Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen gezeigt.

--- ws1314:turtlemod.py [2014/02/13 12:18]
stefanborn angelegt
+++ ws1314:turtlemod.py [2016/05/10 14:46] (aktuell)
@@ Zeile 1: / Zeile 1: @@
 ====== turtlemod.py ======
+Seht euch den Test in main() an, um zu verstehen, wie man das Turtle-Modul benutzt. Die kleine Komplikation, die Bildkoordinaten jeweils in Turtle-Koordinaten umrechenen zu müssen, ließ sich leider nicht ohne größeren Aufwand vermeiden.
 <code python>
-import numpy as np
+import turtle
-import scipy.signal as sig
-import scipy
 from scipy import misc
+import pickle
 import cv2
+import numpy as np
-def schwarzweiss(bild_grau, schwelle):
+def smooth(kont):
-	'''Stellte ein Schwarzweiss Bild aus einem Grauwertbild her:
+	for i in range(1,len(kont)-1):
-	Alle Punkte mit Grauwert über der Schwelle schwelle bekommen
+		kont[i]=1/3.*(kont[i-1]+kont[i]+kont[i+1])
-	den Wert 1., die übrigen 0.
-	Beachte:  In OpenCV werden Fließkomma-Array so interpretiert, dass
-.= schwarz, 1.=weiß,
-	ganzzahlige Arrays dagegen
-= schwarz, 255=weiß.
-	Die Funktion geht von Fließkommabildern aus.'''
-	bildschwarzweiss=np.zeros_like(bild_grau,dtype=np.float32)
-	zeilen,spalten = bild_grau.shape
-	for i in range(0,zeilen):
+class MyTurtle(turtle.Turtle):
-		for j in range(0,spalten):
-			if(bild_grau[i][j] < schwelle):
+	def turn_and_move(self,p):
-				bildschwarzweiss[i][j] = 0.
+		self.setheading(self.towards(p))
-			else:
+		self.goto(p)
-				bildschwarzweiss[i][j] = 1.
-	return bildschwarzweiss
+class turtle_world(object):
-def glaetten(bild,n):
+	def __init__(self,bild):
-	'''Glaetten durch Faltung'''
+		'''Richtet ein Turtle-Fenster mit dem Hintergrundsbild bild ein.
-	if n==3:
+		Die Funktion erwartet ein opencv-Farbbild. Dabei ist zu beachten,
-		return sig.convolve2d(bild, 1/16.*np.array([[1,2,1],[2,4,2],[1,2,1]]),mode='same')
+		dass opencv statt RGB die Bilder BGR speichert.'''
-	elif n==5:
+		misc.imsave("bild_fuer_turtle.gif",bild[:,:,[2,1,0]])
-		return sig.convolve2d(bild, (1/256.)*np.array([[1,4,6,4,1],[4,16,24,16,4],[6,24,36,24,6],[4,16,24,16,4],[1,4,6,4,1]]),mode='same')
+		self.screen=turtle.Screen()
-	elif n==9:
+		self.xsize=bild.shape[1]
-		return sig.convolve2d(bild, (1/792.)\
+		self.ysize=bild.shape[0]
-	*np.array([[1,2,5,6,8,6,5,2,1],[2,4,10,12,16,12,10,4,2],[5,10,25,30,40,30,25,10,5],[6,12,30,36,48,36,30,12,6],\
+		turtle.screensize(self.xsize,self.ysize)
-	[8,16,40,48,64,48,40,16,8],[6,12,30,36,48,36,30,12,6],[5,10,25,30,40,30,25,10,5],[2,4,10,12,16,12,10,4,2],\
+		turtle.bgpic("bild_fuer_turtle.gif")
-	[1,2,5,6,8,6,5,2,1]]),mode='same')
+		self.t=MyTurtle()
-	else:
+		self.t.pensize(2)
-		raise Exception("Faltung mit n=%s nicht implementiert"%(str(n)))
+		self.t.pencolor("red")
+		self.t.shape("turtle")
+	def image_to_turtle(self,point):
+		'''Rechnet die Koordinaten des Bild-Arrays auf die Turtle-Koordinaten um.
+		Returns: Koordinatentupel.'''
+		return (point[1]-(self.xsize//2),(self.ysize//2)-point[0])
+	def turtle_to_image(self,point):
+		'''Rechnet die Turtle-Koordinaten auf Bild-Array-Koordinaten
+		um.
+		Returns: numpy-Vektor mit Bildkoordinaten'''
+		return np.array([self.ysize//2-point[1], point[0]+self.xsize//2])
-def laplace(bild):
-	'''Laplace-Faltung, hebt Kanten hervor, aber sehr rauschanfällig'''
-	return sig.convolve2d(bild, np.array([[1,1,1],[1,-8,1],[1,1,1]]),mode='same')*10.
-def gradient(bild):
-	'''Berechnet den Betrag des Gradienten: Die Komponenten des Gradienten werden
-	durch Faltung bestimmt'''
-	bild_gradx=sig.convolve2d(bild, np.array([[1,0,-1],[2,0,-2],[1,0,-1]]),mode='same')
-	bild_grady=sig.convolve2d(bild, np.array([[1,0,-1],[2,0,-2],[1,0,-1]]).T,mode='same')
-	return(np.sqrt(bild_gradx*bild_gradx+bild_grady*bild_grady))
 def main():
-	l=misc.lena()/255.
+	'''Kleiner Test'''
-	cv2.imshow("Lena", l)
+	l=misc.lena()
-	cv2.imshow("Lena, glatt", glaetten(l,3))
+	bild_farbbild=cv2.cvtColor(np.uint8(l),cv2.cv.CV_GRAY2BGR)
-	cv2.imshow("Lena, glatter", glaetten(l,5))
+	tw=turtle_world(bild_farbbild)
-	cv2.imshow("Lena, glattest", glaetten(l,9))
-	cv2.imshow("Lena, Laplace", laplace(l))
-	cv2.imshow("Lena, Gradient", gradient(l))
-	cv2.waitKey(0)
+	punkte=[[50,50],[70,400],[200,100],[300,300]]
+	tw.t.penup()
+	for p in punkte:
+		tw.t.turn_and_move(tw.image_to_turtle(p))
+		tw.t.pendown()
 	return 0
 if __name__ == '__main__':
 	main()
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