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annotate transformations/PoivreSel.py @ 59:8b9fca879543

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La proportion de bruit a ete divisee par 5, ca donne une transformation beaucoup moins aggressive
author SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
date Mon, 08 Feb 2010 14:09:11 -0500
parents f5de107d3643
children 42e3e2f67626
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1 #!/usr/bin/python
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2 # coding: utf-8
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4 '''
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5 Ajout de bruit poivre et sel dans les donnees. Le bruit est distribue de facon
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6 aleatoire tire d'une uniforme tout comme la clarte des bites changees.
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8 La proportion de bites aleatoires est definit par complexity/5.
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9 Lorsque cette valeur est a 1 ==> Plus reconnaissable et 0 ==> Rien ne se passe
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11 Ce fichier prend pour acquis que les images sont donnees une a la fois
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12 sous forme de numpy.array de 1024 (32 x 32) valeurs entre 0 et 1.
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14 Sylvain Pannetier Lebeuf dans le cadre de IFT6266, hiver 2010
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18 import numpy
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19 import random
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21 class PoivreSel():
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23 def __init__(self):
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24 self.proportion_bruit=0.1 #Le pourcentage des pixels qui seront bruites
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25 self.nb_chng=10 #Le nombre de pixels changes. Seulement pour fin de calcul
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27 def get_settings_names(self):
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28 return ['proportion_bruit']
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30 def regenerate_parameters(self, complexity):
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31 self.proportion_bruit = float(complexity)/5
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32 self.nb_chng=int(1024*self.proportion_bruit)
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33 return self._get_current_parameters()
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35 def _get_current_parameters(self):
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36 return []
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38 def get_parameters_determined_by_complexity(self, complexity):
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39 return [self.proportion_bruit]
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41 def transform_image(self, image):
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42 image=image.reshape(1024,1)
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43 changements=random.sample(xrange(numpy.size(image)),self.nb_chng) #Les pixels qui seront changes
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44 for j in xrange(0,self.nb_chng):
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45 image[changements[j]]=numpy.random.random() #On determine les nouvelles valeurs des pixels changes
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46 return image.reshape(32,32)
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49 #---TESTS---
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50
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51 def _load_image():
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52 f = open('/home/sylvain/Dropbox/Msc/IFT6266/donnees/lower_test_data.ft') #Le jeu de donnees est en local.
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53 d = ft.read(f)
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54 w=numpy.asarray(d[0])
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55 return (w/255.0).astype('float')
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57 def _test(complexite):
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58 img=_load_image()
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59 transfo = PoivreSel()
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60 pylab.imshow(img.reshape((32,32)))
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61 pylab.show()
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62 print transfo.get_settings_names()
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63 print transfo.regenerate_parameters(complexite)
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65 img_trans=transfo.transform_image(img)
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67 pylab.imshow(img_trans.reshape((32,32)))
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68 pylab.show()
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69
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70
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parents:
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71 if __name__ == '__main__':
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72 from pylearn.io import filetensor as ft
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73 import pylab
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74 _test(0.5)
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