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annotate transformations/BruitGauss.py @ 89:cc641ee75d3b

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Il y a maintenant 25% de proba d'effectuer le bruitage
author SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
date Thu, 11 Feb 2010 09:01:03 -0500
parents bab98bb47616
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
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1 #!/usr/bin/python
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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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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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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6 et sel est ajoute, puis un lissage gaussien autour de ce point est ajoute.
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7 On fait un nombre d'iteration = 1024*complexity/25 ce qui equivaud
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8 a complexity/25 des points qui recoivent le centre du noyau gaussien.
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9 Il y en a beaucoup moins que le bruit poivre et sel, car la transformation
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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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12 La grandeur de la gaussienne ainsi que son ecart type sont definit par complexity
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13 et par une composante aleatoire normale.
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cc641ee75d3b Il y a maintenant 25% de proba d'effectuer le bruitage
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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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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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20 Sylvain Pannetier Lebeuf dans le cadre de IFT6266, hiver 2010
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21
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22 '''
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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23
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24 import numpy
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25 import random
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26 import scipy
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27 from scipy import ndimage
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29 class BruitGauss():
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31 def __init__(self):
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32 self.proportion_bruit=0.1 #Le pourcentage des pixels qui seront bruites
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33 self.nb_chng=10 #Le nombre de pixels changes. Seulement pour fin de calcul
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34 self.sigma_gauss=3.0 #L'ecart type du noyau gaussien
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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
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38 def get_settings_names(self):
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cc641ee75d3b Il y a maintenant 25% de proba d'effectuer le bruitage
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diff changeset
39 return ['proportion_bruit','sigma_gauss','grandeur','effectuer']
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41 def regenerate_parameters(self, complexity):
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42 self.proportion_bruit = float(complexity)/25
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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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45 if float(complexity) > 0:
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diff changeset
46 self.sigma_gauss=max(0,numpy.random.normal(complexity*5,complexity))
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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))))
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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 #####
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49 else:
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cc641ee75d3b Il y a maintenant 25% de proba d'effectuer le bruitage
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50 self.effectuer = 0
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parents: 38
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51 self.sigma_gauss = 0
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52 self.grandeur=1
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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
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parents: 38
diff changeset
55 if self.grandeur%2 == 0:
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diff changeset
56 self.grandeur+=1 #Toujours un nombre impair, plus simple plus tard
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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
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
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parents:
diff changeset
59 def _get_current_parameters(self):
89
cc641ee75d3b Il y a maintenant 25% de proba d'effectuer le bruitage
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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
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parents:
diff changeset
61
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
62
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
63 def transform_image(self, image):
89
cc641ee75d3b Il y a maintenant 25% de proba d'effectuer le bruitage
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parents: 62
diff changeset
64 if self.effectuer == 0:
cc641ee75d3b Il y a maintenant 25% de proba d'effectuer le bruitage
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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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diff changeset
66 image=image.reshape((32,32))
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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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diff changeset
68 #creation du noyau gaussien
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diff changeset
69 gauss=numpy.zeros((self.grandeur,self.grandeur))
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diff changeset
70 x0 = y0 = self.grandeur/2
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71 for i in xrange(0,self.grandeur):
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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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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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74 #pylab.contour(gauss)
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diff changeset
75 #pylab.show() #Pour voir si la gaussienne est bien comme desiree
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77 #Chaque tour dans la boucle ajoute un pointpoivre et sel, puis
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diff changeset
78 #y ajoute un bruit gaussien autour afin d'avoir de la correlation dans
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diff changeset
79 #les points
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diff changeset
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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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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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diff changeset
82 x_bruit=int(numpy.random.randint(0,32))
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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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