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import cv2
import numpy as np
from math import *
INF=1e9
#Encontrar las conexiones
def getConections(lines,circles,ms):
#Se encuentran los adyacentes
adj=[]
for i in range(len(circles)):
row=[]
for j in range(len(circles)):
row.append(-1)
adj.append(row)
#Todas las lineas son testeadas
for l in range(len(lines)):
d1=-1
d2=-1
x1,y1,x2,y2=lines[l][0][0],lines[l][0][1],lines[l][0][2],lines[l][0][3]
size=sqrt( (x2-x1)**2 + (y2-y1)**2)
#Encuentro una conexion para el primer punto de cualquier recta
while d1==-1 and x1>0 and x1<2000 and (y1>0 and y1<2000):
for c in range(len(circles)):
cx,cy,cr=circles[c][0],circles[c][1],circles[c][2]
#cr+=70
if x1>=(cx-cr) and x1<=(cx+cr) and y1>=(cy-cr) and y1<=(cy+cr):
if d1==-1:
d1=c
if ms[l]!=-1:
x1-=1
y1-=ms[l]
else:
y1-=1
#Y despues para el segundo punto extendiendo las lineas
while d2==-1 and x2<2000 and x2<2000 and (y2>0 and y2<2000):
for c in range(len(circles)):
cx,cy,cr=circles[c][0],circles[c][1],circles[c][2]
#cr+=70
if x2>=(cx-cr) and x2<=(cx+cr) and y2>=(cy-cr) and y2<=(cy+cr):
if d2==-1:
d2=c
if ms[l]!=-1:
x2+=1
y2+=ms[l]
else:
y2+=1
#cv2.line(img2,(int(x1),int(y1)),(int(x2),int(y2)),(0,0,255),7)
if(d1!=-1 and d2!=-1 and d1!=d2):
adj[d1][d2]=1
adj[d2][d1]=1
elif d1==d2:
adj[d1][d2]=0
adj[d2][d1]=0
for i in range(len(adj)):
for j in range(len(adj[i])):
if adj[i][j]==-1:
adj[i][j]=0
return adj
#Generadores
def inclination(lines):
for line in lines:
for x1,y1,x2,y2 in line:
if x2-x1!=0 and x2!=x1:
yield ( float (y2-y1)/(x2-x1) )
elif x2==x1:
yield(-1)
else: yield(0)
def adjacents(row):
for i in range(len(row)):
if row[i]!=0 and row[i]!=INF:
yield(i)
#Se carga la imagen y se inicializan los arreglos
name=raw_input("Ingrese el nombre de la imagen con extension (debe estar junto a este programa): ")
img=cv2.imread(name,0)
img2=cv2.imread(name)
img3=cv2.imread(name)
img = cv2.medianBlur(img,5)
C=[]
circles = cv2.HoughCircles(img,cv2.HOUGH_GRADIENT,1,20, param1=50,param2=30,minRadius=20,maxRadius=50)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
circles = np.uint16(np.around(circles))
count=0
for i in circles[0,:]:
cv2.circle(img2,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
cv2.putText(img2,str(count),(i[0]-10,i[1]), font, 0.75,(0,0,255),2,cv2.LINE_AA)
cv2.circle(img3,(i[0],i[1]),i[2],(0,255,0),2)
cv2.putText(img3,str(count),(i[0]-10,i[1]), font, 0.75,(0,0,255),2,cv2.LINE_AA)
count+=1
#Deteccion de las lineas
gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray,80,120,apertureSize = 5)
minLineLength = 40
maxLineGap = 10
lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/270,100,minLineLength,maxLineGap)
#for line in lines:
#for x1,y1,x2,y2 in line:
#cv2.line(img2,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)
m=list(inclination(lines))
c=circles[0]
adj=getConections(lines,c,m)
for i in range(len(adj)):
print adj[i]
#j=0
#for n in adj[i]:
#if i!=j and n:
#cv2.line(img2, (c[i][0],c[i][1]) , (c[j][0],c[j][1]) , (255,0,0), 6 )
#j+=1
# Se guarda la imagen con nodos detectados
if cv2.imwrite("estados_detectados.jpg",img2):
print("Se ha guardado la imagen 'estados_detectados' en la ubicacion del programa: ")
print("Revisar la imagen para ingresar la matriz de adyacencia")
print("")
# Se genera la matriz de distancias
for i in range(len(adj)):
row=[]
for j in range(len(adj[i])):
if i==j:
dist=0
elif j < len(C):
dist=C[j][i]
elif int(adj[i][j]):
dist=int(raw_input("Cual es la transicion del estado "+str(i)+" al estado "+ str(j)+"?: "))
else:
dist=INF
row.append(dist)
C.append(row)
for a in C:
print a
# Inicializacion de las estructuras necesarias para Dijkstra
S=[]
NS=[]
pred=[]
d=[]
for i in range(len(C)):
NS.append(i)
pred.append(-1)
d.append(INF)
init=int(raw_input("Cual es el nodo inicial?: "))
d[init]=0
while len(S)!=len(C):
best=0
bestDistance=INF
for i in range(len(d)):
if d[i]<bestDistance and NS[i]!=-1:
best=i
NS[best]=-1
S.append(best)
ady=list(adjacents(C[best]))
for y in ady:
if d[y] > d[best]+C[best][y]:
d[y]=d[best]+C[best][y]
pred[y]=best
print(S)
print(d)
print(pred)
c=circles[0]
#Se trazan las lineas en la imagen con ayuda del arreglo pred y se guarda la imagen
for i in range(len(pred)):
if pred[i]!=-1:
cv2.line(img3, (c[i][0],c[i][1]), (c[pred[i]][0],c[pred[i]][1]),(0,255,0),8 )
if cv2.imwrite("caminos_cortos.jpg",img3):
print("Se ha guardado una imagen 'caminos_cortos' con las rutas optimas")
print(S)
print(pred)