src/intrsc.py

   1 """Imago intersections module."""
   2
   3 from math import cos, tan, pi
   4 from operator import itemgetter
   5 import colorsys
   6
   7 import ImageDraw
   8
   9 import filters
  10 import k_means
  11 import output
  12 import linef
  13
  14 def dst(line):
  15     """Return normalized line."""
  16     if line[0] < pi / 2:
  17         line = line[0] + pi, - line[1]
  18     return line
  19
  20 def dst_sort(lines):
  21     """Return lines sorted by distance."""
  22     l_max = max(l[0] for l in lines)
  23     l_min = min(l[0] for l in lines)
  24     if l_max - l_min > (3. / 4) * pi:
  25         lines = [dst(l) for l in lines]
  26     lines.sort(key=itemgetter(1))
  27     return lines
  28
  29 def board(image, lines, show_all, do_something, logger):
  30     """Compute intersections, find stone colors and return board situation."""
  31     # TODO refactor show_all, do_something
  32     # TODO refactor this into smaller functions
  33     logger("finding the stones")
  34     lines = [dst_sort(l) for l in lines]
  35     an0 = (sum([l[0] for l in lines[0]]) / len(lines[0]) - pi / 2)
  36     an1 = (sum([l[0] for l in lines[1]]) / len(lines[1]) - pi / 2)
  37     if an0 > an1:
  38         lines = [lines[1], lines[0]]
  39
  40     intersections = intersections_from_angl_dist(lines, image.size)
  41
  42     if show_all:
  43         image_g = image.copy()
  44         draw = ImageDraw.Draw(image_g)
  45         for line in intersections:
  46             for (x, y) in line:
  47                 draw.point((x , y), fill=(120, 255, 120))
  48         do_something(image_g, "intersections")
  49
  50     image_c = filters.color_enhance(image)
  51     if show_all:
  52         do_something(image_c, "white balance")
  53
  54     board_raw = []
  55
  56     for line in intersections:
  57         board_raw.append([stone_color_raw(image_c, intersection) for intersection in
  58                       line])
  59     board_raw = sum(board_raw, [])
  60
  61     ### Show color distribution
  62
  63     if show_all:
  64         import matplotlib.pyplot as pyplot
  65         import Image
  66         fig = pyplot.figure(figsize=(8, 6))
  67         luma = [s[0] for s in board_raw]
  68         saturation = [s[1] for s in board_raw]
  69         pyplot.scatter(luma, saturation,
  70                        color=[s[2] for s in board_raw])
  71         pyplot.xlim(0,1)
  72         pyplot.ylim(0,1)
  73         fig.canvas.draw()
  74         size = fig.canvas.get_width_height()
  75         buff = fig.canvas.tostring_rgb()
  76         image_p = Image.fromstring('RGB', size, buff, 'raw')
  77         do_something(image_p, "color distribution")
  78
  79     #max_s0 = max(s[0] for s in board_raw)
  80     #min_s0 = min(s[0] for s in board_raw)
  81     #norm_s0 = lambda x: (x - min_s0) / (max_s0 - min_s0)
  82     #max_s1 = max(s[1] for s in board_raw)
  83     #min_s1 = min(s[1] for s in board_raw)
  84     #norm_s1 = lambda x: (x - min_s1) / (max_s1 - min_s1)
  85     #max_s1 = max(s[1] for s in board_raw)
  86     #min_s1 = min(s[1] for s in board_raw)
  87     #norm_s1 = lambda x: (x - min_s1) / (max_s1 - min_s1)
  88     #color_data = [(norm_s0(s[0]), norm_s1(s[1])) for s in board_raw]
  89     color_data = [(s[0], s[1]) for s in board_raw]
  90
  91     clusters = k_means.cluster(3, 2,zip(color_data, range(len(color_data))),
  92                                [[0., 0.5], [0.5, 0.5], [1., 0.5]])
  93
  94     if show_all:
  95         fig = pyplot.figure(figsize=(8, 6))
  96         pyplot.scatter([d[0][0] for d in clusters[0]], [d[0][1] for d in clusters[0]],
  97                                                  color=(1,0,0,1))
  98         pyplot.scatter([d[0][0] for d in clusters[1]], [d[0][1] for d in clusters[1]],
