better grid optimization
authorTomas Musil <tomik.musil@gmail.com>
Thu, 8 Nov 2012 02:06:08 +0000 (03:06 +0100)
committerTomas Musil <tomik.musil@gmail.com>
Thu, 8 Nov 2012 02:38:52 +0000 (03:38 +0100)
geometry.py [new file with mode: 0644]
gridf.py
gridf_analyzer.py [new file with mode: 0644]
imago.py
linef.py

diff --git a/geometry.py b/geometry.py
new file mode 100644 (file)
index 0000000..09b0199
--- /dev/null
@@ -0,0 +1,39 @@
+"""Imago geometry module"""
+
+class V(object):
+    def __init__(self, x, y):
+        self.x = x
+        self.y = y
+    
+    def __add__(self, other):
+        return V(self.x + other.x, self.y + other.y)
+
+    def __sub__(self, other):
+        return V(self.x - other.x, self.y - other.y)
+
+    def __rmul__(self, other):
+        return V(other * self.x, other * self.y)
+
+    def __len__(self):
+        return 2;
+
+    def __getitem__(self, key):
+        if key == 0:
+            return self.x
+        elif key == 1:
+            return self.y
+        elif type(key) != int:
+            raise TypeError("V indices must be integers") 
+        else:
+            raise KeyError("V index ({}) out of range".format(key))
+
+    def __iter__(self):
+        yield self.x
+        yield self.y
+
+    @property
+    def normal(self):
+        return V(-self.y, self.x)
+
+def projection(point, line, vector):
+    return V(*intersection(g_line(point, point + vector.normal), g_line(*line)))
index 406285c..6f044f1 100644 (file)
--- a/gridf.py
+++ b/gridf.py
@@ -2,6 +2,7 @@ import multiprocessing
 
 import Image, ImageDraw, ImageFilter
 
 
 import Image, ImageDraw, ImageFilter
 
+from geometry import V
 from manual import lines as g_grid, l2ad, intersection, line as g_line
 from intrsc import intersections_from_angl_dist
 from linef import line_from_angl_dist
 from manual import lines as g_grid, l2ad, intersection, line as g_line
 from intrsc import intersections_from_angl_dist
 from linef import line_from_angl_dist
@@ -18,52 +19,9 @@ class MyGaussianBlur(ImageFilter.Filter):
     def filter(self, image):
         return image.gaussian_blur(self.radius)
 
     def filter(self, image):
         return image.gaussian_blur(self.radius)
 
-class V(object):
-    def __init__(self, x, y):
-        self.x = x
-        self.y = y
-    
-    def __add__(self, other):
-        return V(self.x + other.x, self.y + other.y)
-
-    def __sub__(self, other):
-        return V(self.x - other.x, self.y - other.y)
-
-    def __rmul__(self, other):
-        return V(other * self.x, other * self.y)
-
-    def __len__(self):
-        return 2;
-
-    def __getitem__(self, key):
-        if key == 0:
-            return self.x
-        elif key == 1:
-            return self.y
-        elif type(key) != int:
-            raise TypeError("V indices must be integers") 
-        else:
-            raise KeyError("V index ({}) out of range".format(key))
-
-    def __iter__(self):
-        yield self.x
-        yield self.y
-
-    @property
-    def normal(self):
-        return V(-self.y, self.x)
-
 def projection(point, line, vector):
     return V(*intersection(g_line(point, point + vector.normal), g_line(*line)))
 
 def projection(point, line, vector):
     return V(*intersection(g_line(point, point + vector.normal), g_line(*line)))
 
-def job(args):
-    X, Y, im_l, a, b, c, d, s, v1, k, hough, size = args
-    return [distance(im_l, 
-                     get_grid(a + X[y] * s * v1, 
-                              b + Y[y] * s * v1, 
-                              c, d, hough, size),
-                     size) for y in range(2 * k)]
-
 def job_br1(args):
     X, Y, im_l, a, b, c, d, s, v1, v2, k, hough, size = args
     return [(distance(im_l, 
 def job_br1(args):
     X, Y, im_l, a, b, c, d, s, v1, v2, k, hough, size = args
     return [(distance(im_l, 
@@ -80,43 +38,7 @@ def job_br2(args):
                               hough, size),
                      size), c + X[y] * s * v2, d + Y[y] * s * v2) for y in range(2 *k)]
 
                               hough, size),
                      size), c + X[y] * s * v2, d + Y[y] * s * v2) for y in range(2 *k)]
 
