Developer: Laboratorio 7. Histogramas laterales para detectar agujeros

Para esta entrada se trabajó con un preprocesamiento para detectar agujeros. Se trabajó con las intensidades de color de filas y columnas de una imagen.

Un agujero es un orificio de forma aproximadamente circular, esto quiere decir que cuando existe un agujero hay un cambio de intensidad de luz lo cual facilita detectar utilizando histogramas.

Los histogramas nos permiten reducir el espacio de búsqueda y encontrar donde existen los cambis de intensidad.

Para obtener el histograma horizontal basta con sumar los pixeles de las filas y para el histograma vertical se suman los pixeles de las columnas.

Por ejemplo de la siguiente imagen:

Se obtiene este histograma:

Después de obtener el histograma se tenía que dibujar en las imágenes líneas rectas para cada uno de los picos de cada histograma lateral.

Lo primera idea fue obtener un promedio para establecerlo como rango y todos los puntos que estuvieran debajo de ese rango serían los posibles agujeros pero lo que obtuve fue lo siguiente:

Como se puede apreciar son demasiadas líneas. Por lo que me puse a ver los histogramas y observé que para obtener un pico sólo es comparar el dato actual con el anterior y posterior, si el actual es menor que el anterior y menor que posterior quiere decir que es uno de los mínimos y ya con esto me trajo mejores resultados:

Código

	import sys
	from PIL import Image, ImageDraw

	def grayScale(im):
	w,h = im.size
	gray = im.copy()
	pix = gray.load()
	for x in range(w):
	for y in range(h):
	curr = pix[x,y]
	prom = max(curr)
	pix[x,y] = prom, prom, prom
	return gray

	def blur(im):
	w,h = im.size
	blurred = im.copy()
	pix = blurred.load()
	for x in range(w):
	for y in range(h):
	ngbs = []
	ngbs.append(list(pix[x,y]))
	for i in range(x-1, x+2):
	for j in range(y-1, y+2):
	try:
	ngbs.append(list(pix[i,j]))
	except IndexError:
	pass
	total = [ sum(z) for z in zip(*ngbs) ]
	pix[x,y] = total[0]/len(ngbs), total[1]/len(ngbs), total[2]/len(ngbs)
	return blurred

	def horizontalHistogram(im):
	w,h = im.size
	pix = im.load()
	file_ = open('horizontal.txt', 'w')
	hist = []
	prom = 0
	for x in range(w):
	temp = 0
	for y in range(h):
	temp += pix[x,y][0]
	file_.write(str(x)+ ' ' + str(temp) + '\n')
	hist.append(temp)
	file_.close()
	for i in hist:
	prom += i
	prom = float(prom)/ len(hist)
	return hist, prom

	def verticalHistogram(im):
	w,h = im.size
	pix = im.load()
	file_ = open('vertical.txt', 'w')
	hist = []
	prom = 0
	for y in range(h):
	temp = 0
	for x in range(w):
	temp += pix[x,y][0]
	file_.write(str(y)+ ' ' + str(temp) + '\n')
	hist.append(temp)
	for i in hist:
	prom +=i
	prom = float(prom)/len(hist)
	file_.close()
	return hist, prom

	def possibleHoles(hist):
	coord = []
	for i in range(1, len(hist) - 1):
	if hist[i-1] > hist[i] and hist[i+1] > hist[i]:
	coord.append(i)
	return coord

	def holeDetection(im):
	size = 128,128
	original = im.copy()
	im.thumbnail(size, Image.ANTIALIAS)
	im = grayScale(im)
	im = blur(im)
	im.save('gray.png')
	histx, promx = horizontalHistogram(im)
	histy, promy = verticalHistogram(im)

	holesx = possibleHoles(histx)
	holesy = possibleHoles(histy)
	draw = ImageDraw.Draw(original)

	prop = im.size
	prop = float(original.size[0])/prop[0] , float(original.size[1]/prop[1])
	w, h = original.size
	'''
	for i in range (len(histx)):
	if histx[i] < promx:
	x = int(i*prop[0])
	draw.line((x,0,x,h), fill='yellow')
	'''
	for i in holesx:
	x = int(i*prop[0])
	draw.line((x,0,x,h), fill='yellow')
	'''
	for i in range (len(histy)):
	if histy[i] < promy:
	y = int(i*prop[1])
	draw.line((0,y,w,y), fill='red')
	'''
	for i in holesy:
	y = int(i*prop[1])
	draw.line((0,y,w,y), fill='skyblue')

	original.save('lineas.png')
	original.show()

	if __name__ == '__main__':
	path = sys.argv[1]
	image = Image.open(path).convert('RGB')
	holeDetection(image)