private void FindPointButton_Click(object sender, EventArgs e)
{
MinValueHarris = Convert.ToDouble(txb_minValue.Text);
WindowSize = Convert.ToInt32(txb_WindowSize.Text);
int maxPoints;
int gridSize = Convert.ToInt32(txb_gridSize.Text);
int cellSize = Convert.ToInt32(txb_cellSize.Text);
int binsCount = Convert.ToInt32(txb_binsCount.Text);
if (filter_checkBox.Checked == true)
{
maxPoints = Convert.ToInt32(txb_Filter.Text);
}
else
{
maxPoints = 5000;
}
List <InterestingPoint> pointsA =
NonMaximumSuppression.FilterA(imageA, Harris.DoHarris(MinValueHarris, WindowSize, imageA), maxPoints);
List <InterestingPoint> pointsB =
NonMaximumSuppression.FilterA(imageB, Harris.DoHarris(MinValueHarris, WindowSize, imageB), maxPoints);
List <ForDescriptor.Descriptor> descriptorsA = RotationInvariant.Calculate(imageA, pointsA);
List <ForDescriptor.Descriptor> descriptorsB = RotationInvariant.Calculate(imageB, pointsB);
List <ValueTuple <ForDescriptor.Descriptor, ForDescriptor.Descriptor> > match;
if (rbt_usual.Checked == true)
{
match = DescriptorMatcher.Match(descriptorsA, descriptorsB);
}
else if (rbt_NNDR.Checked == true)
{
match = DescriptorMatcher.Nndr(descriptorsA, descriptorsB);
}
else
{
match = DescriptorMatcher.Match(descriptorsA, descriptorsB);
}
lbl_findPoints1.Text = "Найдено интересных точек(1): " + pointsA.Count;
lbl_findPoints2.Text = "Найдено интересных точек(2): " + pointsB.Count;
lbl_PairCount.Text = "Найдено пар точек: " + match.Count;
var image = DrawHelper.DrawTwoImages(
DrawHelper.DrawPoints(imageA, pointsA), DrawHelper.DrawPoints(imageB, pointsB), match);
IOHelper.WriteImageToFile(image, "..\\..\\..\\..\\Output\\OutputPicture.png");
pictureBox1.Image = image;
}
private static List <InterestingPoint> FindPoints(Pyramid pyramid)
{
var blobs = new List <InterestingPoint>();
for (var octave = 0; octave < Pyramid.Depth; octave++)
{
var firstImage = pyramid.GetLayer(octave, 0); // Берем первую картинку в октаве
for (var layer = 1; layer <= pyramid.OctaveSize; layer++) //
{
var prev = pyramid.GetDoG(octave, layer - 1);
var cur = pyramid.GetDoG(octave, layer); // Берем Dog на двух соседних урвнях одной октавы
var next = pyramid.GetDoG(octave, layer + 1);
// IOHelper.WriteImageToFile(DrawHelper.DrawPoints(pyramid.GetDoG(octave, layer), new List<InterestingPoint>()),
// "..\\..\\..\\..\\Output\\Октава " + octave + " Уровень " + layer);
var radius = Math.Ceiling(pyramid.GetLayer(octave, layer).LocalSigma *Math.Sqrt(2)); // Считаем радиус блобов на каждой октаве
for (var x = ImageBorder; x < cur.Width - ImageBorder; x++)
{
for (var y = ImageBorder; y < cur.Height - ImageBorder; y++)
{
if (IsLocalMaxOrMin(x, y, prev, cur, next)) // Отбрасываем не нужные блобы
{
var harrisValue = Harris.FindAt(firstImage, (int)radius, x, y); // Считаем значение Харриса для данной точки
if (harrisValue > MinHarris)
{
blobs.Add(new InterestingPoint(
GetCoordinate(x, octave),
GetCoordinate(y, octave),
StartSigma * Math.Pow(2, 1 + octave + (layer - 1.0) / OctaveSize), // Радиус, который в итоге рисуем
harrisValue,
octave
));
}
}
}
}
}
}
return(blobs);
}
private void HarrisCornerDetection()
{
swHarris.Reset(); // Used for timing functions. (good for testing changes in optimisation)
swHarris.Start();
HarrisCornerProperties hp = ControlPanel.Controls[0] as HarrisCornerProperties;
processing = new FrmProcessing("Conducting Harris Corner Detection");
processing.Show();
Log("Conducting Harris Corner Detection");
SetStatus("Please wait for corner detection");
Harris h = new Harris(CurrentImage);
h.ImageComplete += h_ImageComplete;
Task ht = new Task(() => h.GetCorners(hp.Threshold, hp.Sigma));
ht.Start();
}
private void HarrisCornerDetection()
{
swHarris.Reset(); // Used for timing functions. (good for testing changes in optimisation)
swHarris.Start();
if (ModificationPropertiesLog != null)
{
ModificationPropertiesLog("Conducting Harris Corner Detection");
