)) > EPS_SMALL * EPS_SMALL) {
// il suo autovettore è il secondo
++ m_nRank ;
m_vtPC[1].Set( es.eigenvectors()(0,j), es.eigenvectors()(1,j), es.eigenvectors()(2,j)) ;
// se il rimanente autovalore è non nullo
if ( fabs( es.eigenvalues()(k)) > EPS_SMALL * EPS_SMALL) {
// il suo autovettore è il terzo
++ m_nRank ;
m_vtPC[2].Set( es.eigenvectors()(0,k), es.eigenvectors()(1,k), es.eigenvectors()(2,k)) ;
}
}
// altrimenti, se il rimanente autovalore è maggiore del successivo in modulo
else if ( fabs( es.eigenvalues()(k)) >= fabs( es.eigenvalues()(j)) &&
fabs( es.eigenvalues()(k)) > EPS_SMALL * EPS_SMALL) {
// il suo autovettore è il secondo
++ m_nRank ;
m_vtPC[1].Set( es.eigenvectors()(0,k), es.eigenvectors()(1,k), es.eigenvectors()(2,k)) ;
// se il rimanente autovalore è non nullo
if ( fabs( es.eigenvalues()(j)) > EPS_SMALL * EPS_SMALL) {
// il suo autovettore è il terzo
++ m_nRank ;
m_vtPC[2].Set( es.eigenvectors()(0,j), es.eigenvectors()(1,j), es.eigenvectors()(2,j)) ;
}
}
break ;
}
}
return true ;
}
//----------------------------------------------------------------------------
int
PointsPCA::GetRank( void)
{
// verifico completamento conti
Finalize() ;
return m_nRank ;
}
//----------------------------------------------------------------------------
bool
PointsPCA::GetCenter( Point3d& ptCen)
{
// verifico completamento conti
Finalize() ;
// assegno i dati
ptCen = m_ptCen ;
return ( m_nPntNbr > 0) ;
}
//----------------------------------------------------------------------------
bool
PointsPCA::GetPrincipalComponent( int nId, Vector3d& vtPC)
{
// verifico completamento conti
Finalize() ;
// verifico esistenza componente (indice 0-based)
if ( nId < 0 || nId >= m_nRank)
return false ;
// assegno dati
vtPC = m_vtPC[nId] ;
return true ;
}