Mercurial > ift6266

annotate transformations/BruitGauss.py @ 94:1b8176e9892e

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cleaning some *.pyc and *.py~ files in pycapcha
author Xavier Glorot <glorotxa@iro.umontreal.ca>
date Thu, 11 Feb 2010 11:55:03 -0500
parents cc641ee75d3b
children 17fabd74dd2b
rev   line source
38
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
1 #!/usr/bin/python
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff changeset
2 # coding: utf-8
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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3
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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4 '''
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bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
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5 Ajout de bruit gaussien dans les donnees. A chaque iteration, un bruit poivre
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
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6 et sel est ajoute, puis un lissage gaussien autour de ce point est ajoute.
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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7 On fait un nombre d'iteration = 1024*complexity/25 ce qui equivaud
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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8 a complexity/25 des points qui recoivent le centre du noyau gaussien.
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
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9 Il y en a beaucoup moins que le bruit poivre et sel, car la transformation
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
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10 est plutôt aggressive et touche beaucoup de pixels autour du centre
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349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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11
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bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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12 La grandeur de la gaussienne ainsi que son ecart type sont definit par complexity
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
13 et par une composante aleatoire normale.
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349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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14
89
cc641ee75d3b Il y a maintenant 25% de proba d'effectuer le bruitage
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parents: 62
diff changeset
15 On a 25 % de chances d'effectuer le bruitage
cc641ee75d3b Il y a maintenant 25% de proba d'effectuer le bruitage
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parents: 62
diff changeset
16
38
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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17 Ce fichier prend pour acquis que les images sont donnees une a la fois
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18 sous forme de numpy.array de 1024 (32 x 32) valeurs entre 0 et 1.
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19
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diff changeset
20 Sylvain Pannetier Lebeuf dans le cadre de IFT6266, hiver 2010
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21
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diff changeset
22 '''
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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diff changeset
23
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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24 import numpy
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parents:
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25 import random
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26 import scipy
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diff changeset
27 from scipy import ndimage
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parents:
diff changeset
28
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parents:
diff changeset
29 class BruitGauss():
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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diff changeset
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349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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parents:
diff changeset
31 def __init__(self):
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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parents:
diff changeset
32 self.proportion_bruit=0.1 #Le pourcentage des pixels qui seront bruites
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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parents:
diff changeset
33 self.nb_chng=10 #Le nombre de pixels changes. Seulement pour fin de calcul
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bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
34 self.sigma_gauss=3.0 #L'ecart type du noyau gaussien
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parents: 38
diff changeset
35 self.grandeur=7 #Largeur de la fenetre gaussienne
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cc641ee75d3b Il y a maintenant 25% de proba d'effectuer le bruitage
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parents: 62
diff changeset
36 self.effectuer=1 #1=effectuer et 0=rien faire
38
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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parents:
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349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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parents:
diff changeset
38 def get_settings_names(self):
89
cc641ee75d3b Il y a maintenant 25% de proba d'effectuer le bruitage
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parents: 62
diff changeset
39 return ['proportion_bruit','sigma_gauss','grandeur','effectuer']
38
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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parents:
diff changeset
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41 def regenerate_parameters(self, complexity):
62
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
42 self.proportion_bruit = float(complexity)/25
38
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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parents:
diff changeset
43 self.nb_chng=int(1024*self.proportion_bruit)
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cc641ee75d3b Il y a maintenant 25% de proba d'effectuer le bruitage
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parents: 62
diff changeset
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62
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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diff changeset
45 if float(complexity) > 0:
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
46 self.sigma_gauss=max(0,numpy.random.normal(complexity*5,complexity))
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
47 self.grandeur=int(min(31,max(1,8*complexity*numpy.random.normal(1,float(complexity)/2))))
89
cc641ee75d3b Il y a maintenant 25% de proba d'effectuer le bruitage
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parents: 62
diff changeset
48 self.effectuer =numpy.random.binomial(1,0.25) ##### On a 25% de faire un bruit #####
62
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
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49 else:
89
cc641ee75d3b Il y a maintenant 25% de proba d'effectuer le bruitage
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parents: 62
diff changeset
50 self.effectuer = 0
62
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
51 self.sigma_gauss = 0
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
52 self.grandeur=1
