16-6. モンテカルロ法でケーキ屋さんのコストを削減してみた

import numpy as np
import numpy.random as nr
from copy import deepcopy
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image, ImageDraw

#いちご（透明な四角の上に半透明な赤い円を置いたもの）
ichigo = Image.new('RGBA', (31, 31), (0, 0, 0, 0))
draw_ichigo = ImageDraw.Draw(ichigo)
draw_ichigo.ellipse((0, 0, 30, 30), fill=(255, 0, 0, 100))

#表示
plt.imshow(ichigo)
plt.show()

#ケーキ（透明な四角）
cake = Image.new('RGBA', (600, 400), (0, 0, 0, 0))

#表示
plt.imshow(cake)
plt.show()

#受け取ったケーキのランダムな位置にいちごを置いて返す関数
def put_ichigo(cake_tmp):
    x, y = nr.randint(0, 600-30), nr.randint(0, 400-30)
    cake_tmp.paste(ichigo, (x, y), ichigo) #透過画像として貼り付け
    return cake_tmp

#ケーキにいちごを100個置く
for i in range(100):
    cake = put_ichigo(cake)

#表示
plt.imshow(cake)
plt.show()

#受け取ったケーキの赤成分の最大値を返す関数
def get_redmax(cake_tmp):
    cake_np = np.array(cake_tmp)
    return np.max(cake_np[:,:,0])

#ケーキにいちごを100個置く。ただしイチゴが重なった場合は置き直す
ichigo_count = 0
while 1:
    #ケーキをコピーしていちごを置いてみる
    cake_copy = deepcopy(cake)
    cake_copy = put_ichigo(cake_copy)

    #いちごが重なっていなければ採用する
    if get_redmax(cake_copy) <= 100:
        cake = deepcopy(cake_copy)
        ichigo_count += 1
    
    #いちごが100個乗ったら終わり
    if ichigo_count == 100:
        break

#表示
plt.imshow(cake)
plt.show()

#受け取ったケーキをカットして１ピースを返す関数
def cut_cake(cake_tmp, x, y):
    piece = cake_tmp.crop((x, y, x+60, y+40))
    return piece

#受け取ったピースの外周の赤成分の最大値を返す関数
def get_redmax_edge(cake_tmp):
    cake_np = np.array(cake_tmp)
    edge = np.concatenate([cake_np[0,:,0], cake_np[-1,:,0], cake_np[:,0,0], cake_np[:,-1,0]])
    return np.max(edge)

#ケーキを10×10にカットして「断面にいちごがあるピース数」と「全ピース数」を数える
ok_count = 0
all_count = 0
for x in range(0, 600, 60):
    for y in range(0, 400, 40):
        #カット
        piece = cut_cake(cake, x, y)
        
        #いちご断面があればOKカウントする
        if get_redmax_edge(piece) == 100:
            ok_count += 1
        
        #すべてのピースをカウントする
        all_count += 1

print('ok_count:{}'.format(ok_count))
print('all_count:{}'.format(all_count))