4色問題を解く

組合せ最適化を使うと4色問題も解けます。
ここでは、画像から自動的に問題を読み取ってみましょう。問題は、ニコリ様からいただきました。

定式化

複数のエリアがあり、隣接したエリア同士は、異なる色で塗ることとします。

$\mbox{variables}$	$v_{ij} \in \{0, 1\} ~ \forall i, j$	エリアiが色jかどうか (1)
$\mbox{subject to}$	$\sum_j{v_{ij}} = 1 ~ \forall i$	色を1つ選ぶ (2)
	隣り合うエリアは異なる色にする (3)

Pythonで解く

画像ファイルを読込みます。

python

import networkx as nx
from urllib import request
from PIL import Image, ImageDraw
from collections import Counter
from itertools import product
from random import seed, shuffle
from pulp import *

# 画像ファイルの読込み
with request.urlopen('https://dl.dropboxusercontent.com/u/35689878/tmp/4c.png') as fd:
    im = Image.open(fd)

ターゲットとなる代表色を頻度の多い色として抽出します。代表色で塗りつぶされたものがエリアです。
結果の色でエリアを塗るために、一旦、エリアをわかりやすい色(赤が0、緑が1、青がエリア番号)で塗ることにします。
最初に RGB=(0,1,?)の色のG(緑)を0にします。
代表色のエリアをRGB=(0,1,通し番号)で塗りつぶします。
境界を少し広げます
- ランダムにポイントを選び、その色がエリアで1ピクセル隣りがどのエリアでもなければそのエリアにします。

python

# 代表色(最も使用頻度の多い色)を抽出
cc = sorted([(v, k) for k, v in Counter(im.getdata()).items()])[-1][1]

# RGB=(0,1,?)の色をなくす
for y, x in product(range(im.height), range(im.width)):
    R, G, B = im.getpixel((x, y))[:3]
    if (R, G) == (0, 1):
        im.putpixel(0, 0, B)

# 代表色のエリアをRGB=(0,1,通し番号)で塗りつぶす
n = 0
for y, x in product(range(im.height), range(im.width)):
    if im.getpixel((x, y)) != cc:
        continue
    ImageDraw.floodfill(im, (x, y), (0, 1, n))
    n += 1

# 境界を少し広げる
seed(1)
dd = [(-1, 0), (0, -1), (0, 1), (1, 0)]
for h in range(1):
    l = list(product(range(1, im.height-1), range(1, im.width-1)))
    shuffle(l)
    for y, x in l:
        c = im.getpixel((x, y))
        if c[:2] == (0, 1):
            for i, j in dd:
                if im.getpixel((x+i, y+j))[:2] != (0, 1):
                    im.putpixel((x+i, y+j), c)

エリアを点とし、ピクセルが隣り合うエリアの間を辺とするグラフを作成します。

python

# 隣り合うかどうかをグラフで表す
g = nx.Graph()
for y, x in product(range(im.height-1), range(im.width-1)):
    c1 = im.getpixel((x, y))
    if c1[:2] != (0, 1):
        continue
    c2 = im.getpixel((x+1, y))
    c3 = im.getpixel((x, y+1))
    if c2[:2] == (0, 1) and c1[2] != c2[2]:
        g.add_edge(c1[2], c2[2])
    if c3[:2] == (0, 1) and c1[2] != c3[2]:
        g.add_edge(c1[2], c3[2])

定式化して解きます。

python

# 4色問題を解く
r4 = range(4)
m = LpProblem() # 数理モデル
# エリアiを色jにするかどうか (1)
v = [[LpVariable('v%d_%d'%(i, j), cat=LpBinary) for j in r4] for i in g.nodes()]
for i in g.nodes():
    m += lpSum(v[i]) == 1 # (2)
for i, j in g.edges():
    for k in r4:
        m += v[i][k] + v[j][k] <= 1 # (3)
m.solve()
co = [(97, 132, 219), (228, 128, 109), (255, 241, 164), (121, 201, 164)] # 4色
rr = [int(value(lpDot(r4, i))) for i in v] # 結果
for y, x in product(range(im.height-1), range(im.width-1)):
    c = im.getpixel((x, y))
    if c[:2] == (0, 1): # エリアならば、結果で塗る
        ImageDraw.floodfill(im, (x, y), co[rr[c[2]]])
im.save('result.png')

実際に試してみたらOKでした。

以上

組合せ最適化で4色問題を解く

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