Проект кортеж фото: Новинки Кортеж 2022-2023 цены, комплектации, фото, характеристики, видео


0
Categories : Разное

Содержание

Официально показан Aurus, он же лимузин проекта Кортеж — Авторевю

Как и предполагалось, первая демонстрация нового президентского лимузина состоялась во время инаугурации Владимира Путина. По большому счету это событие стало кульминацией всего проекта Кортеж, который заложили еще в 2012 году. Автомобиль, стилизованный под сталинский ЗИС-110 и украшенный логотипом с названием Aurus, провез Путина по территории Кремля в сопровождении мотоэскорта.

Разработчиком машины значится НАМИ, хотя было привлечено немало сторонних (в том числе иностранных) партнеров. Минпромторг рассказал о новом президентском лимузине очень скупо, не представив даже фотографий интерьера. Длина — 6620 мм, ширина — 2000 мм, высота — 1695 мм, а дорожный просвет — внушительные 200 мм. Автомобиль, понятное дело, бронированный, поэтому его масса аж 6,5 тонны.

Еще два года назад мы в Авторевю рассказывали о перспективном семействе двигателей для Кортежа: проект разработки мотора V8 (самого массового в предполагаемой линейке) отдали фирме Porsche Engineering, а остальные двигатели в НАМИ взялись проектировать самостоятельно — включая мотор V12 для «борта номер один». Однако сейчас об этом агрегате уже не вспоминают. По информации Минпромторга, лимузин оснащен гибридной силовой установкой: двигатель V8 объемом 4,4 л (598 л.с.) работает в тандеме с электромотором, девятиступенчатым «автоматом» КАТЕ российской разработки и высоковольтной батареей. Полный привод — с муфтой, отвечающей за подачу тяги на передние колеса. Шины для проекта «Кортеж» были разработаны профильным подразделением ПАО «Татнефть» шинным бизнесом KAMA TYRES.

Помимо царь-лимузина, семейство ЕМП (Единая модульная платформа) будет включать седаны, кроссоверы и минивэны под общим брендом Aurus (рабочее название Кортеж осталось в прошлом). Премьера этих машин состоится в августе на Московском автосалоне. О том, как устроен базовый седан и какой он обеспечивает уровень безопасности, мы в Авторевю уже рассказывали.

Ожидается, что в 2018 году на стапелях НАМИ будет собрано 100 машин, а расчетная годовая мощность при работе в одну смену около 150 автомобилей. Для коммерциализации проекта создана специальная компания, в компетенции которой входят продвижение, продажа и сервис машин. Как обещает Минпромторг, продажи автомобилей с кузовами седан и лимузин начнутся уже в первом квартале 2019 года, причем как на российском, так и на международном рынках.

сравниваем лимузины Путина и Трампа • Автострада

Реклама

В своей статье для журнала Newsweek О’Коннор пишет, что несмотря на то, что между президентами сложились «довольно интересные отношения», противоречащие внешней политике США, Трампа и Путина объединяет одно – любовь к высококлассным лимузинам.

Реклама

Так, при анализе российского автомобиля «Кортеж» автор материала отмечает, что лимузин имеет некие сходства с британскими люксовыми автомобилями Rolls Royce Phantom и Rolls Royce Ghost.

В то же время в российской машине имеется более мощный двигатель V12, в то время как в автомобиле Трампа — лишь V8. Более того, американский лимузин, который получил прозвище «Зверь», весит на полторы тонны больше.

Как отмечается в материале, российский автомобиль мощностью в 860 лошадиных сил получил название Aurus. Оно было составлено из двух слов — латинского слова «aurum», что значит золото, и «rus», то есть Россия.

Путинский Aurus оснащен массой новейших технологий для связи и защиты, признает автор статьи. При этом он почему-то сомневается, что по своей эффективности эти инструменты превосходят более старый, но «очень мощный» автомобиль Трампа.

Участие в проекте «Кортеж» также принимали компании Porsche и Bosch. Первая разработала один из двух силовых агрегатов, которыми будет оснащаться линейка новых российских автомобилей. Двигатель создан на базе существующего мотора Porsche V8 объемом 4,4 литра. По информации агентства, с помощью двух турбонагнетателей двигатель будет развивать мощность до 600 лошадиных сил и станет общим для «коротких» седанов, внедорожников и минивэнов.

В материале приводятся данные канала Fox News о том, что новая версия «Зверя», которая может появиться уже этим летом, будет превосходить своего предшественника из гаража Белого дома по многим характеристикам. На разработку нового лимузина было потрачено порядка 15 миллионов долларов. «Россия вряд ли долго будет оставаться впереди», — резюмирует О’Коннор.

В ходе церемонии инаугурации 7 мая Путин впервые проехался не на традиционном «Мерседесе», а на лимузине из проекта «Кортеж». Пресс-секретарь президента Дмитрий Песков позднее сообщил, что Путин намерен использовать этот автомобиль и далее.

В линейку автомобилей проекта «Кортеж» на единой модульной платформе вошли лимузин, седан и минивэн. Машины получили названия по именам башен Кремля — «Сенат», «Арсенал» и «Комендант».

«Никогда не погаснет свет на 10-м этаже в здании на Охотном Ряду» — Daily Storm

Сразу после него к нам подошла женщина, которая захотела выразить мнение старшего поколения. Ее зовут Анжелика, она родом из Латвии. 

«Я вышла из Дома союзов и еле сдерживаю слезы сейчас. Ком в горле стоит», — делится впечатлениями Анжелика. 

Несмотря на скорбь, она верит в светлое будущее и предсказания, которыми знаменит Владимир Вольфович. 

«Все-таки он хороший прогнозист, многие называют его пророком. Я верю его словам и считаю, что все, что он говорил, так и будет. Мое окружение тоже доверяет ему. Наверное, поэтому сегодня пришло так много народу», — считает женщина. 

Внимание Daily Storm привлекли две женщины, выбивающиеся из числа скорбящих. Они, улыбаясь, кормили голубей прямо возле одного из входов в здание Госдумы. Оказалось, что они успели одними из первых попрощаться с кумиром в Доме союзов. 

«Конечно, жалко, мы не услышим его шуток, его пророчеств в области политики. Это очень интересный, яркий человек, который вкладывал не просто себя, а всю душу, причем не только в русских, но и во всю Россию… — рассказывали, перебивая друг друга, женщины. — И вот эта изюминка юмора, которая присутствовала в Госдуме, — ее будет не хватать. Будет немного пресно, потому что <…> политики много говорят, говорят хорошо, но не будет хватать перчинки. Именно этого огонька, задора».  