-def error_surface(im_l, a, b, c, d, hough, size, v1):
-    import matplotlib.pyplot as plt
-    from matplotlib import cm
-    import time
-    import sys
-    import pickle
-
-    X = []
-    Y = []
-    Z = []
-    s = 0.001
-    k = 250
-    for i in range(-k, k):
-        X.append(range(-k, k))
-        Y.append(2*k*[i])
-
-    tasks = [(X[x], Y[x], im_l, a, b, c, d, s, v1, k, hough, size) for x in xrange(0, 2 * k)]
-    #everything is passed by value here; can it somehow be passed by reference?
-
-    pool = multiprocessing.Pool(None)
-    
-    start = time.time()
-    Z = pool.map(job, tasks, 1)
-    print time.time() - start
-
-    s_file = open('surface' + str(k), 'w')
-    pickle.dump((X, Y, Z), s_file)
-    s_file.close()
-    plt.imshow(Z, cmap=cm.jet, interpolation='bicubic', 
-               origin='upper', extent=(-k, k, -k, k), aspect='equal')
-    plt.colorbar()
-
-    plt.show()
-
-    sys.exit()
-
-def find(lines, size, l1, l2, bounds, hough, do_something):
+def find(lines, size, l1, l2, bounds, hough, do_something, im_h):
     a, b, c, d = [V(*a) for a in bounds]
     l1 = line_from_angl_dist(l1, size)
     l2 = line_from_angl_dist(l2, size)
     a, b, c, d = [V(*a) for a in bounds]
     l1 = line_from_angl_dist(l1, size)
     l2 = line_from_angl_dist(l2, size)
@@ -131,11 +53,13 @@ def find(lines, size, l1, l2, bounds, hough, do_something):
     dr_l = ImageDraw.Draw(im_l)
     for line in sum(lines, []):
         dr_l.line(line_from_angl_dist(line, size), width=1, fill=255)
     dr_l = ImageDraw.Draw(im_l)
     for line in sum(lines, []):
         dr_l.line(line_from_angl_dist(line, size), width=1, fill=255)
-    im_l = im_l.filter(MyGaussianBlur(radius=30))
+    #im_l = im_l.filter(MyGaussianBlur(radius=30))
     #GaussianBlur is undocumented class, may not work in future versions of PIL
     #GaussianBlur is undocumented class, may not work in future versions of PIL
-    im_l = im_l.tostring()
+    #im_l = im_l.tostring()
+    im_l = im_h.tostring() # hocus pocus
 
 
-    #error_surface(im_l, a, b, c, d, hough, size, v1)
+    #from gridf_analyzer import error_surface
+    #error_surface(im_l, a, b, c, d, hough, size, v1 ,v2)
 
     grid = get_grid(a, b, c, d, hough, size)
     dist = distance(im_l, grid, size)
 
     grid = get_grid(a, b, c, d, hough, size)
     dist = distance(im_l, grid, size)
@@ -148,10 +72,10 @@ def find(lines, size, l1, l2, bounds, hough, do_something):
         X.append(range(-k, k))
         Y.append(2*k*[i])
 
         X.append(range(-k, k))
         Y.append(2*k*[i])
 
+    pool = multiprocessing.Pool(None)
+
     tasks = [(X[x], Y[x], im_l, a, b, c, d, s, v1, v2, k, hough, size) for x in xrange(0, 2 * k)]
 
     tasks = [(X[x], Y[x], im_l, a, b, c, d, s, v1, v2, k, hough, size) for x in xrange(0, 2 * k)]
 
-    pool = multiprocessing.Pool(None)
-    
     #start = time.time()
     opt_ab = pool.map(job_br1, tasks, 1)
     opt_cd = pool.map(job_br2, tasks, 1)
     #start = time.time()
     opt_ab = pool.map(job_br1, tasks, 1)
     opt_cd = pool.map(job_br2, tasks, 1)
@@ -161,15 +85,15 @@ def find(lines, size, l1, l2, bounds, hough, do_something):
         for tpl in lst:
             if tpl[0] > d1:
                 d1 = tpl[0]
         for tpl in lst:
             if tpl[0] > d1:
                 d1 = tpl[0]
-                an, bn = tpl[1], tpl[2]
+                a, b = tpl[1], tpl[2]
     d1 = 0
     for lst in opt_cd:
         for tpl in lst:
             if tpl[0] > d1:
                 d1 = tpl[0]
     d1 = 0
     for lst in opt_cd:
         for tpl in lst:
             if tpl[0] > d1:
                 d1 = tpl[0]
-                cn, dn = tpl[1], tpl[2]
+                c, d = tpl[1], tpl[2]
     #print time.time() - start
     #print time.time() - start
-    grid = get_grid(an, bn, cn, dn, hough, size) 
+    grid = get_grid(a, b, c, d, hough, size) 
     grid_lines = [[l2ad(l, size) for l in grid[0]], [l2ad(l, size) for l in grid[1]]]
     return grid, grid_lines
 
     grid_lines = [[l2ad(l, size) for l in grid[0]], [l2ad(l, size) for l in grid[1]]]
     return grid, grid_lines
 
