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* Main.cpp
*
* Created on: 01.02.2013
* Author: tmd
*/
#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
#include <set>
#include <vector>
#include <dirent.h>
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
#include "opencv2/legacy/legacy.hpp"
#include "../include/Metrik.h"
#include "../include/Fahrzeugpool.h"
#include "gxsdldr.cpp"
using namespace cv;
using namespace std;
/**
* Structs um die besten X Vergleichsergebnisse zu ermitteln
*/
struct VergleichsErgebnisse
{
Fahrzeug fz;
float Ubereinstimmungswahrscheinlichkeit;
};
struct Vergleichs_Ergebnis_zweier_Fahrzeuge
{
Fahrzeug ursprungs_fz; // kostet die Erstellung eines Structs mit zwei Objekten viel Rechenzeit?
Fahrzeug vergleichs_fz;
float Uebereinstimmung_gesamt;
float Uebereinstimmung_Komp_1;
float Uebereinstimmung_Komp_2;
float Uebereinstimmung_Komp_3;
float Uebereinstimmung_Komp_4;
float Uebereinstimmung_Komp_5;
};
struct Tabellenwerte
{
float mingesamt, minK1, minK2, minK3, minK4, minK5;
float maxgesamt, maxK1, maxK2, maxK3, maxK4, maxK5;
float mediangesamt, medianK1, medianK2, medianK3, medianK4, medianK5;
float sdgesamt, sdK1, sdK2, sdK3, sdK4, sdK5;
float mittelwertgesamt, mwK1, mwK2, mwK3, mwK4, mwK5;
float varianzgesamt, varK1, varK2, varK3, varK4, varK5;
float sensitivitaet10, spezifitaet10;
float sensitivitaet75, spezifitaet75;
float sensitivitaet50, spezifitaet50;
int truePositive10, trueNegative10, falsePositive10, falseNegative10;
int truePositive75, trueNegative75, falsePositive75, falseNegative75;
int truePositive50, trueNegative50, falsePositive50, falseNegative50;
};
/*
* Methoden
*/
void ausgabeTPTN(vector<Tabellenwerte> ausgabeVektor, int quartil, int median) {
for(unsigned int i = 0;i<ausgabeVektor.size();i++) {
printf("Schwelle || TP | FP | TN | FN | Sensitivität | Spezifität\n");
printf(" %d || %d | %d | %d | %d | %f | %f\n",
10,
ausgabeVektor.at(i).truePositive10,
ausgabeVektor.at(i).falsePositive10,
ausgabeVektor.at(i).trueNegative10,
ausgabeVektor.at(i).falseNegative10,
ausgabeVektor.at(i).sensitivitaet10,
ausgabeVektor.at(i).spezifitaet10);
printf(" %d || %d | %d | %d | %d | %f | %f\n",
quartil,
ausgabeVektor.at(i).truePositive75,
ausgabeVektor.at(i).falsePositive75,
ausgabeVektor.at(i).trueNegative75,
ausgabeVektor.at(i).falseNegative75,
ausgabeVektor.at(i).sensitivitaet75,
ausgabeVektor.at(i).spezifitaet75);
printf(" %d || %d | %d | %d | %d | %f | %f\n",
median,
ausgabeVektor.at(i).truePositive50,
ausgabeVektor.at(i).falsePositive50,
ausgabeVektor.at(i).trueNegative50,
ausgabeVektor.at(i).falseNegative50,
ausgabeVektor.at(i).sensitivitaet50,
ausgabeVektor.at(i).spezifitaet50);
}
}
//void ausgabeWerte(vector<Tabellenwerte> ausgabeVektor, int quartil, int median){
void ausgabeWerte(vector<Tabellenwerte> ausgabeVektor){
for(unsigned int i = 0;i<ausgabeVektor.size();i++) {
printf(" || Gesamt || Form || Farbe || FAST || GFTT || NP\n");
printf("SD || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f\n",
ausgabeVektor.at(i).sdgesamt,
ausgabeVektor.at(i).sdK1,
ausgabeVektor.at(i).sdK2,
ausgabeVektor.at(i).sdK3,
ausgabeVektor.at(i).sdK4,
ausgabeVektor.at(i).sdK5);
printf("MED || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f\n",
ausgabeVektor.at(i).mediangesamt,
ausgabeVektor.at(i).medianK1,
ausgabeVektor.at(i).medianK2,
ausgabeVektor.at(i).medianK3,
ausgabeVektor.at(i).medianK4,
ausgabeVektor.at(i).medianK5);
printf("MIT || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f\n",
ausgabeVektor.at(i).mittelwertgesamt,
ausgabeVektor.at(i).mwK1,
ausgabeVektor.at(i).mwK2,
ausgabeVektor.at(i).mwK3,
ausgabeVektor.at(i).mwK4,
ausgabeVektor.at(i).mwK5);
printf("MIN || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f\n",
ausgabeVektor.at(i).mingesamt,
ausgabeVektor.at(i).minK1,
ausgabeVektor.at(i).minK2,
ausgabeVektor.at(i).minK3,
ausgabeVektor.at(i).minK4,
ausgabeVektor.at(i).minK5);
printf("MAX || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f\n",
ausgabeVektor.at(i).maxgesamt,
ausgabeVektor.at(i).maxK1,
ausgabeVektor.at(i).maxK2,
ausgabeVektor.at(i).maxK3,
ausgabeVektor.at(i).maxK4,
ausgabeVektor.at(i).maxK5);
}
}
/*
* Übergabe des Structs,
* des Fahrzeugvergleich-Vektors
*
* Rückgabe des Structs um es in den Auswertungsvektor der Tabellenwerte zu pushen
*/
Tabellenwerte berechnungAuswertung(Tabellenwerte tabWerte, vector <Vergleichs_Ergebnis_zweier_Fahrzeuge> fahrzeugvergleichsvektor ) {
for (unsigned int i=0; i<fahrzeugvergleichsvektor.size();i++) {
// Min-Werte berechnen Zielfahrzeuge
if(tabWerte.mingesamt > fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_gesamt) {
tabWerte.mingesamt = fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_gesamt;
}
if(tabWerte.minK1 > fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_1) {
tabWerte.minK1 = fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_1;
}
if(tabWerte.minK2 > fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_2) {
tabWerte.minK2 = fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_2;
}
if(tabWerte.minK3 > fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_3) {
tabWerte.minK3 = fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_3;
}
if(tabWerte.minK4 > fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_4) {
tabWerte.minK4 = fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_4;
}
if(tabWerte.minK5 > fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_5) {
tabWerte.minK5 = fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_5;
}
//cout << "Max-Werte berechnen Zielfahrzeuge" << endl;
// Max-Werte berechnen Zielfahrzeuge
if(tabWerte.maxgesamt < fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_gesamt) {
tabWerte.maxgesamt = fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_gesamt;
}
if(tabWerte.maxK1 < fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_1) {
tabWerte.maxK1 = fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_1;
}
if(tabWerte.maxK2 < fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_2) {
tabWerte.maxK2 = fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_2;
}
if(tabWerte.maxK3 < fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_3) {
tabWerte.maxK3 = fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_3;
}
if(tabWerte.maxK4 < fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_4) {
tabWerte.maxK4 = fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_4;
}
if(tabWerte.maxK5 < fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_5) {
tabWerte.maxK5 = fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_5;
}
}
/*
* Medianberechnung Zielfahreuge
* Median: Zahl der Stichprobe /2, Wert an dieser Stelle nehmen.
