/// <summary>
/// Genera un input valido para la SOM
/// </summary>
/// <param name="pattern">Patron a partir del cual se genera el input</param>
/// <returns>Input</returns>
private double[] generateInput(Pattern pattern)
{
return pattern.ToList().Select(x => (double)x).ToArray();
}
/// <summary>
/// Extrae el patrón de una imagen, con la cantidad de componentes igual a la cantidad de neuronas en la red.
/// </summary>
/// <param name="sourceBitmap">Imagen a partir de la cual se extrae el patrón</param>
/// <param name="activationValue">Valor utilizado para establer si un pixel es orientado o no en la matriz de pesos</param>
/// <param name="outBitmap">Imagen resultante a partir de la cual se extrajo el patron</param>
protected virtual Pattern patternFromBitmap(Bitmap sourceBitmap, float threshold, out Bitmap outBitmap)
{
//El patron esta formado por un conjunto de estados de las neuronas
Pattern pattern = new Pattern((double)InputSize);
//Escala la imagen para que tenga tanto pixeles como neuronas y la pasa a blanco y negro
sourceBitmap = ImageAPI.ResizeBitmap(sourceBitmap, SqrtInputSize, SqrtInputSize);
sourceBitmap = ImageAPI.BitmapToMonochrome(sourceBitmap, threshold);
//Establece los estados de las neuronas para cada pixel
for (int i = 0; i < SqrtInputSize; i++)
{
for (int j = 0; j < SqrtInputSize; j++) //La matriz es cuadrada
{
int pixelValue = Math.Abs(sourceBitmap.GetPixel(i, j).ToArgb());
if (pixelValue == 1)
{
sourceBitmap.SetPixel(i, j, Color.White);
pattern[i, j] = 0;
}
else
{
sourceBitmap.SetPixel(i, j, Color.Black);
pattern[i, j] = 1;
}
}
}
outBitmap = sourceBitmap;
return pattern;
}
/// <summary>
/// Clasifica un patron devolviendo el numero de neurona mas cercano (menor distancia)
/// </summary>
/// <param name="pattern">Patron a clasificar</param>
/// <returns>Numero de neurona representante de una clase</returns>
private int classifyPattern(Pattern pattern)
{
// Computa el patorn en la red y solicita la neurona ganadora
somNN.Compute(generateInput(pattern));
return somNN.GetWinner();
}
/// <summary>
/// Genera el patrón a través del metodo habitual.
/// </summary>
/// <param name="sourceImage">Imagen a partir de la cual se generara el patrón</param>
/// <param name="pattern">Patrón resultante</param>
/// <param name="patternHash">Hash que identifica unívocamente este patrón</param>
protected virtual void generatePattern_Normal(Image sourceImage, out Pattern pattern, out string patternHash)
{
//Convierte la imagen a bitmap
Bitmap sourceBitmap = ImageAPI.AlltoBMP(sourceImage);
//Extrae el patron y su bitmap
Bitmap processedBitmap;
pattern = patternFromBitmap(sourceBitmap, Threshold, out processedBitmap);
//Genera el hash a partir del bitmap de salida
patternHash = ImageAPI.GenerateSHA1HashFromImage(processedBitmap);
return;
}
/// <summary>
/// Convierte un bithash a un patrón. La cantidad de bits debe coincidir con la cantidad de neuronas.
/// </summary>
/// <param name="sourceBitmap">Bithash a partir de la cual se extrae el patrón</param>
/// <param name="outBitmap">Imagen resultante a partir de la cual se extrajo el patron</param>
protected virtual Pattern patternFromBithash(BitArray bithash, out Bitmap outBitmap)
{
//Valida la cantidad de bits iniciales
if (bithash.Count < InputSize)
{
outBitmap = null;
return null;
}
//El patron esta formado por un conjunto de estados de las neuronas
Pattern pattern = new Pattern((double)InputSize);
//Crea el bitmap que se devolvera
Bitmap processedBitmap = new Bitmap(SqrtInputSize, SqrtInputSize);
//Establece los estados de las neuronas para cada bit
for (int i = 0; i < InputSize; i++)
{
if (bithash.Get(i))
{
processedBitmap.SetPixel(i / SqrtInputSize, i % SqrtInputSize, Color.Black);
pattern[i] = 1;
}
else
{
processedBitmap.SetPixel(i / SqrtInputSize, i % SqrtInputSize, Color.White);
pattern[i] = 0;
}
}
outBitmap = processedBitmap;
return pattern;
}
/// <summary>
/// Genera el patrón a través del metodo de hashing, aumentando la ortoganalidad de los patrones generados
/// pero limitando el reconocimiento a patrones idénticos.
