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# -*- coding: utf-8 -*-
if __name__ == '__main__':
try:
import psyco
psyco.full()
except ImportError:
pass
"""
Created on Tue Dec 19 18:30:01 2017
Procesamiento de Imagenes Digitales.
"""
"""
Clase de prueba Energy Generation
"""
import superpixel
import PIL
import skimage
from skimage import transform
from PIL import Image, ImageFilter
from skimage import io, color,filters
import numpy as np
import random
import energy_generation
from PIL import ImageOps
#Funcion auxiliar mientras no esta el k means. Sirve para aleatorizar los puntos de figura y de fondo
def cambia_clase(array):
for i in range(np.shape(array)[0]):
eleccion = random.choice([0,1])
array[i,2] = eleccion
#Funcion auxiliar mientras no esta el k means. Sirve para poner los primeros n puntos como puntos de figura.
def cambia_clase_n_primeros(array,n):
for i in range(np.shape(array)[0]):
if (i<n):
array[i,2] = 1
else:
array[i,2] = 0
import itertools
import foreground_estimation
from scipy.cluster.vq import kmeans,vq,whiten
import grid_utils as grid
#Extraer los puntos de la imagen que tienen intersección con el Grid
#ORIGINALMENTE ERAN 100
GAUSSIAN_KERNELS = [1, 3, 5]
#RGB = np.array(io.imread("jakob-nielsen-thumbs-up.jpg"))
#RGB2 = PIL.Image.open("angel.jpg")
#RGB2 = RGB2.filter(ImageFilter.GaussianBlur(GAUSSIAN_KERNELS[1]))
nombre_imagen = "santi.jpg"
thumbnail = grid.thumbnail(nombre_imagen,(200,200))
RGB = np.array(io.imread(thumbnail))
LISTA_PUNTOS = grid.puntos_interseccion(RGB, 19)
print(np.shape(RGB))
print("Numero de puntos: {}".format(len(LISTA_PUNTOS)))
import mean_shift_epanechnikov as ms
#Utilizar el algoritmo meanshift sobre la lista de puntos. 5 Dimensiones + 1 de la clasificación
mean_shifter = ms.MeanShift(kernel = 'epanechnikov_kernel')
#ORIGINALMENTE ERA [0.2,0.2]
mean_shift_result = mean_shifter.cluster(LISTA_PUNTOS,40, kernel_bandwidth = [100,128])
# Muestra las asignaciones de cada uno de los puntos
cluster_assignments = mean_shift_result.cluster_ids
print(cluster_assignments)
print(mean_shift_result.original_points)
print("Puntos asignados: {}".format(len(cluster_assignments)))
(res,colores) = grid.visualizar_clusteres(RGB,mean_shift_result)
img = Image.fromarray(res,'RGB')
img.save('visalizacion_puntos_aislados_clusteres.png','png')
x_y_c = foreground_estimation.cambia_formato(mean_shift_result)
print(x_y_c)
fe_estimator = foreground_estimation.foreground_estimation(x_y_c)
print(fe_estimator.predictor())
#puntos_clasificados = fe_estimator.classify_points()
#fe_scores = fe_estimator.predictor()
#print(fe_scores)
#normalizacion= whiten(fe_scores)
#normalizacion = normalizacion.reshape(-1,1)
#print(normalizacion)
#centroides,_ = kmeans(normalizacion,k_or_guess=2)
#clases,_ = vq(fe_scores.reshape(-1,1),centroides)
#
#print(centroides)
#print(clases)
#
#lista = [[x,y,clases[c]] for x,y,c in x_y_c]
#print(np.shape(lista))
#print(np.shape(fe_estimator.classify_points()))
puntos_clasificados = fe_estimator.classify_points()
#print(fe_scores[clases==0])
#print(fe_scores[clases==1])
#from sklearn.cluster import KMeans
#import numpy as np
#x = np.random.random(np.shape(fe_scores)[0])
#km = KMeans(n_clusters=2)
#print(normalizacion.reshape(-1,1))
#km.fit(normalizacion.reshape(-1,1))
#km.predict()
#cambia_clase_n_primeros(x_y_c,20)
#cambia_clase(x_y_c)
#print(x_y_c)
from skimage.segmentation import slic
from skimage.segmentation import mark_boundaries
from skimage.util import img_as_float
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
np.set_printoptions(threshold=1000)
eg = energy_generation.energy_generation(puntos_clasificados,np.shape(RGB),10,nombre_salida="transformacion_distancia.png",nombre_grid_interseccion_figura="grid_interseccion_figura.png",nombre_morfologia="morfologia.png")
profundidad = eg.hacer_saliency_map()
s = superpixel.superpixel(nombre_thumbnail=thumbnail,profundidad=profundidad,nombre_salida="superpixel_s.jpg")
s.hacer_superpixel()
d = bokeh.bokeh(nombre_imagen,thumbnail,"superpixel_a.png")
d.difuminacion_gaussiana_fondo()
"""
image = img_as_float(io.imread(thumbnail))
print("a")
profundidad = eg.hacer_saliency_map()
segmentos = slic(image, n_segments = 200, sigma = 5)
print("b")
segmentos2 = np.ndarray.flatten(segmentos)
profundidad = np.ndarray.flatten(profundidad)
diccionario = {}
for s,p in zip(segmentos2,profundidad):
if(not(s in diccionario)):
diccionario[s] = p
else:
if(p > diccionario[s]):
diccionario[s]=p
data = diccionario
superpixel = list()
for s in segmentos:
subl = list()
for s1 in s:
subl.append(diccionario[s1])
superpixel.append(subl)
data = np.asarray(superpixel)
#_r al final de Greys si se quiere invertir el orden de colores
cmap = plt.cm.Greys
norm = plt.Normalize(vmin=data.min(), vmax=data.max())
image = cmap(norm(data))
plt.imsave("superpixel_p.jpg", image)
#
"""