*/
int zielmedianberechnung = fahrzeugvergleichsvektor.size();
if (zielmedianberechnung % 2 != 0) {zielmedianberechnung=zielmedianberechnung+1;}
zielmedianberechnung = zielmedianberechnung/2;
/*
* zielmedianberechnung == 1 bedeutet: 1 Element. also muss zielmedianberechnung auf das 0-te Vektorelement zugreifen.
*/
if(zielmedianberechnung == 1){zielmedianberechnung=0;}
//cout << "zielmedianberechnung " << zielmedianberechnung << endl;
//zielfahrzeug
//tabWerte.mediangesamt = fahrzeugvergleichsvektor.at(zielmedianberechnung).Uebereinstimmung_gesamt;
tabWerte.mediangesamt = fahrzeugvergleichsvektor.at(zielmedianberechnung).Uebereinstimmung_gesamt;
tabWerte.medianK1 = fahrzeugvergleichsvektor.at(zielmedianberechnung).Uebereinstimmung_Komp_1;
tabWerte.medianK2 = fahrzeugvergleichsvektor.at(zielmedianberechnung).Uebereinstimmung_Komp_2;
tabWerte.medianK3 = fahrzeugvergleichsvektor.at(zielmedianberechnung).Uebereinstimmung_Komp_3;
tabWerte.medianK4 = fahrzeugvergleichsvektor.at(zielmedianberechnung).Uebereinstimmung_Komp_4;
tabWerte.medianK5 = fahrzeugvergleichsvektor.at(zielmedianberechnung).Uebereinstimmung_Komp_5;
/*
* Mittelwerte für einzelne Komponenten berechnen
*/
//cout << "Mittelwerte berechnen Zielfahrzeuge" << endl;
for (unsigned int i=0;i<fahrzeugvergleichsvektor.size();i++) {
tabWerte.mittelwertgesamt = tabWerte.mittelwertgesamt + fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_gesamt;
tabWerte.mwK1 = tabWerte.mwK1 + fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_1;
tabWerte.mwK2 = tabWerte.mwK2 + fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_2;
tabWerte.mwK3 = tabWerte.mwK3 + fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_3;
tabWerte.mwK4 = tabWerte.mwK4 + fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_4;
tabWerte.mwK5 = tabWerte.mwK5 + fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_5;
}
tabWerte.mittelwertgesamt = tabWerte.mittelwertgesamt / fahrzeugvergleichsvektor.size();
tabWerte.mwK1 = tabWerte.mwK1 / fahrzeugvergleichsvektor.size();
tabWerte.mwK2 = tabWerte.mwK2 / fahrzeugvergleichsvektor.size();
tabWerte.mwK3 = tabWerte.mwK3 / fahrzeugvergleichsvektor.size();
tabWerte.mwK4 = tabWerte.mwK4 / fahrzeugvergleichsvektor.size();
tabWerte.mwK5 = tabWerte.mwK5 / fahrzeugvergleichsvektor.size();
/*
* Berechnung der Varianz
*/
//cout << "Varianzen berechnen" << endl;
for (unsigned int i=0;i<fahrzeugvergleichsvektor.size();i++) {
tabWerte.varianzgesamt = tabWerte.varianzgesamt + pow((fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_gesamt - tabWerte.mittelwertgesamt) , 2);
tabWerte.varK1 = (tabWerte.varK1 + ((fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_1 - tabWerte.mwK1) * (fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_1 - tabWerte.mwK1)));
tabWerte.varK2 = (tabWerte.varK2 + ((fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_2 - tabWerte.mwK2) * (fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_2 - tabWerte.mwK2)));
tabWerte.varK3 = (tabWerte.varK3 + ((fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_3 - tabWerte.mwK3) * (fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_3 - tabWerte.mwK3)));
tabWerte.varK4 = (tabWerte.varK4 + ((fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_4 - tabWerte.mwK4) * (fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_4 - tabWerte.mwK4)));
tabWerte.varK5 = (tabWerte.varK5 + ((fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_5 - tabWerte.mwK5) * (fahrzeugvergleichsvektor.at(i).Uebereinstimmung_Komp_5 - tabWerte.mwK5)));
}
tabWerte.varianzgesamt = tabWerte.varianzgesamt / fahrzeugvergleichsvektor.size();
tabWerte.varK1 = tabWerte.varK1 / fahrzeugvergleichsvektor.size();
tabWerte.varK2 = tabWerte.varK2 / fahrzeugvergleichsvektor.size();
tabWerte.varK3 = tabWerte.varK3 / fahrzeugvergleichsvektor.size();
tabWerte.varK4 = tabWerte.varK4 / fahrzeugvergleichsvektor.size();
tabWerte.varK5 = tabWerte.varK5 / fahrzeugvergleichsvektor.size();
/*
* Berechnung der SD
*/
//cout << "SD-Werte berechnen" << endl;
tabWerte.sdgesamt = sqrt(tabWerte.varianzgesamt);
tabWerte.sdK1 = sqrt(tabWerte.varK1);
tabWerte.sdK2 = sqrt(tabWerte.varK2);
tabWerte.sdK3 = sqrt(tabWerte.varK3);
tabWerte.sdK4 = sqrt(tabWerte.varK4);
tabWerte.sdK5 = sqrt(tabWerte.varK5);
//DEBUGcout << "tabwerte nach Berechnung: " << tabWerte.mingesamt << endl;
return tabWerte;
}
Tabellenwerte berechnungDurchschnitte(Tabellenwerte durchschnitt, vector<Tabellenwerte> tabellenvektor, int anzahlFahrzeuge) {
for(int i=0;i<anzahlFahrzeuge ;i++) {
durchschnitt.sdgesamt = durchschnitt.sdgesamt + tabellenvektor.at(i).sdgesamt;
durchschnitt.sdK1 = durchschnitt.sdK1 + tabellenvektor.at(i).sdK1;
durchschnitt.sdK2 = durchschnitt.sdK2 + tabellenvektor.at(i).sdK2;
durchschnitt.sdK3 = durchschnitt.sdK3 + tabellenvektor.at(i).sdK3;
durchschnitt.sdK4 = durchschnitt.sdK4 + tabellenvektor.at(i).sdK4;
durchschnitt.sdK5 = durchschnitt.sdK5 + tabellenvektor.at(i).sdK5;
durchschnitt.mediangesamt = durchschnitt.mediangesamt + tabellenvektor.at(i).mediangesamt;
durchschnitt.medianK1 = durchschnitt.medianK1 + tabellenvektor.at(i).medianK1;
durchschnitt.medianK2 = durchschnitt.medianK2 + tabellenvektor.at(i).medianK2;
durchschnitt.medianK3 = durchschnitt.medianK3 + tabellenvektor.at(i).medianK3;
durchschnitt.medianK4 = durchschnitt.medianK4 + tabellenvektor.at(i).medianK4;
durchschnitt.medianK5 = durchschnitt.medianK5 + tabellenvektor.at(i).medianK5;
durchschnitt.mittelwertgesamt = durchschnitt.mittelwertgesamt + tabellenvektor.at(i).mittelwertgesamt;
durchschnitt.mwK1 = durchschnitt.mwK1 + tabellenvektor.at(i).mwK1;
durchschnitt.mwK2 = durchschnitt.mwK2 + tabellenvektor.at(i).mwK2;
durchschnitt.mwK3 = durchschnitt.mwK3 + tabellenvektor.at(i).mwK3;
durchschnitt.mwK4 = durchschnitt.mwK4 + tabellenvektor.at(i).mwK4;
durchschnitt.mwK5 = durchschnitt.mwK5 + tabellenvektor.at(i).mwK5;
durchschnitt.mingesamt = durchschnitt.mingesamt + tabellenvektor.at(i).mingesamt;
durchschnitt.minK1 = durchschnitt.minK1 + tabellenvektor.at(i).minK1;
durchschnitt.minK2 = durchschnitt.minK2 + tabellenvektor.at(i).minK2;
durchschnitt.minK3 = durchschnitt.minK3 + tabellenvektor.at(i).minK3;
durchschnitt.minK4 = durchschnitt.minK4 + tabellenvektor.at(i).minK4;
durchschnitt.minK5 = durchschnitt.minK5 + tabellenvektor.at(i).minK5;
durchschnitt.maxgesamt = durchschnitt.maxgesamt + tabellenvektor.at(i).maxgesamt;
durchschnitt.maxK1 = durchschnitt.maxK1 + tabellenvektor.at(i).maxK1;
durchschnitt.maxK2 = durchschnitt.maxK2 + tabellenvektor.at(i).maxK2;
durchschnitt.maxK3 = durchschnitt.maxK3 + tabellenvektor.at(i).maxK3;
durchschnitt.maxK4 = durchschnitt.maxK4 + tabellenvektor.at(i).maxK4;
durchschnitt.maxK5 = durchschnitt.maxK5 + tabellenvektor.at(i).maxK5;
durchschnitt.truePositive10 = durchschnitt.truePositive10 + tabellenvektor.at(i).truePositive10;
durchschnitt.truePositive75 = durchschnitt.truePositive75 + tabellenvektor.at(i).truePositive75;
durchschnitt.truePositive50 = durchschnitt.truePositive50 + tabellenvektor.at(i).truePositive50;
durchschnitt.falsePositive10 = durchschnitt.falsePositive10 + tabellenvektor.at(i).falsePositive10;
durchschnitt.falsePositive75 = durchschnitt.falsePositive75 + tabellenvektor.at(i).falsePositive75;
