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annotate transformations/BruitGauss.py @ 46:48a21d19b8eb

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Effectue une permutation aleatoire de certains pixels choisit avec un voisin
author SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
date Thu, 04 Feb 2010 10:30:27 -0500
parents 349d8dc9504c
children bab98bb47616
rev   line source
38
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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1 #!/usr/bin/python
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2 # coding: utf-8
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5 Ajout de bruit gaussien dans les donnees. Un bruit poivre et sel est ajoute
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6 aux donnees, puis un filtre gaussien est applique sur l'image.
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8 La proportion de bites aleatoires est definit par complexity.
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9 Lorsque cette valeur est a 1 ==> Plus reconnaissable et 0 ==> Rien ne se passe
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11 Le niveau de lisssage est definit par complexity
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12 Au plus c'est eleve, au plus c'est lisse
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14 Ce fichier prend pour acquis que les images sont donnees une a la fois
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15 sous forme de numpy.array de 1024 (32 x 32) valeurs entre 0 et 1.
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17 Sylvain Pannetier Lebeuf dans le cadre de IFT6266, hiver 2010
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19 '''
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21 import numpy
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22 import random
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23 import scipy
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24 from scipy import ndimage
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26 class BruitGauss():
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28 def __init__(self):
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29 self.proportion_bruit=0.1 #Le pourcentage des pixels qui seront bruites
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30 self.nb_chng=10 #Le nombre de pixels changes. Seulement pour fin de calcul
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31 self.sigma_gauss=0.5 #L'ecart type du noyau gaussien
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33 def get_settings_names(self):
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34 return ['proportion_bruit','sigma_gauss']
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36 def regenerate_parameters(self, complexity):
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37 self.proportion_bruit = complexity #Generation uniforme
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38 self.nb_chng=int(1024*self.proportion_bruit)
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39 self.sigma_gauss=complexity+0.2
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40 return self._get_current_parameters()
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41
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42 def _get_current_parameters(self):
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43 return []
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45 def get_parameters_determined_by_complexity(self, complexity):
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46 return [self.proportion_bruit,self.sigma_gauss]
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48 def transform_image(self, image):
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49 image=image.reshape(1024,1)
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50 changements=random.sample(xrange(numpy.size(image)),self.nb_chng) #Les pixels qui seront changes
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51 for j in xrange(0,self.nb_chng):
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52 image[changements[j]]=numpy.random.random() #On determine les nouvelles valeurs des pixels changes
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53 image=image.reshape(32,32)
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54 image=(scipy.ndimage.filters.gaussian_filter\
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55 (image, self.sigma_gauss, order=0, \
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56 output=None, mode='reflect', cval=0.0))
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58 return image
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60 #---TESTS---
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62 def _load_image():
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63 f = open('/home/sylvain/Dropbox/Msc/IFT6266/donnees/lower_test_data.ft') #Le jeu de donnees est en local.
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64 d = ft.read(f)
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65 w=numpy.asarray(d[0])
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66 return (w/255.0).astype('float')
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parents:
diff changeset
68 def _test(complexite):
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parents:
diff changeset
69 img=_load_image()
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70 transfo = BruitGauss()
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71 pylab.imshow(img.reshape((32,32)))
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72 pylab.show()
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73 print transfo.get_settings_names()
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74 print transfo.regenerate_parameters(complexite)
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76 img_trans=transfo.transform_image(img)
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parents:
diff changeset
78 pylab.imshow(img_trans.reshape((32,32)))
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79 pylab.show()
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82 if __name__ == '__main__':
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83 from pylearn.io import filetensor as ft
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84 import pylab
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85 _test(0.5)
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