Тем временем на улицу начали выходить политики, которые уже попрощались с почившим коллегой. Почтить память лидера ЛДПР пришли депутаты самых разных партий. Многим было тяжело говорить в такой момент, но некоторые нашли в себе силы поделиться своими мыслями. 

Депутат «Единой России» Вячеслав Никонов знаком с Владимиром Вольфовичем 30 лет и встречался с ним больше тысячи раз в самых разных форматах. Он запомнил его глубоким, умным, переживающим, блестящим коммуникатором.

«Он был феноменом, он был неповторим. Попробуйте скопировать Жириновского во всех его проявлениях, в изгибах мысли, которые порой сложно было повторить. С одной стороны он был парадоксален, но в то же время сумбурен и при этом блестяще умел приковывать внимание публики», — вспоминает Никонов. 

Депутат, генерал-полковник Андрей Картаполов тоже сказал пару слов об ушедшем из жизни коллеге.

«Выдающийся человек. Выдающийся политик. Это, по сути, целая эпоха. Он еще при Советском Союзе создал партию, и дело этой партии живет до сих пор. А самое главное — его политическое предвидение. Сейчас очень мало таких людей. Конечно, для всех нас это огромная потеря, и сегодня я вместе с коллегами в Колонном зале простился с Владимиром Вольфовичем. Мы многое потеряли», — сожалеет председатель комитета по обороне.

 

Пришел почтить память Жириновского и бывший лидер «Коммунистов России» Максим Сурайкин. Они вместе баллотировались в президенты и часто сталкивались на выборах в Госдуму, вспоминает политик. 

«Конечно, у нас были разные политические взгляды по многим вопросам, но человек действительно был очень ярким, талантливым, образованным. Для простых людей он по телевизору был эпатажный, взрывной, но в обычной жизни он был очень добрым и честным человеком. С ним всегда по-человечески можно было все вопросы обсудить, решить. Мне очень больно, что он ушел», — рассказал сильно изменившийся с нашей последней встречи «товарищ Максим». 

Член ЛДПР и самый молодой депутат Госдумы Василий Власов тоже присутствовал у Дома союзов. Протеже Владимира Вольфовича запомнил наставника как трудолюбивого человека, который мог без устали проводить с десяток мероприятий ежедневно. 

«И я думаю, что никогда не погаснет свет на 10-м этаже в здании на Охотном Ряду. Это его кабинет. Кто гулял на Театральной площади, всегда мог видеть, даже в позднее время: постоянно там горит свет, постоянно Владимир Вольфович там работал», — печально опустив взгляд, сказал Власов.

Колонный зал

Пока мы беседовали с депутатами, время, отведенное на прощание, уже начало подходить к концу. А народ все прибывал и прибывал. Не теряя времени, мы заняли очередь в процессии. Церемония должна была продлиться до часу дня, но внезапно охрана прекратила запускать людей. Затем, видимо, понимая, что желающих еще много, охранники попросили скорбящих пройти к последнему открытому входу. Полицейский в рупор объявил, что церемония продлевается еще на полчаса. Люди группками начали обходить здание Госдумы, чтобы попасть в единственный открытый вход. 

15 примеров для освоения списков Python, наборов и кортежей | by Soner Yıldırım

Понимание различий между этими структурами данных

Photo by Zbysiu Rodak on Unsplash

Все в Python является объектом. Каждый объект имеет свои собственные атрибуты данных и связанные с ним методы. Чтобы использовать объект эффективно и надлежащим образом, мы должны знать, как с ним взаимодействовать.

Списки, кортежи и наборы — это 3 важных типа объектов. Их объединяет то, что они используются как структуры данных.Чтобы создавать надежные и хорошо работающие продукты, нужно очень хорошо знать структуры данных языка программирования.

В этом посте мы увидим, как эти структуры собирают и хранят данные, а также операции, которые мы можем с ними выполнять. Мы увидим как различия, так и сходства между ними.

Начнем с краткого объяснения, что это за объекты. Затем мы сделаем примеры, чтобы подробно рассказать о каждом из них.

  • Список — это встроенная структура данных в Python.Он представлен в виде набора точек данных в квадратных скобках. Списки можно использовать для хранения данных любого типа или смеси разных типов данных. Списки изменяемы, что является одной из причин, почему они так часто используются.
  • Кортеж представляет собой набор значений, разделенных запятой и заключенных в круглые скобки. В отличие от списков, кортежи неизменяемы. Неизменяемость можно рассматривать как отличительную черту кортежей.
  • Набор — это неупорядоченная коллекция отдельных неизменяемых объектов.Набор содержит уникальные элементы. Хотя наборы изменяемы, элементы наборов должны быть неизменяемыми. Порядок, связанный с элементами множества, отсутствует. Таким образом, он не поддерживает индексацию или нарезку, как мы делаем со списками.
List vs Tuple vs Set (изображение автора)

Теперь у нас есть общее представление об этих объектах. Следующие примеры покажут, как мы можем взаимодействовать с этими объектами.

1. Список против набора

Мы можем создать список или набор на основе символов в строке.Используемые функции — это список и набор функций.

 text = "Hello World!"print(list(text)) 
['H', 'e', ​​'l', 'l', 'o', ' ', 'W', 'o', ' r', 'l', 'd', '!']print(set(text))
{'H', 'W', 'o', ' ', 'l', 'r', '!' , 'e', ​​'d'}

Различия между результирующим списком и набором объектов:

  • Список содержит все символы, тогда как набор содержит только уникальные символы.
  • Список упорядочен на основе порядка символов в строке. Нет порядка, связанного с элементами в наборе.

2. Список против набора — индексация

В предыдущем примере мы видели, что наборы не имеют порядка. Таким образом, мы не можем выполнять нарезку или индексацию наборов, как мы это делаем со списками.

 text = "Hello World!" list_a = list(text) 
print(list_a[:2])
['H','e']set_a = set(text)
print(set_a[:2])
TypeError: объект 'set' не подлежит подписке

Нарезка или индексация наборов вызывают ошибку TypeError, поскольку это проблема, связанная со свойством типа объекта набора.

3. Список против кортежа

Разница между списком и кортежем заключается в изменчивости. В отличие от списков, кортежи неизменяемы. Например, мы можем добавлять элементы в список, но не можем делать это с кортежами.

 list_a = [1,2,3,4] 
list_a.append(5)
print(list_a)
[1,2,3,4,5]tuple_a = (1,2,3,4)
tuple_a .append(5)
AttributeError: объект 'tuple' не имеет атрибута 'append'

Функции, которые изменяют коллекцию (например, добавление, удаление, расширение, извлечение), не применимы к кортежам.

