void OpenCVPicture::multiplySpatiallyCoherentNoise(RNG &rng, float amplitude,
float radius) {
// cv::Mat s0 = cv::Mat::zeros(cv::Size(mat.cols, mat.rows), CV_32FC3),
// t0 = cv::Mat::zeros(cv::Size(mat.cols, mat.rows), CV_32FC3),
// s1 = cv::Mat::zeros(cv::Size(mat.cols, mat.rows), CV_32FC3),
// t1 = cv::Mat::zeros(cv::Size(mat.cols, mat.rows), CV_32FC3);
// cv::theRNG().state = rng.gen();
// cv::randn(s0, 0, amplitude * radius);
// cv::randn(s1, 0, amplitude * radius);
// cv::GaussianBlur(s0, t0, cv::Size(0, 0), radius);
// cv::GaussianBlur(s1, t1, cv::Size(0, 0), radius);
// s0 = cv::max(t0, 0);
// s1 = cv::max(t1, 0);
// mat = mat - mat.mul(s0) + (cv::Scalar(255, 255, 255) - mat).mul(s1);
cv::Mat s0 = cv::Mat::zeros(cv::Size(mat.cols, mat.rows), CV_32FC1),
t0 = cv::Mat::zeros(cv::Size(mat.cols, mat.rows), CV_32FC1),
s1 = cv::Mat::zeros(cv::Size(mat.cols, mat.rows), CV_32FC1),
t1 = cv::Mat::zeros(cv::Size(mat.cols, mat.rows), CV_32FC1);
cv::theRNG().state = rng.gen();
cv::randn(s0, 0, amplitude * radius);
cv::randn(s1, 0, amplitude * radius);
cv::GaussianBlur(s0, t0, cv::Size(0, 0), radius);
cv::GaussianBlur(s1, t1, cv::Size(0, 0), radius);
s0 = cv::max(t0, 0);
s1 = cv::max(t1, 0);
cv::cvtColor(s0, t0, CV_GRAY2RGB);
cv::cvtColor(s1, t1, CV_GRAY2RGB);
mat = mat - mat.mul(t0) + (cv::Scalar(255, 255, 255) - mat).mul(t1);
}
void OpenCVPicture::elasticDistortion(RNG &rng, float amplitude, float radius) {
// http://research.microsoft.com/pubs/68920/icdar03.pdf
// Best Practices for Convolutional Neural Networks Applied to Visual Document
// Analysis; Patrice Y. Simard, Dave Steinkraus, John C. Platt
// faster version??
// cv::Mat t0 = cv::Mat::zeros(cv::Size(mat.cols / 10, mat.rows / 10),
// CV_32FC1),
// map_x =
// cv::Mat::zeros(cv::Size(mat.cols / 10, mat.rows / 10),
// CV_32FC1),
// map_y =
// cv::Mat::zeros(cv::Size(mat.cols / 10, mat.rows / 10),
// CV_32FC1);
// cv::theRNG().state = rng.gen();
// cv::randn(t0, 0, amplitude * radius);
// cv::GaussianBlur(t0, map_x, cv::Size(0, 0), radius / 10);
// cv::randn(t0, 0, amplitude * radius);
// cv::GaussianBlur(t0, map_y, cv::Size(0, 0), radius / 10);
// for (int j = 0; j < map_x.rows; j++) {
// for (int i = 0; i < map_x.cols; i++) {
// map_x.at<float>(j, i) += 4.5 + i * mat.cols * 1.0 / map_x.cols;
// map_y.at<float>(j, i) += 4.5 + j * mat.rows * 1.0 / map_x.rows;
// }
// }
// cv::Mat map_X, map_Y;
// cv::resize(map_x, map_X, mat.size());
// cv::resize(map_y, map_Y, mat.size());
// {
// cv::Mat temp;
// cv::remap(mat, temp, map_X, map_Y, CV_INTER_LINEAR, IPL_BORDER_CONSTANT,
// cv::Scalar(backgroundColor, backgroundColor, backgroundColor));
// mat = temp;
// }
// naive method(not much slower?)
cv::Mat t0 = cv::Mat::zeros(cv::Size(mat.cols / 1, mat.rows / 1), CV_32FC1),
map_x =
cv::Mat::zeros(cv::Size(mat.cols / 1, mat.rows / 1), CV_32FC1),
map_y =
cv::Mat::zeros(cv::Size(mat.cols / 1, mat.rows / 1), CV_32FC1);
cv::theRNG().state = rng.gen();
cv::randn(t0, 0, amplitude * radius);
cv::GaussianBlur(t0, map_x, cv::Size(0, 0), radius);
cv::randn(t0, 0, amplitude * radius);
cv::GaussianBlur(t0, map_y, cv::Size(0, 0), radius);
for (int j = 0; j < map_x.rows; j++) {
for (int i = 0; i < map_x.cols; i++) {
map_x.at<float>(j, i) += i;
map_y.at<float>(j, i) += j;
}
}
{
cv::Mat temp;
cv::remap(mat, temp, map_x, map_y, CV_INTER_LINEAR, IPL_BORDER_CONSTANT,
cv::Scalar(128, 128, 128));
mat = temp;
}
}
void OpenCVPicture::addSpatiallyCoherentNoise(RNG &rng, float amplitude,
float radius) {
cv::Mat t0 = mat.clone(), t1 = mat.clone();
cv::theRNG().state = rng.gen();
cv::randn(t0, 0, 1);
cv::GaussianBlur(t0, t1, cv::Size(0, 0), radius);
mat += (amplitude * radius) * t1;
// t0 = mat;
// cv::addWeighted(t0, 1, t1, amplitude / radius, 0, mat);
}