commit

MortinaAO/lab1/CV_lab1.py

@@ -0,0 +1,220 @@
+#Импортируем необходимые библиотеки
+import cv2 as cv
+import numpy as np
+import argparse
+import sys
+
+x1, y1, x2, y2 = -1, -1, -1, -1
+#Пишем функцию, которая создаёт объект argparse.ArgumentParser для разбора аргументов командной строки
+def cli_argument_parser():
+    parser = argparse.ArgumentParser()
+
+    #Определяются аргументы командной строки
+    parser.add_argument('-i', '--image',
+                        help='Path to an image',
+                        type=str,
+                        dest='image_path')
+    parser.add_argument('-o', '--output',
+                        help='Output image name',
+                        type=str,
+                        dest='output_image',
+                        default='output.jpg')
+    parser.add_argument('-m', '--mode',
+                        help='Mode (\'image\', \'gray_image\', \'resize_image\', \'sepia_image\', \'vignette_image\', \'pixel_image\')',
+                        type=str,
+                        dest='mode',
+                        default='image')
+    parser.add_argument('-v', '--value',
+                        help='input value for filter',
+                        type=float,
+                        dest='value',
+                        default='1')
+    parser.add_argument('-r', '--radius',
+                        help='radius',                   
+                        type=int,
+                        dest='radius',
+                        default='150')
+    parser.add_argument('-p', '--pixelate_size',
+                        help='pixelate size',
+                        type=int,
+                        dest='pixelate_size',
+                        default='15')    
+
+    args = parser.parse_args()
+    return args
+
+
+#Функция перевода изображения в оттенки серого
+def image_to_grayscale(image):
+    height, width, nchannels = image.shape
+
+    grey_image = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8)
+
+    R = image[:,:,0] 
+    G = image[:,:,1] 
+    B = image[:,:,2] 
+
+    grey_image = 0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B
+
+    grey_image = image[:,:,0] 
+    grey_image = image[:,:,1] 
+    grey_image = image[:,:,2] 
+
+    return grey_image
+
+
+#Функция изменения разрешения изображения
+def image_resize(image, value):
+    height, width, nchannels = image.shape
+
+    new_height = int(height*value)
+    new_width = int(width*value)
+
+    resize_image = np.zeros((new_height, new_width, 3), dtype=np.uint8)
+
+    new_y = np.floor(np.arange(new_height) / value).astype(int)        
+    new_x = np.floor(np.arange(new_width) / value).astype(int)
+
+    resize_image = image[new_y[:, None], new_x]
+
+    return resize_image
+
+
+#Функция применения фотоэффекта сепии к изображению.
+def sepia(image):
+    height, width, nchannels = image.shape
+
+    sepia_image = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8)
+
+    B = image[:,:,0] 
+    G = image[:,:,1] 
+    R = image[:,:,2] 
+
+    sepia_image[:,:,0] = np.clip(0.272 * R + 0.534 * G + 0.131 * B, 0, 255) 
+    sepia_image[:,:,1] = np.clip(0.349 * R + 0.686 * G + 0.168 * B, 0, 255)
+    sepia_image[:,:,2] = np.clip(0.393 * R + 0.769 * G + 0.189 * B, 0, 255)
+
+    return sepia_image
+
+
+#Функция применения фотоэффекта виньетки к изображению.
+def vignette(image, radius):
+    height, width, nchannels = image.shape
+
+    vignette_image = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8)
+
+    height = image.shape[0]
+    width = image.shape[1]
+
+    x = width // 2
+    y = height // 2
+    y_value, x_value = np.indices((height, width))
+
+    distance = np.sqrt((x_value - x) ** 2 + (y_value - y) ** 2)
+    coef_vin = np.clip(1 - distance / radius, 0, 1)
+    vignette_image = (image * coef_vin[:, :, np.newaxis]).astype(np.uint8)
+
+    return vignette_image
+
+
+#Функция пикселизации заданной прямоугольной области изображения
+
+#Функция для пексилизации области изображения
+def pixel_filter(image, x1, y1, x2, y2, pixel_size):
+    x1, y1 = max(0, x1), max(0, y1)
+    x2, y2 = min(image.shape[1], x2), min(image.shape[0], y2)
+
+    reg = image[y1:y2, x1:x2]
+    reg_h, reg_w = reg.shape[:2]
+
+    new_h = reg_h // pixel_size
+    new_w = reg_w // pixel_size
+
+    for i in range(0, new_h):
+        for j in range(0, new_w):
+
+            start_y = i * pixel_size
+            end_y = start_y + pixel_size
+            start_x = j * pixel_size
+            end_x = start_x + pixel_size
+            end_y = min(end_y, reg_h)
+            end_x = min(end_x, reg_w)
+
+            pixel_block = reg[start_y:end_y, start_x:end_x]
+            avg_color = pixel_block.mean(axis=(0, 1)).astype(int)
+            reg[start_y:end_y, start_x:end_x] = avg_color
+
+    image[y1:y2, x1:x2] = reg
+
+#Функция, отвечающая за обработку события мыши для рисования прямоугольника и пикселизации выбранной области
+def draw(event, x, y, flags, param):
+    global rect, drawing, img, pixel_image, pixelate_size, x1, y1, x2, y2
+
+    if event == cv.EVENT_LBUTTONDOWN:
+        drawing = True
+        x1, y1 = x, y  
+
+    elif event == cv.EVENT_MOUSEMOVE:
+        if drawing:
+            x2, y2 = x, y  
+
+    elif event == cv.EVENT_LBUTTONUP:
+        drawing = False
+        x2, y2 = x, y 
+
+
+#Сама функция пикселизации        
+def pixel_image(image, size):
+    global img, pixel_image, rect, drawing, pixelate_size
+
+    cv.namedWindow('Image')
+    cv.setMouseCallback('Image', draw)
+
+    while True:
+        img_copy = image.copy()
+        if x1 != -1 and y1 != -1 and x2 != -1 and y2 != -1:
+            cv.rectangle(img_copy, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) 
+        cv.imshow('Image', img_copy)
+
+        key = cv.waitKey(1)
+        if key == ord('q'): 
+            break
+
+    cv.destroyWindow('Image')
+
+
+
+#Пишем функцию, которая запускает необходимый сценарий, исходя из аргументов командной строки, а также вызов чтения и вывода изображений
+def main():
+    args = cli_argument_parser()
+
+    image_path = args.image_path
+    if image_path is None:
+       raise ValueError('Empty path to the image')
+    image = cv.imread(image_path)
+
+
+    #if args.mode == 'image':
+        #highgui_image_samples(args.image_path, args.output_image)
+    if args.mode == 'gray_image':
+        filtr_image = image_to_grayscale(image)
+    elif args.mode == 'resize_image':
+        filtr_image = image_resize(image, args.value)
+    elif args.mode == 'sepia_image':
+        filtr_image = sepia(image)
+    elif args.mode == 'vignette_image':
+        filtr_image = vignette(image, args.radius)
+    elif args.mode == 'pixel_image':
+        pixel_image(image, args.pixelate_size)
+        filtr_image = pixel_filter(image, x1, y1, x2, y2, args.pixelate_size)
+    else:
+        raise 'Unsupported \'mode\' value'
+
+    cv.imshow('Init image', image)
+    cv.imshow('Output image', filtr_image)
+    cv.waitKey(0)
+    cv.destroyAllWindows()
+
+if __name__ == '__main__':
+    sys.exit(main() or 0)
+