4. Кортеж — изменяемые элементы

Неизменяемость может быть самой отличительной чертой кортежей. Мы не можем назначать отдельные элементы кортежа.

 tuple_a = (3, 5, 'x', 5) 
tuple_a[0] = 7 #error

Хотя кортежи неизменяемы, они могут содержать изменяемые элементы, такие как списки или наборы.

 tuple_a = ([1,3], 'a', 'b', 8) 
tuple_a[0][0] = 99
print(tuple_a)
([99, 3], 'a', 'b ', 8)

5. Функция Del

Функция Del означает удаление, поэтому она используется для удаления элемента из коллекции.Требуется индекс удаляемого элемента.

Поскольку наборы неупорядочены, в них нет индекса элементов. Таким образом, функция del не может использоваться на наборе.

 list_a = [1, 2, 3, 4] 
del(list_a[0])print(list_a)
[2, 3, 4]

Примечание : Есть два способа проиндексировать список:

  • От начала до конца: 0, 1, 2, 3
  • От конца к началу: -1, -2, -3

6. Функция удаления

В отличие от функции del, можно использовать функцию удаления как в списках, так и в наборах.Мы передаем удаляемый элемент, а не его индекс.

 list_a = ['a','b',3,6] 
list_a.remove('a')
print(list_a)
['b', 3, 6]set_a = {'a','b ',3,6}
set_a.remove('a')
print(set_a)
{3, 6, 'b'}

7. Функция отмены

Функция отмены также может использоваться для удаления элемента из набора . Однако у списков нет атрибута discard.

Разница между «удалить» и «выбросить» наблюдается, когда мы пытаемся удалить предмет, которого нет в наборе.Remove вызовет ошибку, но ничего не происходит с удалением.

 #remove 
a = {1,2,3}
a.remove(5)
KeyError: 5
#discarda = {1,2,3}
a.discard(5)
print(a)
{ 1,2,3}

8. Функция всплывающего окна

Функция всплывающего окна может использоваться как для списков, так и для наборов. Однако в списках и наборах он работает по-разному.

По умолчанию функция всплывающего окна удаляет последний элемент из списка и возвращает его. Таким образом, мы можем присвоить его переменной. Мы можем передать индекс функции pop, чтобы удалить элемент по определенному индексу.Например, pop(-2) удалит второй элемент с конца.

 list_a = ['a','b',3,6,4] 
item = list_a.pop()print(list_a)
['a', 'b', 3, 6]print(item)
4

При использовании в наборе функция извлечения удаляет произвольный элемент, поскольку в наборе нет ни индекса, ни порядка.

 set_a = {'a','b',3, 6, 4} 
item2 = set_a.pop()print(set_a)
{4, 6, 'a', 'b'}print(item2)
3

9. Список или набор или кортеж

Эти объекты коллекции могут быть преобразованы из одного в другой.Используемые функции, как следует из названий, это list, tuple и set.

 a = [1,2,3,'a',1,3,5]print(tuple(a)) 
(1, 2, 3, 'a', 1, 3, 5)print(set( a))
{1, 2, 3, 5, 'a'}b = {'a', 1, 4, 8}print(list(b))
[8, 1, 4, 'a']print (tuple(b))
(8, 1, 4, 'a')

10. Добавление новых элементов

Поскольку кортежи неизменяемы, мы можем добавлять новые элементы только в список или набор. У нас есть больше альтернатив при изменении списка из-за упорядочения или индексации.

Например, метод append добавляет элемент в конец списка.Поскольку множества не имеют понятия конца или начала, мы не можем использовать метод добавления. Для наборов метод add используется для добавления новых элементов.

 a = [1,2,3] 
a.append(4)
print(a)
[1,2,3,4]b = {1,2,3}
b.add(4)
print(b)
{1,2,3,4}

11. Вставка элемента в список

Функция вставки также используется для добавления элемента в список. Однако он позволяет указать индекс нового элемента. Например, мы можем добавить новый элемент в начало списка (index=0).

 a = [1, 2, 3, 4, 5] 
a.insert(0, 'a')
a
['a', 1, 2, 3, 4, 5]

Поскольку требуется index, мы не можем использовать функцию вставки для наборов.

12. Объединение двух объектов

Будут случаи, когда нам нужно будет добавить элементы одного типа вместе. У нас есть несколько вариантов объединения объектов списков, кортежей и наборов.

Оператор «+» можно использовать для добавления списков или кортежей, но не наборов.

 a = [1,2,3] 
b = [11,32,1]print(a + b)
[1, 2, 3, 11, 32, 1]print(tuple(a) + tuple( б))
(1, 2, 3, 11, 32, 1)

Мы можем использовать оператор объединения для объединения двух наборов.Повторяющиеся элементы будут удалены.

 a = {1,2,3,4} 
b = {1,5,6}print(a.union(b))
{1, 2, 3, 4, 5, 6}

Примечание : нотация набора похожа на нотацию словаря в Python. Разница в том, что при создании словарей мы помещаем пары ключ-значение в фигурные скобки вместо отдельных элементов.

Мы должны помнить об этом при создании пустого словаря. Если мы используем только фигурные скобки, внутри которых ничего нет, Python считает, что это пустой словарь.Мы можем использовать функцию set для создания пустого множества.

 a = {}print(type(a)) 
b = set()
print(type(b))
c = set({})
print( type(c))

13. Сортировка

О сортировке можно говорить только при наличии порядка. Таким образом, сортировка применяется к спискам и кортежам. Наборы не могут быть отсортированы, так как нет порядка.

Функция сортировки изменяет объект, к которому она применяется. Таким образом, мы можем использовать его только в списках.Кортежи неизменяемы, поэтому мы не можем их сортировать.

 a = [3,1,5,2] 
a.sort()
print(a)
[1, 2, 3, 5]

Однако мы можем использовать функцию sorted для кортежей. Он создает отсортированный список любых итераций. Таким образом, мы можем использовать его для создания отсортированного списка на основе кортежа.

 b = (6,1,4,2) 
print(sorted(b))
[1,2,4,6]
  • sort(): сортирует объект, но ничего не возвращает.
  • sorted(): возвращает отсортированный список элементов в итерируемом объекте, но не изменяет исходный объект.

14. Обновление набора

Метод обновления может использоваться для обновления набора элементами в других итерациях. Из-за характера наборов повторяющиеся элементы удаляются при обновлении.

 a = {'x', 1, 4} 
b = [3, 4, 1]
c = ('x', 'y', 'z')a.update(b,c)
print( a)
{1, 3, 4, 'y', 'z', 'x'}

15. Len and count

Функция len возвращает длину (то есть количество элементов) коллекции. Он работает со списками, кортежами и множествами.

