gridf_analyzer.py

   1 import matplotlib.pyplot as plt
   2 from matplotlib import cm
   3 import time
   4 import sys
   5 import pickle
   6 import multiprocessing
   7
   8 import gridf
   9
  10 def job1(args):
  11     X, Y, im_l, a, b, c, d, s, v1, k, hough, size = args
  12     return [gridf.distance(im_l,
  13                      gridf.get_grid(a + X[y] * s * v1,
  14                               b + Y[y] * s * v1,
  15                               c, d, hough, size),
  16                      size) for y in range(2 * k)]
  17 def job2(args):
  18     X, Y, im_l, a, b, c, d, s, v1, v2, k, hough, size = args
  19     return [gridf.distance(im_l,
  20                      gridf.get_grid(a, b, c+ X[y] * s * v2,
  21                               d + Y[y] * s * v2,
  22                               hough, size),
  23                      size) for y in range(2 * k)]
  24
  25 def error_surface(im_l, a, b, c, d, hough, size, v1, v2):
  26     X = []
  27     Y = []
  28     Z = []
  29     s = 0.001
  30     k = 250
  31     for i in range(-k, k):
  32         X.append(range(-k, k))
  33         Y.append(2*k*[i])
  34
  35     tasks = [(X[x], Y[x], im_l, a, b, c, d, s, v1, v2, k, hough, size) for x in xrange(0, 2 * k)]
  36
  37     pool = multiprocessing.Pool(None)
  38
  39     start = time.time()
  40     Z = pool.map(job2, tasks, 1)
  41     print time.time() - start
  42
  43     s_file = open('surface' + str(k), 'w')
  44     pickle.dump((X, Y, Z), s_file)
  45     s_file.close()
  46     plt.imshow(Z, cmap=cm.jet, interpolation='bicubic',
  47                origin='upper', extent=(-k, k, -k, k), aspect='equal')
  48     plt.colorbar()
  49
  50     plt.show()