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
53 #Un peu de paranoia ici, mais on ne sait jamais
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
54
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
55 if self.grandeur%2 == 0:
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
56 self.grandeur+=1 #Toujours un nombre impair, plus simple plus tard
38
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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parents:
diff changeset
57 return self._get_current_parameters()
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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parents:
diff changeset
58
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
59 def _get_current_parameters(self):
89
cc641ee75d3b Il y a maintenant 25% de proba d'effectuer le bruitage
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 62
diff changeset
60 return [self.proportion_bruit,self.sigma_gauss,self.grandeur,self.effectuer]
38
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
61
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
62
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents:
diff changeset
63 def transform_image(self, image):
89
cc641ee75d3b Il y a maintenant 25% de proba d'effectuer le bruitage
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 62
diff changeset
64 if self.effectuer == 0:
cc641ee75d3b Il y a maintenant 25% de proba d'effectuer le bruitage
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
parents: 62
diff changeset
65 return image
62
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
66 image=image.reshape((32,32))
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parents: 38
diff changeset
67
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
68 #creation du noyau gaussien
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
69 gauss=numpy.zeros((self.grandeur,self.grandeur))
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
70 x0 = y0 = self.grandeur/2
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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diff changeset
71 for i in xrange(0,self.grandeur):
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
72 for j in xrange(0,self.grandeur):
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
73 gauss[i,j]=numpy.exp(-4*numpy.log(2) * ((i-x0)**2 + (j-y0)**2) / self.sigma_gauss**2)
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diff changeset
74 #pylab.contour(gauss)
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diff changeset
75 #pylab.show() #Pour voir si la gaussienne est bien comme desiree
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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diff changeset
76
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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diff changeset
77 #Chaque tour dans la boucle ajoute un pointpoivre et sel, puis
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parents: 38
diff changeset
78 #y ajoute un bruit gaussien autour afin d'avoir de la correlation dans
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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diff changeset
79 #les points
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
80
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
81 for i in xrange(0,self.nb_chng):
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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parents: 38
diff changeset
82 x_bruit=int(numpy.random.randint(0,32))
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parents: 38
diff changeset
83 y_bruit=int(numpy.random.randint(0,32))
89
cc641ee75d3b Il y a maintenant 25% de proba d'effectuer le bruitage
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parents: 62
diff changeset
84 #l'overlap n'est pas dramatique. Pas besoin de mecanisme pour s'en proteger
62
bab98bb47616 Correction majeure. Auparavant, le lissage gaussien etait global avec une seule gaussienne. Maintenant, le lissage gaussien est local. Un bruit correle est rajoute sur l'image
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85 image[x_bruit,y_bruit]=max(0,min(1,numpy.random.normal(0.4,self.proportion_bruit*20)))
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86
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87 bord = int((self.grandeur-1)/2)
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88 #Faire le "smooting"
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89 for x in xrange(0,self.grandeur):
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90 for y in xrange(0,self.grandeur):
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91 #pour etre certain de ne pas changer le vide
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92 if x_bruit-bord+x < 0:
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93 continue
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94 if y_bruit-bord+y < 0:
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95 continue
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96 if x_bruit-bord+x > 31:
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97 continue
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98 if y_bruit-bord+y > 31:
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99 continue
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100 image[x_bruit-bord+x,y_bruit-bord+y]=max(image[x_bruit-bord+x,y_bruit-bord+y],gauss[x,y]*image[x_bruit,y_bruit])
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101 #image[x_bruit-bord+x,y_bruit-bord+y]=min(1,image[x_bruit-bord+x,y_bruit-bord+y]*(1+gauss[x,y]))
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102 #Cette derniere ligne n'est pas très interessante. Elle ajoute le bruit
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103 #plutot que de prendre le max entre la valeur presente et le bruit. Ca rend l'image un peu
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104 #chaostique, pas une bonne idee
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106 return image
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108 #---TESTS---
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110 def _load_image():
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111 f = open('/home/sylvain/Dropbox/Msc/IFT6266/donnees/lower_test_data.ft') #Le jeu de donnees est en local.
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112 d = ft.read(f)
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113 w=numpy.asarray(d[0])
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114 return (w/255.0).astype('float')
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115
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116 def _test(complexite):
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117 img=_load_image()
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118 transfo = BruitGauss()
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119 pylab.imshow(img.reshape((32,32)))
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120 pylab.show()
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121 print transfo.get_settings_names()
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122 print transfo.regenerate_parameters(complexite)
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124 img_trans=transfo.transform_image(img)
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126 pylab.imshow(img_trans.reshape((32,32)))
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127 pylab.show()
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129
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130 if __name__ == '__main__':
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131 from pylearn.io import filetensor as ft
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132 import pylab
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133 _test(0.5)
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