durchschnitt.falsePositive50 = durchschnitt.falsePositive50 + tabellenvektor.at(i).falsePositive50;
durchschnitt.trueNegative10 = durchschnitt.trueNegative10 + tabellenvektor.at(i).trueNegative10;
durchschnitt.trueNegative75 = durchschnitt.trueNegative75 + tabellenvektor.at(i).trueNegative75;
durchschnitt.trueNegative50 = durchschnitt.trueNegative50 + tabellenvektor.at(i).trueNegative50;
durchschnitt.falseNegative10 = durchschnitt.falseNegative10 + tabellenvektor.at(i).falseNegative10;
durchschnitt.falseNegative75 = durchschnitt.falseNegative75 + tabellenvektor.at(i).falseNegative75;
durchschnitt.falseNegative50 = durchschnitt.falseNegative50 + tabellenvektor.at(i).falseNegative50;
durchschnitt.sensitivitaet10 = durchschnitt.sensitivitaet10 + tabellenvektor.at(i).sensitivitaet10;
durchschnitt.sensitivitaet75 = durchschnitt.sensitivitaet75 + tabellenvektor.at(i).sensitivitaet75;
durchschnitt.sensitivitaet50 = durchschnitt.sensitivitaet50 + tabellenvektor.at(i).sensitivitaet50;
durchschnitt.spezifitaet10 = durchschnitt.spezifitaet10 + tabellenvektor.at(i).spezifitaet10;
durchschnitt.spezifitaet75 = durchschnitt.spezifitaet75 + tabellenvektor.at(i).spezifitaet75;
durchschnitt.spezifitaet50 = durchschnitt.spezifitaet50 + tabellenvektor.at(i).spezifitaet50;
}
durchschnitt.sdgesamt = durchschnitt.sdgesamt / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.sdK1 = durchschnitt.sdK1 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.sdK2 = durchschnitt.sdK2 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.sdK3 = durchschnitt.sdK3 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.sdK4 = durchschnitt.sdK4 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.sdK5 = durchschnitt.sdK5 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.mediangesamt = durchschnitt.mediangesamt / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.medianK1 = durchschnitt.medianK1 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.medianK2 = durchschnitt.medianK2 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.medianK3 = durchschnitt.medianK3 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.medianK4 = durchschnitt.medianK4 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.medianK5 = durchschnitt.medianK5 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.mittelwertgesamt = durchschnitt.mittelwertgesamt / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.mwK1 = durchschnitt.mwK1 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.mwK2 = durchschnitt.mwK2 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.mwK3 = durchschnitt.mwK3 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.mwK4 = durchschnitt.mwK4 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.mwK5 = durchschnitt.mwK5 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.mingesamt = durchschnitt.mingesamt / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.minK1 = durchschnitt.minK1 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.minK2 = durchschnitt.minK2 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.minK3 = durchschnitt.minK3 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.minK4 = durchschnitt.minK4 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.minK5 = durchschnitt.minK5 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.maxgesamt = durchschnitt.maxgesamt / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.maxK1 = durchschnitt.maxK1 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.maxK2 = durchschnitt.maxK2 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.maxK3 = durchschnitt.maxK3 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.maxK4 = durchschnitt.maxK4 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.maxK5 = durchschnitt.maxK5 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.truePositive10 = durchschnitt.truePositive10 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.truePositive75 = durchschnitt.truePositive75 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.truePositive50 = durchschnitt.truePositive50 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.trueNegative10 = durchschnitt.trueNegative10 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.trueNegative75 = durchschnitt.trueNegative75 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.trueNegative50 = durchschnitt.trueNegative50 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.falsePositive10 = durchschnitt.falsePositive10 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.falsePositive75 = durchschnitt.falsePositive75 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.falsePositive50 = durchschnitt.falsePositive50 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.falseNegative10 = durchschnitt.falseNegative10 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.falseNegative75 = durchschnitt.falseNegative75 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.falseNegative50 = durchschnitt.falseNegative50 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.sensitivitaet10 = durchschnitt.sensitivitaet10 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.sensitivitaet75 = durchschnitt.sensitivitaet75 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.sensitivitaet50 = durchschnitt.sensitivitaet50 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.spezifitaet10 = durchschnitt.spezifitaet10 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.spezifitaet75 = durchschnitt.spezifitaet75 / anzahlFahrzeuge;
durchschnitt.spezifitaet50 = durchschnitt.spezifitaet50 / anzahlFahrzeuge;
return durchschnitt;
}
void ausgabeDurchschnitt(Tabellenwerte durchschnitt) {
printf("Durchschnitt || Gesamt || Form || Farbe || FAST || GFTT || NP\n");
printf(" SD || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f \n",
durchschnitt.sdgesamt, durchschnitt.sdK1, durchschnitt.sdK2, durchschnitt.sdK3, durchschnitt.sdK4, durchschnitt.sdK5);
printf(" MED || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f \n",
durchschnitt.mediangesamt, durchschnitt.medianK1, durchschnitt.medianK2, durchschnitt.medianK3, durchschnitt.medianK4, durchschnitt.medianK5);
printf(" MIT || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f \n",
durchschnitt.mittelwertgesamt, durchschnitt.mwK1, durchschnitt.mwK2, durchschnitt.mwK3, durchschnitt.mwK4, durchschnitt.mwK5);
printf(" MIN || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f \n",
durchschnitt.mingesamt, durchschnitt.minK1, durchschnitt.minK2, durchschnitt.minK3, durchschnitt.minK4, durchschnitt.minK5);
printf(" MAX || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f || %.2f \n",
durchschnitt.maxgesamt, durchschnitt.maxK1, durchschnitt.maxK2, durchschnitt.maxK3, durchschnitt.maxK4, durchschnitt.maxK5);
}
//BERECHNUNG DER TRUE/FALSE/POSITIVES/NEGATIVES
//FÜR ALLE FAHRZEUGE
Tabellenwerte tPtNBerechnung(Tabellenwerte tabWerte,
vector<Vergleichs_Ergebnis_zweier_Fahrzeuge> vector_allefahrzeuge,
vector<Vergleichs_Ergebnis_zweier_Fahrzeuge> vector_zielfahrzeuge,
int truepos1, int truepos2, int truepos3, int quartil, int median) {
//cout << "TP/FP/TN/FN berechnen Alle Fahrzeuge" << endl;
//TRUE POSITIVES
tabWerte.truePositive10 = truepos1; // FEHLER BEI WENIGER ALS 10 FAHRZEUGEN!