Функцию подсчета можно использовать для подсчета количества вхождений определенного элемента.Он используется только со списками и кортежами. Поскольку наборы не содержат повторяющихся элементов, счетчик равен 1 для всех элементов.

 a = [1,4,5,6,1] 
b = (3,4)
c = {1,2,3,4}print(len(a), len(b), len(c) ))
5 2 4print(a.count(1), b.count(3))
2 1

Заключение

Мы рассмотрели различия и сходства между тремя основными структурами данных в Python. Я попытался разработать примеры, чтобы выделить важные моменты, которые следует учитывать при взаимодействии с этими объектами.

Существует больше методов и операций, которые могут работать с этими объектами. Например, понимание списков весьма полезно при анализе данных и манипулировании ими.

Всестороннее понимание структур данных очень важно, поскольку они являются фундаментальными элементами любого языка программирования. Они также являются ключевыми факторами при разработке алгоритмов.

Спасибо, что прочитали. Пожалуйста, дайте мне знать, если у вас есть какие-либо отзывы.

Плавный повторный курс по кортежам Python

В моих предыдущих обзорах, доступ к которым вы можете получить по навигационным ссылкам серии в верхней части этой статьи, я говорил о двух важных концепциях Python, которые вам необходимо усвоить, чтобы двигаться вперед в своем Python. обучающее путешествие.

Этот туториал является продолжением серии статей о Python, и сегодня я расскажу о кортежах .   Таким образом, у вас в кармане будут три важные концепции, и вы будете готовы к более глубокому изучению языка Python.

Итак, давайте перейдем непосредственно к этой интересной теме Кортежей .

Что насчет кортежей?

Если вы поняли Списки , кортежи будут очень просты для понимания, потому что они похожи на списки, за исключением двух основных отличий:

  1. Кортежи неизменяемы, поэтому после создания кортежа вы не можете его размер, если только вы не сделаете копию этого кортежа.
  2. Они записываются в круглых скобках ( ) , а не в квадратных скобках [ ] .

Таким образом, как вы можете догадаться, кортежи состоят из набора упорядоченных объектов, которые могут быть любого типа (например, строки, списки, словари, кортежи и т. д.), доступ к которым осуществляется по индексу (смещение), в отличие от словарей, где доступ к элементам осуществляется с помощью ключа . Здесь важно отметить, что кортежи хранят 90 275 ссылок на 90 276 объектов, которые они содержат.

Прежде чем перейти к некоторым операциям с кортежами, давайте посмотрим, как выглядит простой кортеж:

tup = (1)

Это простой кортеж, который содержит один элемент, целочисленное значение. Выход этого кортежа будет 1 .

Другой пример кортежа с тремя элементами разных типов объектов выглядит следующим образом:

tup = (31,'abder',4.0)

Вывод для приведенного выше оператора:

(31, ' abder', 4.0)

Вышеупомянутый кортеж можно даже написать без круглых скобок следующим образом:

tup = 31,'abder',4.0

Очень гибкий, не правда ли?

В качестве последнего примера давайте посмотрим, как будет выглядеть вложенный кортеж:

nested_tuple = ('ID', ('abder', 1234))

Операции с кортежем

Давайте теперь пройдемся по некоторым операциям с кортежем.

Конкатенация

Конкатенация — это объединение кортежей вместе. Скажем, у нас есть следующие два кортежа:

tuple1 = (1,2,3,4,5)

tuple2 = (6,7,8,9,10)

Для того, чтобы конкатенировать tuple1 и tuple2 , мы просто набираем:

tup = tuple1 + tuple2

Обратите внимание, что мы использовали оператор + для выполнения конкатенации.Это приведет к следующему выводу:

(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

Повторение

Повторение кортежа просто выполняется с помощью * оператор. Если мы хотим повторить tuple1 три раза, мы делаем следующее:

tuple1 * 3

, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5)

Членство

Чтобы проверить принадлежность некоторого элемента к кортежу, мы используем в следующим образом:

7 в кортеже1

Это вернет False , поскольку 7 не принадлежит tuple1 .

Поиск

Чтобы указать, где находится некоторый элемент в кортеже, мы используем индекс . Например, если мы хотим найти местоположение элемента 5 в tuple1 , мы делаем следующее:

tuple1.index(5)

В этом случае возвращаемое значение будет 4 , где находится товар 5 .

Подсчет

Хорошая операция в кортежах — это подсчет количества раз, когда элемент присутствует в кортеже.Скажем, у нас есть следующий кортеж:

tuple3 = (65,67,5,67,34,76,67,231,98,67)

Если мы хотим увидеть, сколько раз 67 существует в tuple3 , мы просто делаем следующее:

tuple3.count(67)

Результат для этого оператора должен быть 4 раз.

Индексирование

Индексирование — это процесс доступа к элементу Tuple по индексу (подстрочному индексу). Если мы хотим получить доступ к пятому индексу в tuple3 , мы делаем следующее:

tuple3[4]

, который возвращает 34 .

Индекс также может быть отрицательным, т. е. отсчет начнется с правого кортежа. Таким образом, результатом кортежей 3[-6] будет 34 при условии, что диапазон отрицательных индексов в кортежах 3 равен [-1,-10] .

Что делать, если вы выбрали индекс вне этого диапазона? Например, как tuples3[-11] ? Вот что вы получите в этом случае:

Трассировка (последний последний вызов):

  Файл "tuple.py", строка 2, в

    print tuple3[-11]

IndexError: индекс кортежа вне диапазона

Обратите внимание, что отрицательные индексы начинаются с -1 . индекс -0 , это то же самое, что и индекс 0 . Таким образом, tuples3[-0] вернет 65 . в результате , разрезая , дает нам последовательность элементов.Примером нарезки является следующий оператор:

tuples3[2:5]

Вывод этого оператора вначале может показаться запутанным: 76 не входит, хотя реально он есть в индексе 5 . Это связано с тем, что при нарезке индекс start всегда включается, а индекс end исключается, то есть end - 1 .

Другой пример Tuples выглядит следующим образом:

tuples3[:4]

Вывод инструкции будет следующим:

(65, 67, 5, 67)

небольшой тест для вас.Каков результат следующего оператора?

tuples3[4:]

Заключение

Дополнительную информацию о кортежах можно найти в документации Python. Как вы могли заметить, хотя кортежи работают аналогично спискам, у них не так много методов, как у списков, поскольку кортежи, как упоминалось выше, неизменяемы, то есть содержимое кортежа не может быть изменено.

