Загуменова Марина

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 &mdash; таблица с пикселями, а пиксель &mdash; 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 &mdash; только 10x10).
-* Возможность управлять градациями серого (сейчас &mdash; 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) 

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)