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3.5 KiB
Python
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# ~*~ encoding: utf-8 ~*~ #
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import random
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import time
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class Additive_Noise:
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# Applique le bruitage de type "Additif" sur la matrice de pixels #
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# @param pixelMap Matrice de pixel à traiter (modifier)
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# @param seuil pourcentage de l'image à bruiter (50% <=> 1 pixel sur 2 est bruité)
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#
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def set(self, pixelMap, seuil=10):
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seuil = float(seuil);
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while seuil >= 1:
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seuil /= 100.0
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nbPixel = int( len(pixelMap) * len(pixelMap[0]) * seuil )
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for bruit in range(0, nbPixel ):
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x = random.randint(0, len(pixelMap[0]) - 1 )
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y = random.randint(0, len(pixelMap) - 1 )
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if random.randint(0,1) == 1:
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maxColor = max(pixelMap[y][x].r, pixelMap[y][x].g, pixelMap[y][x].b)
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randomAdd = random.randint(0, (255-maxColor) / 5 )
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else:
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minColor = min(pixelMap[y][x].r, pixelMap[y][x].g, pixelMap[y][x].b)
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randomAdd = - random.randint(0, minColor / 5 )
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pixelMap[y][x].setRGB(
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pixelMap[y][x].r + randomAdd,
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pixelMap[y][x].g + randomAdd,
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pixelMap[y][x].b + randomAdd
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);
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# Applique le débruitage de type "Additif" sur la matrice de pixels #
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# @param pixelMap Matrice de pixel à traiter (modifier)
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# @param seuil Seuil à partir duquel on doit traiter les pixels (écart entre la moyenne des pixels avoisinant et le pixel concerné)
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#
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def unset(self, pixelMap, seuil=10):
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width = len( pixelMap[0] )
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height = len( pixelMap )
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if seuil < 0 or seuil > 255: # si le seuil est incohérent => valeur par défaut (5)
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seuil = 5;
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# on parcourt tout les pixels
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for y in range(0, len(pixelMap)):
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for x in range(0, len(pixelMap[y])):
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# on calcule la moyenne des valeurs R G B du pixel courant
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pMoy = ( pixelMap[y][x].r + pixelMap[y][x].g + pixelMap[y][x].b ) / 3
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xmin, ymin, xmax, ymap = x, y, x, y; # les bornes ducarré 3x3 autour du pixel
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rMoy, gMoy, bMoy, count = 0.0, 0.0, 0.0, 0 # initialisation des variables de moyennes et de total
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rInterval, gInterval, bInterval, rgbInterval = 0, 0, 0, 0 # initialisation des variables d'intervalles entre les couleurs
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# GESTION DES ANGLES
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# ordonnées: borne inférieure
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if y-1 > -1:
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ymin = y-1
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# ordonnées: borne supérieure
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if y+1 < height:
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ymax = y+1
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# abscisses: borne inférieure
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if x-1 > -1:
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xmin = x-1
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# abscisses: borne supérieure
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if x+1 < width:
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xmax = x+1
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pixels = [ pixelMap[y][xmin], pixelMap[y][xmax], pixelMap[ymin][x], pixelMap[ymax][x] ];
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for p in pixels:
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if p != pixelMap[y][x]:
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rMoy += p.r;
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gMoy += p.g;
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bMoy += p.b;
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count += 1
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# si il y a au moins un pixel autour (normalement tjs mais évite l'erreur div par zéro)
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if count > 0:
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# on calcule les moyennes somme(xi) / n
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rMoy = int( rMoy / count )
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gMoy = int( gMoy / count )
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bMoy = int( bMoy / count )
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# calcul de la différence entre les couleurs du pixel et la moyenne des couleurs des pixels autour
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rInterval = abs( pixelMap[y][x].r - rMoy )
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gInterval = abs( pixelMap[y][x].g - gMoy )
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bInterval = abs( pixelMap[y][x].b - bMoy )
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# calcul de la différence en nuance de gris (moyenne des couleurs)
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rgbInterval = ( rInterval + gInterval + bInterval ) / 3
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# si la couleur est trop "différente" (dépend du seuil) alors on remplace sa couleur par la moyenne des couleurs alentours
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if rgbInterval > seuil:
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pixelMap[y][x].setRGB(rMoy, gMoy, bMoy);
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