#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# 
# ESF projekt Západočeské univerzity v Plzni reg. č. CZ.02.2.69/0.0/0.0/16 015/0002287
# # Filtration
# Filtration is used to highlight an information and suppress the noise. It is dependent on type of the solved task.
# ## Filtration with more images
# 
# 
#
#
# Výsledek po průměrování
# 
# ## Local averaging - convolution
# In[3]:
get_ipython().run_line_magic('pylab', 'inline --no-import-all')
import numpy as np
import scipy
from scipy import ndimage
import scipy.signal
import scipy.misc
import skimage.data
import skimage.io
import matplotlib.pyplot as plt
# In[4]:
# plt.imshow(scipy.misc.lena())
plt.imshow(skimage.data.astronaut())
# ### Convolution
# In[3]:
np.convolve([3, 10, 10, 1, 2, 2], [1, -2, 1])
# [konvoluce v 1D](http://www.jhu.edu/~signals/convolve/index.html)
# 
# In[8]:
np.convolve([10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10], [1, -2, 1], "valid")
# In[9]:
np.convolve([10, 10, 10, 10, 10, 0, 0, 0, 0, 0], [1, -2, 1], "valid")
# ### Colvolution 2D
# 
# In[33]:
lena = skimage.io.imread("https://i.stack.imgur.com/3T6Gc.jpg")
plt.imshow(lena)
plt.colorbar()
# In[26]:
# lena = scipy.misc.face()
# l = lena[250:340, 530:630,0]
lena = skimage.io.imread("https://i.stack.imgur.com/3T6Gc.jpg", as_grey=True)
# print(lena.max())
l = lena[230:290, 220:320]
noisy = l + 1.6*l.std()*np.random.random(l.shape)
print(noisy.std())
plt.imshow(noisy, cmap='gray', interpolation=None)
#plt.imshow(lena)
plt.colorbar()
plt.show()
# In[27]:
import scipy.signal
kernel = np.ones([15,15])
output1 = scipy.signal.convolve2d(noisy, kernel)
plt.imshow(output1, cmap="gray")
plt.colorbar()
# In[28]:
kernel = np.ones([15,15])
kernel = kernel / np.sum(kernel)
output1 = scipy.signal.convolve2d(noisy, kernel)
plt.imshow(output1, cmap="gray")
plt.colorbar()
# ### Covolution behind borders
# In[29]:
import scipy.signal
kernel = np.ones([15,15])
output1 = scipy.signal.convolve2d(noisy, kernel, boundary="fill", fillvalue=0)
output2 = scipy.signal.convolve2d(noisy, kernel, boundary="wrap")
output3 = scipy.signal.convolve2d(noisy, kernel, boundary="symm")
plt.figure(figsize=[10,15])
plt.subplot(131)
plt.imshow(output1, cmap="gray")
plt.subplot(132)
plt.imshow(output2, cmap="gray")
plt.subplot(133)
plt.imshow(output3, cmap="gray")
# ### Convolution size
# In[30]:
import scipy.signal
kernel = np.ones([15,15])
output1 = scipy.signal.convolve2d(noisy, kernel, mode="full", boundary="fill")
output2 = scipy.signal.convolve2d(noisy, kernel, mode="same", boundary="fill")
output3 = scipy.signal.convolve2d(noisy, kernel, mode="valid", boundary="fill")
plt.figure(figsize=[10,15])
plt.subplot(131)
plt.imshow(output1, cmap="gray")
plt.subplot(132)
plt.imshow(output2, cmap="gray")
plt.subplot(133)
plt.imshow(output3, cmap="gray")
# In[31]:
local_mean = ndimage.uniform_filter(noisy, size=15)
plt.imshow(local_mean, cmap='gray', interpolation=None)
plt.show()
# ### Gaussian filter
# In[32]:
blurred_lena = ndimage.gaussian_filter(noisy, sigma=1)
very_blurred = ndimage.gaussian_filter(noisy, sigma=5)
plt.imshow(blurred_lena, cmap='gray')
plt.figure()
plt.imshow(very_blurred, cmap='gray')
# ### Remove noise
# Zašumněný obraz odstranění šumu
#
# 
# 
#
# 
# 
# ## Non-linear filters
# ### Quantiles (median)
# In[26]:
med_denoised = ndimage.median_filter(noisy, 3)
plt.imshow(noisy, cmap='gray')
plt.show()
plt.figure()
plt.imshow(med_denoised, cmap='gray')
plt.show()
# ### Other filters
# Další kvantilové filtry
#
# ndimage.maximum_filter, ndimage.percentile_filter
#
# Nelineární filtry
#
# scipy.signal.wiener
# ## Gradient filters
# In[4]:
import scipy
import scipy.ndimage
import matplotlib.pyplot as plt
# ### Sobel
#
# 
# In[8]:
img = np.zeros([50, 50])
img[20:30,20:30] = 50
plt.subplot(121)
