* Add area granulometry (not used for the moment)
[master-thesis.git] / Parasitemia / Parasitemia / Granulometry.fs
index a9a102a..7886043 100644 (file)
@@ -10,8 +10,8 @@ open Utils
 
 // 'range': a minimum and maximum radius.
 // 'scale': <= 1.0, to speed up the process.
-let findRadius (img: Image<Gray, byte>)  (range: int * int) (scale: float) : int =
-    use scaledImg = if scale = 1.0 then img else img.Resize(scale, CvEnum.Inter.Area)
+let findRadiusByClosing (img: Image<Gray, 'TDepth>) (range: int * int) (scale: float) : int =
+    use scaledImg = if scale = 1. then img else img.Resize(scale, CvEnum.Inter.Area)
 
     let r1, r2 = range
     let r1', r2' = roundInt (float r1 * scale), roundInt (float r2 * scale)
@@ -19,20 +19,52 @@ let findRadius (img: Image<Gray, byte>)  (range: int * int) (scale: float) : int
     let patternSpectrum = Array.zeroCreate (r2' - r1')
     let intensityImg = scaledImg.GetSum().Intensity
 
+    // 's' must be odd.
+    let octagon (s: int) : Matrix<byte> =
+        if s % 2 = 0 then failwith "s must be odd"
+        let m = new Matrix<byte>(Array2D.create s s 1uy)
+        let r = (float s) / (Math.Sqrt 2. + 2.) |> roundInt
+        for i in 0 .. r - 1 do
+            for j in 0 .. r - 1 do
+                if i + j < r
+                then
+                    m.[i, j] <- 0uy
+                    m.[s - i - 1, j] <- 0uy
+                    m.[i, s - j - 1] <- 0uy
+                    m.[s - i - 1, s - j - 1] <- 0uy
+        m
+
     let mutable previous_n = Double.NaN
     for r in r1' .. r2' do
         let se = CvInvoke.GetStructuringElement(CvEnum.ElementShape.Ellipse, Size(2 * r, 2 * r), Point(-1, -1))
+        //let se = octagon (2 * r - 1)
+
         use closed = scaledImg.MorphologyEx(CvEnum.MorphOp.Close, se, Point(-1, -1), 1, CvEnum.BorderType.Replicate, MCvScalar(0.0))
 
-        let n = 1.0 - closed.GetSum().Intensity / intensityImg
+        let n = closed.GetSum().Intensity
 
         if not (Double.IsNaN previous_n)
         then
             patternSpectrum.[r - r1' - 1] <- abs (n - previous_n)
         previous_n <- n
 
-    let max = patternSpectrum |> Array.indexed |> Array.fold (fun (iMax, sMax) (i, s) -> if s > sMax then (i, s) else (iMax, sMax)) (0, Double.MinValue)
+    let max, _ = patternSpectrum |> Array.indexed |> Array.fold (fun (iMax, sMax) (i, s) -> if s > sMax then (i, s) else (iMax, sMax)) (0, Double.MinValue)
+
+    float (max + r1') / scale |> roundInt
+
 
-    0
+let findRadiusByAreaClosing (img: Image<Gray, float32>) (range: int * int) : int =
+    let r1, r2 = range
+
+    use imgCopy = img.Copy()
 
+    let mutable maxDiff = 0.f
+    let mutable max_r = r1
+
+    ImgTools.areaCloseFWithFun imgCopy [ for r in r1 .. r2 -> Math.PI * float r ** 2. |> roundInt, r ] (fun r diff ->
+        if r <> r1 && diff > maxDiff
+        then
+            maxDiff <- diff
+            max_r <- r - 1 )
+    max_r