denoising.py/code/utility/Filter.py

113 lines
2.7 KiB
Python

# ~*~ encoding: utf-8 ~*~ #
import random
import time
import sys
sys.path.append(sys.path[0]+'/..')
from BMPFile import RGBPixel
class Filter:
# Applique un filtre de type "lissage" ou "floutae" à l'image #
###############################################################
# @param pixelMap Matrice de pixel à traiter (modifier)
# @param seuil Ecart entre le pixel et ses alentours à partir duquel on applique le lissage
#
def smooth(self, pixelMap, seuil=5):
a = int( seuil )
print seuil
if a > 100 or a < 0:
print "seuil is not coherent"
exit();
kernel = [
[a, a, a],
[a, 0, a],
[a, a, a]
]
pixelMap = self.Convolution(pixelMap, kernel=kernel)
# applique le filtre de "convolution" sur l'image #
###################################################
# @param pixelMap la matrice de pixels à modifier
#
# @history
# applique le filtre
def Convolution(self, pixelMap, kernel=None):
width = len( pixelMap[0] )
height = len( pixelMap )
if kernel == None:
print "no kernel given!"
exit()
# nb total résultant du kernel des valeurs positives
kernelFactor = 0;
for b in kernel:
for a in b:
if a > 0:
kernelFactor += a;
kMidWidth = len( kernel[0] ) // 2
kMidHeight = len( kernel ) // 2
# map de résultat (filtrée)
convolvedMap = [ ]
convolvedMap.append( [] );
# on parcourt tout les pixels
for y in range(0, height):
# on rajoute une ligne à la map filtrée
convolvedMap.append( [] )
for x in range(0, width):
pixel = pixelMap[y][x];
# on définit la matrice de même taille que le kernel mais correspondant aux pixels superposés
pixelM = [];
for b in range(-kMidHeight, 1+kMidHeight):
pixelM.append( [] );
for a in range(-kMidWidth, 1+kMidWidth):
# on met les valeurs entre 0 et longueur ou largeur pour pas récupérer les valeurs de l'autre côté (lissage bizarre)
ruledX = 0 if x+a<0 else width-1 if x+a>=width else x+a;
ruledY = 0 if y+b<0 else height-1 if y+b>=height else y+b;
# on ajoute le pixel courant
pixelM[len(pixelM)-1].append( pixelMap[ruledY][ruledX] );
r,g,b = 0,0,0
for j in range( 0, len(pixelM) ):
for i in range( 0, len(pixelM[j]) ):
# pour chacun des filtres
r += pixelM[j][i].r * kernel[j][i]
g += pixelM[j][i].g * kernel[j][i]
b += pixelM[j][i].b * kernel[j][i]
r = int(r/kernelFactor) % 256
g = int(g/kernelFactor) % 256
b = int(b/kernelFactor) % 256
# définition des couleurs sur la map filtrée
convolvedMap[y].append( RGBPixel(
r = r,
g = g,
b = b,
x = x,
y = y,
bpp = pixel.bpp
) )
return convolvedMap