}
Harris h = new Harris(CurrentImage);
h.ImageComplete += h_ImageComplete;
Task ht = new Task(() => h.GetCorners(hp.Threshold, hp.Sigma));
ht.Start();
}
static void Main(string[] args)
{
//var readLine = Console.ReadLine();
//if (readLine == null) return;
//var args = readLine.Split(' ');
//var args = new[] { "house2.bmp", "house222.bmp", "canny", "1", "0,25", "0,1" };
//task1
//Инверсия значений пикселей изображения
if (args.Length == 3 && args[2] == "invert")
{
string inputFileName = args[0], outputFileName = args[1];
if (!File.Exists(inputFileName))
{
return;
}
var image = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName);
Inversion.InversionProcess(image);
ImageIO.ImageToFile(image, outputFileName);
}
//Отражение изображения по вертикали и по горизонтали
if (args.Length == 4 && args[2] == "mirror")
{
string inputFileName = args[0], outputFileName = args[1];
if (!File.Exists(inputFileName))
{
return;
}
var image = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName);
if (args[3] == "x")
{
Reflection.FlipHorizontal(image);
}
if (args[3] == "y")
{
Reflection.FlipVertical(image);
}
ImageIO.ImageToFile(image, outputFileName);
}
//Поворот изображений по и против часовой стрелки на 90, 180 и 270 градусов(на произвольный угол)
if (args.Length == 5 && args[2] == "rotate")
{
string inputFileName = args[0], outputFileName = args[1];
if (!File.Exists(inputFileName))
{
return;
}
var image = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName);
if (args[3] == "cw")
{
image = Rotate.ClockWiseRotate(image, angle: int.Parse(args[4]));
}
if (args[3] == "ccw")
{
image = Rotate.CounterClockWiseRotate(image, angle: int.Parse(args[4]));
}
ImageIO.ImageToFile(image, outputFileName);
}
//фильтр Превитта
if (args.Length == 4 && args[2] == "prewitt")
{
string inputFileName = args[0], outputFileName = args[1];
if (!File.Exists(inputFileName))
{
return;
}
var image = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName);
if (args[3] == "x")
{
image = MedianFiltering.Convolution(image, Filters.PrewittHorizontal(), 3, 2);
}
if (args[3] == "y")
{
image = MedianFiltering.Convolution(image, Filters.PrewittVertical(), 3, 2);
}
ImageIO.ImageToFile(image, outputFileName);
}
//фильтр Собеля
if (args.Length == 4 && args[2] == "sobel")
{
string inputFileName = args[0], outputFileName = args[1];
if (!File.Exists(inputFileName))
{
return;
}
var image = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName);
if (args[3] == "x")
{
image = MedianFiltering.Convolution(image, Filters.SobelHorizontal(), 3);
}
if (args[3] == "y")
{
image = MedianFiltering.Convolution(image, Filters.SobelVertical(), 3);
}
ImageIO.ImageToFile(image, outputFileName);
}
//фильтр Робертса
if (args.Length == 4 && args[2] == "roberts")
{
string inputFileName = args[0], outputFileName = args[1];
if (!File.Exists(inputFileName))
{
return;
}
var image = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName);
if (args[3] == "1")
{
image = MedianFiltering.Convolution(image, Filters.RobertsMainDiagonal(), 2, 2);
}
if (args[3] == "2")
{
image = MedianFiltering.Convolution(image, Filters.RobertsAdditionalDiagonal(), 2, 2);
}
ImageIO.ImageToFile(image, outputFileName);
}
//Медианная фильтрация с квадратным окном произвольного размера
if (args.Length == 4 && args[2] == "median")
{
string inputFileName = args[0], outputFileName = args[1];
if (!File.Exists(inputFileName))
{
return;
}
var image = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName);
image = MedianFiltering.MedianFilter(image, kernelSize: int.Parse(args[3]));
ImageIO.ImageToFile(image, outputFileName);
}
//Свёртка с фильтром Гаусса с произвольным выбором параметра — радиуса σ
if (args.Length == 4 && args[2] == "gauss")
{
string inputFileName = args[0], outputFileName = args[1];
if (!File.Exists(inputFileName))
{
return;
}
