1 - Filtrage d'une image

Intro (préparation du poste)° Ouvrir votre dossier/répertoire personnel et réaliser ces actions :

• Ouvrir Thonny. Réduire la fenêtre de Thonny et de votre navigateur Web pour que chaque fenêtre occupe la moitié de l'écran.
• Ouvrir votre dossier/répertoire personnel. Créer dans le dossier SNT un nouveau sous-dossier qu'on nommera photo1.
• Sur Windows : vérifier via le menu affichage de votre explorateur de dossiers que vous avez bien coché la case "Afficher les extensions".

✔ 01-B° Réaliser les actions suivantes :

• Sur Windows : si vous n'êtes pas certain que ce soit le cas, vérifiez que la gestion des extensions est bien activée.
• Avec un clic-droit sur l'image et "Enregistrer l'image sous", enregistrez ces deux images dans votre répertoire photo1 en gardant leurs noms et leurs extensions.

✔ 01-C° Enregistrer ce programme dans photo1 sous le nom photopython.py. Vous devriez donc avoir 3 fichiers dans ce répertoire.

Lancer et vérifier que Pillow fonctionne et interagisse bien avec votre système :

✔ 01-D° Répondre à ces questions :

1. Comment se nomme la fonction qui permet d'ouvrir et stocker une image dans une variable ?
2. Comme se nomme la fonction qui permet d'afficher une image à l'écran ?
3. Qu'est-ce que ces fonctions ont de particulier au niveau de la syntaxe ?

⚙ 02° Complétez le programme pour qu'il fasse le travail suivant, puis lancez pour vérifier le résultat :

• L06-L09 : on doit demander à l'utilisateur à l'aide de int(input()) lequel des deux fichiers il veut ouvrir ;
• L11-L14 : on mémorise le nom du fichier voulu dans la variable nom_image ;
• L16 : on mémorise les données de l'image dans Python dans la variable data_image en ouvrant l'image avec la fonction open() ;
• L18-L23 : on affiche quelques informations sur l'image.
• L25-L28 : On demande à l'utilisateur s'il veut afficher l'image à l'écran. S'il dit O pour oui, on l'affiche avec la fonction show().

⚙ 03-A° Pour le moment, l'utilisateur peut encore faire planter le programme : on lui demande de taper 1 ou 2 mais il peut taper n'importe quoi. Lancer le programme et lorsqu'on vous demande votre choix, tapez ce que vous voulez SAUF 1 ou 2. Le programme va s'arrêter sur une erreur.

Questions

1. En regardant le message rouge, quelle ligne provoque l'erreur ?
2. Expliquer ce qui provoque cette erreur.

⚙ 03-B° Pour sécuriser la demande à l'utilisateur nous allons réaliser une boucle TANT QUE :

Seule l'étape 1 va donc changer un peu.

Question

Compléter ce nouveau qui devra intégrer le filtrage de la demande de l'utilisateur.

• L8 : on crée une fausse valeur dans n contenant 0 par exemple.
• L9 : tant que n n'est pas dans l'intervalle [0, 1]
• L10-12 : on affiche la question à l'utilisateur.
• L13 : on récupère sa réponse dans n (sous forme d'int, attention).
• Une fois arrivé ici, on reprend le cours du programme précédent mais nous sommes certains

⚙ 04-A° Le programme commence à être long et semble compliqué.

Nous allons le rendre plus court en plaçant chaque tâche ou presque dans une fonction.

Questions

1. Lancer le programme ci-dessous pour vérifier qu'il agit de la même façon que le précédent.
2. Chaque tâche un peu complexe est maintenant réalisée par une fonction : le programme principal en lignes 49-52 ne comporte que 4 lignes alors qu'il y avait 5 tâches différentes dans le programme précédent. Quelle est la fonction qui réalise 2 tâches ?
3. Si les noms des fonctions sont bien choisis, a-t-on vraiment besoin d'aller lire le code interne des fonctions pour comprendre ce que réalise le programme ?

⚙ 04-B° Regardons maintenant uniquement les appels de fonction et la première ligne des définitions.

