~bertrand-nouvel/pycvf-keypoints/trunk

# -*- coding: utf-8 -*-

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# MyNode By Bertrand NOUVEL

# 2009 CNRS Postdoctorate JFLI

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# (c) All rights reserved

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# Includes

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from pycvf.core import genericnode

from pycvf.datatypes import generic

from pycvfext.image.datatypes import image

import numpy,scipy,scipy.ndimage

from pycvfext.image.nodes.harris import harris, harris_smooth

 

def showkkp(im,nb=100, *args,**kwargs):

   ags=scipy.argsort(harris(im,*args,**kwargs).ravel())[-nb:]

   im=im[:,:,numpy.newaxis].repeat(3,axis=2)

   im/=im.max()

   for p in ags:

     y,x=p//im.shape[1],p%im.shape[1]

     im[max(0,y-1):y+1,max(0,x-1):x+1,0]=1

     im[max(0,y-1):y+1,max(0,x-1):x+1,1]=0

     im[max(0,y-1):y+1,max(0,x-1):x+1,2]=0

   pyplot.imshow(im)

 

class Node(genericnode.Node):

        def input_datatype(self,x):

            assert(isinstance(x,image.Datatype()) or issubclass(x,image.Datatype()))

            return image.Datatype()

        def output_datatype(self,x):

            return generic.Datatype

        def init_model(self,nb=100,variant="",*args,**kwargs):

                 self.processline='src|harris'

                 f=eval("harris"+variant)

                 self.context['harris']=lambda x:map(lambda p:(p//x.shape[1],p%x.shape[1],2) ,scipy.argsort(numpy.abs(f(x,*args,**kwargs)).ravel())[-nb:])

 

__call__=Node