tabWerte.truePositive75 = truepos2;
tabWerte.truePositive50 = truepos3;
//FALSE POSITIVES:
tabWerte.falsePositive10 = 10 - tabWerte.truePositive10;
tabWerte.falsePositive75 = quartil - tabWerte.truePositive75;
tabWerte.falsePositive50 = median - tabWerte.truePositive50;
//FALSE NEGATIVES
tabWerte.falseNegative10 = vector_zielfahrzeuge.size() - tabWerte.truePositive10;
tabWerte.falseNegative75 = vector_zielfahrzeuge.size() - tabWerte.truePositive75;
tabWerte.falseNegative50 = vector_zielfahrzeuge.size() - tabWerte.truePositive50;
// TRUE NEGATIVES
tabWerte.trueNegative10 = vector_allefahrzeuge.size() - 10 - tabWerte.falseNegative10;
tabWerte.trueNegative75 = vector_allefahrzeuge.size() - quartil - tabWerte.falseNegative75;
tabWerte.trueNegative50 = vector_allefahrzeuge.size() - median - tabWerte.falseNegative50;
//SENSITIVITÄT
tabWerte.sensitivitaet10 = (float)(tabWerte.truePositive10 / ((float)(tabWerte.truePositive10) + (tabWerte.falseNegative10)));
tabWerte.sensitivitaet75 = (float)(tabWerte.truePositive75 / ((float)(tabWerte.truePositive75) + (tabWerte.falseNegative75)));
tabWerte.sensitivitaet50 = (float)(tabWerte.truePositive50 / ((float)(tabWerte.truePositive50) + (tabWerte.falseNegative50)));
//SPEZIFITÄT
tabWerte.spezifitaet10 = (float)(tabWerte.truePositive10 / ((float)(tabWerte.truePositive10) + (tabWerte.falsePositive10)));
tabWerte.spezifitaet75 = (float)(tabWerte.truePositive75 / ((float)(tabWerte.truePositive75) + (tabWerte.falsePositive75)));
tabWerte.spezifitaet50 = (float)(tabWerte.truePositive50 / ((float)(tabWerte.truePositive50) + (tabWerte.falsePositive50)));
return tabWerte;
}
/*
Schwelle || TP | FP | TN | FN | Sensitivität | Spezifität
10 || 2 | 8 | -6 | 0 | 1.000000 | 0.200000
1 || 2 | -1 | 3 | 0 | 1.000000 | 2.000000
2 || 2 | 0 | 2 | 0 | 1.000000 | 1.000000
*
*/
void ausgabeDurchschnittTPTN(Tabellenwerte durchschnitt, int quartil, int median) {
printf(" TH || TP || FP || TN || FN || Sensitivität || Spezifität \n");
printf(" 10 || %d || %d || %d || %d || %.2f || %.2f \n",
durchschnitt.truePositive10, durchschnitt.falsePositive10, durchschnitt.trueNegative10, durchschnitt.falseNegative10, durchschnitt.sensitivitaet10, durchschnitt.spezifitaet10);
printf(" %d || %d || %d || %d || %d || %.2f || %.2f \n",
quartil, durchschnitt.truePositive75, durchschnitt.falsePositive75, durchschnitt.trueNegative75, durchschnitt.falseNegative75, durchschnitt.sensitivitaet75, durchschnitt.spezifitaet75);
printf(" %d || %d || %d || %d || %d || %.2f || %.2f \n",
median, durchschnitt.truePositive50, durchschnitt.falsePositive50, durchschnitt.trueNegative50, durchschnitt.falseNegative50, durchschnitt.sensitivitaet50, durchschnitt.spezifitaet50);
}
/*
* Methoden Ende
*/
//Notwendig, damit std::sort nach dem Vergleichsergebnis des Struct sortiert
bool best_propability (const Vergleichs_Ergebnis_zweier_Fahrzeuge& struct1, const Vergleichs_Ergebnis_zweier_Fahrzeuge& struct2)
{
return (struct1.Uebereinstimmung_gesamt > struct2.Uebereinstimmung_gesamt);
}
bool wayToSort(int i, int j) { return i > j; }
bool einlesen_bilder = true;
bool einlesen = true;
//Hilfsvariablen für die Auswertungsberechnungen
string vglfz = "";
int name = 0;
vector <Tabellenwerte> vector_struct_zielfahrzeuge_tabellenwerte;
vector <Tabellenwerte> vector_struct_allefahrzeuge_tabellenwerte;
unsigned int quartil75 = 0;
unsigned int quartil25 = 0;
unsigned int medianberechnung = 0;
int TP1 = 0;
int TP2 = 0;
int TP3 = 0;
int main( int argc, char** argv )
{
Fahrzeugpool gesamter_Fahrzeugpool;
Fahrzeugpool vergleichs_Fahrzeugpool;
Tabellenwerte durchschnittziel;
durchschnittziel.mingesamt = 0.0; durchschnittziel.minK1 = 0.0; durchschnittziel.minK2 = 0.0; durchschnittziel.minK3 = 0.0; durchschnittziel.minK4 = 0.0; durchschnittziel.minK5 = 0.0;
durchschnittziel.maxgesamt = 0.0; durchschnittziel.maxK1 = 0.0; durchschnittziel.maxK2 = 0.0; durchschnittziel.maxK3 = 0.0; durchschnittziel.maxK4 = 0.0; durchschnittziel.maxK5 = 0.0;
durchschnittziel.mediangesamt = 0.0; durchschnittziel.medianK1 = 0.0; durchschnittziel.medianK2 = 0.0; durchschnittziel.medianK3 = 0.0; durchschnittziel.medianK4 = 0.0; durchschnittziel.medianK5 = 0.0;
durchschnittziel.sdgesamt = 0.0; durchschnittziel.sdK1 = 0.0; durchschnittziel.sdK2 = 0.0; durchschnittziel.sdK3 = 0.0; durchschnittziel.sdK4 = 0.0; durchschnittziel.sdK5 = 0.0;