Как загружать изображения и управлять ими для глубокого обучения в Python с помощью PIL/Pillow

Последнее обновление: 12 сентября 2019 г.

Прежде чем вы сможете разрабатывать прогнозные модели для данных изображений, вы должны научиться загружать изображения и фотографии и манипулировать ими.

Самая популярная и де-факто стандартная библиотека Python для загрузки и работы с данными изображения — Pillow. Pillow — это обновленная версия библиотеки изображений Python или PIL, которая поддерживает ряд простых и сложных функций обработки изображений. Это также основа для простой поддержки изображений в других библиотеках Python, таких как SciPy и Matplotlib.

В этом руководстве вы узнаете, как загружать данные изображения и управлять ими с помощью библиотеки Pillow Python.

После прохождения этого урока вы будете знать:

  • Как установить библиотеку Pillow и убедиться, что она работает правильно.
  • Как загружать изображения из файла, преобразовывать загруженные изображения в массивы NumPy и сохранять изображения в новых форматах.
  • Как выполнять базовые преобразования данных изображения, такие как изменение размера, отражение, поворот и обрезка.

Начните свой проект с моей новой книги Deep Learning for Computer Vision, включающей пошаговых руководств и файлы с исходным кодом Python для всех примеров.

Начнем.

  • Обновлено в сентябре 2019 г. : обновлено с учетом незначительных изменений API Pillow.

Обзор учебника

Это руководство разделено на шесть частей; они:

  1. Как установить подушку
  2. Как загружать и отображать изображения
  3. Как конвертировать изображения в массивы NumPy и обратно
  4. Как сохранить изображения в файл
  5. Как изменить размер изображений
  6. Как отразить, повернуть и обрезать изображения

Как установить подушку

Библиотека изображений Python, или сокращенно PIL, — это библиотека с открытым исходным кодом для загрузки изображений и управления ими.

Он был разработан и доступен более 25 лет назад и стал де-факто стандартным API для работы с изображениями в Python. Библиотека больше не существует, больше не обновляется и не поддерживает Python 3.

Pillow — это библиотека PIL, которая поддерживает Python 3 и является предпочтительной современной библиотекой для обработки изображений в Python. Он требуется даже для простой загрузки и сохранения изображений в других научных библиотеках Python, таких как SciPy и Matplotlib.

Библиотека Pillow устанавливается как часть большинства установок SciPy; например, если вы используете Anaconda.

Для получения справки по настройке среды SciPy см. пошаговое руководство:

Если вы сами управляете установкой пакетов программного обеспечения Python для своей рабочей станции, вы можете легко установить Pillow с помощью pip; например:

Для получения дополнительной помощи по установке Pillow вручную см.:

Pillow создан поверх более старого PIL, и вы можете убедиться, что библиотека была установлена ​​правильно, распечатав номер версии; например:

# проверить номер версии Pillow импорт PIL print(‘Версия подушки:’, PIL.__версия__)

# проверьте номер версии Pillow

import PIL

print(‘Pillow Version:’, PIL.__version__)

При запуске примера будет напечатан номер версии Pillow; ваш номер версии должен быть таким же или выше.

Теперь, когда ваша среда настроена, давайте посмотрим, как загрузить изображение.

Хотите получить результаты с помощью глубокого обучения для компьютерного зрения?

Пройдите мой бесплатный 7-дневный экспресс-курс по электронной почте прямо сейчас (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получить бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Нажмите здесь, чтобы подписаться

Как загружать и отображать изображения

Нам нужно тестовое изображение, чтобы продемонстрировать некоторые важные возможности использования библиотеки Pillow.

В этом уроке мы будем использовать фотографию Сиднейского оперного театра, сделанную Эдом Даненсом и размещенную на Flickr под лицензией Creative Commons, некоторые права защищены.

Сиднейский оперный театр

Загрузите фотографию и сохраните ее в текущем рабочем каталоге с именем файла « opera_house.jpg «.

Изображения обычно имеют формат PNG или JPEG и могут быть загружены напрямую с помощью функции open() в классе Image. Это возвращает объект Image, который содержит пиксельные данные для изображения, а также сведения об изображении. Класс Image является основной рабочей лошадкой для библиотеки Pillow и предоставляет массу свойств изображения, а также функции, позволяющие управлять пикселями и форматом изображения.

Свойство « формат » на изображении сообщит формат изображения (т.грамм. JPEG), « режим » сообщит о формате канала в пикселях (например, RGB или CMYK), а « размер » сообщит о размерах изображения в пикселях (например, 640×480).

Функция show() отобразит изображение, используя приложение вашей операционной системы по умолчанию.

В приведенном ниже примере показано, как загрузить и отобразить изображение с помощью класса Image в библиотеке Pillow.

# загрузить и показать изображение с подушкой из изображения импорта PIL # загрузить изображение изображение = изображение.открыть(‘opera_house.jpg’) # обобщить некоторые детали изображения печать (изображение.формат) печать (изображение.режим) печать (изображение. размер) # показать изображение image.show()

# загрузить и отобразить изображение с помощью Pillow

из PIL .формат)

печать(изображение.mode)

print(image.size)

# показать изображение

image.show()

Запуск примера сначала загрузит изображение, сообщит о формате, режиме и размере, а затем отобразит изображение на рабочем столе.

Изображение отображается с помощью приложения предварительного просмотра изображения по умолчанию для вашей операционной системы, например Preview в MacOS.

Сиднейский оперный театр отображается с помощью приложения предварительного просмотра изображений по умолчанию

Теперь, когда вы знаете, как загрузить изображение, давайте посмотрим, как вы можете получить доступ к пиксельным данным изображений.

Как конвертировать изображения в массивы NumPy и обратно

Часто в машинном обучении мы хотим работать с изображениями как с массивами данных пикселей NumPy.

Установив Pillow, вы также можете использовать библиотеку Matplotlib для загрузки изображения и его отображения во фрейме Matplotlib.

Этого можно добиться с помощью функции imread(), которая напрямую загружает изображение в виде массива пикселей, и функции imshow(), которая отображает массив пикселей в виде изображения.

В приведенном ниже примере загружается и отображается одно и то же изображение с использованием Matplotlib, который, в свою очередь, будет использовать подушку под одеялом.

