-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 1
/
limiarizacao_divergencia_fuzzy.py
169 lines (146 loc) · 6.81 KB
/
limiarizacao_divergencia_fuzzy.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
import cv2
import cv2.cv
from exibir_imagens import mostra_imagens
def limiarizacao_divergencia_fuzzy(imagem, mascara=None, cor=1, c=float(1)/(255 - 0),
gamma=1, analise=False):
#Pega apenas o canal (ou a imagem em grayscale) especificado
if cor != -1: #caso contrario, a imagem fornecida ja e de 1 canal
imagem = imagem[:,:,cor] if cor <= 2 else cv2.cvtColor(imagem, cv2.cv.CV_BGR2GRAY)
if analise:
from matplotlib import pyplot as plt
print "- Limiarizacao por divergencia fuzzy -"
if analise:
titulo = "Imagem de entrada, apenas um canal"
if mascara is not None:
cortada = cv2.bitwise_and(imagem, imagem, mask=mascara)
mostra_imagens([imagem, cortada], titulo,
["sem aplicacao da mascara", "apos aplicacao da mascara"])
else:
mostra_imagens(imagem, titulo)
#Extrai o histograma.
histograma = cv2.calcHist([imagem], [0], mascara, [256], [0, 256])
if analise:
plt.figure()
plt.title("Histograma da imagem")
plt.plot(range(0, 256), histograma, color = 'b')
plt.show()
#----- Fuzzy Divergence -----
from math import pi as pi
from math import e as e
#Divergencia fuzzy para com uma imagem idealmente segmentada se a imagem
#for binarizada por um determinado limiar
def divergencia_fuzzy(limiar, mi_b, mi_f, analise=False):
divergencia = 0
pertinencias_b, pertinencias_f = ([], [])
for intensidade in range(0, 256):
#calcula valor de pertinencia de um pixel desta intensidade a sua
#regiao associada
if intensidade <= limiar:
mi = mi_b
else:
mi = mi_f
#Com os valores de parametro padroes, a formula fica igual a em
#Ghosh, 2010.
#a distribuicao Cauchy generica nao possui o parametro "c".
pertinencia = (c/(pi*gamma))*(
1/(1 + ((intensidade - mi)/gamma)**2))
if analise:
if intensidade <= limiar:
pertinencias_b.append(pertinencia)
else:
pertinencias_f.append(pertinencia)
#Soma ao calculo da divergencia fuzzy a parcela referente a esta
#intensidade.
divergencia += histograma[intensidade, 0]*(2
- pertinencia*e**(1-pertinencia)
- (2-pertinencia)*e**(pertinencia-1)
)
if analise:
figura, (plt1, plt2) = plt.subplots(1, 2)
plt1.set_title("no background")
plt1.plot(range(0,len(pertinencias_b)), pertinencias_b, color = 'b')
plt1.axvline(mi_b)
plt2.set_title("no foreground")
plt2.plot(range(len(pertinencias_b), 256), pertinencias_f, color = 'b')
plt2.axvline(mi_f)
plt.suptitle("Distribuicoes de pertinencia, limiar=" + str(limiar))
plt.show()
return divergencia
#Inicia a quantidade de pixels e soma das intensidades no back e foreground.
limiar_inicial = 0 #ultima intensidade do background
sum_intensidade_b = 0
sum_intensidade_f = 0
for intensidade in range(1, 256):
sum_intensidade_f += intensidade*histograma[intensidade, 0]
qtd_b = histograma[0, 0]
qtd_f = histograma[:, 0].sum() - histograma[0, 0]
if qtd_b == 0: #evita divisao por 0
mi_b = 0
else:
mi_b = sum_intensidade_b/qtd_b
if qtd_f == 0: #evita divisao por 0
mi_f = 0
else:
mi_f = sum_intensidade_f/qtd_f
#Inicia o limiar inicial como sendo o otimo, para futura comparacao.
menor_divergencia = divergencia_fuzzy(limiar_inicial, mi_b, mi_f)
melhor_limiar = limiar_inicial
divergencias = [menor_divergencia]
#Faz a busca linear pelo limiar que otimiza a divergencia fuzzy.
for limiar in range(1, 255):
#Modifica a quantidade de pixels e soma da intensidades no background
#e foreground com base na quantidade de pixels mudando de regiao.
qtd_mudando_regiao = histograma[limiar, 0]
sum_intensidade_b += limiar*qtd_mudando_regiao
sum_intensidade_f -= limiar*qtd_mudando_regiao
qtd_b += qtd_mudando_regiao
qtd_f -= qtd_mudando_regiao
if qtd_b == 0: #evita divisao por 0
mi_b = 0
else:
mi_b = sum_intensidade_b/qtd_b
if qtd_f == 0: #evita divisao por 0
mi_f = 0
else:
mi_f = sum_intensidade_f/qtd_f
#Se essa opcao for melhor que a atualmente otima, a substitue.
divergencia = divergencia_fuzzy(limiar, mi_b, mi_f,
analise=((limiar-10)%50==0 and analise))
if divergencia < menor_divergencia:
menor_divergencia = divergencia
melhor_limiar = limiar
if analise:
divergencias.append(divergencia)
if analise:
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#ax1.title("Histograma da imagem")
ax1.plot(range(0, 256), histograma, color = 'b')
ax1.axvline(melhor_limiar)
div_norm = divergencias - np.min(divergencias)
div_norm = div_norm/np.max(div_norm)
div_norm = div_norm*np.max(histograma)
ax1.plot(range(0, 256),
np.concatenate((div_norm, np.array([div_norm[-1]]))),
color = 'r')
#ax2.imshow(np.vstack((divergencias, divergencias)), aspect=1,
# norm=norm, cmap='coolwarm')
plt.suptitle("Divergencias para cada limiar")
plt.show()
from scipy import stats
print "Descricao das divergencias para cada limiar: " + str(stats.describe(divergencias))
print "Limiar ganhador e sua divergencia associada: " + str((melhor_limiar, menor_divergencia))
#Aplica o limiar otimo encontrado na limiarizacao
segmentos = cv2.threshold(imagem, melhor_limiar, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
if mascara is not None:
segmentos = cv2.bitwise_and(segmentos, segmentos, mask=mascara)
#Usa metade do limiar como instruido em Ghosh, 2010 para se encontrar os nucleos
segmentos_div_2 = cv2.threshold(imagem, melhor_limiar/2, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]
if mascara is not None:
segmentos_div_2 = cv2.bitwise_and(segmentos_div_2, segmentos_div_2, mask=mascara)
if analise:
mostra_imagens([segmentos, segmentos_div_2], "Imagens limiarizadas",
["Limiar otimo", "Metade do limiar otimo"])
return (melhor_limiar, segmentos, segmentos_div_2)
#----- /Fuzzy Divergence -----