Add all files

Author: cabustillo13

Recursos/juego1/ejemplo.png

@@ -0,0 +1,59 @@
+from skimage.measure import compare_ssim
+import argparse
+import imutils
+import cv2
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray'
+
+# Cargar la imagen a analizar
+imagen = cv2.imread("./Recursos/juego1/photo0.jpg")
+imagenc = imagen.copy()
+
+# Imagen de referencia o patron a comparar
+referencia = cv2.imread("./Recursos/juego1/ref0.jpg")
+refc = referencia.copy()
+
+# Convertir las imagenes a escala de grises
+imagenGris = cv2.cvtColor(imagen, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+referenciaGris = cv2.cvtColor(referencia, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+
+# Calcular el indice de similitud estructural (SSIM) entre las dos imagenes
+# Devuelve la imagen con las diferencias encontradas
+(score, diff) = compare_ssim(imagenGris, referenciaGris, full=True)
+diff = (diff * 255).astype("uint8")
+
+# Devuelve la similitud estructural determinada
+print("SSIM: {}".format(score))
+
+# Resaltar los contornos y regiones donde difieren ambas imagenes
+thresh = cv2.threshold(diff, 0, 255,
+	cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
+cnts = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
+	cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
+cnts = imutils.grab_contours(cnts)
+
+# Aplicamos un loop para cada contorno detectado
+for c in cnts:
+	# Calcular el cuadro delimitador
+	(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
+	cv2.rectangle(imagen, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
+	cv2.rectangle(referencia, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
+	
+# Mostrar resultados
+f, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(16, 5))
+axes[0].imshow(refc)
+axes[0].set_title('Referencia')
+axes[1].imshow(imagenc)
+axes[1].set_title('Imagen')
+axes[2].imshow(diff)
+axes[2].set_title('Diferencias')
+
+for ax in axes:
+    ax.axis('off')
+plt.show()
+
+#Guardar imagen
+cv2.imwrite("./Recursos/juego1/ejemplo.png",diff)
+
+#Bibliografia: https://www.pyimagesearch.com/2017/06/19/image-difference-with-opencv-and-python/ 

Recursos/juego1/photo0.jpg

@@ -0,0 +1,40 @@
+import cv2
+import numpy as np
+from matplotlib import pyplot as plt
+
+# Imagen a analizar
+imagenColor = cv2.imread('./Recursos/juego2/photo0.png')
+imagenGris = cv2.cvtColor(imagenColor, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+
+cont=0      #Cantidad de rectangulos
+tol=10       #Tolerancia para evitar duplicado en el conteo de rectangulos
+
+# Plantillas a detectar
+for i in range(3):
+    path = './Recursos/juego2/ref' + str(i) +'.png'
+    template = cv2.imread(path,0)
+    w, h = template.shape[::-1]
+
+    # Plantilla de comparacion
+    res = cv2.matchTemplate(imagenGris,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
+    threshold = 0.8
+    loc = np.where( res >= threshold)
+
+    listPt=list()
+    #Detectar y dibujar rectangulos
+    for pt in zip(*loc[::-1]):
+        cv2.rectangle(imagenColor, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)
+        listPt.append(([pt[0],pt[1]]))
+        
+    #Contar rectangulos
+    listPt.sort()
+    for i in range (len(listPt)-1):
+        valor = abs(listPt[i+1][1] - listPt[i][1]) + abs(listPt[i+1][0] - listPt[i][0])
+        if (valor > tol) or (i==0):
+            cont+=1
+        
+#Mostrar y guardar resultados    
+cv2.imwrite("./Recursos/juego2/ejemplo.png",imagenColor)
+print("Cantidad de rectangulos detectados: ",cont)
+
+#Bibliografia: https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_imgproc/py_template_matching/py_template_matching.html