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       "<matplotlib.figure.Figure at 0x13ad06012e8>"
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    {
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     "text": [
      "we did it\n"
     ]
    }
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   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "from scipy.misc import imread\n",
    "from sklearn.cluster import KMeans\n",
    "from scipy.spatial.distance import cdist\n",
    "\n",
    "np.random.seed(42)\n",
    "\n",
    "def kmeans(pixels, NClusters):\n",
    "    km = KMeans(NClusters)\n",
    "    fitted = km.fit(pixels)\n",
    "    return (fitted.cluster_centers_, fitted.labels_, fitted.inertia_)\n",
    "\n",
    "def neighbours(i,j,M,N,size=4):\n",
    "    if size==4:\n",
    "        if (i==0 and j==0):\n",
    "            n=[(0,1), (1,0)]\n",
    "        elif i==0 and j==N-1:\n",
    "            n=[(0,N-2), (1,N-1)]\n",
    "        elif i==M-1 and j==0:\n",
    "            n=[(M-1,1), (M-2,0)]\n",
    "        elif i==M-1 and j==N-1:\n",
    "            n=[(M-1,N-2), (M-2,N-1)]\n",
    "        elif i==0:\n",
    "            n=[(0,j-1), (0,j+1), (1,j)]\n",
    "        elif i==M-1:\n",
    "            n=[(M-1,j-1), (M-1,j+1), (M-2,j)]\n",
    "        elif j==0:\n",
    "            n=[(i-1,0), (i+1,0), (i,1)]\n",
    "        elif j==N-1:\n",
    "            n=[(i-1,N-1), (i+1,N-1), (i,N-2)]\n",
    "        else:\n",
    "            n=[(i-1,j), (i+1,j), (i,j-1), (i,j+1)]\n",
    "\n",
    "        return n\n",
    "\n",
    "    if(size == 8):\n",
    "        n = []\n",
    "        for x in range (i-1, i+1+1):\n",
    "            for y in range(j-1, j+1+1):\n",
    "                if (x >= 0 and x < M):\n",
    "                    if (y >= 0 and y < N):\n",
    "                        if (y != j or x != i):\n",
    "                            n.append((x,y))\n",
    "        return n\n",
    "\n",
    "def imagesRead(image, mask):\n",
    "    image = imread(image)\n",
    "    masks = imread(mask)\n",
    "    return (image, masks)\n",
    "    \n",
    "def maskPixels(image, masks):\n",
    "    forePixels = []\n",
    "    backPixels = []\n",
    "    for i in range(0, image.shape[0]):\n",
    "        for j in range(0, image.shape[1]):\n",
    "            print(image[i][j], end = '')\n",
    "            if(masks[i][j][0] == 255):\n",
    "                if(masks[i][j][1] == 0):\n",
    "                    if(masks[i][j][2] == 0):\n",
    "                        forePixels.append(image[i][j])\n",
    "                        masks[i][j] = [255,255,255,255]\n",
    "            if(masks[i][j][0] == 0):\n",
    "                if(masks[i][j][1] == 255):\n",
    "                    if(masks[i][j][2] == 0):\n",
    "                        backPixels.append(image[i][j])\n",
    "                        masks[i][j] = [0,0,0,255]\n",
    "    return (forePixels, backPixels)\n",
    "\n",
    "def doSinglePlot(image):\n",
    "    fig = plt.figure()\n",
    "    ax1 = fig.add_subplot(111)\n",
    "    ax1.imshow(image)\n",
    "    plt.show()\n",
    "    \n",
    "def plotClusters(centroids, means, rgb):\n",
    "    clust0 = np.where(means[1] == 0)\n",
    "    clust1 = np.where(means[1] == 1)\n",
    "    clust2 = np.where(means[1] == 2)\n",
    "    clust3 = np.where(means[1] == 3)\n",
    "    clust4 = np.where(means[1] == 4)\n",
    "    clust5 = np.where(means[1] == 5)\n",
    "    clusters = (clust0, clust1, clust2, clust3, clust4, clust5)\n",
    "\n",
    "    cluster0 = rgb[clust0]\n",
    "    cluster1 = rgb[clust1]\n",
    "    cluster2 = rgb[clust2]\n",
    "    cluster3 = rgb[clust3]\n",
    "    cluster4 = rgb[clust4]\n",
    "    cluster5 = rgb[clust5]\n",
    "\n",
    "    fig = plt.figure()\n",
    "    ax = fig.add_subplot(111)\n",
    "    ax.scatter(cluster0[:,0].tolist(), cluster0[:,1].tolist(), c = 'orange')\n",
    "    ax.scatter(cluster1[:,0].tolist(), cluster1[:,1].tolist(), c = 'purple')\n",
    "    ax.scatter(cluster2[:,0].tolist(), cluster2[:,1].tolist(), c = 'green')\n",
    "    ax.scatter(cluster3[:,0].tolist(), cluster3[:,1].tolist(), c = 'pink')\n",
    "    ax.scatter(cluster4[:,0].tolist(), cluster4[:,1].tolist(), c = 'yellow')\n",
    "    ax.scatter(cluster5[:,0].tolist(), cluster5[:,1].tolist(), c = 'red')\n",
    "\n",
    "    plt.show()\n",
    "    \n",
    "def L(x, y, centroids, foreHist, backHist):\n",
    "    y = np.reshape(y, (1,3))\n",