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.subplot(122)
sob = scipy.ndimage.filters.sobel(img, 0)
plt.imshow(sob, cmap='gray')
# In[9]:
img = np.zeros([50,50,50])
img[20:30,20:30,20:30] = 50
plt.subplot(121)
plt.imshow(img[:,:,20], cmap='gray')
plt.subplot(122)
sob = scipy.ndimage.filters.sobel(img,2)
plt.imshow(sob[:,:,20], cmap='gray')
# In[12]:
edg_sobel = skimage.filter.sobel(image)
plt.imshow(edg_sobel, cmap='gray')
# ### Roberts
#
# 
# In[11]:
import matplotlib.pyplot as plt
import skimage.data
import skimage.filter
# import roberts, sobel
image = skimage.data.camera()
edge_roberts = skimage.filter.roberts(image)
plt.imshow(edge_roberts, cmap='gray')
# In[13]:
import pylab as pl
sx=ndimage.sobel(image,axis=0,mode='constant')
sy=ndimage.sobel(image,axis=1,mode='constant')
# sob=np.hypot(sx,sy)
# pl.quiver(sx, sy)
plt.imshow(sx)
plt.figure()
plt.imshow(sy)
# In[14]:
from scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt
im = np.zeros((256, 256))
im[64:-64, 64:-64] = 1
im = ndimage.rotate(im, 15, mode='constant')
im = ndimage.gaussian_filter(im, 8)
sx = ndimage.sobel(im, axis=0, mode='constant')
sy = ndimage.sobel(im, axis=1, mode='constant')
sob = np.hypot(sx, sy)
plt.figure(figsize=(16, 5))
plt.subplot(141)
plt.imshow(im, cmap=plt.cm.gray)
plt.axis('off')
plt.title('square', fontsize=20)
plt.subplot(142)
plt.imshow(sx)
plt.axis('off')
plt.title('Sobel (x direction)', fontsize=20)
plt.subplot(143)
plt.imshow(sob)
plt.axis('off')
plt.title('Sobel filter', fontsize=20)
im += 0.07*np.random.random(im.shape)
sx = ndimage.sobel(im, axis=0, mode='constant')
sy = ndimage.sobel(im, axis=1, mode='constant')
sob = np.hypot(sx, sy)
plt.subplot(144)
plt.imshow(sob)
plt.axis('off')
plt.title('Sobel for noisy image', fontsize=20)
plt.subplots_adjust(wspace=0.02, hspace=0.02, top=1, bottom=0, left=0, right=0.9)
plt.show()
# ### Laplace
#
# 
# In[ ]:
# ### Canny
# In[15]:
edges2 = skimage.filter.canny(image, sigma=3)
plt.imshow(edges2, cmap='gray')
# ## Example of filtration use
# Odstranění vlivu nerovnoměrného osvětlen. Tuto operaci lze provádět pouze pro případy, kdy pozadí zabírá velkou část obrazu a je možné odstranit objekty pomocí filtrace. Příklad:
#
# 
#
#
# vlevo nahoře – šedotónový obraz se světelným přechodem, vpravo nahoře naprahovaný obraz pomocí prahu 150 (struktura není znatelná na celém obraze), vlevo dole – původní obraz po odstranění objektů, vpravo dole – výsledek prahování po odstranění vlivu pozadí (odečtení od původního obrazu)
# ### Exercise
# Get the gradient image without dot-like noise
# In[30]:
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import scipy
import scipy.misc
import urllib
import cStringIO
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.ndimage
from scipy import ndimage
import skimage
import skimage.io
# scipy.misc.imread(
URL = "http://uc452cam01-kky.fav.zcu.cz/snapshot.jpg"
img = skimage.io.imread(URL)
plt.imshow(img)
# # Test
# V testu očekávejte otázky typu: Co je to hrana? Jaké typy nelinearni filtrace znáte? Nakreslete transformační funkci pro zesvětlení obrazu apod.
# ## Úkoly
# 1) definujte co je to hrana v obraze
#
# 2) vyzkoušejte jak funguje třetí parametr (práh) u funkce edge
#
# 3) naprogramujte výpočet diferencí v ose x a y z daného šedotónového obrazu, z těchto hodnot vypočítejte velikost hrany a její směr pro každý bod obrazu, zobrazte velikost hran pomocí imshow, proveďte naprahování velikostí hran na nějakou hodnotu (stejny vysledek jako edge), vykreslete si velikost a směr hran pomocí funkce quiver (dx(diference v x),dy(diference v y))
#
# 4) vyzkoušejte odstranění vlivu osvětlení na obraze mince.jpg, (nejprve je nutné do obrazu osvětlení přidat)
#
# ### Úkoly na cvičení
#
# * Spočítat objekty v obraze
# * Spočítat velké objekty v obraze, je-li přidán šum v podobě malých útržků papíru