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00024
00025 #include "main.h"
00026
00027 template<typename MatrixType> void matrixVisitor(const MatrixType& p)
00028 {
00029 typedef typename MatrixType::Scalar Scalar;
00030
00031 int rows = p.rows();
00032 int cols = p.cols();
00033
00034
00035 MatrixType m;
00036 m = MatrixType::Random(rows, cols);
00037 for(int i = 0; i < m.size(); i++)
00038 for(int i2 = 0; i2 < i; i2++)
00039 while(m(i) == m(i2))
00040 m(i) = ei_random<Scalar>();
00041
00042 Scalar minc = Scalar(1000), maxc = Scalar(-1000);
00043 int minrow=0,mincol=0,maxrow=0,maxcol=0;
00044 for(int j = 0; j < cols; j++)
00045 for(int i = 0; i < rows; i++)
00046 {
00047 if(m(i,j) < minc)
00048 {
00049 minc = m(i,j);
00050 minrow = i;
00051 mincol = j;
00052 }
00053 if(m(i,j) > maxc)
00054 {
00055 maxc = m(i,j);
00056 maxrow = i;
00057 maxcol = j;
00058 }
00059 }
00060 int eigen_minrow, eigen_mincol, eigen_maxrow, eigen_maxcol;
00061 Scalar eigen_minc, eigen_maxc;
00062 eigen_minc = m.minCoeff(&eigen_minrow,&eigen_mincol);
00063 eigen_maxc = m.maxCoeff(&eigen_maxrow,&eigen_maxcol);
00064 VERIFY(minrow == eigen_minrow);
00065 VERIFY(maxrow == eigen_maxrow);
00066 VERIFY(mincol == eigen_mincol);
00067 VERIFY(maxcol == eigen_maxcol);
00068 VERIFY_IS_APPROX(minc, eigen_minc);
00069 VERIFY_IS_APPROX(maxc, eigen_maxc);
00070 VERIFY_IS_APPROX(minc, m.minCoeff());
00071 VERIFY_IS_APPROX(maxc, m.maxCoeff());
00072 }
00073
00074 template<typename VectorType> void vectorVisitor(const VectorType& w)
00075 {
00076 typedef typename VectorType::Scalar Scalar;
00077
00078 int size = w.size();
00079
00080
00081 VectorType v;
00082 v = VectorType::Random(size);
00083 for(int i = 0; i < size; i++)
00084 for(int i2 = 0; i2 < i; i2++)
00085 while(v(i) == v(i2))
00086 v(i) = ei_random<Scalar>();
00087
00088 Scalar minc = Scalar(1000), maxc = Scalar(-1000);
00089 int minidx=0,maxidx=0;
00090 for(int i = 0; i < size; i++)
00091 {
00092 if(v(i) < minc)
00093 {
00094 minc = v(i);
00095 minidx = i;
00096 }
00097 if(v(i) > maxc)
00098 {
00099 maxc = v(i);
00100 maxidx = i;
00101 }
00102 }
00103 int eigen_minidx, eigen_maxidx;
00104 Scalar eigen_minc, eigen_maxc;
00105 eigen_minc = v.minCoeff(&eigen_minidx);
00106 eigen_maxc = v.maxCoeff(&eigen_maxidx);
00107 VERIFY(minidx == eigen_minidx);
00108 VERIFY(maxidx == eigen_maxidx);
00109 VERIFY_IS_APPROX(minc, eigen_minc);
00110 VERIFY_IS_APPROX(maxc, eigen_maxc);
00111 VERIFY_IS_APPROX(minc, v.minCoeff());
00112 VERIFY_IS_APPROX(maxc, v.maxCoeff());
00113 }
00114
00115 void test_eigen2_visitor()
00116 {
00117 for(int i = 0; i < g_repeat; i++) {
00118 CALL_SUBTEST_1( matrixVisitor(Matrix<float, 1, 1>()) );
00119 CALL_SUBTEST_2( matrixVisitor(Matrix2f()) );
00120 CALL_SUBTEST_3( matrixVisitor(Matrix4d()) );
00121 CALL_SUBTEST_4( matrixVisitor(MatrixXd(8, 12)) );
00122 CALL_SUBTEST_5( matrixVisitor(Matrix<double,Dynamic,Dynamic,RowMajor>(20, 20)) );
00123 CALL_SUBTEST_6( matrixVisitor(MatrixXi(8, 12)) );
00124 }
00125 for(int i = 0; i < g_repeat; i++) {
00126 CALL_SUBTEST_7( vectorVisitor(Vector4f()) );
00127 CALL_SUBTEST_4( vectorVisitor(VectorXd(10)) );
00128 CALL_SUBTEST_4( vectorVisitor(RowVectorXd(10)) );
00129 CALL_SUBTEST_8( vectorVisitor(VectorXf(33)) );
00130 }
00131 }