    "    #get distances from clusters,\n",
    "    distance = cdist(y, centroids, metric='euclidean')\n",
    "    #find out which cluster y belongs to\n",
    "    cluster = np.argmin(distance)\n",
    "    #return 1 if p(y = x) > p(y != x)\n",
    "    if(x == -1): #if x is background\n",
    "        if(foreHist[cluster] < backHist[cluster]):\n",
    "            return 1\n",
    "        else:\n",
    "            return -1\n",
    "    elif(x == 1): #if x is foreground\n",
    "        if(foreHist[cluster] > backHist[cluster]):\n",
    "            return 1\n",
    "        else:\n",
    "            return -1\n",
    "    \n",
    "def E(w, x, i, j, size = 4):\n",
    "    sum = 0\n",
    "    for neighbour in neighbours(i, j, x.shape[0], x.shape[1], size = size):\n",
    "        sum += w[i][j] * x[i][j] * x[neighbour[0]][neighbour[1]]\n",
    "    return sum\n",
    "    \n",
    "def segment(image, x, foreHist, backHist, centroids, iterations = 10):\n",
    "    xt = np.copy(x)\n",
    "    w = np.ones(x.shape)\n",
    "    for T in range (0, iterations):\n",
    "        for i in range (xt.shape[0]):\n",
    "            for j in range (xt.shape[1]):\n",
    "                xt[i][j] = 1\n",
    "                nominator = np.exp(L(xt[i][j], image[i][j], centroids, foreHist, backHist)) * np.exp(E(w, xt, i, j))\n",
    "\n",
    "                denom_left = np.exp(L(xt[i][j], image[i][j], centroids, foreHist, backHist)) * np.exp(E(w, xt, i, j))\n",
    "                xt[i][j] = -1\n",
    "                denom_right = np.exp(L(xt[i][j], image[i][j], centroids, foreHist, backHist)) * np.exp(E(w, xt, i, j))\n",
    "                denominator = denom_left + denom_right\n",
    "                p_i = nominator / denominator\n",
    "                t = np.random.uniform(0,1)\n",
    "                if p_i > t:\n",
    "                    xt[i][j] = 1\n",
    "                else:\n",
    "                    xt[i][j] = -1   \n",
    "    return xt\n",
    "\n",
    "\n",
    "print(\"started\")\n",
    "image, maskPic = imagesRead(\"grass_pug_new.png\", \"grass_pug_new_mask.png\")\n",
    "print(image.shape)\n",
    "#Read in RGB image\n",
    "bins = 2\n",
    "\n",
    "#K-means, gets clusters\n",
    "red = []\n",
    "blue = []\n",
    "green = []\n",
    "for i in range(0, image.shape[0]):\n",
    "    for j in range(0, image.shape[1]):\n",
    "        red.append(image[i][j][0])\n",
    "        blue.append(image[i][j][1])\n",
    "        green.append(image[i][j][2])\n",
    "\n",
    "plt.scatter(red, green)\n",
    "plt.scatter(red, blue)\n",
    "plt.scatter(blue, green)\n",
    "plt.show\n",
    "\n",
    "rgb = [red,green,blue]\n",
    "#print(len(rgb), len(rgb[0]),len(rgb[1]),len(rgb[2]))\n",
    "rgb = np.reshape(rgb, (len(rgb[0]), len(rgb)))\n",
    "\n",
    "means = kmeans(rgb, bins)\n",
    "centroids = means[0]\n",
    "\n",
    "#plotClusters(centroids, means, rgb)\n",
    "\n",
    "#get foreground/background pixels\n",
    "forePix, backPix = maskPixels(image, maskPic)\n",
    "doSinglePlot(maskPic)\n",
    "\n",
    "#do nearest neighbour classifying for foreground/ background pixels\n",
    "foreSeperation = cdist(forePix, centroids, metric='euclidean')\n",
    "backSeperation = cdist(backPix, centroids, metric='euclidean')\n",
    "\n",
    "foreIndexes = np.argmin(foreSeperation, axis = 1)\n",
    "backIndexes = np.argmin(backSeperation, axis = 1)\n",
    "\n",
    "foreIndexes = foreIndexes.reshape(-1,1)\n",
    "#make a histogram distribution\n",
    "foreHist = np.histogram(foreIndexes, bins = bins, density = True)[0]\n",
    "backHist = np.histogram(backIndexes, bins = bins, density = True)[0]\n",
    "\n",
    "#normalize histograms\n",
    "# foreHist = foreHist/sum(foreHist) #probabilities of that cluster being in that thing\n",
    "# backHist = backHist/sum(backHist)\n",
    "\n",
    "\n",
    "#initialise random field\n",
    "fig = plt.figure()\n",
    "x = np.random.choice((-1, 1), (image.shape[0], image.shape[1]))\n",
    "print(centroids)\n",
    "segmentImage = segment(image, x, foreHist, backHist, centroids, iterations = 20)\n",
    "\n",
    "ax1 = fig.add_subplot(111)\n",
    "ax1.imshow(segmentImage, cmap = 'gray')\n",
    "plt.show()\n",
    "\n",
    "print(\"we did it\")\n",
    "#Get result\n",
    "#Simples ;)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
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 },
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