  99                                                  color=(0,1,0,1))
 100         pyplot.scatter([d[0][0] for d in clusters[2]], [d[0][1] for d in clusters[2]],
 101                                                  color=(0,0,1,1))
 102         pyplot.xlim(0,1)
 103         pyplot.ylim(0,1)
 104         fig.canvas.draw()
 105         size = fig.canvas.get_width_height()
 106         buff = fig.canvas.tostring_rgb()
 107         image_p = Image.fromstring('RGB', size, buff, 'raw')
 108         do_something(image_p, "color clustering")
 109
 110     clusters[0] = [(p[1], 'B') for p in clusters[0]]
 111     clusters[1] = [(p[1], '.') for p in clusters[1]]
 112     clusters[2] = [(p[1], 'W') for p in clusters[2]]
 113
 114     board_rl = sum(clusters, [])
 115     board_rl.sort()
 116     board_rg = (p[1] for p in board_rl)
 117
 118     board_r = []
 119
 120     #TODO 19 should be a size parameter
 121     try:
 122         for i in xrange(19):
 123             for _ in xrange(19):
 124                 board_r.append(board_rg.next())
 125     except StopIteration:
 126         pass
 127
 128
 129     return output.Board(19, board_r)
 130
 131 def mean_luma(cluster):
 132     """Return mean luminanace of the *cluster* of points."""
 133     return sum(c[0][0] for c in cluster) / float(len(cluster))
 134
 135 def to_general(line, size):
 136     # TODO comment
 137     (x1, y1), (x2, y2) = linef.line_from_angl_dist(line, size)
 138     return (y2 - y1, x1 - x2, x2 * y1 - x1 * y2)
 139
 140 def intersection(l1, l2):
 141     a1, b1, c1 = l1
 142     a2, b2, c2 = l2
 143     delim = float(a1 * b2 - b1 * a2)
 144     x = (b1 * c2 - c1 * b2) / delim
 145     y = (c1 * a2 - a1 * c2) / delim
 146     return x, y
 147
 148 # TODO remove the parameter get_all
 149 def intersections_from_angl_dist(lines, size, get_all=True):
 150     """Take grid-lines and size of the image. Return intersections."""
 151     lines0 = map(lambda l: to_general(l, size), lines[0])
 152     lines1 = map(lambda l: to_general(l, size), lines[1])
 153     intersections = []
 154     for l1 in lines1:
 155         line = []
 156         for l2 in lines0:
 157             line.append(intersection(l1, l2))
 158         intersections.append(line)
 159     return intersections
 160
 161 def rgb2lumsat(color):
 162     """Convert RGB to luminance and HSI model saturation."""
 163     r, g, b = color
 164     luma = (0.30 * r + 0.59 * g + 0.11 * b) / 255.0
 165     max_diff = max(color) - min(color)
 166     if max_diff == 0:
 167         saturation = 0
 168     else:
 169         saturation = 1. - ((3. * min(color)) / sum(color))
 170     return luma, saturation
 171
 172 def median(lst):
 173     #TODO comment (or delete maybe?)
 174     len_lst = len(lst)
 175     if len_lst % 2 == 0:
 176         return (lst[len_lst / 2] + lst[len_lst / 2 + 1]) / 2.0
 177     else:
 178         return lst[len_lst / 2]
 179
 180 def stone_color_raw(image, (x, y)):
 181     """Given image and coordinates, return stone color."""
 182     size = 3
 183     points = []
 184     for i in range(-size, size + 1):
 185         for j in range(-size, size + 1):
 186             try:
 187                 points.append(image.getpixel((x + i, y + j)))
 188             except IndexError:
 189                 pass
 190     norm = float(len(points))
 191     if norm == 0:
 192         return 0, 0, (0, 0, 0) #TODO trow exception here
 193     norm = float(norm*255)
 194     color = (sum(p[0] for p in points) / norm,
 195              sum(p[1] for p in points) / norm,
 196              sum(p[2] for p in points) / norm)
 197     hue, luma, saturation = colorsys.rgb_to_hls(*color)
 198     color = colorsys.hls_to_rgb(hue, 0.5, 1.)
 199     return luma, saturation, color, hue