Robust/src/Benchmarks/oooJava/tracking/Lambda.java

   1 public class Lambda {
   2
   3     /* current processing image related */
   4     float[] m_image;
   5     int m_rows;
   6     int m_cols;
   7     int m_r;
   8
   9     int m_num_p;
  10
  11     /* benchmark constants */
  12     int WINSZ;
  13     public int N_FEA;
  14
  15     /* constructor */
  16     public Lambda(int winsz,
  17                   int nfea,
  18                   int pnum,
  19                   int nump) {
  20       this.WINSZ = winsz;
  21       this.N_FEA = nfea;
  22       this.m_num_p = nump;
  23     }
  24
  25     public int getNumP() {
  26       return this.m_num_p;
  27     }
  28
  29     public int getR() {
  30       return this.m_r;
  31     }
  32
  33     public int getRows() {
  34       return this.m_rows;
  35     }
  36
  37     public int getCols() {
  38       return this.m_cols;
  39     }
  40
  41     public float[] getImage() {
  42       return this.m_image;
  43     }
  44
  45     public void calcGoodFeature(ImageXM imxm,
  46                                 ImageYM imym) {
  47       float[] dX, dY;
  48       int sizeX, sizeY, rowY, colY;
  49       int i, j;
  50       float[] xx, yy, xy, image;
  51       int rows_xx, cols_xx, rows_yy, cols_yy, rows_xy, cols_xy;
  52       float[] tr, det, c_xx, c_xy, c_yy;
  53       int rows_tr, cols_tr, rows_det, cols_det, rows_cxx, cols_cxx;
  54       int rows_cxy, cols_cxyrows_cyy, cols_cyy;
  55
  56       dX = imxm.getImage();
  57       dY = imym.getImage();
  58       sizeX = imxm.getRows();
  59       sizeY = imxm.getCols();
  60       rowY = imym.getRows();
  61       colY = imym.getCols();
  62
  63       rows_xx = sizeX;
  64       cols_xx = sizeY;
  65       xx = new float[rows_xx * cols_xx];
  66       rows_xy = sizeX;
  67       cols_xy = sizeY;
  68       xy = new float[rows_xy * cols_xy];
  69       rows_yy = sizeX;
  70       cols_yy = sizeY;
  71       yy = new float[rows_yy * cols_yy];
  72
  73       for( i=0; i<sizeX; i++) {
  74         for( j=0; j<sizeY; j++) {
  75           xx[i * sizeY + j] = (float)(dX[i * sizeY + j] * dX[i * sizeY + j]);
  76           xy[i * sizeY + j] = (float)(dX[i * sizeY + j] * dY[i * sizeY + j]);
  77           yy[i * sizeY + j] = (float)(dY[i * sizeY + j] * dY[i * sizeY + j]);
  78         }
  79       }
  80
  81       c_xx = calcAreaSum(xx, sizeY, sizeX);
  82       c_xy = calcAreaSum(xy, sizeY, sizeX);
  83       c_yy = calcAreaSum(yy, sizeY, sizeX);
  84
  85       rows_tr = sizeX;
  86       cols_tr = sizeY;
  87       tr = new float[rows_tr * cols_tr];
  88       rows_det = sizeX;
  89       cols_det = sizeY;
  90       det = new float[rows_det * cols_det];
  91       this.m_rows = sizeX;
  92       this.m_cols = sizeY;
  93       image = this.m_image = new float[this.m_rows * this.m_cols];
  94
  95       for( i=0; i<sizeX; i++) {
  96         for( j=0; j<sizeY; j++) {
  97           tr[i * sizeY + j] = c_xx[i * sizeY + j] + c_yy[i * sizeY + j];
  98           det[i * sizeY + j] = c_xx[i * sizeY + j] * c_yy[i * sizeY + j]
  99                                                           - c_xy[i * sizeY + j] * c_xy[i * sizeY + j];
 100 //        lambda[i * sizeY + j] = (float)(det[i * sizeY + j]/(tr[i * sizeY + j]) + 0.00001);
 101           image[i * sizeY + j] = (float)((det[i * sizeY + j]*100000)
 102               /((tr[i * sizeY + j]*100000) + 0.1));
 103         }
 104       }
 105     }
 106
 107     public float[] calcAreaSum(float[] src,
 108         int sizeY,
 109         int sizeX) {
 110       int nave, nave_half, i, j, k;
 111       float[] ret, a1;
 112       int rows_ret, cols_ret, rows_a1, cols_a1;
 113       float a1sum;
 114
 115       nave = this.WINSZ;
 116       nave_half = (int)(Math.floor((nave+1)/2))-1;
 117
 118       rows_ret = sizeX;
 119       cols_ret = sizeY;
 120       ret = new float[rows_ret * cols_ret];
 121
 122       for(i=0; i<sizeX; i++) {
 123         rows_a1 = 1;
 124         cols_a1 = sizeY+nave;
 125         a1 = new float[rows_a1 * cols_a1];
 126
 127         for(j=0; j<sizeY; j++) {
 128           a1[j+nave_half] = src[i*sizeY+j];
 129         }
 130
 131         a1sum = 0;
 132         for(k=0; k<nave; k++) {
 133           a1sum += a1[k];
 134         }
 135
 136         for(j=0; j<sizeY; j++) {
 137           ret[i*sizeY+j] = a1sum;
 138           a1sum += a1[j+nave] - a1[j];
 139         }
 140       }
 141       a1 = null;
 142
 143       for(i=0; i<sizeY; i++) {
 144         rows_a1 = 1;
 145         cols_a1 = sizeX+nave;
 146         a1 = new float[rows_a1 * cols_a1];
 147
 148         for(j=0; j<sizeX; j++) {
 149           a1[j+nave_half] = ret[j*sizeY+i];
 150         }
 151
 152         a1sum = 0;
 153         for(k=0; k<nave; k++) {
 154           a1sum += a1[k];
 155         }
 156
 157         for(j=0; j<sizeX; j++) {
 158           ret[j*sizeY+i] = a1sum;
 159           a1sum += a1[j+nave] - a1[j];
 160         }
 161       }
 162       a1 = null;
 163
 164       return ret;
 165     }
 166
 167     public void reshape() {
 168       float[] out, image;
 169       int i, j, k;
 170       int r, c;
 171
 172       image = this.m_image;
 173       r = this.m_rows;
 174       c = this.m_cols;
 175
 176       out = new float[r * c];
 177
 178       k = 0;
 179       for(i=0; i<c; i++) {
 180         for(j=0; j<r; j++) {
 181           out[k++] = image[j * c + i];
 182         }
 183       }
 184       this.m_image = out;
 185       this.m_rows = r * c;
 186       this.m_cols = 1;
 187       this.m_r= r;
 188     }
 189
 190
 191     public void printImage() {
 192       //    result validation
 193       for(int i=0; i<this.m_rows; i++) {
 194           for(int j=0; j<this.m_cols; j++) {
 195               System.printI((int)(this.m_image[i * this.m_cols + j]*10));
 196           }
 197       }
 198     }
 199
 200
 201 }