Use float32 images instead of byte to improve the edge detection precision.
[master-thesis.git] / Parasitemia / Parasitemia / MainAnalysis.fs
index 155bfcc..a240878 100644 (file)
@@ -14,101 +14,55 @@ open Types
 
 let doAnalysis (img: Image<Bgr, byte>) (name: string) (config: Config) : Cell list =
 
-    use scaledImg = if config.scale = 1.0 then img else img.Resize(config.scale, CvEnum.Inter.Area)
+    use scaledImg = if config.Parameters.scale = 1.0 then img else img.Resize(config.Parameters.scale, CvEnum.Inter.Area)
 
-    use blue  = scaledImg.Item(0)
     use green = scaledImg.Item(1)
-    use red = scaledImg.Item(2)
-
 
     let greenFloat = green.Convert<Gray, float32>()
 
-    let green = gaussianFilter green 1.5
-
-    // let RBCSize = Granulometry.findRadius green (10, 100) 0.5
-
-    match config.debug with
-    | DebugOn output ->
-        let dirPath = System.IO.Path.Combine(output, name)
-        System.IO.Directory.CreateDirectory dirPath |> ignore
-        let buildFileName postfix = System.IO.Path.Combine(dirPath, name + postfix)
-
-        saveImg green (buildFileName " - green.png")
-
-        let greenMaxima = green.Copy()
-        let maxima = ImgTools.findMaxima greenMaxima
-        for m in maxima do
-            for p in m do
-                greenMaxima.Data.[p.Y, p.X, 0] <- 255uy
-
-        saveImg greenMaxima (buildFileName " - maxima.png")
-
-        logTime "areaOpen" (fun () -> ImgTools.areaOpen green 800)
-        saveImg green (buildFileName " - green opened.png")
-
-    | _ -> ()
-
-    []
-    (*
+    let filteredGreen = gaussianFilter greenFloat config.Parameters.preFilterSigma
 
-    use filteredGreen = (gaussianFilter greenFloat config.doGSigma1) - config.doGLowFreqPercentageReduction * (gaussianFilter greenFloat config.doGSigma2)
+    (*let maximaImg = filteredGreen.Copy()
+    let maxima = logTime "maxima" (fun () -> ImgTools.findMaxima maximaImg)
+    for m in maxima do
+        ImgTools.drawPoints maximaImg m 255uy
 
-    use sobelKernel =
-        new ConvolutionKernelF(array2D [[ 1.0f; 0.0f; -1.0f ]
-                                        [ 2.0f; 0.0f; -2.0f ]
-                                        [ 1.0f; 0.0f; -1.0f ]], Point(0, 0))
+    let greenOpen1 = filteredGreen.Copy()
+    logTime "areaOpen1" (fun () -> ImgTools.areaOpen greenOpen1 2000)*)
 
-    use xEdges = filteredGreen.Convolution(sobelKernel).Convert<Gray, float>()
-    use yEdges = filteredGreen.Convolution(sobelKernel.Transpose()).Convert<Gray, float>()
+    let initialAreaOpen = 2000
+    logTime "areaOpen 1" (fun () -> ImgTools.areaOpenF filteredGreen initialAreaOpen)
 
-    let xEdgesData = xEdges.Data
-    let yEdgesData = yEdges.Data
-    for r in 0..xEdges.Rows-1 do
-        xEdgesData.[r, 0, 0] <- 0.0
-        xEdgesData.[r, xEdges.Cols-1, 0] <- 0.0
-        yEdgesData.[r, 0, 0] <- 0.0
-        yEdgesData.[r, xEdges.Cols-1, 0] <- 0.0
+    config.RBCRadius <- Granulometry.findRadius filteredGreen (10, 100) 0.5 |> float
 
-    for c in 0..xEdges.Cols-1 do
-        xEdgesData.[0, c, 0] <- 0.0
-        xEdgesData.[xEdges.Rows-1, c, 0] <- 0.0
-        yEdgesData.[0, c, 0] <- 0.0
-        yEdgesData.[xEdges.Rows-1, c, 0] <- 0.0
+    let secondAreaOpen = int <| config.RBCArea / 3.
+    if secondAreaOpen > initialAreaOpen
+    then
+        logTime "areaOpen 2" (fun () -> ImgTools.areaOpenF filteredGreen secondAreaOpen)
 
-    use magnitudes = new Matrix<float>(xEdges.Size)
-    CvInvoke.CartToPolar(xEdges, yEdges, magnitudes, new Mat()) // Compute the magnitudes (without angles).
+    let parasites, filteredGreenWhitoutInfection, filteredGreenWhitoutStain = ParasitesMarker.find filteredGreen config
+    //let parasites, filteredGreenWhitoutInfection, filteredGreenWhitoutStain = ParasitesMarker.findMa greenFloat filteredGreenFloat config
 