@@ -242,11 +166,20 @@ def get_grid(a, b, c, d, hough, size):
     grid = g_grid(corners)
     return grid
 
     grid = g_grid(corners)
     return grid
 
+def line_out(line, size):
+    for p in line:
+        if p[0] < 0 or p[0] > size[0] or p[1] < 0 or p[1] > size[1]:
+            return True
+    else:
+        return False
+
 def distance(im_l, grid, size):
     im_g = Image.new('L', size)
     dr_g = ImageDraw.Draw(im_g)
     for line in grid[0] + grid[1]:
         dr_g.line(line, width=1, fill=255)
 def distance(im_l, grid, size):
     im_g = Image.new('L', size)
     dr_g = ImageDraw.Draw(im_g)
     for line in grid[0] + grid[1]:
         dr_g.line(line, width=1, fill=255)
+        if line_out(line, size):
+            return 0
     #im_g = im_g.filter(MyGaussianBlur(radius=3))
     #GaussianBlur is undocumented class, may not work in future versions of PIL
     #im_d, distance = combine(im_l, im_g)
     #im_g = im_g.filter(MyGaussianBlur(radius=3))
     #GaussianBlur is undocumented class, may not work in future versions of PIL
     #im_d, distance = combine(im_l, im_g)
diff --git a/gridf_analyzer.py b/gridf_analyzer.py
new file mode 100644 (file)
index 0000000..feb1e25
--- /dev/null
@@ -0,0 +1,50 @@
+import matplotlib.pyplot as plt
+from matplotlib import cm
+import time
+import sys
+import pickle
+import multiprocessing
+
+import gridf
+
+def job1(args):
+    X, Y, im_l, a, b, c, d, s, v1, k, hough, size = args
+    return [gridf.distance(im_l, 
+                     gridf.get_grid(a + X[y] * s * v1, 
+                              b + Y[y] * s * v1, 
+                              c, d, hough, size),
+                     size) for y in range(2 * k)]
+def job2(args):
+    X, Y, im_l, a, b, c, d, s, v1, v2, k, hough, size = args
+    return [gridf.distance(im_l, 
+                     gridf.get_grid(a, b, c+ X[y] * s * v2, 
+                              d + Y[y] * s * v2, 
+                              hough, size),
+                     size) for y in range(2 * k)]
+
+def error_surface(im_l, a, b, c, d, hough, size, v1, v2):
+    X = []
+    Y = []
+    Z = []
+    s = 0.001
+    k = 250
+    for i in range(-k, k):
+        X.append(range(-k, k))
+        Y.append(2*k*[i])
+
+    tasks = [(X[x], Y[x], im_l, a, b, c, d, s, v1, v2, k, hough, size) for x in xrange(0, 2 * k)]
+
+    pool = multiprocessing.Pool(None)
+    
+    start = time.time()
+    Z = pool.map(job2, tasks, 1)
+    print time.time() - start
+
+    s_file = open('surface' + str(k), 'w')
+    pickle.dump((X, Y, Z), s_file)
+    s_file.close()
+    plt.imshow(Z, cmap=cm.jet, interpolation='bicubic', 
+               origin='upper', extent=(-k, k, -k, k), aspect='equal')
+    plt.colorbar()
+
+    plt.show()
index 3fa4f6b..fcba0a4 100755 (executable)
--- a/imago.py
+++ b/imago.py
@@ -63,8 +63,9 @@ def main():
             #TODO ask user to try again
             return 1
     else:
             #TODO ask user to try again
             return 1
     else:
-        lines, l1, l2, bounds, hough = linef.find_lines(image, show_all, do_something, verbose)
-        grid, lines = gridf.find(lines, image.size, l1, l2, bounds, hough, do_something)
+        lines, l1, l2, bounds, hough, im_h = linef.find_lines(image, show_all, do_something, verbose)
+        grid, lines = gridf.find(lines, image.size, l1, l2, bounds, hough,
+                                 do_something, im_h)
         if show_all:
             im_g = image.copy()
             draw = ImageDraw.Draw(im_g)
         if show_all:
             im_g = image.copy()
             draw = ImageDraw.Draw(im_g)
index 29ce2e3..dae08e3 100644 (file)
--- a/linef.py
+++ b/linef.py
@@ -109,7 +109,7 @@ def find_lines(image, show_all, do_something, verbose):
     if show_all:
         do_something(image_g, "lines")
    
     if show_all:
         do_something(image_g, "lines")
    
-    return lines, lines_m[0][0], lines_m[1][0], bounds, hough1
+    return lines, lines_m[0][0], lines_m[1][0], bounds, hough1, im_h
 
 def combine(image1, image2):
     im_l1 = image1.load()
 
 def combine(image1, image2):
     im_l1 = image1.load()