TAREA 2 -VISION

Detección de Formas

En la tarea 2 de clase se encargo realizar un programa que detectara formas en la imagen, y deberían estar separadas por sus bordes.

Se debe pintar cada imagen de diferente color , y la figura de mayor tamaño debería ser de un solo color ya que es el fondo de la imagen.

Antes de detectar formas 

Se utilizó el código programado en la tarea anterior, para la detección de los contornos.

Se convirtió la imagen a escala de grises y se aplico convolución y binarización.

Código

	from random import *
	import random
	import pygame
	from pygame.locals import *
	import Image
	import math
	#IMAGEN BORROSA
	image = Image.open("casa.jpg")
	pixeles = image.load()
	ancho, altura =image.size
	numero=raw_input("Teclea el numero de filtro que quieres ")
	numerofiltro=int(numero)
	for z in range(numerofiltro):
	for x in range(ancho):
	for y in range(altura):
	contador = 1
	promedio = 0
	# Toma el RGB del pixel
	(r,g,b) = pixeles[ x, y ]
	promedio += ( r + g + b ) / 3
	# Vecino Norte
	try :
	if x - 1 < 0:
	None
	else:
	r1, g1, b1 = pixeles[ ( x - 1 ), y ]
	promedio += ( r1 + g1 + b1 ) / 3
	contador = contador + 1
	except:
	pass
	# Vecino Sur
	try :
	if x + 1 >= ancho:
	None
	else:
	r2, g2, b2 = pixeles[ ( x + 1 ), y ]
	promedio += ( r2 + g2 + b2 ) / 3
	contador = contador + 1
	except:
	pass
	# Vecino Oeste
	try:
	if y - 1 < 0:
	None
	else:
	r3, g3, b3 = pixeles[ x, ( y - 1 ) ]
	promedio += ( r3 + g3 + b3 ) / 3
	contador = contador + 1
	except:
	pass
	# Vecino Este
	try:
	if y + 1 >= altura:
	None
	else:
	r4, g4, b4 = pixeles[ x, ( y + 1 ) ]
	promedio += ( r4 + g4 + b4 ) / 3
	contador = contador + 1
	except:
	pass
	promedio /= contador
	# Coloca el valor obtenido en el pixel actual
	pixeles[ x, y ] = ( promedio, promedio, promedio )
	image.save('salidafiltrada2.png', 'png')
	#image.show()
	#FOTO ESCALA DE GRISES
	image = Image.open("casa.jpg")
	pixeles = image.load()
	ancho, altura =image.size
	for x in range(ancho):
	for y in range(altura):
	(r,g,b) = image.getpixel((x,y))
	promedio=((r+g+b)/3)
	pixeles[x,y] = (promedio,promedio,promedio)
	image.save('salidafiltrada3.png', 'png')
	image.show()
	#CONVOLUCION DE LA ESCALA DE GRISES Y FILTRADA
	image = Image.open("salidafiltrada2.png")
	pixeles = image.load()
	ancho, altura =image.size
	mascara4 = [[0,1,0],[1,-4,1],[0,1,0]]
	msobelX = ([-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]) #Para gradiente de x.
	msobelY = ([1, 2, 1], [0, 0, 0], [-1, -2, -1]) #Para gradiente de y.
	tamanomatriz=3
	sumatoriaX = 0
	sumariaY = 0
	seleccion=raw_input("INGRESA 1 PARA SOBEL y DOS PARA PREWITT ")
	matrizagarrada=int(seleccion)
	if matrizagarrada==1:
	for x in range(altura):
	for y in range(ancho):
	sumatoriaX = 0
	sumatoriaY = 0
	if x != 0 and y != 0 and y != ancho and x != altura:
	for i in range(tamanomatriz):
	for j in range(tamanomatriz):
	try:
	gx = msobelX[i][j]*pixeles[y+j, x+i][1]
	gy = msobelY[i][j]*pixeles[y+j, x+i][1]
	except:
	productosGX = 0
	productosGY = 0
	sumatoriaX = gx+sumatoriaX
	sumatoriaY = gy+sumatoriaY
	gxalcuadrado = pow(sumatoriaX, 2)
	gyalcuadrado = pow(sumatoriaY, 2)
	gradienteResultante = int(math.sqrt(gxalcuadrado+gyalcuadrado))
	pixelNuevo=gradienteResultante
	if pixelNuevo> 255:
	pixelNuevo = 255
	if pixelNuevo < 0:
	pixelNuevo = 0
	pixeles[y,x] = ( pixelNuevo, pixelNuevo, pixelNuevo)
	image.save('salidatarea2.png', 'png')
	#image.show()
	#NORMALIZADAAAAAA
	imagen_original = Image.open("salidatarea2.png")
	x, y = imagen_original.size
	imagen_normalizada = Image.new("RGB", (x, y))
	pixeles = []
	for a in range(y):
	for b in range(x):
	pix = imagen_original.getpixel((b, a))[0]
	pixeles.append(pix)
	maximo = max(pixeles)
	minimo = min(pixeles)
	print maximo
	print minimo
	l = 256.0/(maximo - minimo)
	pixeles = []
	for a in range(y):
	for b in range(x):
	pix = imagen_original.getpixel((b, a))[0]
	nuevo_pix = int(math.floor((pix-minimo)*l))
	pixeles.append((nuevo_pix, nuevo_pix, nuevo_pix))
	imagen_normalizada.putdata(pixeles)
	imagen_normalizada.save("imagen_normalizada.png",'png')
	#FOTO BINARISARLA
	image = Image.open("imagen_normalizada.png")
	pixeles = image.load()
	ancho, altura =image.size
	minimoo=7
	for x in range(ancho):
	for y in range(altura):
	if pixeles[x,y][1] < minimoo:
	prom=0
	else:
	prom= 255
	pixeles[x,y] = (prom,prom,prom)
	#image.show()
	image.save("imagenyafinal.png",'png')

