- add sources.
[platform/framework/web/crosswalk.git] / src / ui / gfx / matrix3_f.cc
1 // Copyright (c) 2013 The Chromium Authors. All rights reserved.
2 // Use of this source code is governed by a BSD-style license that can be
3 // found in the LICENSE file.
4
5 #include "ui/gfx/matrix3_f.h"
6
7 #include <algorithm>
8 #include <cmath>
9 #include <limits>
10
11 #ifndef M_PI
12 #define M_PI 3.14159265358979323846
13 #endif
14
15 namespace {
16
17 // This is only to make accessing indices self-explanatory.
18 enum MatrixCoordinates {
19   M00,
20   M01,
21   M02,
22   M10,
23   M11,
24   M12,
25   M20,
26   M21,
27   M22,
28   M_END
29 };
30
31 template<typename T>
32 double Determinant3x3(T data[M_END]) {
33   // This routine is separated from the Matrix3F::Determinant because in
34   // computing inverse we do want higher precision afforded by the explicit
35   // use of 'double'.
36   return
37       static_cast<double>(data[M00]) * (
38           static_cast<double>(data[M11]) * data[M22] -
39           static_cast<double>(data[M12]) * data[M21]) +
40       static_cast<double>(data[M01]) * (
41           static_cast<double>(data[M12]) * data[M20] -
42           static_cast<double>(data[M10]) * data[M22]) +
43       static_cast<double>(data[M02]) * (
44           static_cast<double>(data[M10]) * data[M21] -
45           static_cast<double>(data[M11]) * data[M20]);
46 }
47
48 }  // namespace
49
50 namespace gfx {
51
52 Matrix3F::Matrix3F() {
53 }
54
55 Matrix3F::~Matrix3F() {
56 }
57
58 // static
59 Matrix3F Matrix3F::Zeros() {
60   Matrix3F matrix;
61   matrix.set(0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f);
62   return matrix;
63 }
64
65 // static
66 Matrix3F Matrix3F::Ones() {
67   Matrix3F matrix;
68   matrix.set(1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f, 1.0f);
69   return matrix;
70 }
71
72 // static
73 Matrix3F Matrix3F::Identity() {
74   Matrix3F matrix;
75   matrix.set(1.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 1.0f, 0.0f, 0.0f, 0.0f, 1.0f);
76   return matrix;
77 }
78
79 // static
80 Matrix3F Matrix3F::FromOuterProduct(const Vector3dF& a, const Vector3dF& bt) {
81   Matrix3F matrix;
82   matrix.set(a.x() * bt.x(), a.x() * bt.y(), a.x() * bt.z(),
83              a.y() * bt.x(), a.y() * bt.y(), a.y() * bt.z(),
84              a.z() * bt.x(), a.z() * bt.y(), a.z() * bt.z());
85   return matrix;
86 }
87
88 bool Matrix3F::IsEqual(const Matrix3F& rhs) const {
89   return 0 == memcmp(data_, rhs.data_, sizeof(data_));
90 }
91
92 bool Matrix3F::IsNear(const Matrix3F& rhs, float precision) const {
93   DCHECK(precision >= 0);
94   for (int i = 0; i < M_END; ++i) {
95     if (std::abs(data_[i] - rhs.data_[i]) > precision)
96       return false;
97   }
98   return true;
99 }
100
101 Matrix3F Matrix3F::Inverse() const {
102   Matrix3F inverse = Matrix3F::Zeros();
103   double determinant = Determinant3x3(data_);
104   if (std::numeric_limits<float>::epsilon() > std::abs(determinant))
105     return inverse;  // Singular matrix. Return Zeros().
106
107   inverse.set(
108       (data_[M11] * data_[M22] - data_[M12] * data_[M21]) / determinant,
109       (data_[M02] * data_[M21] - data_[M01] * data_[M22]) / determinant,
110       (data_[M01] * data_[M12] - data_[M02] * data_[M11]) / determinant,
111       (data_[M12] * data_[M20] - data_[M10] * data_[M22]) / determinant,
112       (data_[M00] * data_[M22] - data_[M02] * data_[M20]) / determinant,
113       (data_[M02] * data_[M10] - data_[M00] * data_[M12]) / determinant,
114       (data_[M10] * data_[M21] - data_[M11] * data_[M20]) / determinant,
115       (data_[M01] * data_[M20] - data_[M00] * data_[M21]) / determinant,
116       (data_[M00] * data_[M11] - data_[M01] * data_[M10]) / determinant);
117   return inverse;
118 }
119
120 float Matrix3F::Determinant() const {
121   return static_cast<float>(Determinant3x3(data_));
122 }
123
124 Vector3dF Matrix3F::SolveEigenproblem(Matrix3F* eigenvectors) const {
125   // The matrix must be symmetric.