durchschnittziel.mittelwertgesamt = 0.0; durchschnittziel.mwK1 = 0.0; durchschnittziel.mwK2 = 0.0; durchschnittziel.mwK3 = 0.0; durchschnittziel.mwK4 = 0.0; durchschnittziel.mwK5 = 0.0;
durchschnittziel.varianzgesamt = 0.0; durchschnittziel.varK1 = 0.0; durchschnittziel.varK2 = 0.0; durchschnittziel.varK3 = 0.0; durchschnittziel.varK4 = 0.0; durchschnittziel.varK5 = 0.0;
durchschnittziel.sensitivitaet10 = 0.0; durchschnittziel.sensitivitaet75 = 0.0; durchschnittziel.sensitivitaet50 = 0.0;
durchschnittziel.spezifitaet10 = 0.0; durchschnittziel.spezifitaet75 = 0.0; durchschnittziel.spezifitaet50 = 0.0;
durchschnittziel.truePositive10 = 0; durchschnittziel.truePositive75 = 0; durchschnittziel.truePositive50 = 0;
durchschnittziel.trueNegative10 = 0; durchschnittziel.trueNegative75 = 0; durchschnittziel.trueNegative50 = 0;
durchschnittziel.falsePositive10 = 0; durchschnittziel.falsePositive75 = 0; durchschnittziel.falsePositive50 = 0;
durchschnittziel.falseNegative10 = 0; durchschnittziel.falseNegative75 = 0; durchschnittziel.falseNegative50 = 0;
Tabellenwerte durchschnittalle;
durchschnittalle.mingesamt = 0.0; durchschnittalle.minK1 = 0.0; durchschnittalle.minK2 = 0.0; durchschnittalle.minK3 = 0.0; durchschnittalle.minK4 = 0.0; durchschnittalle.minK5 = 0.0;
durchschnittalle.maxgesamt = 0.0; durchschnittalle.maxK1 = 0.0; durchschnittalle.maxK2 = 0.0; durchschnittalle.maxK3 = 0.0; durchschnittalle.maxK4 = 0.0; durchschnittalle.maxK5 = 0.0;
durchschnittalle.mediangesamt = 0.0; durchschnittalle.medianK1 = 0.0; durchschnittalle.medianK2 = 0.0; durchschnittalle.medianK3 = 0.0; durchschnittalle.medianK4 = 0.0; durchschnittalle.medianK5 = 0.0;
durchschnittalle.sdgesamt = 0.0; durchschnittalle.sdK1 = 0.0; durchschnittalle.sdK2 = 0.0; durchschnittalle.sdK3 = 0.0; durchschnittalle.sdK4 = 0.0; durchschnittalle.sdK5 = 0.0;
durchschnittalle.mittelwertgesamt = 0.0; durchschnittalle.mwK1 = 0.0; durchschnittalle.mwK2 = 0.0; durchschnittalle.mwK3 = 0.0; durchschnittalle.mwK4 = 0.0; durchschnittalle.mwK5 = 0.0;
durchschnittalle.varianzgesamt = 0.0; durchschnittalle.varK1 = 0.0; durchschnittalle.varK2 = 0.0; durchschnittalle.varK3 = 0.0; durchschnittalle.varK4 = 0.0; durchschnittalle.varK5 = 0.0;
durchschnittalle.sensitivitaet10 = 0.0; durchschnittalle.sensitivitaet75 = 0.0; durchschnittalle.sensitivitaet50 = 0.0;
durchschnittalle.spezifitaet10 = 0.0; durchschnittalle.spezifitaet75 = 0.0; durchschnittalle.spezifitaet50 = 0.0;
durchschnittalle.truePositive10 = 0; durchschnittalle.truePositive75 = 0; durchschnittalle.truePositive50 = 0;
durchschnittalle.trueNegative10 = 0; durchschnittalle.trueNegative75 = 0; durchschnittalle.trueNegative50 = 0;
durchschnittalle.falsePositive10 = 0; durchschnittalle.falsePositive75 = 0; durchschnittalle.falsePositive50 = 0;
durchschnittalle.falseNegative10 = 0; durchschnittalle.falseNegative75 = 0; durchschnittalle.falseNegative50 = 0;
/**
* Im ersten Funktionstest arbeite ich nur mit wenigen Bildern.
* Je nach Bildanzahl im Ordner kann das aber auch beliebig gesteigert werden.
* Das erfordert jedoch große Mengen Rechenzeit.
* TODO: Fahrzeugvektoren als Datei speichern und dann nur noch einlesen.
* In Vorbereitung auf die Verteidigung!
*/
/*
* Hier lese ich Ordnerinhalte ein für die beiden Fahrzeugpoolvektoren
*/
vector<string> dateipfade_gesamtPool;
vector<string> dateipfade_vglPool;
string gesamtPool = argv[1];
string vglPool = argv[2];
const char * c_gesamtPool = gesamtPool.c_str();
const char * c_vglPool = vglPool.c_str();
string _temp = "";
string ordnernameargv1 = argv[1];
string ordnernameargv2 = argv[2];
DIR *dir;
struct dirent *ent;
if (einlesen){
/*
* einlesen der Dateipfade des argv[1] in einen Vektor
*/
if ((dir = opendir(c_gesamtPool)) != NULL)
{
while ((ent = readdir(dir)) != NULL)
{
_temp = ent->d_name;
if(_temp[0]!='.')
{
_temp = ordnernameargv1 + _temp;
dateipfade_gesamtPool.push_back(_temp);
}
}
closedir (dir);
} else {
/* Verzeichnis konnte nicht geöffnet werden */
perror ("");
return EXIT_FAILURE;
}
/*
* einlesen der Dateipfade des argv[2] in einen Vektor
*/
if ((dir = opendir(c_vglPool)) != NULL)
{
while ((ent = readdir(dir)) != NULL)
{
_temp = ent->d_name;
if(_temp[0]!='.')
