Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen gezeigt.

--- ws1617:bilder_zu_bildern:protokolle:170209 [2017/02/09 17:35]
isabelschwermer
+++ ws1617:bilder_zu_bildern:protokolle:170209 [2017/03/24 18:27] (aktuell)
Chai_Tee.95-Cara
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 === Protokoll vom 9. Februar 2017 ===
+Erstes funktionierendes Programm (Kantenerkennung/Niveaulinien + Turtle): \\
+Niveaulinien, bzw. Contours
+<code python>
+#!/usr/bin/env python
+# -*- coding: utf-8 -*-
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+from scipy import misc, ndimage, signal
+import cv2
+import scipy.misc as misc
+import skimage.color as color
+import turtle
+import pickle
+bild=misc.imread('hund_mittel_kl.jpg') # bild einlesen
+#cap = cv2.VideoCapture(0) #bei kamera bild wird zu bild2
+#res, bild2 = cap.read()    #bei kamera
+imgray =color.rgb2gray(bild)
+from skimage.measure import find_contours
+res = []
+for value in np.linspace(np.min(imgray), np.max(imgray),10):
+    res.extend(find_contours(imgray,value))
+for cont in res:
+    print cont.shape # alte Liste aller Contours!
+def Isolux():
+    #a_als_farbbild = cv2.cvtColor(a, cv2.COLOR_GRAY2BGR) #a ist ein s/w-bild, um farbe überhaupt anzeigen zu können, wird es in ein bgr konvertiert
+    res2 = []
+    for cont in res:
+        if cont.shape[0]>15: #and ... Fkt.Check
+            for i,j in cont:
+                cv2.circle(bild,(int(round(j)),int(round(i))),1,(1,0,0),-1)
+            res2.append(cont)
+    #cv2.imshow("Bild:",bild)
+    #cv2.waitKey(0)
+    #cv2.destroyAllWindows()
+    return res2
+res2 = Isolux()                 # unsere Liste der gewünschten Contours res2 (ausgefiltert)
+#print res2                      # Contouren!
+for cont in res2:
+    print cont.shape            # Contourenanzahl
+</code>
+Kantenprogramm
+<code python>
+bild=misc.imread('hund_mittel_kl.jpg',mode='F',)
+bild=ndimage.filters.gaussian_filter(bild,1.5)
+#plt.imshow(bild,cmap=plt.get_cmap('gray'))      #Original
+#plt.show()
+# x
+b=ndimage.filters.sobel(bild, axis=-1)         #Verschiebungsbild, x
+#cv2.namedWindow("Fenster 1")
+#cv2.imshow("Fenster 1",b)
+# y
+b2=ndimage.filters.sobel(bild, axis=0)          #Verschiebungsbild, y
+#cv2.namedWindow("Fenster 2")
+#cv2.imshow("Fenster 2",b2)
+a=np.sqrt(b[1:,:]**2+b2[:-1,:]**2) # b und b2 werden zum Kantenbild a verrechnet  #Kantenbild
+plt.imshow(a,cmap=plt.get_cmap('gray'))
+#plt.show()
+#cv2.waitKey(0)
+#cv2.destroyAllWindows()
+median2 = np.percentile(a,80)
+z = a.shape[0] #y
+z2 = range(0,z)
+s = a.shape[1] #x
+s2 = range(0,s)
+alle_koordinaten = []
+for i in z2:
+        for j in s2:
+                alle_koordinaten.append((i,j))
+kandidaten = [ p for p in alle_koordinaten   if a[p[0],p[1]]>median2   ] #Rumspielbar...mit Schwellenwert
+def kurvenversuch():   #Nur zum Veranschaulichen!
+        a_als_farbbild = cv2.cvtColor(a, cv2.COLOR_GRAY2BGR) #a ist ein s/w-bild, um farbe überhaupt anzeigen zu können, wird es in ein bgr konvertiert
+        for i,j in kandidaten:
+                cv2.circle(a_als_farbbild,(j,i),1,(1,0,0),-1)
+        #cv2.imshow("1:",a_als_farbbild)
+        #cv2.waitKey(0)
+        #cv2.destroyAllWindows()
+#print kandidaten
+#print len(kandidaten) #Koordinaten x und y
+#print len(a)          #Helligkeitswerte
+</code>
+Niveaulinien + Kantenprogramm verbunden
+<code python>
+contouren = res2                        #Liste in Listen
+kant = kandidaten                  #hat Schwellenwert
+                                   #Kantenbild = a
+Schwellw = np.median(a)
+beste_Werte = []
+def check(cont, Kant):
+    hell = 0.                      #auf 0 gesetzt
+    for pkt in cont:
+        try:                       # try aufgrund der Rundungsfehler, über 319
+            hell += a[int(round(pkt[0])),int(round(pkt[1]))]  #werden aufgerechnet
+        except:
+            pass
+    if hell > Schwellw*len(cont):
+            return True
+    else:
+            return False
+for cont in contouren:
+    if check(cont, a):
+        #print cont
+        beste_Werte.append(cont)
+    else:
+        pass
+#print beste_Werte
+</code>
+Turtle.mod von Stefan Born
+<code python>
+def smooth(kont): #?
+        for i in range(1,len(kont)-1):
+                kont[i]=1/3.*(kont[i-1]+kont[i]+kont[i+1])
+class MyTurtle(turtle.Turtle): #?
+        def turn_and_move(self,p):
+                self.setheading(self.towards(p))
+                self.goto(p)
+class turtle_world(object):
+    def __init__(self,bild): #pencv speichert die Bilder als BGR!
+        self.screen=turtle.Screen()
+        self.xsize=bild.shape[1]
+        self.ysize=bild.shape[0]
+        turtle.screensize(self.xsize,self.ysize)
+        misc.imsave("zwischenbild_.gif",bild)
+        turtle.bgpic("zwischenbild_.gif")
+        self.t=MyTurtle()
+        self.t.pensize(1)
+        self.t.pencolor("blue")
+        self.t.shape("turtle")
+        self.t.speed(0)
+        self.t.tracer(1,delay=0)
+    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 bewege_turtle_auf_bild(bild,kontouren):
+        '''Lässt Turtle auf Hintergrundbild laufen.
+        Dabei ist bild ein BGR-Bild (opencv-Farbbild)
+        und kontouren eine Liste von Listen von Punkten.'''
+        tw=turtle_world(bild)
+        ### Hier müsste die Bewegung der Turtle hin
+        for kontour in kontouren:
+                tw.t.penup()
+                for p in kontour:
+                        tw.t.turn_and_move(tw.image_to_turtle(p))
+                        tw.t.pendown()
+def main():
+        #l=misc.ascent()
+        bild_farbbild=cv2.cvtColor(np.uint8(bild),cv2.cv.CV_GRAY2BGR)
+        #kontour=[[50,50],[70,400],[200,100],[300,300]] #hier Konturen übergeben?
+        kontouren=beste_Werte
+        bewege_turtle_auf_bild(bild_farbbild,kontouren)
+        return 0
+if __name__ == '__main__':
+        main()
+        turtle.exitonclick()
+</code>
+Das Ergebnis:\\
 {{eimer.png}}

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