126   const float epsilon = std::numeric_limits<float>::epsilon();
127   if (std::abs(data_[M01] - data_[M10]) > epsilon ||
128       std::abs(data_[M02] - data_[M20]) > epsilon ||
129       std::abs(data_[M12] - data_[M21]) > epsilon) {
130     NOTREACHED();
131     return Vector3dF();
132   }
133
134   float eigenvalues[3];
135   float p =
136       data_[M01] * data_[M01] +
137       data_[M02] * data_[M02] +
138       data_[M12] * data_[M12];
139
140   bool diagonal = std::abs(p) < epsilon;
141   if (diagonal) {
142     eigenvalues[0] = data_[M00];
143     eigenvalues[1] = data_[M11];
144     eigenvalues[2] = data_[M22];
145   } else {
146     float q = Trace() / 3.0f;
147     p = (data_[M00] - q) * (data_[M00] - q) +
148         (data_[M11] - q) * (data_[M11] - q) +
149         (data_[M22] - q) * (data_[M22] - q) +
150         2 * p;
151     p = std::sqrt(p / 6);
152
153     // The computation below puts B as (A - qI) / p, where A is *this.
154     Matrix3F matrix_b(*this);
155     matrix_b.data_[M00] -= q;
156     matrix_b.data_[M11] -= q;
157     matrix_b.data_[M22] -= q;
158     for (int i = 0; i < M_END; ++i)
159       matrix_b.data_[i] /= p;
160
161     double half_det_b = Determinant3x3(matrix_b.data_) / 2.0;
162     // half_det_b should be in <-1, 1>, but beware of rounding error.
163     double phi = 0.0f;
164     if (half_det_b <= -1.0)
165       phi = M_PI / 3;
166     else if (half_det_b < 1.0)
167       phi = acos(half_det_b) / 3;
168
169     eigenvalues[0] = q + 2 * p * static_cast<float>(cos(phi));
170     eigenvalues[2] = q + 2 * p *
171         static_cast<float>(cos(phi + 2.0 * M_PI / 3.0));
172     eigenvalues[1] = 3 * q - eigenvalues[0] - eigenvalues[2];
173   }
174
175   // Put eigenvalues in the descending order.
176   int indices[3] = {0, 1, 2};
177   if (eigenvalues[2] > eigenvalues[1]) {
178     std::swap(eigenvalues[2], eigenvalues[1]);
179     std::swap(indices[2], indices[1]);
180   }
181
182   if (eigenvalues[1] > eigenvalues[0]) {
183     std::swap(eigenvalues[1], eigenvalues[0]);
184     std::swap(indices[1], indices[0]);
185   }
186
187   if (eigenvalues[2] > eigenvalues[1]) {
188     std::swap(eigenvalues[2], eigenvalues[1]);
189     std::swap(indices[2], indices[1]);
190   }
191
192   if (eigenvectors != NULL && diagonal) {
193     // Eigenvectors are e-vectors, just need to be sorted accordingly.
194     *eigenvectors = Zeros();
195     for (int i = 0; i < 3; ++i)
196       eigenvectors->set(indices[i], i, 1.0f);
197   } else if (eigenvectors != NULL) {
198     // Consult the following for a detailed discussion:
199     // Joachim Kopp
200     // Numerical diagonalization of hermitian 3x3 matrices
201     // arXiv.org preprint: physics/0610206
202     // Int. J. Mod. Phys. C19 (2008) 523-548
203
204     // TODO(motek): expand to handle correctly negative and multiple
205     // eigenvalues.
206     for (int i = 0; i < 3; ++i) {
207       float l = eigenvalues[i];
208       // B = A - l * I
209       Matrix3F matrix_b(*this);
210       matrix_b.data_[M00] -= l;
211       matrix_b.data_[M11] -= l;
212       matrix_b.data_[M22] -= l;
213       Vector3dF e1 = CrossProduct(matrix_b.get_column(0),
214                                   matrix_b.get_column(1));
215       Vector3dF e2 = CrossProduct(matrix_b.get_column(1),
216                                   matrix_b.get_column(2));
217       Vector3dF e3 = CrossProduct(matrix_b.get_column(2),
218                                   matrix_b.get_column(0));
219
220       // e1, e2 and e3 should point in the same direction.
221       if (DotProduct(e1, e2) < 0)
222         e2 = -e2;
223
224       if (DotProduct(e1, e3) < 0)
225         e3 = -e3;
226
227       Vector3dF eigvec = e1 + e2 + e3;
228       // Normalize.
229       eigvec.Scale(1.0f / eigvec.Length());
230       eigenvectors->set_column(i, eigvec);
231     }
232   }
233
234   return Vector3dF(eigenvalues[0], eigenvalues[1], eigenvalues[2]);
235 }
236
237 }  // namespace gfx