Manipulation de pixels
On considère une image en 256 niveaux de gris que l’on représente par une grille de nombres, c’est-à -dire une liste composée de sous-listes toutes de longueurs identiques.
La largeur de l’image est donc la longueur d’une sous-liste et la hauteur de l’image est le nombre de sous-listes. On donne d'ailleurs les deux fonctions largeur
et hauteur
définies ci-dessous :
largeur et hauteur
Chaque sous-liste représente une ligne de l’image et chaque élément des sous-listes est un entier compris entre 0 et 255, représentant l’intensité lumineuse du pixel.
On s'intéresse à deux opérations :
- Le négatif d’une image est l’image constituée des pixels
x_n
tels quex_n + x_i = 255
oĂąx_i
est le pixel correspondant de l’image initiale. - La binarisation d'une image qui consiste à remplacer tous les pixels par des 0 ou des 1 en fonction la position de la valeur initiale par rapport à un seuil donné.
Exemples
Python Console Session
>>> image_1 = [[20, 34, 254, 145, 6],
... [23, 124, 217, 225, 69],
... [197, 174, 207, 25, 87],
... [255, 0, 24, 197, 189]]
>>> hauteur(image_1)
4
>>> largeur(image_1)
5
>>> negatif(image_1)
[[235, 221, 1, 110, 249], [232, 131, 38, 30, 186], [58, 81, 48, 230, 168], [0, 255, 231, 58, 66]]
>>> binaire(image_1, 120)
[[0, 0, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 0, 0], [1, 0, 0, 1, 1]]
Compléter le code ci-dessous :
Tronquer ou non le feedback dans les terminaux (sortie standard & stacktrace / relancer le code pour appliquer)
Si activé, le texte copié dans le terminal est joint sur une seule ligne avant d'être copié dans le presse-papier
.128013g[ r;)/(loU4,6Ib=ax5ujtP7e-h0mnCkiê:Séq.èy1cd32à 8_wvLpf9R]Gs050T0A0x0s0I0j0,0d0S0j0s0,0,0r010x0I0$010406050,0v0E0E0s0e0Q040L0k0j0v100k0F0d020s0E0$0f0d0)0A1a0e0N0v0A0,050h17191b1d150$04051I1B1L0h1I150T0I0!0^0`0|0~0`0F0b0v0s0b0A0B0$0Q0x0C1k0d0C0I0b0C0j1;0C0x13050:0q0j0A1U0{0}011:1=1@1=0x1}1 1{0x0e1J1,0^1g0,0$0s0F0~0V01211W010%0=0A0F1o0A1{2j2l2q232t1 2w0E2y040a0d0y0e0k0$0k0,0I1j1l0.2h0e0e0A0S2T1B2A0F1J0h1,2)2d2f2e1|0T2C1X0I0F2v2Q1{1R1T0_222?2^0F0k2|1{0$2Y1J2%2)39162k1l2~2r320e1a0j1{0s1/2Y0%0~030Y0Y0S330A1@310k0B0V0B0R130d0R1B0s3a3d143c2B3f233h3j3l3n0A3p013r3t3v3x2_3A3A3E0V3H3J2l3L2%2=013Q0s3k1J3m0C3o3q3s3u0.3!323$0U3E0U3*2$3K153.3O0~3;3?053^3`3W3|3Z2@3#3B0m3E0m451C473M3e1V3P0k3i3=3S3_3U3{3Y3~4k403B0u3E0u4q39483d3/4c4A4g3X3}3w4G3z3B0o3E0o4M4s494v4b4x3R3@3T3V4U4j3y3$0z3E0z4%3,4O3N4*3:4,4z4.4B4:4i4F4?3B0X3E0X4{2(4}4u2 504y4d4f4C4h4E4W580B0(3E0(5d3-4P4a5i4-4e4/4D4V3 4Y3C0D130R0D5v5f4Q515k5C5n5E4X3$0R3D045W5M4t5O5j4S5m4;574l3C2o5Y3)0h3I464|5#5y4R534T565p5,0R425Y445;3+5e5^4 5`5B545D4=5 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