{
_temp = ordnernameargv2 + _temp;
dateipfade_vglPool.push_back(_temp);
}
}
closedir (dir);
} else {
/* Verzeichnis konnte nicht geöffnet werden */
perror ("");
return EXIT_FAILURE;
}
einlesen = false;
}
int anzahl_gesamtBilder = dateipfade_gesamtPool.size();
int anzahl_vglBilder = dateipfade_vglPool.size();
cout << "Fahrzeuge im Gesamtpool: " << anzahl_gesamtBilder << endl;
if (einlesen_bilder){
for(int i=0;i<anzahl_gesamtBilder;i++)
{
gesamter_Fahrzeugpool.addToFahrzeugpoolVektor(dateipfade_gesamtPool[i]);
//cout << "Fahrzeug " << i << " hinzugefügt!" << " Dateipfad: " << dateipfade_gesamtPool[i]<< " np:"<< gesamter_Fahrzeugpool.getFzByIdFromFahrzeugpoolVektor(i).getNummernschild() << endl;
}
/*
* Fahrzeuge zum Pool hinzufügen; Fahrzeugobjekte erstellen
*/
for(int i=0;i<anzahl_vglBilder;i++)
{
//cout << "Vergleichsfahrzeug berechnen" << endl;
vergleichs_Fahrzeugpool.addToFahrzeugpoolVektor(dateipfade_vglPool[i]);
}
einlesen_bilder = false;
}
vector<Fahrzeug> beste_Vergleiche_der_Fahrzeuge;
Fahrzeug aktuellBestesFahrzeug;
float _tempVergleich = 0.0;
float _bestVergleich = 0.0;
Mat src, vgl;
/**
* Vector zwischenergebnisse vom Typ Struct VergleichsErgebnisse.
* Hier werden alle mit dem Originalobjekt verglichenen Fahrzeuge zwischengespeichert.
* Es enthält ihr Übereinstimmungsergebnis, sowie ihr Fahrzeugobjekt.
* Dadurch kann sofort ermittelt werden, welches Fz in einem Vergleich welchen Wert erreichte.
*/
vector <VergleichsErgebnisse> zwischenergebnisse;
vector <Vergleichs_Ergebnis_zweier_Fahrzeuge> vector_struct_zwischenergebnisse;
/**
* Struct um die Ergebnisse der Fahrzeuge zwischenzuspeichern.
* Werden nachfolgend ermittelt, in den Vector push_back() und überschrieben.
* Es ist also lediglich ein Objekt notwendig.
*/
VergleichsErgebnisse test1;
Vergleichs_Ergebnis_zweier_Fahrzeuge test2;
int auswahl = atoi(argv[3]);
if (auswahl == 1) // nur Formvergleich
{
for(unsigned int i=0;i<vergleichs_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().size();i++)
{
for(unsigned int j=0;j<gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().size();j++)
{
Metrik metrik(vergleichs_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(i).getGroessenverhaeltnis(), gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(j));
_tempVergleich = metrik.getGesamtWahrscheinlichkeit();
test1.fz = gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(j);
test1.Ubereinstimmungswahrscheinlichkeit = _tempVergleich;
zwischenergebnisse.push_back(test1);
if(_bestVergleich <= _tempVergleich){
_bestVergleich = _tempVergleich;
aktuellBestesFahrzeug = gesamter_Fahrzeugpool.getFzByIdFromFahrzeugpoolVektor(j);
}
}
beste_Vergleiche_der_Fahrzeuge.push_back(aktuellBestesFahrzeug);
_bestVergleich = 0;
}
}
else if (auswahl == 2) // nur Farbvergleich
{
for(unsigned int i=0;i<vergleichs_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().size();i++)
{
for(unsigned int j=0;j<gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().size();j++)
{
Metrik metrik(gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(j).getHistogramm(), vergleichs_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(i));
_tempVergleich = metrik.getGesamtWahrscheinlichkeit();
test1.fz = gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(j);
test1.Ubereinstimmungswahrscheinlichkeit = _tempVergleich;
zwischenergebnisse.push_back(test1);
if(_bestVergleich <= _tempVergleich){
_bestVergleich = _tempVergleich;
aktuellBestesFahrzeug = gesamter_Fahrzeugpool.getFzByIdFromFahrzeugpoolVektor(j);
}
}
beste_Vergleiche_der_Fahrzeuge.push_back(aktuellBestesFahrzeug);
_bestVergleich = 0;
}
}
else if (auswahl == 3) // nur Featurevergleich
{
for(unsigned int i=0;i<vergleichs_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().size();i++)
{
for(unsigned int j=0;j<gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().size();j++)
{
Metrik metrik(gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(j).getFASTKeypoints(),
gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(j).getGFTTKeypoints(),
gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(j).getBRIEFDescriptoren(),
gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(j).getSIFTDescriptoren(),
vergleichs_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(i));
_tempVergleich = metrik.getGesamtWahrscheinlichkeit();
test1.fz = gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(j);
test1.Ubereinstimmungswahrscheinlichkeit = _tempVergleich;
zwischenergebnisse.push_back(test1);
if(_bestVergleich <= _tempVergleich){
_bestVergleich = _tempVergleich;
aktuellBestesFahrzeug = gesamter_Fahrzeugpool.getFzByIdFromFahrzeugpoolVektor(j);
}
}
beste_Vergleiche_der_Fahrzeuge.push_back(aktuellBestesFahrzeug);
_bestVergleich = 0;
}
}
else if (auswahl == 4) // nur Nummernschildvergleich
{
for(unsigned int i=0;i<vergleichs_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().size();i++)
{
for(unsigned int j=0;j<gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().size();j++)
{
Metrik metrik(gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(j).getNummernschild(),
vergleichs_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(i));
_tempVergleich = metrik.getGesamtWahrscheinlichkeit();
test1.fz = gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(j);
test1.Ubereinstimmungswahrscheinlichkeit = _tempVergleich;
zwischenergebnisse.push_back(test1);
if(_bestVergleich <= _tempVergleich){
_bestVergleich = _tempVergleich;
aktuellBestesFahrzeug = gesamter_Fahrzeugpool.getFzByIdFromFahrzeugpoolVektor(j);
}
}
beste_Vergleiche_der_Fahrzeuge.push_back(aktuellBestesFahrzeug);
_bestVergleich = 0;
}
}
else if (auswahl > 4) // Vergleich über alle Komponenten
{
cout << " Zeiten: Form, Farbe, FAST, GFTT, ANPR, GESAMT" << endl;
for(unsigned int i=0;i<vergleichs_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().size();i++)
{
vector_struct_zwischenergebnisse.clear();
for(unsigned int j=0;j<gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().size();j++)
{
// cout << "gesamterFZpool" << gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().size() << endl;
//cout << "vergleichsFZpool" << vergleichs_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().size() << endl;
//cout << " Zeiten: Form, Farbe, FAST, GFTT, ANPR, GESAMT" << endl;
Metrik metrik(gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(j), vergleichs_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(i));
test2.ursprungs_fz = gesamter_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(j);
test2.vergleichs_fz = vergleichs_Fahrzeugpool.getFahrzeugpoolVektor().at(i);
test2.Uebereinstimmung_gesamt = metrik.getGesamtWahrscheinlichkeit();
test2.Uebereinstimmung_Komp_1 = metrik.getFarbVergleichProzent();
test2.Uebereinstimmung_Komp_2 = metrik.getFormVergleichProzent();
if(test2.Uebereinstimmung_Komp_2 != test2.Uebereinstimmung_Komp_2) {
test2.Uebereinstimmung_Komp_2 = 0.0;
}
test2.Uebereinstimmung_Komp_3 = metrik.getFastFeatureVergleichProzent();
test2.Uebereinstimmung_Komp_4 = metrik.getGfttFeatureVergleichProzent();
test2.Uebereinstimmung_Komp_5 = metrik.getNummernschildVergleichProzent();
vector_struct_zwischenergebnisse.push_back(test2);
//cout << "DEBUG003" << endl;
}
sort(vector_struct_zwischenergebnisse.begin(), vector_struct_zwischenergebnisse.end(), best_propability);
/*
* Jetzt brauche ich einen zweiten Vector, der nur __ZIELFAHRZEUGE__ enthält.
