private void button24_Click(object sender, EventArgs e)
{
// номер изобр из textbox8 вывод в textbox7
//среднее изображение 1 выборки беру.
//среднее второй выборки.
//считаю проекцию каждой в собств простр своей выборки.
//считаю проекцию тестового изображения в простр двух выборок
//считаю расстояние.
textBox7.Text =
PCA_for_images.CompareProjections("C:\\Users\\Amigo's\\Desktop\\pic\\PCA_test\\compiled\\test",
"C:\\Users\\Amigo's\\Desktop\\pic\\PCA_test\\compiled\\wrap1",
"C:\\Users\\Amigo's\\Desktop\\pic\\PCA_test\\compiled\\wrap2");
}
private void button21_Click(object sender, EventArgs e) //проецируем на компоненты чтобы посмотреть scagnostic
{
// сначала посчитать СВ потом нажать сюда
// вклад ГК
// "C:\\Users\\Amigo's\\Desktop\\recogn\\training_images"; //TODO для распознавания
//double[,] images = PCA_for_images.BitmapToByte( Directory.GetFiles( "C:\\Users\\Amigo's\\Desktop\\pic\\wrap") );
double[,] images = PCA_for_images.BitmapToByte(Directory.GetFiles("C:\\Users\\Amigo's\\Desktop\\pic\\PCA_test\\compiled\\общ")); //"C:\\Users\\Amigo's\\Desktop\\recogn\\testimage"));
int m = images.GetLength(0); //число фоток
int n = images.GetLength(1); //одно фото колич пикселей
// PCA_for_images.eigenfaces
//[ размерность фотки , число фоток]
int num_of_component = 10;
double [] y = new double[m];
for (int i = 0; i < m; i++)
{
for (int j = 0; j < n; j++)
{
y[i] += images[i, j] * PCA_for_images.eigenfaces[j, num_of_component];
}
}
Bitmap btm = new Bitmap(900, 800);
Graphics graphics = Graphics.FromImage(btm);
Font drawFont = new Font("Arial", 12, FontStyle.Regular);
SolidBrush drawBrush = new SolidBrush(Color.LemonChiffon);
double min = y.Min();
double max = y.Max();
for (int i = 0; i < m; i++)
{
Point drawPoint = new Point((int)(860 * (y[i] - min) / (max - min)), (int)(800 * 0.7 - i * 10));
graphics.DrawString(i.ToString(), drawFont, drawBrush, drawPoint);
graphics.DrawLine(Pens.IndianRed, (float)(900 * (y[i] - min) / (max - min)), (float)(800 * 0.7 - i * 10),
(float)(900 * (y[i] - min) / (max - min)), (float)(800 * 0.7));
}
PixelClasterization.SuperSave(btm, "C:\\Users\\Amigo's\\Desktop\\projection_result_for" + num_of_component.ToString() + "component.jpg");
// вклад ГК
GC.Collect();
}
private void button22_Click(object sender, EventArgs e)
{
//сперва посчитать СВ
//static public double[] averange_img = null;
//public static double[,] eigenfaces = null; //[ размерность фотки , число фоток]
coefficient += 5;
int counter1 = PCA_for_images.averange_img.GetLength(0);
int counter2 = PCA_for_images.eigenfaces.GetLength(1);
double[,] result_img = new double[counter1, 1];
for (int i = 0; i < counter1; i++)
{
result_img[i, 0] = PCA_for_images.averange_img[i] + coefficient * PCA_for_images.eigenfaces[i, num_of_PC];
}
Bitmap[] btm = PCA_for_images.ByteToBitmap(result_img);
pictureBox2.Image = PCA_for_images.ChangeBitmapSize(btm[0], 160, 190);
}
private void button23_Click(object sender, EventArgs e)
{
//сперва посчитать СВ
int counter1 = PCA_for_images.averange_img.GetLength(0);