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Imagen Original

Imagen Binarizada 

Ahora se aplica BFS.

	from time import *
	import sys
	import Tkinter
	from PIL import Image, ImageTk
	import random
	import math
	from math import *
	image = Image.open("salidaconvolubinariza.png")
	pixeles = image.load()
	ancho, altura =image.size
	for i in range(ancho):
	for j in range (altura):
	if pixeles[i,j]==(0,0,0):#Si es negro
	r=random.randint(0,255)#Color random entre 0 y 255
	g=random.randint(0,255)
	b=random.randint(0,255)
	pixeles = image.load()
	ancho, altura = image.size
	cola = []
	ver = []
	hor= []
	cola.append((i,j))
	pixeldondeinicia = pixeles[i,j]#Donde empezara
	contador= 0
	while len(cola) > 0:#mientras la cola tenga valores
	(x, y) = cola.pop(0)#se quita de la cola
	puntoactual = pixeles[x, y]#punto actual toma el valor de la cola
	if puntoactual == pixeldondeinicia or puntoactual == (r,g,b):#Si es igual al pixel donde inicia o a el color
	for parax in [-1, 0, 1]:#Revisar los vecinos
	for paray in [-1, 0, 1]:
	i, j = (x + parax, y + paray)
	if i >= 0 and i < ancho and j >= 0 and j < altura:
	contenido = pixeles[i, j]
	if contenido == pixeldondeinicia:
	pixeles[i, j] = (r,g,b)#le da el color r,g,b que tenga
	ver.append(i)
	hor.append(j)
	contador += 1
	cola.append((i, j))
	image.save("imagenfFINALLL.png",'png')
	image.save("imagenfFINALLL.png",'png')

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Y esta es la imagen obtenida.

Después se agrega al código un método para sacar los porcentajes que ocupa cada figura en la imagen.

Y aquí esta la ejecución en la terminal identificando las 15 figura contando el fondo.

	from time import *
	import sys
	import Tkinter
	from PIL import Image, ImageTk
	import random
	import math
	from math import *
	image = Image.open("salidaconvolubinariza.png")
	pixeles = image.load()
	ancho, altura =image.size
	contadordefiguras = 0
	for i in range(ancho):
	for j in range (altura):
	if pixeles[i,j]==(0,0,0):#Si es negro
	r=random.randint(0,255)#Color random entre 0 y 255
	g=random.randint(0,255)
	b=random.randint(0,255)
	pixeles = image.load()
	ancho, altura = image.size
	cola = []
	ver = []
	hor= []
	cola.append((i,j))
	pixeldondeinicia = pixeles[i,j]#Donde empezara
	contador= 0
	while len(cola) > 0:#mientras la cola tenga valores
	(x, y) = cola.pop(0)#se quita de la cola
	puntoactual = pixeles[x, y]#punto actual toma el valor de la cola
	if puntoactual == pixeldondeinicia or puntoactual == (r,g,b):#Si es igual al pixel donde inicia o a el color
	for parax in [-1, 0, 1]:#Revisar los vecinos
	for paray in [-1, 0, 1]:
	i, j = (x + parax, y + paray)
	if i >= 0 and i < ancho and j >= 0 and j < altura:#Si el pixel se encuentra dentro de los limites de la figura
	contenido = pixeles[i, j]
	if contenido == pixeldondeinicia:
	pixeles[i, j] = (r,g,b)#le da el color r,g,b que tenga
	ver.append((i,j))
	#hor.append(j)
	contador += 1
	cola.append((i, j))
	tamanodefigura = len(ver)#Se saca el tamano de cada forma
	tamanodelaimagen = ancho * altura #se saca el tamano de la imagen (area)
	porcent = tamanodefigura * 100 #Porcentaje
	porcent = porcent/ float(tamanodelaimagen)
	if porcent > .5:
	contadordefiguras +=1
	print "Porcentaje de la figura numero " +str(contadordefiguras) + " es de " +str(porcent)
	image.save("imagenfFINALLL.png",'png')
	image.save("imagenfFINALLL.png",'png')

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