diff --git a/README.md b/README.md index f3543e8..963a2b3 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,94 +1,11 @@ -# Рефакторинг - -В последнее время очень популярен [пиксельарт](https://en.wikipedia.org/wiki/Pixel_art), а также разнообразные наборы для ручного крафта. - -Один из проектов, [mozabrick](https://mozabrick.ru/products/model-l/), например, предлагает что-то типа мозайки из квадратиков 5 градаций серого, из которой можно собрать любую фотографию. - -![Преобразование](https://github.com/bibilov/refactoring/blob/main/img-test.png) - -С помощью приложения вы накладываете фильтр, получаете черно-белый пиксель-арт, который можно набрать уже мозаикой. - -Иногда делают такие панно прямо на зданиях. - -![Здание](https://github.com/bibilov/refactoring/blob/main/632.jpg) - - -Вот я прогнал через фильтр свое фото: - -![Фото с фильтром](https://github.com/bibilov/refactoring/blob/main/m0oLR8Tx0zRG8s3SZQlQLnF8bhcnGu6AwzRA5aqi.png_4_1.png) - -Вот так примерно выглядит процесс сборки панно: - -![Сборка](https://github.com/bibilov/refactoring/blob/main/compile.png) - -Естественно, появилось желание написать вручную такой фильтр. Он может понадобится для пиксель-арта, создания игр с анимацией а-ля ранний Mortal Kombat, японских кроссвордов или для вязки свитеров ближе к НГ. Для чтения-записи изображений используется библиотека `pillow`, для всех остальных манипуляций — `numpy`. - - -```python -from PIL import Image -import numpy as np -img = Image.open("img2.jpg") -arr = np.array(img) -a = len(arr) -a1 = len(arr[1]) -i = 0 -while i < a - 11: - j = 0 - while j < a1 - 11: - s = 0 - for n in range(i, i + 10): - for n1 in range(j, j + 10): - n1 = arr[n][n1][0] - n2 = arr[n][n1][1] - n3 = arr[n][n1][2] - M = n1 + n2 + n3 - s += M - s = int(s // 100) - for n in range(i, i + 10): - for n1 in range(j, j + 10): - arr[n][n1][0] = int(s // 50) * 50 - arr[n][n1][1] = int(s // 50) * 50 - arr[n][n1][2] = int(s // 50) * 50 - j = j + 10 - i = i + 10 -res = Image.fromarray(arr) -res.save('res.jpg') -``` - -Картинка прелставляет сосбой трехмерный массив, где два измерения — таблица с пикселями, а пиксель — что-то то типа массива `[12, 240, 123]`, содержащего компоненты RGB. - -Я ввел размер элемента мозайки 10x10 пикселей. Среди 100 пикселей из большой ячейки я просто выясняю среднюю яркость и закрашиваю их все в один цвет средней яркости, приведенный к ступеньке с шагом 50. - -В результате из такой картинки: - -![Исходная каритинка](https://github.com/bibilov/refactoring/blob/main/img2.jpg) - -Получается такая: - -![Результат](https://github.com/bibilov/refactoring/blob/main/res.jpg) - -Это не тот результат, на который я рассчитывал, и вам предстоит много поработать с моим кодом. - -Представьте этапы как отдельные коммиты. - -## Что делать? - -### 1 этап -К коду настолько много вопросов, что я даже не знаю с чего начать... - -* В коде содержатся как минимум четыре ошибки, которые заставляют фильтр работать не так, как нужно. - * Одна из них очень нетипична для программиста на Питоне и связана с переполнением беззнакового целого `numpy.uint8`. - * В одном месте я запутался с именами переменных. - * Неверно считаю компоненты серого цвета (забываю поделить на 3). - * Неверно работаю с граничными условиями, в результате чего справа и внизу остались необработанные полосы по 10 пикселей. - -### 2 этап -* PEP8. -* Именование переменных. -* Возможность управлять размерами мозайки (сейчас — только 10x10). -* Возможность управлять градациями серого (сейчас — с шагом 50). Лучше сделать просто в виде задания количества шагов. Например: 4 градации, 6 градаций. -* Выделение функций. -### 3 этап -* По возможности убрать ручные циклы, заменив их матричными преобразованиями. -### 4 этап -* Возможно, переписать в консольную утилиту, которой на вход подаются имена исходного изображения и результата. Сейчас чтобы заставить код работать с другой картинкой, его надо исправлять. +Профилирование + +Новый фильтр ![новый фильтр](filter.png) +Старый фильтр ![новый фильтр](old_filter.png) +Время выполнения нового фильтра меньше за счёт оптимизаций количества операций +......... +Результат профилирования filter_with_filename.py ![filter_with_filename](filter_with_filename.png) +......... +doctest ![doctest](doctest.png) +......... +![img](scale_1200.jpg) diff --git a/doctest.png b/doctest.png new file mode 100644 index 0000000..df623e6 Binary files /dev/null and b/doctest.png differ diff --git a/filter.png b/filter.png new file mode 100644 index 0000000..714d591 Binary files /dev/null and b/filter.png differ diff --git a/filter.py b/filter.py index f7fa90e..37f82fc 100644 --- a/filter.py +++ b/filter.py @@ -1,28 +1,35 @@ from PIL import Image import numpy as np -img = Image.open("img2.jpg") -arr = np.array(img) -a = len(arr) -a1 = len(arr[1]) -i = 0 -while i < a - 11: - j = 0 - while j < a1 - 11: - s = 0 - for n in range(i, i + 10): - for n1 in range(j, j + 10): - n1 = arr[n][n1][0] - n2 = arr[n][n1][1] - n3 = arr[n][n1][2] - M = n1 + n2 + n3 - s += M - s = int(s // 100) - for n in range(i, i + 10): - for n1 in range(j, j + 10): - arr[n][n1][0] = int(s // 50) * 50 - arr[n][n1][1] = int(s // 50) * 50 - arr[n][n1][2] = int(s // 50) * 50 - j = j + 10 - i = i + 10 -res = Image.fromarray(arr) -res.save('res.jpg') +import sys + +def get_pixel_image(image, pixel_size = 10, gradation = 5): + gradation_img = 255 // gradation + array_img = np.array(image).astype(int) + length_img = len(array_img) + height_img = len(array_img[0]) + i = j = 0 + while i < length_img: + while j < height_img: + sector = array_img[i: i + pixel_size, j: j + pixel_size] + colors_sum = np.sum(sector) + average_color = int(colors_sum // (pixel_size ** 2)) + set_color(int(average_color // gradation_img) * gradation_img / 3, array_img, pixel_size, i, j) + j += pixel_size + i += pixel_size + return Image.fromarray(np.uint8(array_img)) + + +def set_color(new_color, vector, pixel_size, i, j): + for sector1 in range(i, i + pixel_size): + for sector2 in range(j, j + pixel_size): + for n in range(3): + vector[sector1][sector2][n] = new_color + + +if __name__ == "__main__": + source_name = sys.argv[1] + output_name = sys.argv[2] + + source_img = Image.open(source_name) + array_img = np.array(source_img).astype(int) + get_pixel_image(array_img, int(input()), int(input())).save(output_name) diff --git a/filter_with_filename.png b/filter_with_filename.png new file mode 100644 index 0000000..457c1b4 Binary files /dev/null and b/filter_with_filename.png differ diff --git a/old_filter.png b/old_filter.png new file mode 100644 index 0000000..2319712 Binary files /dev/null and b/old_filter.png differ diff --git a/scale_1200.jpg b/scale_1200.jpg new file mode 100644 index 0000000..57a7558 Binary files /dev/null and b/scale_1200.jpg differ