int counter2 = PCA_for_images.eigenfaces.GetLength(1);
double[,] result_img = new double[counter1, 1];
double sum;
for (int i = 0; i < counter1; i++)
{
sum = 0;
for (int j = 0; j < counter2; j++)
{
sum += Math.Abs(PCA_for_images.eigenfaces[i, j]);
}
result_img[i, 0] = sum < 127.5 * counter2 ? 255 : 0; // из-за растяжения у меня ноль на 127,5
}
Bitmap[] btm = PCA_for_images.ByteToBitmap(result_img);
pictureBox3.Image = PCA_for_images.ChangeBitmapSize(btm[0], 160, 190);
}
private void button17_Click(object sender, EventArgs e)
{
//внутри метод построения СВ. можно сразу нажимать сюда
PCA_for_images.Recognizion(4);
}
private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
{
//сначала построить СВ потом нажимать сюда
PCA_for_images.Reconstruct_Projected_Image(0, 32, false); //номер изображения, число компонент, false - по возрастанию
}
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
string mainPath =
//"C:\\Users\\Amigo's\\Desktop\\pic\\PCA_test\\compiled\\wrap1"; //TODO для сравнения между выборками
"C:\\Users\\Amigo's\\Desktop\\recogn\\training_images"; //TODO для распознавания
//"C:\\Users\\Amigo's\\Desktop\\pic\\wrap"; //TODO набор монгол
string[] paths = Directory.GetFiles(mainPath);
eigenfaces = PCA_for_images.Pca(PCA_for_images.BitmapToByte(paths));
//TODO сделать проверку на равенство пикселей
//TODO СВ можно взять левым вектором. тогда немного св будут четче.. но вроде проекции такие же
pictureBox1.Width = 160;
pictureBox1.Height = 190;
PixelClasterization.SuperSave(PCA_for_images.aver_img_btm[0], "C:\\Users\\Amigo's\\Desktop\\eigenfaces\\resultAverangeImg.jpg");
pictureBox1.Image = PCA_for_images.ChangeBitmapSize(PCA_for_images.aver_img_btm[0], 160, 190);
#region pca_testing
/*
* double[,] x =
* {
* {1.2, 2.3, 7, 10},
* {2 , 5, 4.2, 1.4},
* {3, 6, 9, 12}
* };
*
*
#region standarize of x (входная переменная)
*
* double[] k = new double[nVars];
* double[] sigm = new double[nVars];
* for (int i = 0; i < nVars; i++)
* {
* k[i] = 0;
* sigm[i] = 0;
* }
*
* for (int i = 0; i < nPoints; i++)
* {
* for (int j = 0; j < nVars; j++)
* {
* k[j] += x[i, j]/nPoints;
* }
* }//среднее
*
*
* for (int i = 0; i < nPoints; i++)
* {
* for (int j = 0; j < nVars; j++)
* {
* sigm[j] += Math.Pow(x[i, j] - k[j], 2)/nPoints;
* }
*
* }
*
* for (int i = 0; i < nVars; i++)
* {
* sigm[i] = Math.Sqrt(sigm[i] * nPoints / (nPoints - 1));
* }
*
*
*
*
* for (int i = 0; i < nPoints; i++)
* {
* for (int j = 0; j < nVars; j++)
* {
* x[i, j] = (x[i, j] - k[j]) / sigm[j];
* }
*
* }
*
*
*
* double[] eigen_values = new double[nVars];
* double[,] eigenvectors_matrix = new double[nVars, nVars]; //матрица собственных векторов, не понял почему на -1 умножено
* alglib.pca.pcabuildbasis(x, nPoints, nVars, ref info, ref eigen_values, ref eigenvectors_matrix);
*
* var pca = new PrincipalComponentAnalysis(x, AnalysisMethod.Standardize);
* pca.Compute();
*
* var res = pca.Eigenvalues;
* var res1 = pca.ComponentMatrix;
* double[,] actual = pca.Transform(x,1);
*
* int k3 = 9;
*/
#endregion
}