Ne modifiez pas votre programme dans Thonny, c'est juste un affichage pour cette question.

Questions

1. Sur la ligne 49 , on voit qu'on lance un appel à la fonction choisir_un_fichier() sans lui envoyer quoi que ce soit. Où voit-on qu'on n'a rien à lui envoyer ? Où voit-on qu'elle va renvoyer une réponse qu'il faudra stocker ?
2. Sur la ligne 51, on voit qu'on envoie deux entrées à la fonction. Comment sait-on qu'il faut les fournir dans ce sens précis ?
3. Sur la ligne 51, on ne stocke pas la réponse de la fonction. Pourquoi ?

⚙ 04-C° Quelqu'un décide de modifier les noms des variables du programme principal : ce nom programme va-t-il encore fonctionner ? Est-ce plus clair ou moins clair ?

⚙ 05° Nous allons rajouter des fonctionnalités à notre programme.

Questions

1. Remplacer votre ancien programme par celui proposé ci-dessous.

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from PIL import Image # Définitions des fonctions def choisir_un_fichier(): """Renvoie le nom du fichier choisi par l'utilisateur""" nom1 = "photo-montreal-palais-des-congres.jpeg" nom2 = "pillow.png" n = 0 # Fausse réponse pour rentrer dans la boucle au départ while n not in [1, 2]: print("Tapez :") print("1 pour ouvrir ", nom1) print("2 pour ouvrir ", nom2) n = int(input()) if n == 1: nom_image = nom1 elif n == 2: nom_image = nom2 return nom_image def obtenir_caracteristiques(img, nom_image): """Affiche certaines caractéristiques de l'image, aucun renvoi""" nb_col = img.width # width : largeur en anglais nb_lig = img.height # height : hauteur en anglais couches = img.getbands() # Conteneur contenant le nom des bandes nb_cou = ...(couches) # Le nombre de bandes print("Informations sur le fichier ", nom_image) print("Pixels en largeur : ", nb_col) print("Pixels en hauteur : ", nb_lig) print("Nombre de pixels : ", ...*...) print("Couche(s) : ", couches) print("Nombre de couches : ", ...) return nb_cou def demander_affichage(img): """Affiche l'image si l'utilisateur le veut, aucun renvoi""" print("Voulez-vous afficher l'image ? O/N ") rep = input() if rep == "O": img.show() # Programme principal nom_image = choisir_un_fichier() # Appel à la fonction choisir_un_fichier img = Image.open(nom_image) nb_couches = obtenir_caracteristiques(img, nom_image) demander_affichage(img)

2. Compléter la fonction obtenir_caracteristiques() pour qu'elle fonctionne comme on le veut maintenant :
   • Elle doit afficher le nombre total de pixels dans l'image en multipliant le nombre de pixels en largeur et en hauteur.
   • Elle doit afficher les couches de l'image avec img.getbands()
   • Elle doit afficher le nombre de couches en appliquant len() sur le résultat précédent
   • Elle doit renvoyer le nombre de couches (elle possède donc un return)
3. Utiliser le programme pour obtenir le nombre de couches des deux images. Laquelle possède une transparence ?

A vérifier (préparation du poste)° Ouvrir votre dossier/répertoire personnel et réaliser ces actions :

• Ouvrir Thonny. Réduire la fenêtre de Thonny et de votre navigateur Web pour que chaque fenêtre occupe la moitié de l'écran.
• Ouvrir votre dossier/répertoire personnel. Créer dans le dossier SNT un nouveau sous-dossier qu'on nommera photo1.
• Sur Windows : vérifier via le menu affichage de votre explorateur de dossiers que vous avez bien coché la case "Afficher les extensions".
• Téléchargez les deux images suivantes (clic droit, télécharger sous) et placez là dans le répertoire photo1 :
  
  

✔ 06° Utiliser la syntaxe img.getpixel( (x, y) ) en notation pointée sur l'image stockée dans img permet d'obtenir les 3 ou 4 valeurs qui définissent un pixel sur cette image.