MortinaAO/lab1/README.md

@@ -0,0 +1,43 @@
+# Практическая работе №1. Обработка изображений с использованием библиотеки OpenCV
+
+Программа предназначена для обработки изображений с использованием разных фильтров. Фильтры написаны с помощью базовых операций над изображениями с использованием библиотеки OpenCV.
+## Фильтры
+### 1) Функция перевода изображения в оттенки серого.
+Функция преобразует цветное изображение в оттенки серого, используя информацию о яркости каждого пикселя. То есть для каждого пикселя вычисляется оттенок серого при помощи формулы взвешенного среднего (RGB): 
+```math
+0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B 
+```
+### 2) Функция изменения разрешения изображения.
+Функция изменения разрешения изображения изменяет его размер (больше изображение - больше разрешение, меньше изображение - меньше и разрешение). Для каждого пикселя нового изображения вычисляются координаты соответствующего пикселя в исходном изображении, используя значение масштабирования.
+```math
+new_x = int(j/value)
+```
+```math
+new_y = int(i/value)
+```
+### 3) Функция применения фотоэффекта сепии к изображению.
+Функция применения фотоэффекта сепии преобразует цветное изображение в теплые коричневые тона. Для каждого пикселя (R, G, B) применяется формула преобразования в сепию
+```math
+R = 0.393 * R + 0.769 * G + 0.189 * B
+```
+```math
+G = 0.349 * R + 0.686 * G + 0.168 * B
+```
+```math
+B = 0.272 * R + 0.534 * G + 0.131 * B
+```
+### 4) Функция применения фотоэффекта виньетки к изображению.
+Функция применения фотоэффекта виньетки добавляет к изображению эффект затемнения по краям, делая центр более ярким. Для каждого пикселя вычисляется расстояние от центра изображенияю. К интенсивности каждого пикселя применяется коэффициент, зависящий от его расстояния от центра:
+```math
+_xvalue = 1 - (abs(j - x) / x)
+```
+```math
+_yvalue = 1 - (abs(i - y) / y) 
+```
+Параметр, определяющий степень затемнения краев (чем больше значение, тем сильнее затемнение). 
+### 5) Функция пикселизации заданной прямоугольной области изображения.
+Функция пикселизации заданной прямоугольной области изображения разбивает эту область на блоки пикселей определенного размера и заменяет каждый блок одним цветом, обычно средним цветом всех пикселей в этом блоке. 
+
+--------------------------
+Каждая функция способна загружать, отображать и сохранять изображения. 
+программа также имеет функцию, которая создаёт объект argparse.ArgumentParser для разбора аргументов командной строки. И функцию main, которая запускает необходимый сценарий, исходя из аргументов командной строки.