-    let min = ref 0.0
-    let minLocation = ref <| Point()
-    let max = ref 0.0
-    let maxLocation = ref <| Point()
-    magnitudes.MinMax(min, max, minLocation, maxLocation)
+    let edges, xGradient, yGradient = ImgTools.findEdges filteredGreenWhitoutStain
 
-    use magnitudesByte = ((magnitudes / !max) * 255.0).Convert<byte>() // Otsu from OpenCV only support 'byte'.
-    use edges = new Matrix<byte>(xEdges.Size)
-    CvInvoke.Threshold(magnitudesByte, edges, 0.0, 1.0, CvEnum.ThresholdType.Otsu ||| CvEnum.ThresholdType.Binary) |> ignore
-
-    logTime "Finding edges" (fun() -> thin edges)
     logTime "Removing small connected components from thinning" (fun () -> removeArea edges 12)
 
-    let kmediansResults = logTime "Finding foreground (k-medians)" (fun () -> KMedians.kmedians filteredGreen 1.0)
-
-    let parasites = ParasitesMarker.find greenFloat filteredGreen kmediansResults config
-
     let allEllipses, ellipses = logTime "Finding ellipses" (fun () ->
-        let matchingEllipses = Ellipse.find edges xEdges yEdges config
+        let matchingEllipses = Ellipse.find edges xGradient yGradient config
         matchingEllipses.Ellipses, matchingEllipses.PrunedEllipses )
 
-    let cells = logTime "Classifier" (fun () -> Classifier.findCells ellipses parasites kmediansResults.fg config)
+    let cells = logTime "Classifier" (fun () -> Classifier.findCells ellipses parasites filteredGreenWhitoutStain config)
 
     // Output pictures if debug flag is set.
-    match config.debug with
+    match config.Debug with
     | DebugOn output ->
         let dirPath = System.IO.Path.Combine(output, name)
         System.IO.Directory.CreateDirectory dirPath |> ignore
 
         let buildFileName postfix = System.IO.Path.Combine(dirPath, name + postfix)
 
+        //saveImg canny (buildFileName " - canny.png")
+
         saveMat (edges * 255.0) (buildFileName " - edges.png")
 
         saveImg parasites.darkStain (buildFileName " - parasites - dark stain.png")
@@ -116,15 +70,13 @@ let doAnalysis (img: Image<Bgr, byte>) (name: string) (config: Config) : Cell li
         saveImg parasites.infection (buildFileName " - parasites - infection.png")
 
         let imgAllEllipses = img.Copy()
-        drawEllipses imgAllEllipses allEllipses (Bgr(0.0, 240.0, 240.0)) 0.1
+        drawEllipses imgAllEllipses allEllipses (Bgr(0.0, 240.0, 240.0)) 0.05
         saveImg imgAllEllipses (buildFileName " - ellipses - all.png")
 
         let imgEllipses = img.Copy()
         drawEllipses imgEllipses ellipses (Bgr(0.0, 240.0, 240.0)) 1.0
         saveImg imgEllipses (buildFileName " - ellipses.png")
 
-        saveImg (kmediansResults.fg * 255.0) (buildFileName " - foreground.png")
-
         let imgCells = img.Copy()
         drawCells imgCells false cells
         saveImg imgCells (buildFileName " - cells.png")
@@ -133,10 +85,22 @@ let doAnalysis (img: Image<Bgr, byte>) (name: string) (config: Config) : Cell li
         drawCells imgCells' true cells
         saveImg imgCells' (buildFileName " - cells - full.png")
 
-        saveImg (normalizeAndConvert filteredGreen) (buildFileName " - filtered.png")
-        saveImg blue (buildFileName " - blue.png")
+        let filteredGreenMaxima = gaussianFilter greenFloat config.Parameters.preFilterSigma
+        for m in ImgTools.findMaxima filteredGreenMaxima do
+            ImgTools.drawPoints filteredGreenMaxima m 255.f
+        saveImg filteredGreenMaxima (buildFileName " - filtered - maxima.png")
+
+        saveImg filteredGreen (buildFileName " - filtered.png")
+        saveImg filteredGreenWhitoutStain (buildFileName " - filtered closed stain.png")
+        saveImg filteredGreenWhitoutInfection (buildFileName " - filtered closed infection.png")
+
         saveImg green (buildFileName " - green.png")
+
+        use blue  = scaledImg.Item(0)
+        saveImg blue (buildFileName " - blue.png")
+
+        use red = scaledImg.Item(2)
         saveImg red (buildFileName " - red.png")
     | _ -> ()
 
-    cells*)
+    cells