hough.py

   1 from math import sin, cos, pi
   2
   3 from PIL import Image
   4
   5 class Hough:
   6     def __init__(self, size):
   7         self.size = size
   8         self.dt = pi / size[1]
   9         self.initial_angle = (pi / 4) + (self.dt / 2)
  10
  11     def transform(self, image):
  12         image_l = image.load()
  13         size = image.size
  14
  15         matrix = [[0]*size[1] for _ in xrange(size[0])]
  16
  17         dt = self.dt
  18         initial_angle = self.initial_angle
  19
  20         for x in xrange(size[0]):
  21             for y in xrange(size[1]):
  22                 if image_l[x, y]:
  23                     # for every angle:
  24                     for a in xrange(size[1]):
  25                         # find the distance:
  26                         # distance is the dot product of vector (x, y) - centerpoint
  27                         # and a unit vector orthogonal to the angle
  28                         distance = (((x - (size[0] / 2)) * sin((dt * a) + initial_angle)) +
  29                                     ((y - (size[1] / 2)) * -cos((dt * a) + initial_angle)) +
  30                                     size[0] / 2)
  31                         # column of the matrix closest to the distance
  32                         column = int(round(distance))
  33                         if column >= 0 and column < size[0]:
  34                             matrix[column][a] += 1
  35
  36         new_image = Image.new('L', size)
  37         new_image_l = new_image.load()
  38
  39         minimum = min([min(m) for m in matrix])
  40
  41         maximum = max([max(m) for m in matrix]) - minimum
  42
  43         for y in xrange(size[1]):
  44             for x in xrange(size[0]):
  45                 new_image_l[x, y] = (float(matrix[x][y] - minimum) / maximum) * 255
  46
  47         return new_image
  48
  49     def all_lines(self, image):
  50         im_l = image.load()
  51         lines = []
  52         for x in xrange(image.size[0]):
  53             for y in xrange(image.size[1]):
  54                 if im_l[x, y]:
  55                     lines.append(self.angle_distance((x, y)))
  56         return lines
  57
  58     def angle_distance(self, point):
  59         return (self.dt * point[1] + self.initial_angle, point[0] - self.size[0] / 2)
  60