annotate transformations/BruitGauss.py @ 41:fdb0e0870fb4

Beaucoup de modifications à pipeline.py pour généraliser et un début de visualisation, et créé un wrapper (run_pipeline.py) pour appeler avec GIMP. - Modifications à pipeline.py - Wrappé la boucle du pipeline dans une classe - Isolé le problème de itérer sur les batches et les complexités dans des itérateurs - Permet d'avoir des ordres compliqués de batch (plusieurs sources), de complexités - Maintenant regenerate_parameters() est appelé pour chaque image. - Command line arguments avec getopt(). On pourra rajouter des options ainsi. - run_pipeline.py - Le but est de permettre de passer des arguments. Pas facile (pas trouvé comment de façon simple) avec la command line pour appeler GIMP en mode batch. C'est un hack ici. - Le but ultime est de permettre de lancer les jobs sur les clusters avec dbidispatch en précisant les options (diff. pour chaque job) sur la ligne de commande.
author fsavard
date Wed, 03 Feb 2010 17:08:27 -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
SylvainPL <sylvain.pannetier.lebeuf@umontreal.ca>
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diff changeset
1 #!/usr/bin/python
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diff changeset
2 # coding: utf-8
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4 '''
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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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diff changeset
29 self.proportion_bruit=0.1 #Le pourcentage des pixels qui seront bruites
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diff changeset
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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diff changeset
38 self.nb_chng=int(1024*self.proportion_bruit)
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diff changeset
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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diff changeset
49 image=image.reshape(1024,1)
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diff changeset
50 changements=random.sample(xrange(numpy.size(image)),self.nb_chng) #Les pixels qui seront changes
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parents:
diff changeset
51 for j in xrange(0,self.nb_chng):
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parents:
diff changeset
52 image[changements[j]]=numpy.random.random() #On determine les nouvelles valeurs des pixels changes
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parents:
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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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parents:
diff changeset
55 (image, self.sigma_gauss, order=0, \
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56 output=None, mode='reflect', cval=0.0))
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diff changeset
58 return image
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diff changeset
60 #---TESTS---
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parents:
diff changeset
62 def _load_image():
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diff changeset
63 f = open('/home/sylvain/Dropbox/Msc/IFT6266/donnees/lower_test_data.ft') #Le jeu de donnees est en local.
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parents:
diff changeset
64 d = ft.read(f)
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parents:
diff changeset
65 w=numpy.asarray(d[0])
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parents:
diff changeset
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)))
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
79 pylab.show()
349d8dc9504c Ajout de bruit poivre et sel, puis filtre gaussien. Parametres deterministes par rapport a complexity. Compatible testmod.py
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81
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diff changeset
82 if __name__ == '__main__':
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parents:
diff changeset
83 from pylearn.io import filetensor as ft
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84 import pylab
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diff changeset
85 _test(0.5)
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86
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diff changeset
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