*/
//******BEREWCHNUNG DER TP***************/
string ursprungsfz = "";
string vglfz = "";
int name = 0;
string bmw = "dunkelgrau-bmw";
string mer = "silber-mercedes";
string sma = "blau-smart";
string sko = "rot-Skoda";
string maz = "silber-mazda";
vector <Vergleichs_Ergebnis_zweier_Fahrzeuge> vector_struct_zielfahrzeuge;
//Bestimmung der 3 Thresholds: oberen 10 Fahrzeuge, Oberes Quartil, Median
//unsigned int quartil75 = vector_struct_zwischenergebnisse.size();
quartil75 = vector_struct_zwischenergebnisse.size();
quartil75 = quartil75*0.25;
quartil25 = vector_struct_zwischenergebnisse.size();
quartil25 = quartil25*0.75;
//unsigned int medianberechnung = vector_struct_zwischenergebnisse.size();
medianberechnung = vector_struct_zwischenergebnisse.size();
if (medianberechnung % 2 != 0) {medianberechnung=medianberechnung+1;}
medianberechnung = medianberechnung/2;
//cout << "DEBUG4" << endl;
ursprungsfz = vector_struct_zwischenergebnisse.at(0).vergleichs_fz.getPfadUrsprungsBild();
if (ursprungsfz.find(bmw) != string::npos) {
name = 0;
} else if (ursprungsfz.find(mer) != string::npos) {
name = 1;
} else if (ursprungsfz.find(sma) != string::npos) {
name = 2;
} else if (ursprungsfz.find(sko) != string::npos) {
name = 3;
} else if (ursprungsfz.find(maz) != string::npos) {
name = 4;
}
////////// Vektor mit Zielfahrzeugen wird befüllt
// Werte für die True Positives jeweils für die drei Thresholds (10, 3.Quartil, Median)
TP1 = 0;
TP2 = 0;
TP3 = 0;
switch( name ) {
case 0: { // dunkelgrau-bmw
for(unsigned int i = 0; i<vector_struct_zwischenergebnisse.size();i++) {
if(vector_struct_zwischenergebnisse.at(i).ursprungs_fz.getPfadUrsprungsBild().find(bmw) != string::npos) {
// Wenn Zielfahrzeug im Ergebnisvektor gefunden wurde, kommt es zum einen in den Zielvektor
vector_struct_zielfahrzeuge.push_back(vector_struct_zwischenergebnisse.at(i));
// zum anderen wird es als TP
// dies geschieht für die 3 Thresholds
// die FALSE POSITIVES/NEGATIVES erkenne ich nach diesen Schleifen, wenn ich die größe des Zielvektors kenne
if (i<=10) {
//TP für alle hochsetzen
TP1++; TP2++; TP3++;
} else if (i > 10 && i <= quartil75) {
//TP für quartil und median hochsetzen
TP2++; TP3++;
} else if (i > quartil75 && i <= medianberechnung) {
//TP für median hochsetzen
TP3++;
}
}
}
break;
}
case 1: { // silber-mercedes
for(unsigned int i = 0; i<vector_struct_zwischenergebnisse.size();i++) {
if(vector_struct_zwischenergebnisse.at(i).ursprungs_fz.getPfadUrsprungsBild().find(mer) != string::npos) {
vector_struct_zielfahrzeuge.push_back(vector_struct_zwischenergebnisse.at(i));
if (i<=10) {
//TP für alle hochsetzen
TP1++; TP2++; TP3++;
} else if (i > 10 && i <= quartil75) {
//TP für quartil und median hochsetzen
TP2++; TP3++;
} else if (i > quartil75 && i <= medianberechnung) {
//TP für median hochsetzen
TP3++;
}
}
}
break;
}
case 2: { // blau-smart
for(unsigned int i = 0; i<vector_struct_zwischenergebnisse.size();i++) {
if(vector_struct_zwischenergebnisse.at(i).ursprungs_fz.getPfadUrsprungsBild().find(sma) != string::npos) {
vector_struct_zielfahrzeuge.push_back(vector_struct_zwischenergebnisse.at(i));
if (i<=10) {
//TP für alle hochsetzen
TP1++; TP2++; TP3++;
} else if ((i > 10) && (i <= quartil75)) {
//TP für quartil und median hochsetzen
TP2++; TP3++;
} else if ((i > quartil75) && (i <= medianberechnung)) {
//TP für median hochsetzen
TP3++;
}
}
}
break;
}
case 3: { // rot-Skoda
for(unsigned int i = 0; i<vector_struct_zwischenergebnisse.size();i++) {
if(vector_struct_zwischenergebnisse.at(i).ursprungs_fz.getPfadUrsprungsBild().find(sko) != string::npos) {
vector_struct_zielfahrzeuge.push_back(vector_struct_zwischenergebnisse.at(i));
if (i<=10) {
//TP für alle hochsetzen
TP1++; TP2++; TP3++;
} else if (i > 10 && i <= quartil75) {
//TP für quartil und median hochsetzen
TP2++; TP3++;
} else if (i > quartil75 && i <= medianberechnung) {
//TP für median hochsetzen
TP3++;
}
}
}
break;
}
case 4: { // silber-mazda
for(unsigned int i = 0; i<vector_struct_zwischenergebnisse.size();i++) {
if(vector_struct_zwischenergebnisse.at(i).ursprungs_fz.getPfadUrsprungsBild().find(maz) != string::npos) {
vector_struct_zielfahrzeuge.push_back(vector_struct_zwischenergebnisse.at(i));
if (i<=10) {
//TP für alle hochsetzen
TP1++; TP2++; TP3++;
} else if (i > 10 && i <= quartil75) {
//TP für quartil und median hochsetzen
TP2++; TP3++;
} else if (i > quartil75 && i <= medianberechnung) {
//TP für median hochsetzen
TP3++;
}
}
}
break;
}
} // end of Switch-Case zur Fahrzeugbestimmung
/*
* jetzt gibt es in Abhängigkeit vom Vergleichsfahrzeug einen Vektor, der die richtigen Ergebnisse beinhaltet.
* Nun kann ich ein Struct anlegen, dass die
* MIN, MAX, MEDIAN und SD pro Komponenten erfasst
* sowie die TP/FP/TN/FN
*/
//Die Tabellenwerte werden hier erfasst und initialisiert, damit sie zu Beginn immer 0 sind.
