gridf.py

   1 """Imago grid-fitting module"""
   2
   3 import multiprocessing
   4 from functools import partial
   5
   6 import Image, ImageDraw, ImageFilter
   7
   8 from geometry import V, projection, l2ad
   9 from manual import lines as g_grid
  10 from intrsc import intersections_from_angl_dist
  11 from linef import line_from_angl_dist
  12 import pcf
  13 import cs as Optimizer
  14
  15 class GridFittingFailedError(Exception):
  16     pass
  17
  18 class MyGaussianBlur(ImageFilter.Filter):
  19     name = "GaussianBlur"
  20
  21     def __init__(self, radius=2):
  22         self.radius = radius
  23     def filter(self, image):
  24         return image.gaussian_blur(self.radius)
  25
  26 def job_4(x, y, w, z, im_l, v1, v2, h1, h2, dv, dh, size):
  27     v1 = (v1[0] + x * dv, v1[1] + x)
  28     v2 = (v2[0] + y * dv, v2[1] + y)
  29     h1 = (h1[0] + w * dh, h1[1] + w)
  30     h2 = (h2[0] + z * dh, h2[1] + z)
  31     return (distance(im_l, get_grid([v1, v2], [h1, h2], size), size))
  32
  33 def find(lines, size, l1, l2, bounds, hough, show_all, do_something):
  34     l1 = line_from_angl_dist(l1, size)
  35     l2 = line_from_angl_dist(l2, size)
  36     v1 = V(*l1[0]) - V(*l1[1])
  37     v2 = V(*l2[0]) - V(*l2[1])
  38     a, b, c, d = [V(*a) for a in bounds]
  39     a = projection(a, l1, v1)
  40     b = projection(b, l1, v1)
  41     c = projection(c, l2, v2)
  42     d = projection(d, l2, v2)
  43
  44     v1, v2 = hough.lines_from_list([a, b])
  45     h1, h2 = hough.lines_from_list([c, d])
  46
  47     delta_v = ((l1[1][1] - l1[0][1]) * hough.dt) / l1[1][0]
  48     delta_h = ((l2[1][1] - l2[0][1]) * hough.dt) / l2[1][0]
  49
  50     im_l = Image.new('L', size)
  51     dr_l = ImageDraw.Draw(im_l)
  52     for line in sum(lines, []):
  53         dr_l.line(line_from_angl_dist(line, size), width=1, fill=255)
  54
  55     im_l = im_l.filter(MyGaussianBlur(radius=3))
  56     #GaussianBlur is undocumented class, may not work in future versions of PIL
  57     im_l_s = im_l.tostring()
  58
  59     #import time
  60     #start = time.time()
  61
  62     f_dist = partial(job_4, im_l=im_l_s, v1=v1, v2=v2, h1=h1, h2=h2,
  63                      dv=delta_v, dh=delta_h, size=size)
  64
  65     x_v, y_v, x_h, y_h = Optimizer.optimize(4, 30, f_dist, 128, 256)
  66
  67     v1 = (v1[0] + x_v * delta_v, v1[1] + x_v)
  68     v2 = (v2[0] + y_v * delta_v, v2[1] + y_v)
  69     h1 = (h1[0] + x_h * delta_h, h1[1] + x_h)
  70     h2 = (h2[0] + y_h * delta_h, h2[1] + y_h)
  71
  72     grid = get_grid([v1, v2], [h1, h2], size)
  73     grid_lines = [[l2ad(l, size) for l in grid[0]],
  74                   [l2ad(l, size) for l in grid[1]]]
  75
  76     #print time.time() - start
  77
  78 ### Show error surface
  79 #
  80 #    from gridf_analyzer import error_surface
  81 #    error_surface(k, im_l_s, v1_i, v2_i, h1_i, h2_i,
  82 #                  delta_v, delta_h, x_v, y_v, x_h, y_h, size)
  83 ###
  84
  85     if show_all:
  86
  87 ### Show grid over lines
  88 #
  89         im_t = Image.new('RGB', im_l.size, None)
  90         im_t_l = im_t.load()
  91         im_l_l = im_l.load()
  92         for x in xrange(im_t.size[0]):
  93             for y in xrange(im_t.size[1]):
  94                 im_t_l[x, y] = (im_l_l[x, y], 0, 0)
  95
  96         im_t_d = ImageDraw.Draw(im_t)
  97         for l in grid[0] + grid[1]:
  98             im_t_d.line(l, width=1, fill=(0, 255, 0))
  99
 100         do_something(im_t, "lines and grid")
 101 ###
 102
 103     return grid, grid_lines
 104
 105 def get_grid(l1, l2, size):
 106     c = intersections_from_angl_dist([l1, l2], size, get_all=True)
 107     #TODO do something when a corner is outside the image
 108     corners = (c[0] + c[1])
 109     if len(corners) < 4:
 110         print l1, l2, c
 111         raise GridFittingFailedError
 112     grid = g_grid(corners)
 113     return grid
 114
 115 def line_out(line, size):
 116     for p in line:
 117         if p[0] < 0 or p[0] > size[0] or p[1] < 0 or p[1] > size[1]:
 118             return True
 119     else:
 120         return False
 121
 122 def distance(im_l, grid, size):
 123     im_g = Image.new('L', size)
 124     dr_g = ImageDraw.Draw(im_g)
 125     for line in grid[0] + grid[1]:
 126         dr_g.line(line, width=1, fill=255)
 127         if line_out(line, size):
 128             return 0
 129     #im_g = im_g.filter(MyGaussianBlur(radius=3))
 130     #GaussianBlur is undocumented class, may not work in future versions of PIL
 131     #im_d, distance = combine(im_l, im_g)
 132     distance_d = pcf.combine(im_l, im_g.tostring())
 133     return distance_d