# HG changeset patch # User SylvainPL # Date 1265125420 18000 # Node ID f5de107d36432e05cc7378103b4bdcc454765fad # Parent e05715e4554d8c10769318e8583a61c672839b7d Ajout de bruit poivre et sel sur l'image. Compatible avec testmod.py diff -r e05715e4554d -r f5de107d3643 transformations/PoivreSel.py --- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/transformations/PoivreSel.py Tue Feb 02 10:43:40 2010 -0500 @@ -0,0 +1,76 @@ +#!/usr/bin/python +# coding: utf-8 + +''' +Ajout de bruit poivre et sel dans les donnees. Le bruit est distribue de facon +aleatoire tire d'une uniforme tout comme la clarte des bites changees. + +La proportion de bites aleatoires est definit par complexity. +Lorsque cette valeur est a 1 ==> Plus reconnaissable et 0 ==> Rien ne se passe + +Ce fichier prend pour acquis que les images sont donnees une a la fois +sous forme de numpy.array de 1024 (32 x 32) valeurs entre 0 et 1. + +Sylvain Pannetier Lebeuf dans le cadre de IFT6266, hiver 2010 + +''' + +import numpy +import random + +class PoivreSel(): + + def __init__(self): + self.proportion_bruit=0.1 #Le pourcentage des pixels qui seront bruites + self.nb_chng=10 #Le nombre de pixels changes. Seulement pour fin de calcul + + def get_settings_names(self): + return ['proportion_bruit'] + + def regenerate_parameters(self, complexity): + self.proportion_bruit = complexity + self.nb_chng=int(1024*self.proportion_bruit) + return self._get_current_parameters() + + def _get_current_parameters(self): + return [] + + def get_parameters_determined_by_complexity(self, complexity): + return [self.proportion_bruit] + + def transform_image(self, image): + image=image.reshape(1024,1) + changements=random.sample(xrange(numpy.size(image)),self.nb_chng) #Les pixels qui seront changes + for j in xrange(0,self.nb_chng): + image[changements[j]]=numpy.random.random() #On determine les nouvelles valeurs des pixels changes + return image.reshape(32,32) + + +#---TESTS--- + +def _load_image(): + f = open('/home/sylvain/Dropbox/Msc/IFT6266/donnees/lower_test_data.ft') #Le jeu de donnees est en local. + d = ft.read(f) + w=numpy.asarray(d[0]) + return (w/255.0).astype('float') + +def _test(complexite): + img=_load_image() + transfo = PoivreSel() + pylab.imshow(img.reshape((32,32))) + pylab.show() + print transfo.get_settings_names() + print transfo.regenerate_parameters(complexite) + + img_trans=transfo.transform_image(img) + + pylab.imshow(img_trans.reshape((32,32))) + pylab.show() + + +if __name__ == '__main__': + from pylearn.io import filetensor as ft + import pylab + _test(0.5) + +