practics/filter.py at main · dealeader/practics · GitHub

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
from PIL import Image
import numpy as np
import doctest


def get_image_brightness(rows, columns, image, mosaic_size) -> int:
    """

    :param rows: ширина
    :param columns: высота
    :param image: обрабатываемое изображение
    :param mosaic_size: размер мозаики
    :return: вычисляет и возвращает яркость изображения для дальнейшей обработки

    >>> img_array = np.array(Image.open('donut.jpg'))
    >>> rows = len(image)
    >>> columns = len(image[0])
    >>> get_image_brightness(rows, columns, image, 10)
    0
    """
    return int(np.sum(image[rows: rows + mosaic_size, columns: columns + mosaic_size]) // 3 // (mosaic_size ** 2))


def create_img_bit(rows, columns, mosaic_size, brightness, image) -> list:
    """

    :param rows: ширина
    :param columns: высота
    :param mosaic_size: размер мозаики
    :param brightness: яркость изображения
    :param image: обрабатываемое изображение
    :return: возвращает обработанный кусок изображения

    >>> image = np.array(Image.open('donut.jpg'))
    >>> rows = len(image)
    >>> columns = len(image[0])
    >>> brightness = get_image_brightness(rows, columns, image, 10)
    >>> create_img_bit(rows, columns, 10, brightness, image)
    array([[[255, 255, 255],
            [255, 255, 255],
            [255, 255, 255],
            ...,
            [255, 255, 255],
            [255, 255, 255],
            [255, 255, 255]],
    <BLANKLINE>
           [[255, 255, 255],
            [255, 255, 255],
            [255, 255, 255],
            ...,
            [255, 255, 255],
            [255, 255, 255],
            [255, 255, 255]],
    <BLANKLINE>
           [[255, 255, 255],
            [255, 255, 255],
            [255, 255, 255],
            ...,
            [255, 255, 255],
            [255, 255, 255],
            [255, 255, 255]],
    <BLANKLINE>
           ...,
    <BLANKLINE>
           [[255, 255, 255],
            [255, 255, 255],
            [255, 255, 255],
            ...,
            [255, 255, 255],
            [255, 255, 255],
            [255, 255, 255]],
    <BLANKLINE>
           [[255, 255, 255],
            [255, 255, 255],
            [255, 255, 255],
            ...,
            [255, 255, 255],
            [255, 255, 255],
            [255, 255, 255]],
    <BLANKLINE>
           [[255, 255, 255],
            [255, 255, 255],
            [255, 255, 255],
            ...,
            [255, 255, 255],
            [255, 255, 255],
            [255, 255, 255]]], dtype=uint8)
    """
    image[rows: rows + mosaic_size, columns: columns + mosaic_size] = np.full(3, brightness)
    return image


def create_image(image, rows_length, columns_length, mosaic_size, grayscale):
    """

    :param image: обрабатываемое изображение
    :param rows_length: ширина
    :param columns_length: высота
    :param mosaic_size: размер мозаики
    :param grayscale: градация серого
    :return: возвращает обработанное изображение в черно-белом формате со сжатием при использовании параметра mosaic_size

    >>> image = np.array(Image.open('donut.jpg'))
    >>> rows = len(image)
    >>> columns = len(image[0])
    >>> create_image(image, rows, columns, 10, 50)
    array([[[250, 250, 250],
            [250, 250, 250],
            [250, 250, 250],
            ...,
            [250, 250, 250],
            [250, 250, 250],
            [250, 250, 250]],
    <BLANKLINE>
           [[250, 250, 250],
            [250, 250, 250],
            [250, 250, 250],
            ...,
            [250, 250, 250],
            [250, 250, 250],
            [250, 250, 250]],
    <BLANKLINE>
           [[250, 250, 250],
            [250, 250, 250],
            [250, 250, 250],
            ...,
            [250, 250, 250],
            [250, 250, 250],
            [250, 250, 250]],
    <BLANKLINE>
           ...,
    <BLANKLINE>
           [[250, 250, 250],
            [250, 250, 250],
            [250, 250, 250],
            ...,
            [250, 250, 250],
            [250, 250, 250],
            [250, 250, 250]],
    <BLANKLINE>
           [[250, 250, 250],
            [250, 250, 250],
            [250, 250, 250],
            ...,
            [250, 250, 250],
            [250, 250, 250],
            [250, 250, 250]],
    <BLANKLINE>
           [[250, 250, 250],
            [250, 250, 250],
            [250, 250, 250],
            ...,
            [250, 250, 250],
            [250, 250, 250],
            [250, 250, 250]]], dtype=uint8)
    """
    for rows in range(0, rows_length, mosaic_size):
        for columns in range(0, columns_length, mosaic_size):
            create_img_bit(rows, columns, mosaic_size,
                           get_image_brightness(rows, columns, image, mosaic_size) // grayscale * grayscale,
                           image)
    return image


doctest.testmod()
img_array = np.array(Image.open(input('Введите имя изображения в директории: ')))
Image.fromarray(create_image(img_array,
                             len(img_array),
                             len(img_array[0]),
                             int(input('Введите размер мозаики: ')),
                             int(input('Введите шаг оттенка: ')))).save('res.jpg')