ransac_grid.py

   1 import pickle
   2 import matplotlib.pyplot as pyplot
   3 from math import sqrt
   4 import random
   5 import sys
   6
   7 import src.linef as linef
   8 import src.gridf as gridf
   9 from src.manual import lines as g_grid
  10
  11 import new_geometry as gm
  12
  13 def plot_line(line, c):
  14     points = linef.line_from_angl_dist(line, (520, 390))
  15     pyplot.plot(*zip(*points), color=c)
  16
  17 def dst((x, y), (a, b, c)):
  18     return abs(a * x + b * y + c) / sqrt(a*a+b*b)
  19
  20 def points_to_line((x1, y1), (x2, y2)):
  21     return (y2 - y1, x1 - x2, x2 * y1 - x1 * y2)
  22
  23 def to_general(line):
  24     points = linef.line_from_angl_dist(line, (520, 390))
  25     return points_to_line(*points)
  26
  27 def nearest(lines, point):
  28     return min(map(lambda l: dst(point, l), lines))
  29
  30 def nearest2(lines, point):
  31     return min(map(lambda l: dst(point, points_to_line(*l)), lines))
  32
  33 size = (520, 390)
  34
  35 def generate_models(sample, middle):
  36     sgrid = map(lambda l:linef.line_from_angl_dist(l, size), sample)
  37     lh = (gm.intersection(sgrid[0], middle), gm.intersection(sgrid[1], middle))
  38     for f in [0, 1, 2, 3, 5]:
  39         grid = gm.fill(sgrid[0], sgrid[1], lh , f)
  40         grid = [sgrid[0]] + grid + [sgrid[1]]
  41         for s in xrange(17 - f):
  42             grid = [gm.expand_left(grid, middle)] + grid
  43         yield grid
  44         for i in xrange(17 - f):
  45             grid = grid[1:]
  46             grid.append(gm.expand_right(grid, middle))
  47             yield grid
  48
  49
  50 points = pickle.load(open('edges.pickle'))
  51
  52 lines = pickle.load(open('lines.pickle'))
  53
  54 r_lines = pickle.load(open('r_lines.pickle'))
  55
  56 #pyplot.scatter(*zip(*sum(r_lines, [])))
  57 #pyplot.show()
  58
  59 l1, l2 = lines
  60
  61 lines_general = map(to_general, sum(lines, []))
  62 near_points = [p for p in points if nearest(lines_general, p) <= 2]
  63 score = lambda grid: len([p for p in points if nearest2(grid, p) <= 2])
  64
  65 while True:
  66     l1s = random.sample(l2, 2)
  67     l1s.sort(key=lambda l: l[1])
  68     middle = ((0, 195),(520, 195))
  69     # TODO! can I assume anything to be perspectively disorted square? No.
  70     # TODO! take lower and middle and construct top
  71     # TODO iterate that ^^^?
  72
  73     sc, grid = max(map(lambda g: (score(g), g), generate_models(l1s, middle)))
  74     pyplot.scatter(*zip(*near_points))
  75     map(lambda l: pyplot.plot(*zip(*l), color='b'), grid)
  76
  77     plot_line(l1s[0], 'r')
  78     plot_line(l1s[1], 'r')
  79     pyplot.xlim(0, 520)
  80     pyplot.ylim(0, 390)
  81     pyplot.show()
  82
  83 sys.exit()
  84
  85
  86
  87
  88 for l in lines[0]:
  89     plot_line(l, 'g')
  90
  91 for l in lines[1]:
  92     plot_line(l, 'g')
  93
  94 pyplot.xlim(0, 520)
  95 pyplot.ylim(0, 390)
  96 pyplot.show()