imago.py

   1 #!/usr/bin/env python
   2
   3 """Go image recognition"""
   4
   5 import sys
   6 import os
   7 import math
   8 import argparse
   9
  10 try:
  11     import Image, ImageDraw
  12 except ImportError, msg:
  13     print >>sys.stderr, msg
  14     sys.exit(1)
  15
  16 import im_debug
  17 import filters
  18 from hough import Hough
  19
  20 Saving_dir = ''
  21 Saving_num = 0
  22
  23 def main():
  24     """Main function of the program."""
  25
  26     parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
  27     parser.add_argument('file', metavar='file', nargs=1,
  28                         help="image to anlyse")
  29     parser.add_argument('-w', type=int, default=640,
  30                         help="scales image to the specified width before analysis")
  31     parser.add_argument('-d', '--debug', dest='show_all', action='store_true',
  32                         help="show every step of the computation")
  33     parser.add_argument('-s', '--save', dest='do_something', action='store_const',
  34                         const=image_save, default=im_debug.show,
  35                         help="save images instead of displaying them")
  36     args = parser.parse_args()
  37
  38     show_all = args.show_all
  39     do_something = args.do_something
  40
  41     try:
  42         image = Image.open(args.file[0])
  43     except IOError, msg:
  44         print >>sys.stderr, msg
  45         return 1
  46     if image.size[0] > args.w:
  47         image = image.resize((args.w, int((float(args.w)/image.size[0]) *
  48                               image.size[1])), Image.ANTIALIAS)
  49     global Saving_dir
  50     Saving_dir = "saved/" + args.file[0][:-4] + "_" + str(image.size[0]) + "/"
  51
  52     if show_all:
  53         do_something(image, "original image")
  54
  55     im_l = image.convert('L')
  56     if show_all:
  57         do_something(im_l, "ITU-R 601-2 luma transform")
  58
  59     im_edges = filters.edge_detection(im_l)
  60     if show_all:
  61         do_something(im_edges, "edge detection")
  62
  63     im_h = filters.high_pass(im_edges, 100)
  64     if show_all:
  65         do_something(im_h, "high pass filters")
  66
  67     hough1 = Hough(im_h.size)
  68     im_hough = hough1.transform(im_h)
  69     if show_all:
  70         do_something(im_hough, "hough transform")
  71
  72     im_h2 = filters.high_pass(im_hough, 120)
  73     if show_all:
  74         do_something(im_h2, "second high pass filters")
  75
  76     hough2 = Hough(im_h2.size)
  77     im_hough2 = hough2.transform(im_h2)
  78     if show_all:
  79         do_something(im_hough2, "second hough transform")
  80
  81     im_h3 = filters.high_pass(im_hough2, 120)
  82     if show_all:
  83         do_something(im_h3, "third high pass filters")
  84
  85     lines = hough2.find_angle_distance(im_h3)
  86
  87     im_lines = Image.new('L', im_h2.size)
  88
  89     draw = ImageDraw.Draw(im_lines)
  90
  91     for line in lines:
  92         draw.line(line_from_angl_dist(line, im_h2.size), fill=255)
  93     if show_all:
  94         do_something(im_lines, "lines")
  95
  96     im_c = combine(im_h2, im_lines)
  97     if show_all:
  98         do_something(im_c, "first hough x lines")
  99
 100     collapse(im_c)
 101     if show_all:
 102         do_something(im_c, "optimalised hough")
 103
 104     lines = hough1.all_lines(im_c)
 105     draw = ImageDraw.Draw(image)
 106     for line in lines:
 107         draw.line(line_from_angl_dist(line, image.size), fill=(120, 255, 120))
 108
 109     do_something(image, "the grid")
 110
 111     return 0
 112
 113 def image_save(image, title=''):
 114     global Saving_dir
 115     global Saving_num
 116     filename = Saving_dir + "{0:0>2}".format(Saving_num) + '.jpg'
 117     if not os.path.isdir(Saving_dir):
 118         os.makedirs(Saving_dir)
 119     image.save(filename, 'JPEG')
 120     Saving_num += 1
 121
 122 def collapse(image):
 123     #HACK
 124     im_l = image.load()
 125     last = False
 126     for y in xrange(image.size[1]):
 127         for x in xrange(image.size[0]):
 128             if im_l[x, y] and last:
 129                 im_l[x, y] = 0
 130                 last = False
 131             elif im_l[x, y]:
 132                 last = True
 133             elif last:
 134                 last = False
 135
 136 def combine(image1, image2):
 137     im_l1 = image1.load()
 138     im_l2 = image2.load()
 139
 140     im_n = Image.new('L', image1.size)
 141     im_nl = im_n.load()
 142
 143     for x in xrange(image1.size[0]):
 144         for y in xrange(image1.size[1]):
 145             if im_l1[x, y] and im_l2[x, y]:
 146                 im_nl[x, y] = 255
 147     return im_n
 148
 149 def line_from_angl_dist((angle, distance), size):
 150     x1 = - size[0] / 2
 151     y1 = int(round((x1 * math.sin(angle) - distance)/math.cos(angle))) + size[1] / 2
 152     x2 = size[0] / 2
 153     y2 = int(round((x2 * math.sin(angle) - distance)/math.cos(angle))) + size[1] / 2
 154     return [(0, y1), (size[0] - 1, y2)]
 155
 156 if __name__ == '__main__':
 157     sys.exit(main())