Tabellenwerte zielfahrzeug;
zielfahrzeug.mingesamt = 100.0; zielfahrzeug.minK1 = 100.0; zielfahrzeug.minK2 = 100.0; zielfahrzeug.minK3 = 100.0; zielfahrzeug.minK4 = 100.0; zielfahrzeug.minK5 = 100.0;
zielfahrzeug.maxgesamt = 0.0; zielfahrzeug.maxK1 = 0.0; zielfahrzeug.maxK2 = 0.0; zielfahrzeug.maxK3 = 0.0; zielfahrzeug.maxK4 = 0.0; zielfahrzeug.maxK5 = 0.0;
zielfahrzeug.mediangesamt = 0.0; zielfahrzeug.medianK1 = 0.0; zielfahrzeug.medianK2 = 0.0; zielfahrzeug.medianK3 = 0.0; zielfahrzeug.medianK4 = 0.0; zielfahrzeug.medianK5 = 0.0;
zielfahrzeug.sdgesamt = 0.0; zielfahrzeug.sdK1 = 0.0; zielfahrzeug.sdK2 = 0.0; zielfahrzeug.sdK3 = 0.0; zielfahrzeug.sdK4 = 0.0; zielfahrzeug.sdK5 = 0.0;
zielfahrzeug.mittelwertgesamt = 0.0; zielfahrzeug.mwK1 = 0.0; zielfahrzeug.mwK2 = 0.0; zielfahrzeug.mwK3 = 0.0; zielfahrzeug.mwK4 = 0.0; zielfahrzeug.mwK5 = 0.0;
zielfahrzeug.varianzgesamt = 0.0; zielfahrzeug.varK1 = 0.0; zielfahrzeug.varK2 = 0.0; zielfahrzeug.varK3 = 0.0; zielfahrzeug.varK4 = 0.0; zielfahrzeug.varK5 = 0.0;
zielfahrzeug.sensitivitaet10 = 0.0; zielfahrzeug.sensitivitaet75 = 0.0; zielfahrzeug.sensitivitaet50 = 0.0;
zielfahrzeug.spezifitaet10 = 0.0; zielfahrzeug.spezifitaet75 = 0.0; zielfahrzeug.spezifitaet50 = 0.0;
zielfahrzeug.truePositive10 = 0; zielfahrzeug.truePositive75 = 0; zielfahrzeug.truePositive50 = 0;
zielfahrzeug.trueNegative10 = 0; zielfahrzeug.trueNegative75 = 0; zielfahrzeug.trueNegative50 = 0;
zielfahrzeug.falsePositive10 = 0; zielfahrzeug.falsePositive75 = 0; zielfahrzeug.falsePositive50 = 0;
zielfahrzeug.falseNegative10 = 0; zielfahrzeug.falseNegative75 = 0; zielfahrzeug.falseNegative50 = 0;
Tabellenwerte allefahrzeuge;
allefahrzeuge.mingesamt = 100.0; allefahrzeuge.minK1 = 100.0; allefahrzeuge.minK2 = 100.0; allefahrzeuge.minK3 = 100.0; allefahrzeuge.minK4 = 100.0; allefahrzeuge.minK5 = 100.0;
allefahrzeuge.maxgesamt = 0.0; allefahrzeuge.maxK1 = 0.0; allefahrzeuge.maxK2 = 0.0; allefahrzeuge.maxK3 = 0.0; allefahrzeuge.maxK4 = 0.0; allefahrzeuge.maxK5 = 0.0;
allefahrzeuge.mediangesamt = 0.0; allefahrzeuge.medianK1 = 0.0; allefahrzeuge.medianK2 = 0.0; allefahrzeuge.medianK3 = 0.0; allefahrzeuge.medianK4 = 0.0; allefahrzeuge.medianK5 = 0.0;
allefahrzeuge.sdgesamt = 0.0; allefahrzeuge.sdK1 = 0.0; allefahrzeuge.sdK2 = 0.0; allefahrzeuge.sdK3 = 0.0; allefahrzeuge.sdK4 = 0.0; allefahrzeuge.sdK5 = 0.0;
allefahrzeuge.mittelwertgesamt = 0.0; allefahrzeuge.mwK1 = 0.0; allefahrzeuge.mwK2 = 0.0; allefahrzeuge.mwK3 = 0.0; allefahrzeuge.mwK4 = 0.0; allefahrzeuge.mwK5 = 0.0;
allefahrzeuge.varianzgesamt = 0.0; allefahrzeuge.varK1 = 0.0; allefahrzeuge.varK2 = 0.0; allefahrzeuge.varK3 = 0.0; allefahrzeuge.varK4 = 0.0; allefahrzeuge.varK5 = 0.0;
allefahrzeuge.sensitivitaet10 = 0.0; allefahrzeuge.sensitivitaet75 = 0.0; allefahrzeuge.sensitivitaet50 = 0.0;
allefahrzeuge.spezifitaet10 = 0.0; allefahrzeuge.spezifitaet75 = 0.0; allefahrzeuge.spezifitaet50 = 0.0;
allefahrzeuge.truePositive10 = 0; allefahrzeuge.truePositive75 = 0; allefahrzeuge.truePositive50 = 0;
allefahrzeuge.trueNegative10 = 0; allefahrzeuge.trueNegative75 = 0; allefahrzeuge.trueNegative50 = 0;
allefahrzeuge.falsePositive10 = 0; allefahrzeuge.falsePositive75 = 0; allefahrzeuge.falsePositive50 = 0;
allefahrzeuge.falseNegative10 = 0; allefahrzeuge.falseNegative75 = 0; allefahrzeuge.falseNegative50 = 0;
/*
* 0-Initialisierung fertig, das ist wichtig für eine unverfälschte Berechnung
*/
/*
* BERECHNUNG DER TABELLEN ERFOLGT HIER!
* ICH HABE DEN SORTIERTEN VEKTOR DER ZWISCHENERGEBNISSE UND DER ZIELFAHRZEUGE
*
* ZWISCHENERGEBNISSE: VECTOR_STRUCT_ZWISCHENERGEBNISSE
* ZIELFAHRZEUGE: VECTOR_STRUCT_ZIELFAHRZEUGE
*
* PRO ELEMENT DES JEWEILIGEN VEKTORS MUSS ICH EINE TABELLE BERECHNEN
* JEDER VERGLEICH (VGL-FZ mit ALLEN FP-FZ) ERZEUGT EINE TABELLE!!!
* JEDE TABELLE ENTHÄLT MEDIAN/MITTELWERT/SD/MIN/MAX-WERTE
* ALSO MUSS FÜR JEDEN VERGLEICH EINE TABELLE ERSTELLT WERDEN.
* DAMIT IST ES RICHTIG; DASS FÜR 1 VGL-FZ nur EINE TABELLE ERSTELLT WIRD!!!!!!!!!
* UND ALLE FZ = DURCHSCHNITT IST
* MAX-WERTE FÜR ALLE-FZ = MAX-WERTE FÜR ZIELFZ!
*
* MIN-WERTE STIMMEN, WENN MEHR ALS 1 VGL-FZ EXISTIERT
*/
//Berechnung für alle Zielfahrzeuge
zielfahrzeug = berechnungAuswertung(zielfahrzeug, vector_struct_zielfahrzeuge);