hough.py

   1 from PIL import Image
   2 from math import sin, cos, pi
   3 import os
   4
   5 def clear():
   6     if os.name == 'posix':
   7         os.system('clear')
   8     elif os.name == ('ce', 'nt', 'dos'):
   9         os.system('cls')
  10
  11 def transform(image):
  12
  13     image_l = image.load()
  14     size = image.size
  15
  16     dt = pi / size[1]
  17     initial_angle = (pi / 4) + (dt / 2)
  18
  19     matrix = [[0]*size[1] for _ in xrange(size[0])]
  20
  21     for x in xrange(size[0]):
  22         clear()
  23         print "{0}/{1}".format(x + 1, size[0])
  24         for y in xrange(size[1]):
  25             if image_l[x, y]:
  26                 # for every angle:
  27                 for a in xrange(size[1]):
  28                     # find the distance:
  29                     # distance is the dot product of vector (x, y) - centerpoint
  30                     # and a unit vector orthogonal to the angle
  31                     distance = (((x - (size[0] / 2)) * sin((dt * a) + initial_angle)) +
  32                                 ((y - (size[1] / 2)) * -cos((dt * a) + initial_angle)) +
  33                                 size[0] / 2)
  34                     column = int(round(distance)) # column of the matrix closest to the distance
  35                     if column >= 0 and column < size[0]:
  36                         matrix[column][a] += 1
  37
  38     new_image = Image.new('L', size)
  39     new_image_l = new_image.load()
  40
  41     minimum = min([min(m) for m in matrix])
  42
  43     maximum = max([max(m) for m in matrix]) - minimum
  44
  45     for y in xrange(size[1]):
  46         for x in xrange(size[0]):
  47             new_image_l[x, y] = (float(matrix[x][y] - minimum) / maximum) * 255
  48
  49     return new_image