var image = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName);
var data = new double[image.rawdata.Length];
var template = new double[image.rawdata.Length];
for (var i = 0; i < image.rawdata.Length; i++)
{
data[i] = Convert.ToDouble(image.rawdata[i]);
}
ConvolutionGauss.GaussProcess(data, image.Width, image.Height, sigma: double.Parse(args[3]), windowSize: 9, temp: template, dest: data);
for (var i = 0; i < image.rawdata.Length; i++)
{
image.rawdata[i] = Convert.ToSingle(data[i]);
}
ImageIO.ImageToFile(image, outputFileName);
}
//Вычисление модуля градиента как корень из суммы квадратов свёрток с первой производной фильтра Гаусса по горизонтали и вертикали
if (args.Length == 4 && args[2] == "gradient")
{
string inputFileName = args[0], outputFileName = args[1];
if (!File.Exists(inputFileName))
{
return;
}
var image = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName);
ConvolutionGauss.GradientProcess(image.rawdata, image.Width, image.Height, double.Parse(args[3]), (int)(double.Parse(args[3]) * 6), image.rawdata);
ImageIO.ImageToFile(image, outputFileName);
}
//Фильтр Габора с произвольными параметрами
if (args.Length == 8 && args[2] == "gabor")
{
string inputFileName = args[0], outputFileName = args[1];
if (!File.Exists(inputFileName))
{
return;
}
var image = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName);
image = ConvolutionGauss.Gabor(image, Filters.Gabor((int)(6 * double.Parse(args[3])), double.Parse(args[3]), double.Parse(args[6]), double.Parse(args[5]), double.Parse(args[4]), double.Parse(args[6])), (int)(6 * double.Parse(args[3])), (int)(6 * double.Parse(args[3])), int.Parse(args[7]));
ImageIO.ImageToFile(image, outputFileName);
}
//Обнаружение сосудов на изображениях глазного дна с помощью фильтров Габора
if (args.Length == 4 && args[2] == "vessels")
{
string inputFileName = args[0], outputFileName = args[1];
if (!File.Exists(inputFileName))
{
return;
}
var image = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName);
image = ConvolutionGauss.Vessels(image, (int)(6 * Convert.ToDouble(args[3])), Convert.ToDouble(args[3]));
ImageIO.ImageToFile(image, outputFileName);
}
//task2
//Увеличение изображений в вещественное число раз с помощью билинейной интерполяции
if (args.Length == 4 && args[2] == "up_bilinear")
{
string inputFileName = args[0], outputFileName = args[1];
if (!File.Exists(inputFileName))
{
return;
}
var image = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName);
image = ImageResolution.Bilinear(image, Convert.ToDouble(args[3]));
ImageIO.ImageToFile(image, outputFileName);
}
//Увеличение изображений в вещественное число раз с помощью бикубической интерполяции
if (args.Length == 4 && args[2] == "up_bicubic")
{
string inputFileName = args[0], outputFileName = args[1];
if (!File.Exists(inputFileName))
{
return;
}
var image = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName);
var resultImage = ImageResolution.Bicubic(image, Convert.ToDouble(args[3]));
ImageIO.ImageToFile(resultImage, outputFileName);
}
//Понижение разрешения изображений в вещественное число раз
if (args.Length == 4 && args[2] == "downsample")
{
string inputFileName = args[0], outputFileName = args[1];
if (!File.Exists(inputFileName))
{
return;
}
var image = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName);
image = ImageResolution.DownBilinear(image, Convert.ToDouble(args[3]));
ImageIO.ImageToFile(image, outputFileName);
}
//Вычисление метрик сравнения изображений(MSE и PSNR, SSIM и MSSIM)
if (args.Length == 4 && args[2] == "metric")
{
string inputFileName = args[0], inputFileName2 = args[1];
if (!File.Exists(inputFileName) || !File.Exists(inputFileName2))
{
return;
}
var image = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName);
var image2 = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName2);
double result;
switch (args[3])
{
case "mse":
result = Metrics.Mse(image, image2);