# загрузить и отобразить изображение с помощью Matplotlib из изображения импорта matplotlib из matplotlib импортировать pyplot # загрузить изображение в виде массива пикселей данные = изображение.imread(‘opera_house.jpg’) # суммируем форму массива пикселей печать (данные.dtype) печать (данные.форма) # отображаем массив пикселей как изображение pyplot.imshow (данные) pyplot.show ()

# загрузка и отображение изображения с помощью Matplotlib

из matplotlib import image

из matplotlib import pyplot

# загрузка изображения в виде массива пикселей

data = image.imread(‘opera_house.jpg’)

# суммировать форму массива пикселей

print(data.dtype)

print(data.shape)

# отображать массив пикселей как изображение

pyplot.imshow( данные)

pyplot.show()

При выполнении примера сначала загружается изображение, а затем сообщается тип данных массива, в данном случае 8-битные целые числа без знака, затем сообщается форма массива, в данном случае 360 пикселей в ширину, 640 пикселей в высоту и три канала. для красного, зеленого и синего.

Наконец, изображение отображается с помощью Matplotlib.

Сиднейский оперный театр отображается с помощью Matplotlib

Функции оболочки Matplotlib могут быть более эффективными, чем непосредственное использование Pillow.

Тем не менее, вы можете получить доступ к пиксельным данным из Pillow Image. Возможно, самый простой способ — создать массив NumPy и передать объект Image. Процесс можно обратить вспять, преобразовав заданный массив пиксельных данных в объект Pillow Image с использованием изображения .функция fromarray() . Это может быть полезно, если данные изображения обрабатываются как массив NumPy, а затем вы хотите сохранить их позже как файл PNG или JPEG.

В приведенном ниже примере фотография загружается как объект Pillow Image и преобразуется в массив NumPy, а затем снова преобразуется обратно в объект Image.

# загрузить изображение и преобразовать в массив NumPy и из него из изображения импорта PIL из массива импорта numpy # загрузить изображение image = Image.open(‘opera_house.jpg’) # преобразовать изображение в массив numpy данные = массив (изображение) # резюмировать форму печать (данные.форма) # создаем образ подушки image2 = Изображение.из массива (данные) # суммировать детали изображения печать (изображение2.формат) печать (изображение2.режим) печать (изображение2.размер)

# загрузить изображение и преобразовать в массив NumPy и из него

из PIL import Image

из numpy import asarray

# загрузить изображение

image = Image.open(‘opera_house.jpg’)

# преобразовать изображение в пустой массив (данные)

# суммировать сведения об изображении

print(image2.format)

print(image2.mode)

print(image2.size)

При выполнении примера фотография сначала загружается как изображение Pillow, затем преобразуется в массив NumPy и сообщает форму массива.Наконец, массив преобразуется обратно в изображение Pillow, и сообщаются подробности.

(360, 640, 3) JPEG RGB (640, 360)

(360, 640, 3)

JPEG

RGB

(640, 360)

Оба подхода эффективны для загрузки данных изображения в массивы NumPy, хотя функция Matplotlib imread() использует меньше строк кода, чем загрузка и преобразование объекта Pillow Image, и может быть предпочтительнее.

Например, вы можете легко загрузить все изображения в каталоге в виде списка следующим образом:

# загрузить все изображения в директорию из каталога импорта ОС из изображения импорта matplotlib # загрузить все изображения в директорию загруженные_изображения = список () для имени файла в listdir(‘images’): # загрузить изображение img_data = image.imread(‘images/’ + имя файла) # сохранить загруженное изображение загруженные_изображения.append(img_data) print(‘> загружено %s %s’ % (имя файла, img_data.форма))

# загрузить все изображения в каталоге

из os import listdir

из matplotlib import image

# загрузить все изображения в каталоге

# загрузить изображение

img_data = image.imread(‘images/’ + имя файла)

# сохранить загруженное изображение .форма))

Теперь, когда мы знаем, как загружать изображения в виде массивов NumPy, давайте посмотрим, как сохранять изображения в файл.

Как сохранить изображения в файл

Объект изображения можно сохранить, вызвав функцию save() .

Это может быть полезно, если вы хотите сохранить изображение в другом формате, и в этом случае можно указать аргумент « формат », например PNG, GIF или PEG.

Например, приведенный ниже код загружает фотографию в формате JPEG и сохраняет ее в формате PNG.

# пример сохранения изображения в другом формате из изображения импорта PIL # загрузить изображение изображение = Image.open(‘opera_house.jpg’) # сохранить в формате PNG image.save(‘opera_house.png’, формат=’PNG’) # снова загрузить изображение и проверить формат image2 = Image.open(‘opera_house.png’) печать (изображение2. формат)

# пример сохранения изображения в другом формате

из PIL import Image

# загрузить изображение

image = Image.open(‘opera_house.jpg’)

# сохранить в формате PNG

image.save(‘opera_house.png’, format=’PNG’)

# снова загрузить изображение и проверить формат

image2 = Image. открыть(‘opera_house.png’)

печать(image2.format)

При выполнении примера загружается изображение JPEG, сохраняется в формате PNG, затем снова загружается только что сохраненное изображение и подтверждается, что формат действительно PNG.

Сохранение изображений полезно, если вы выполняете некоторую подготовку данных на изображении перед моделированием.Одним из примеров является преобразование цветных изображений (каналы RGB) в оттенки серого (1 канал).

Существует несколько способов преобразования изображения в оттенки серого, но Pillow предоставляет функцию convert() , а режим « L » преобразует изображение в оттенки серого.

# пример сохранения версии загруженного изображения в градациях серого из изображения импорта PIL # загрузить изображение изображение = Image.open(‘opera_house.jpg’) # преобразовать изображение в оттенки серого gs_image = изображение.конвертировать (режим = ‘L’) # сохранить в формате jpeg gs_image.save(‘opera_house_grayscale.jpg’) # снова загрузить изображение и показать его image2 = Image.open(‘opera_house_grayscale.jpg’) # показать изображение image2.show()

# пример сохранения версии загруженного изображения в оттенках серого

из PIL import Image

# загрузить изображение

image = Image.open(‘opera_house.jpg’)

# преобразовать изображение в оттенки серого

gs_image = изображение.convert(mode=’L’)

# сохранить в формате jpeg

gs_image.save(‘opera_house_grayscale.jpg’)

# снова загрузить изображение и показать его

image2 = Image.open(‘opera_house_grayscale.jpg’ )

# показать изображение

image2.show()

При выполнении примера загружается фотография, преобразуется в оттенки серого, сохраняется изображение в новом файле, затем снова загружается и показывается для подтверждения того, что фотография теперь представлена ​​в оттенках серого, а не в цвете.

Пример фотографии в оттенках серого

Как изменить размер изображений

Важно иметь возможность изменять размеры изображений перед моделированием.