Lancer ce programme pour demander les couleurs du pixel de coordonnées 50, 100 puis celui de coordonnées 200, 30 par exemple. Lisez bien ce qu'on vous indique sur la console pour savoir quoi répondre.

4 choses à noter :

1. Ligne 12 : nous créons une boucle infinie avec while True qui revient à dire "Tant que vrai est vrai, réalise un tour de boucle".
2. Ligne 5 : on choisit le fichier voulu directement dans le code, plus d'interrogation de l'utilisateur.
3. Lignes 17 et 20 : on récupère les valeurs d'un pixel avec la syntaxe pointée img.getpixel( (x, y) )
4. Lignes 17 et 20 : il faut mettre à gauche le bon nombre de variables pour récupérer les 3 ou 4 valeurs du pixel, d'où la nécessité de connaître le nombre de couches.

✔ 07° La syntaxe img.putpixel( (x, x), (0, 255, 0, 255) ) en notation pointée sur l'image voulue permet de modifier les 4 valeurs RGBA du pixel de coordonnées (x, y). Ici, on applique la couleur (0, 255, 0) équivalente à #00FF00. Il s'agit donc de vert vif. La valeur A vaut 255, ce qui indique que le pixel est totalement opaque.

A la fin du programme, l'affichage de l'image vous permettra de voir une droite verte sur l'image : explication lors de la question suivante.

L'image n'est pas modifiée sur le disque dur pour le moment : seule les données de l'image dans Python (en RAM) sont modifiées.

✔ 08° Comprendre ce qui suit, c'est important pour la suite. Si ce n'est pas clair, demandez de l'aide.

On obtient une droite car on demande de modifier les couleurs de quelques pixels : (0,0) puis (1, 1) puis (2, 2) puis (3, 3)...

Comment ? A l'aide d'une boucle.

Cette boucle bornée for k in range(200) fournit les valeurs de k de 0 à 199, une par une à chaque tour de boucle. On impose donc que le pixel de coordonnées (k,k) soit un pixel vert, pour toutes les valeurs que prendra k.

Son action est donc équivalente à ce code :

La droite se dirige vers le bas car le système d'axes n'est pas le même que celui que vous utilisez en mathématique :

• Le point (0,0) correspond au point en haut à gauche, et pas au centre l'image ;
• L'axe x est orienté vers la droite ;
• Mais l'axe y est orienté vers le bas.

⚙ 14° Modifiez uniquement le code de la fonction filtrer() pour créer un filtre rouge : on ne veut garder que la valeur rouge du pixel, les autres valeurs sont placées à 0.

⚙ 15° Modifiez uniquement le code de la fonction filtrer() pour créer un filtre rouge plus léger : on veut garder la valeur rouge du pixel, les autres valeurs sont divisées par 3.

⚙ 16° Créer un filtre bleu pour qu'il ne laisse passer que le bleu.

⚙ 17° Créer un filtre jaune pour qu'il ne laisse passer que le jaune : donc le vert et le rouge. Il ne bloque que le bleu

⚙ 18° On voit que notre filtre "jaune" fournit une image un peu plus foncée. C'est normal : on supprime l'intensité bleue donc on reçoit moins de lumière.

Nous allons l'améliorer : on supprime toujours le bleu mais on rajoute la moitié de l'intensité bleu au rouge et l'autre moitié au vert.

Bien entendu, il faudra veiller à ce que les intensités ne dépassent pas 255. Si c'est le cas, on limite à 255.

Compléter la fonction pour qu'elle fasse son travail correctement.

⚙ 19° IMAGE GRISE : Remplacer les trois intensités R, G et B par la moyenne des trois. On pourra utiliser la division euclidienne en Python en utilisant // plutôt que simplement /.

Puisque les trois intensités RGB ont la même valeur, votre oeil percevra du gris.

⚙ 20° IMAGE GRISE HUMAINE : Remplacer les trois intensités R, G et B par :

moyenne = (21*old_r + 71*old_g + 8*old_b) // 100

La nouvelle version grise à gauche, la moyenne pure à droite :