Console.WriteLine(result);
Console.ReadKey();
break;
case "psnr":
result = Metrics.Psnr(image, image2);
Console.WriteLine(result);
Console.ReadKey();
break;
case "ssim":
result = Metrics.Ssim(image.rawdata, image2.rawdata, image.Width, image.Height);
Console.WriteLine(result);
Console.ReadKey();
break;
case "mssim":
result = Metrics.Mssim(image.rawdata, image2.rawdata, image.Width, image.Height);
Console.WriteLine(result);
Console.ReadKey();
break;
}
}
//task3
//Алгоритм детектирования границ Канни
if (args.Length == 6 && args[2] == "canny")
{
string inputFileName = args[0], outputFileName = args[1];
if (!File.Exists(inputFileName))
{
return;
}
var image = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName);
var image2 = Canny.Process(image, Convert.ToSingle(args[3]), Convert.ToSingle(args[4]), Convert.ToSingle(args[5]));
ImageIO.ImageToFile(image2, outputFileName);
}
//Алгоритм Харриса для детектирования углов
if (args.Length == 4 && args[2] == "harris")
{
string inputFileName = args[0], outputFileName = args[1];
if (!File.Exists(inputFileName))
{
return;
}
var image = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName);
image = Harris.Process(image, double.Parse(args[3]));
ImageIO.ImageToFile(image, outputFileName);
}
//Билатеральная фильтрация изображений
if (args.Length == 5 && args[2] == "bilateral")
{
string inputFileName = args[0], outputFileName = args[1];
if (!File.Exists(inputFileName))
{
return;
}
var image = ImageIO.FileToGrayscaleFloatImage(inputFileName);
image = Bilateral.Process(image, double.Parse(args[3]), double.Parse(args[3]));
ImageIO.ImageToFile(image, outputFileName);
}
}
private void FindPointButton_Click(object sender, EventArgs e)
{
if (RB_DoMoravec.Checked == true)
{
double minValue = Convert.ToDouble(textBox1.Text);
int windowSize = Convert.ToInt32(textBox2.Text);
int shiftSize = Convert.ToInt32(textBox3.Text);
int locMaxRadius = Convert.ToInt32(textBox4.Text);
List <InterestingPoint> MoravecMatrix = Moravec.DoMoravec(minValue, windowSize, shiftSize, locMaxRadius, _image);
if (filter_checkBox.Checked == true)
{
int maxCountPoints = Convert.ToInt32(textBox7.Text);
List <InterestingPoint> subList = NonMaximumSuppression.FilterA(_image, MoravecMatrix, maxCountPoints); // Фильтр точек
label9.Text = "Найдено интересных точек: " + MoravecMatrix.Count;
label10.Text = "Отображенно интересных точек: " + subList.Count;
DrawPoints(subList);
}
else
{
label10.Text = "Отображенно интересных точек: " + MoravecMatrix.Count;
label9.Text = "Найдено интересных точек: " + MoravecMatrix.Count;
DrawPoints(MoravecMatrix);
}
}
if (RB_DoHarris.Checked == true)
{
double minValue = Convert.ToDouble(textBox5.Text);
int windowSize = Convert.ToInt32(textBox6.Text);
List <InterestingPoint> HarrisMatrix = Harris.DoHarris(minValue, windowSize, _image);
///////////
#region Отклик кнопок
if (checkBox2.Checked == true)
{
List <InterestingPoint> SubHarrisMatrix = Harris.DoHarris(minValue, windowSize, _image);
label9.Text = "Найдено откликов: " + SubHarrisMatrix.Count;
DrawMap(SubHarrisMatrix, _image);
}
else
if (checkBox1.Checked == true)
{
List <InterestingPoint> SubHarrisMatrix = Harris.DoHarris(minValue, windowSize, _image);
DrawMap(SubHarrisMatrix, _image);
label9.Text = "Найдено локальных максимумов: " + SubHarrisMatrix.Count;
}
else if (filter_checkBox.Checked == true)
{
int maxCountPoints = Convert.ToInt32(textBox7.Text);
List <InterestingPoint> subList = NonMaximumSuppression.FilterB(
HarrisMatrix,
maxCountPoints
); // Фильтр точек
DrawPoints(subList);
label9.Text = "Найдено интересных точек: " + HarrisMatrix.Count;
label10.Text = "Отображенно интересных точек: " + subList.Count;
}
else
{
label10.Text = "Отображенно интересных точек: " + HarrisMatrix.Count;
label9.Text = "Найдено интересных точек: " + HarrisMatrix.Count;
DrawPoints(HarrisMatrix);
}
#endregion
}
}