Иногда желательно, чтобы миниатюры всех изображений имели одинаковую ширину или высоту. Этого можно добиться с помощью Pillow, используя функцию thumbnail() . Функция принимает кортеж с шириной и высотой, и размер изображения будет изменен так, чтобы ширина и высота изображения были равны или меньше указанной формы.

Например, тестовая фотография, с которой мы работали, имеет ширину и высоту (640, 360). Мы можем изменить его размер до (100, 100), и в этом случае самый большой размер, в данном случае ширина, будет уменьшен до 100, а высота будет масштабирована, чтобы сохранить соотношение сторон изображения.

В приведенном ниже примере загрузится фотография и будет создана уменьшенная миниатюра шириной и высотой 100 пикселей.

# создать миниатюру изображения из изображения импорта PIL # загрузить изображение изображение = изображение.открыть(‘opera_house.jpg’) # сообщить размер изображения печать (изображение. размер) # создать миниатюру и сохранить соотношение сторон image.thumbnail((100,100)) # сообщить размер миниатюры печать (изображение.размер)

# создать миниатюру изображения

из PIL import Image

# загрузить изображение

image = Image.open(‘opera_house.jpg’)

# сообщить размер изображения

print(image.size)

# создать эскиз и сохранить соотношение сторон

image.thumbnail((100,100))

# сообщить размер эскиза

print(image.size)

При запуске примера сначала загружается фотография и сообщается ширина и высота. Затем размер изображения изменяется, в этом случае ширина уменьшается до 100 пикселей, а высота уменьшается до 56 пикселей, сохраняя соотношение сторон исходного изображения.

Мы можем не захотеть сохранять соотношение сторон, и вместо этого мы можем захотеть заставить пиксели принять новую форму.

Этого можно добиться с помощью функции resize() , которая позволяет указать ширину и высоту в пикселях, и изображение будет уменьшено или растянуто, чтобы соответствовать новой форме.

В приведенном ниже примере показано, как изменить размер нового изображения и игнорировать исходное соотношение сторон.

# изменить размер изображения и создать новую форму из изображения импорта PIL # загрузить изображение изображение = Image.open(‘opera_house.jpg’) # сообщить размер изображения распечатать (изображение.размер) # изменить размер изображения и игнорировать исходное соотношение сторон img_resized = image.resize((200,200)) # сообщить размер миниатюры печать (img_resized.size)

# изменить размер изображения и создать новую форму

из PIL import Image

# загрузить изображение

image = Image.open(‘opera_house.jpg’)

# сообщить размер изображения .size)

# изменить размер изображения и игнорировать исходное соотношение сторон

img_resized = изображение.resize((200,200))

# сообщить размер эскиза

print(img_resized.size)

При выполнении примера загружается изображение, сообщается форма изображения, затем изменяется его размер, чтобы ширина и высота были равны 200 пикселей.

Показан размер изображения, и мы видим, что широкая фотография была сжата в квадрат, хотя все особенности все еще хорошо видны и очевидны.

Стандартные алгоритмы повторной выборки используются для создания или удаления пикселей при изменении размера, и вы можете указать метод, хотя по умолчанию используется бикубический алгоритм повторной выборки, который подходит для большинства общих приложений.

Фотография с измененным размером, которая не сохраняет исходное соотношение сторон

Как отразить, повернуть и обрезать изображения

Простые манипуляции с изображениями можно использовать для создания новых версий изображений, которые, в свою очередь, могут предоставить более богатый набор обучающих данных при моделировании.

Как правило, это называется дополнением данных и может включать создание перевернутых, повернутых, обрезанных или других измененных версий исходных изображений в надежде, что алгоритм научится извлекать одни и те же функции из данных изображения независимо от того, где они могут появляться.

Возможно, вы захотите реализовать свои собственные схемы увеличения данных, и в этом случае вам нужно знать, как выполнять основные манипуляции с данными вашего изображения.

Перевернутое изображение

Изображение можно перевернуть, вызвав функцию flip() и передав такой метод, как FLIP_LEFT_RIGHT для горизонтального отражения или FLIP_TOP_BOTTOM для вертикального отражения. Также доступны другие флипы

В приведенном ниже примере создаются как горизонтальная, так и вертикальная перевернутые версии изображения.

# создать перевернутые версии изображения из изображения импорта PIL из matplotlib импортировать pyplot # загрузить изображение изображение = Image.open(‘opera_house.jpg’) # горизонтальный флип hoz_flip = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) # вертикальный флип ver_flip = image.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) # построить все три изображения, используя matplotlib pyplot.subplot(311) pyplot.imshow (изображение) pyplot.subplot(312) pyplot.imshow (hoz_flip) сюжет.сюжет(313) pyplot.imshow (ver_flip) pyplot.show ()

1

2

2

3

4

4

5

6

70002

8

10

11

12

13

12

14

15

14

15

16

17

# создать перевернутые версии изображения

из PIL import Image

из matplotlib import pyplot

# загрузить изображение

image = Image.open(‘opera_house.jpg’)

# горизонтальное отражение

hoz_flip = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

# вертикальное отражение

ver_flip = image.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)

# построение всех трех изображений matplotlib

pyplot.subplot (311)

pyplot.imshow (изображение)

pyplot.subplot (312)

pyplot.imshow (hoz_flip)

pyplot.subplot (313)

pyplot.imshow (ver_flip)

pyplot.show()

Выполнение примера загружает фотографию и создает горизонтальную и вертикальную перевернутые версии фотографии, а затем отображает все три версии как подграфики с помощью Matplotlib.

Обратите внимание, что функция imshow() может отображать объект изображения напрямую, без необходимости преобразовывать его в массив NumPy.

Сюжет оригинальной, горизонтальной и вертикальной перевернутой версии фотографии

Повернуть изображение

Изображение можно повернуть с помощью функции rotate() и передачи угла поворота.

Функция предлагает дополнительный контроль, например, следует ли расширять размеры изображения, чтобы соответствовать повернутым значениям пикселей (по умолчанию обрезается до того же размера), где центрировать поворот изображения (по умолчанию — центр) и цвет заливки пикселей за пределами изображения (по умолчанию черный).

В приведенном ниже примере создается несколько повернутых версий изображения.

