imago_pack/intrsc.py

   1 """Imago intersections module"""
   2
   3 from math import cos, tan, pi
   4 from operator import itemgetter
   5
   6 import ImageDraw
   7
   8 import k_means
   9 import output
  10
  11 def dst(line):
  12     """Return normalized line."""
  13     if line[0] < pi / 2:
  14         line = line[0] + pi, - line[1]
  15     return line
  16
  17 def dst_sort(lines):
  18     """Return lines sorted by distance."""
  19     l_max = max(l[0] for l in lines)
  20     l_min = min(l[0] for l in lines)
  21     if l_max - l_min > (3. / 4) * pi:
  22         lines = [dst(l) for l in lines]
  23     lines.sort(key=itemgetter(1))
  24     return lines
  25
  26 def board(image, lines, show_all, do_something):
  27     """Compute intersections, find stone colors and return board situation."""
  28     lines = [dst_sort(l) for l in lines]
  29     intersections = intersections_from_angl_dist(lines, image.size)
  30
  31     if show_all:
  32         image_g = image.copy()
  33         draw = ImageDraw.Draw(image_g)
  34         for line in intersections:
  35             for (x, y) in line:
  36                 draw.point((x , y), fill=(120, 255, 120))
  37         do_something(image_g, "intersections")
  38
  39     board_raw = []
  40
  41     for line in intersections:
  42         board_raw.append([stone_color_raw(image, intersection) for intersection in
  43                       line])
  44     board_raw = sum(board_raw, [])
  45
  46     ### Show color distribution
  47     luma = [s[0] for s in board_raw]
  48     saturation = [s[1] for s in board_raw]
  49
  50     if show_all:
  51         import matplotlib.pyplot as pyplot
  52         pyplot.scatter(luma, saturation,
  53                        color=[(s[2][0]/255., s[2][1]/255., s[2][2]/255., 1.)
  54                               for s in board_raw])
  55         pyplot.show()
  56
  57     clusters = k_means.cluster(3, 2,zip(zip(luma, saturation), range(len(luma))),
  58                                [[0., 0.], [0.5, 0.5], [1., 1.]])
  59    #clusters.sort(key=mean_luma)
  60
  61     if show_all:
  62         pyplot.scatter([d[0][0] for d in clusters[0]], [d[0][1] for d in clusters[0]],
  63                                                  color=(1,0,0,1))
  64         pyplot.scatter([d[0][0] for d in clusters[1]], [d[0][1] for d in clusters[1]],
  65                                                  color=(0,1,0,1))
  66         pyplot.scatter([d[0][0] for d in clusters[2]], [d[0][1] for d in clusters[2]],
  67                                                  color=(0,0,1,1))
  68         pyplot.show()
  69
  70     clusters[0] = [(p[1], 'B') for p in clusters[0]]
  71     clusters[1] = [(p[1], '.') for p in clusters[1]]
  72     clusters[2] = [(p[1], 'W') for p in clusters[2]]
  73
  74     board_rl = sum(clusters, [])
  75     board_rl.sort()
  76     board_rg = (p[1] for p in board_rl)
  77
  78     board_r = []
  79
  80     #TODO 19 should be a size parameter
  81     try:
  82         for i in xrange(19):
  83             for _ in xrange(19):
  84                 board_r.append(board_rg.next())
  85     except StopIteration:
  86         pass
  87
  88
  89     return output.Board(19, board_r)
  90
  91 def mean_luma(cluster):
  92     return sum(c[0][0] for c in cluster) / float(len(cluster))
  93
  94 def intersections_from_angl_dist(lines, size, get_all=True):
  95     """Take grid-lines and size of the image. Return intersections."""
  96     intersections = []
  97     for (angl1, dist1) in lines[1]:
  98         line = []
  99         for (angl2, dist2) in lines[0]:
 100             if abs(angl1 - angl2) > 0.4:
 101                 i_x =  (- ((dist2 / cos(angl2)) - (dist1 / cos(angl1)))
 102                         / (tan(angl1) - tan(angl2)))
 103                 i_y = (tan(angl1) * i_x) - (dist1 / cos(angl1))
 104                 if get_all or (-size[0] / 2 < i_x < size[0] / 2 and
 105                     -size[1] / 2 < i_y < size[1] / 2):
 106                     line.append((int(i_x + size[0] / 2),
 107                                  int(i_y + size[1] / 2)))
 108         intersections.append(line)
 109     return intersections
 110
 111 def RGBtoSat(c):
 112     max_diff = max(c) - min(c)
 113     if max_diff == 0:
 114         return 0
 115     else:
 116         #TODO simplify this
 117         return max_diff / float(255. - abs(max(c) + min(c) - 255))
 118
 119 def stone_color_raw(image, (x, y)):
 120     """Given image and coordinates, return stone color."""
 121     suma = []
 122     for i in range(-2, 3):
 123         for j in range(-2, 3):
 124             try:
 125                 suma.append(image.getpixel((x + i, y + j)))
 126             except IndexError:
 127                 pass
 128     luma = sum([0.30 * sum(s[0] for s in suma) / 25., 0.59 * sum(s[1] for s in suma) / 25.,
 129             0.11 * sum(s[2] for s in suma) / 25.]) / 255.
 130     saturation = sum(RGBtoSat(s) for s in suma) / (25. * 255.)
 131     color = [sum(s[0] for s in suma) / 25., sum(s[1] for s in suma) / 25.,
 132              sum(s[2] for s in suma) / 25.]
 133     return luma, saturation, color