/// </summary>
/// <param name="sourceImage">Imagen a partir de la cual se generara el patrón</param>
/// <param name="pattern">Patrón resultante</param>
/// <param name="patternHash">Hash que identifica unívocamente este patrón</param>
protected virtual void generatePattern_Hashing(Image sourceImage, out Pattern pattern, out string patternHash)
{
//Extrae un hash de tantos bits como neuronas a partir de la imagen
BitArray bitHash = ImageAPI.GenerateBitHashFromImage(sourceImage, InputSize);
//Extrae el patron y su bitmap
Bitmap processedBitmap;
pattern = patternFromBithash(bitHash, out processedBitmap);
//Genera el hash a partir del bitmap de salida
patternHash = ImageAPI.GenerateSHA1HashFromImage(processedBitmap);
return;
}
/// <summary>
/// Genera el patrón a través del metodo habitual, y luego crea el heightmap del patron generado.
/// </summary>
/// <param name="sourceImage">Imagen a partir de la cual se generara el patrón</param>
/// <param name="pattern">Patrón resultante</param>
/// <param name="heightmap">Heightmap del patrón generado</param>
/// <param name="patternHash">Hash que identifica unívocamente este patrón</param>
protected virtual void generatePattern_Heightmap(Image sourceImage, out Pattern pattern, out List<double> heightmap, out string patternHash)
{
generatePattern_Normal(sourceImage, out pattern, out patternHash);
heightmap = calculateHeightmap(bitmapFromPattern(pattern));
return;
}
/// <summary>
/// Crea un bitmap a partir de un patrón. Esta será una imagen monocromo.
/// </summary>
/// <param name="pattern">Patrón utilizado para generar el bitmap</param>
protected virtual Bitmap bitmapFromPattern(Pattern pattern)
{
Bitmap resultBitmap = new Bitmap(SqrtInputSize, SqrtInputSize);
for (int i = 0; i < resultBitmap.Width; i++)
{
for (int j = 0; j < resultBitmap.Height; j++)
{
if (pattern[i, j] == 1)
{
resultBitmap.SetPixel(i, j, Color.Black);
}
else
{
resultBitmap.SetPixel(i, j, Color.White);
}
}
}
return resultBitmap;
}
/// <summary>
/// Enseña un patron a la red.
/// </summary>
/// <param name="pattern">Patron a aprender</param>
private void teachPattern(Pattern pattern)
{
var neuronPattern = patternToNeurons(pattern);
hopfieldNN.AddPattern(neuronPattern);
}
/// <summary>
/// Diagnostica un patrón tantas veces como iteraciones se especifiquen.
/// Devuelve el patrón resultante.
/// </summary>
/// <param name="inPattern">Patrón inicial</param>
/// <param name="heightmap">Heightmap utilizado para el diagnostico, puede ser null</param>
private Pattern recognizePattern(Pattern inPattern, List<double> heightmap)
{
bool heightmapMethod = Method == GenerationMethod.Heightmap;
List<Neuron> outputNeurons = patternToNeurons(inPattern);
List<Neuron> currentState;
do
{
hopfieldNN.Run(outputNeurons, heightmap, UpdSequence);
currentState = hopfieldNN.Neurons;
if (heightmapMethod && currentState == outputNeurons)
break;
else
outputNeurons = currentState;
} while (heightmapMethod);
return neuronsToPattern(outputNeurons);
}
/// <summary>
/// Realiza el pasaje del patron grafico a su interpretacion valida para la NNA de Hopfield
/// </summary>
/// <param name="pattern">Patron grafico</param>
/// <returns>Patron neuronal valido para hopfield</returns>
private List<Neuron> patternToNeurons(Pattern pattern)
{
var result = new List<Neuron>();
for(int i = 0; i < pattern.Count; i++)
{
var neuron = new Neuron();
neuron.State = pattern[i] == 1 ? NeuronStates.AgainstField : NeuronStates.AlongField;
result.Add(neuron);
}
return result;
}
/// <summary>
/// Realiza el pasaje del patron neuronal de hopfield a su equivalente grafica monocromatica
/// </summary>
/// <param name="neurons">Patron neuronal de hopfield</param>
/// <returns>Patron grafico</returns>
private Pattern neuronsToPattern(List<Neuron> neurons)
{
var pattern = new Pattern((double)neurons.Count);
for (int i = 0; i < neurons.Count; i++)
pattern[i] = neurons[i].State == NeuronStates.AgainstField ? 1 : 0;
return pattern;
}
