Mercurial > ift6266

annotate transformations/BruitGauss.py @ 83:f75f5acad4eb

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Changed behavior of add_background in order to have a contrast generation parameter and doing the max without using a treshold mask
author Xavier Glorot <glorotxa@iro.umontreal.ca>
date Wed, 10 Feb 2010 17:37:00 -0500
parents bab98bb47616
children cc641ee75d3b
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>
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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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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
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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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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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15 Ce fichier prend pour acquis que les images sont donnees une a la fois
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16 sous forme de numpy.array de 1024 (32 x 32) valeurs entre 0 et 1.
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18 Sylvain Pannetier Lebeuf dans le cadre de IFT6266, hiver 2010
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19
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20 '''
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22 import numpy
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23 import random
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24 import scipy
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25 from scipy import ndimage
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27 class BruitGauss():
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29 def __init__(self):
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30 self.proportion_bruit=0.1 #Le pourcentage des pixels qui seront bruites
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31 self.nb_chng=10 #Le nombre de pixels changes. Seulement pour fin de calcul
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diff changeset
32 self.sigma_gauss=3.0 #L'ecart type du noyau gaussien
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diff changeset
33 self.grandeur=7 #Largeur de la fenetre gaussienne
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35 def get_settings_names(self):
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36 return ['proportion_bruit','sigma_gauss','grandeur']
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38 def regenerate_parameters(self, complexity):
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39 self.proportion_bruit = float(complexity)/25
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parents:
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40 self.nb_chng=int(1024*self.proportion_bruit)
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41 if float(complexity) > 0:
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42 self.sigma_gauss=max(0,numpy.random.normal(complexity*5,complexity))
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diff changeset
43 self.grandeur=int(min(31,max(1,8*complexity*numpy.random.normal(1,float(complexity)/2))))
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44 else:
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45 self.sigma_gauss = 0
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46 self.grandeur=1
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47 #Un peu de paranoia ici, mais on ne sait jamais
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48
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49 if self.grandeur%2 == 0:
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50 self.grandeur+=1 #Toujours un nombre impair, plus simple plus tard
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parents:
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51 return self._get_current_parameters()
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53 def _get_current_parameters(self):
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diff changeset
54 return [self.proportion_bruit,self.sigma_gauss,self.grandeur]
38
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parents:
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55
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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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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57 def transform_image(self, image):
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58 image=image.reshape((32,32))
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diff changeset
60 #creation du noyau gaussien
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61 gauss=numpy.zeros((self.grandeur,self.grandeur))
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62 x0 = y0 = self.grandeur/2
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63 for i in xrange(0,self.grandeur):
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64 for j in xrange(0,self.grandeur):
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65 gauss[i,j]=numpy.exp(-4*numpy.log(2) * ((i-x0)**2 + (j-y0)**2) / self.sigma_gauss**2)
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66 #pylab.contour(gauss)
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diff changeset
67 #pylab.show() #Pour voir si la gaussienne est bien comme desiree
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69 #Chaque tour dans la boucle ajoute un pointpoivre et sel, puis
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diff changeset
70 #y ajoute un bruit gaussien autour afin d'avoir de la correlation dans
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71 #les points
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73 for i in xrange(0,self.nb_chng):
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74 x_bruit=int(numpy.random.randint(0,32))
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75 y_bruit=int(numpy.random.randint(0,32))
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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
77 image[x_bruit,y_bruit]=max(0,min(1,numpy.random.normal(0.4,self.proportion_bruit*20)))
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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
79 bord = int((self.grandeur-1)/2)
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diff changeset
80 #Faire le "smooting"
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diff changeset
81 for x in xrange(0,self.grandeur):
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parents: 38
diff changeset
82 for y 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
83 #pour etre certain de ne pas changer le vide
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
84 if x_bruit-bord+x < 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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diff changeset
85 continue
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
86 if y_bruit-bord+y < 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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diff changeset
87 continue
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
88 if x_bruit-bord+x > 31:
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
89 continue
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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90 if y_bruit-bord+y > 31:
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
91 continue
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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92 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])
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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93 #image[x_bruit-bord+x,y_bruit-bord+y]=min(1,image[x_bruit-bord+x,y_bruit-bord+y]*(1+gauss[x,y]))
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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94 #Cette derniere ligne n'est pas très interessante. Elle ajoute le bruit
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95 #plutot que de prendre le max entre la valeur presente et le bruit. Ca rend l'image un peu
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96 #chaostique, pas une bonne idee
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97
38
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98 return image
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99
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100 #---TESTS---
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101
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102 def _load_image():
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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103 f = open('/home/sylvain/Dropbox/Msc/IFT6266/donnees/lower_test_data.ft') #Le jeu de donnees est en local.
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104 d = ft.read(f)
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105 w=numpy.asarray(d[0])
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106 return (w/255.0).astype('float')
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107
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108 def _test(complexite):
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109 img=_load_image()
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110 transfo = BruitGauss()
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111 pylab.imshow(img.reshape((32,32)))
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112 pylab.show()
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113 print transfo.get_settings_names()
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114 print transfo.regenerate_parameters(complexite)
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116 img_trans=transfo.transform_image(img)
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parents:
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118 pylab.imshow(img_trans.reshape((32,32)))
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parents:
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119 pylab.show()
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121
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122 if __name__ == '__main__':
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parents:
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123 from pylearn.io import filetensor as ft
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124 import pylab
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125 _test(0.5)
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