# создать повернутые версии изображения из изображения импорта PIL из matplotlib импортировать pyplot # загрузить изображение изображение = Image.open(‘opera_house.jpg’) # построить исходное изображение pyplot.subplot(311) pyplot.imshow (изображение) # повернуть на 45 градусов pyplot.subplot(312) pyplot.imshow (изображение.поворот (45)) # повернуть на 90 градусов pyplot.subplot(313) pyplot.imshow (изображение.вращать(90)) pyplot.show ()

# создать повернутые версии изображения

из PIL import Image

из matplotlib import pyplot

# загрузить изображение

image = Image.open(‘opera_house.jpg’)

# построить исходное изображение

5 900py.pyplot. subplot(311)

pyplot.imshow(image)

# повернуть на 45 градусов

pyplot.subplot(312)

pyplot.imshow(image.rotate(45))

# повернуть на 90 градусов

# повернуть на 90 градусов

subplot(313)

pyplot.imshow(image.rotate(90))

pyplot.show()

При выполнении примера наносится исходная фотография, затем версия фотографии, повернутая на 45 градусов, и еще одна, повернутая на 90 градусов.

Вы можете видеть, что при обоих поворотах пиксели обрезаются до исходных размеров изображения, а пустые пиксели заполняются черным цветом.

Сюжет оригинальной и повернутой версии фотографии

Обрезанное изображение

Изображение может быть обрезано: то есть часть может быть вырезана для создания нового изображения с помощью функцииcrop() .

Функция обрезки принимает аргумент кортежа, определяющий две координаты x/y блока, который нужно обрезать из изображения. Например, если размер изображения 2000 на 2000 пикселей, мы можем вырезать прямоугольник 100 на 100 в середине изображения, определив кортеж с верхней левой и нижней правой точками (950, 950, 1050, 1050). ).

В приведенном ниже примере показано, как создать новое изображение в виде фрагмента из загруженного изображения.

# пример обрезки изображения из изображения импорта PIL # загрузить изображение изображение = изображение.открыть(‘opera_house.jpg’) # создаем обрезанное изображение обрезано = изображение.кроп((100, 100, 200, 200)) # показать обрезанное изображение обрезанное.шоу()

# пример кадрирования изображения

из PIL import Image

# загрузить изображение

image = Image.open(‘opera_house.jpg’)

# создать кадрированное изображение , 100, 200, 200))

# показать обрезанное изображение

обрезанное.показать()

При выполнении примера создается обрезанное квадратное изображение размером 100 пикселей, начиная с 100 100 и расширяясь вниз и влево до 200 200. Затем отображается обрезанный квадрат.

Пример кадрированной версии фотографии

Расширения

В этом разделе перечислены некоторые идеи по расширению учебника, которые вы, возможно, захотите изучить.

  • Ваши собственные изображения . Поэкспериментируйте с функциями Pillow для чтения и обработки изображений с вашими собственными данными изображения.
  • Больше преобразований . Просмотрите документацию API Pillow и поэкспериментируйте с дополнительными функциями обработки изображений.
  • Предварительная обработка изображения . Напишите функцию для создания расширенных версий изображения, готовых для использования с нейронной сетью глубокого обучения.

Если вы изучите какое-либо из этих расширений, я хотел бы знать.

Дополнительное чтение

В этом разделе содержится больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Резюме

В этом руководстве вы узнали, как загружать данные изображения и управлять ими с помощью библиотеки Pillow Python.

В частности, вы узнали:

  • Как установить библиотеку Pillow и убедиться, что она работает правильно.
  • Как загружать изображения из файла, преобразовывать загруженные изображения в массивы NumPy и сохранять изображения в новых форматах.
  • Как выполнять базовые преобразования данных изображения, такие как изменение размера, отражение, поворот и обрезка.

Есть вопросы?
Задавайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разработайте модели глубокого обучения для Vision уже сегодня!

Разработка собственных моделей машинного зрения за считанные минуты

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как это сделать, в моей новой электронной книге:
Deep Learning for Computer Vision

Он содержит учебных пособий для самостоятельного изучения по таким темам, как:
классификация , обнаружение объектов (yolo и rcnn) , распознавание лиц (vggface и facenet) , подготовка данных и многое другое…

Наконец-то внедрите глубокое обучение в свои проекты технического зрения

Пропустить учебу. Просто Результаты.

Посмотреть, что внутри

Кортежи, списки и наборы в Python

В Python есть четыре встроенных типа данных, которые мы можем использовать для хранения коллекций данных. Этими встроенными типами данных с различными качествами и характеристиками являются List (список), Tuple (кортеж), Set (набор) и Dictionary (словарь).

В этой статье мы собираемся заглянуть в кроличьи норы List, Tuple и Set в Python.Мы рассмотрим их различия и то, когда использовать эти типы данных.

Поскольку словарь связывает ключи с их соответствующими значениями, что является совершенно другим вариантом использования по сравнению со списком, кортежем и набором (которые просто содержат значения), он не будет частью этого обсуждения.

Для простоты я буду использовать Set и Dictionary взаимозаменяемо, поскольку они основаны на Hash Table (или Hash Map).

Встроенные типы данных Python для хранения коллекций данных

Зачем нам это?

По большей части эти типы данных можно использовать взаимозаменяемо в приложении без особых проблем.

Но представьте, если бы нам дали задание проверить, существует ли иголка в большом стоге сена. Что было бы наиболее эффективным способом с точки зрения скорости и памяти для этого?

Должен ли стог сена быть списком? Как насчет кортежа? Или почему бы не всегда использовать набор (или словарь)? Каковы предостережения, на которые мы должны обратить внимание?

Давайте копать!


Различия между списком, кортежем и набором

Дубликаты

Если бы мне пришлось объяснять это, список и кортеж в Python похожи на братьев и сестер.С другой стороны, Set (или Dictionary) им обоим как двоюродный брат.

В отличие от списка или кортежа, набор не может содержать дубликатов. Другими словами, элементы множества уникальны.

  set_example = {1, 1, 2, 3, 3, 3}
# {1, 2, 3}

fruit_set = {'🍎', '🍓', '🍐', '🍎', '🍎', '🍓'}
# {'🍎', '🍐', '🍓'}
  

Помня об этом, мы теперь знаем, что Set можно использовать и для удаления дубликатов из списка!

Order

Возможно, вы слышали утверждение «Set и Dictionary не упорядочены в Python.«Ну, сегодня это только половина правды, в зависимости от того, какую версию Python вы используете.

До Python 3.6 словари и наборы не сохраняют свой порядок вставки. Вот пример, если вы попробуете это в Python 3.5:

  # Пример в Python 3.5

Fruit_size = {}
>>> fruit_size['🍎'] = 12
>>> Fruit_size['🍐'] = 16
>>> Fruit_size['🍇'] = 20
>>> Fruit_size
{'🍎': 12, '🍇': 20, '🍐': 16}
  
Вы можете легко переключаться на разные версии Python с помощью pyenv.Попробуйте!

Сегодня это заявление устарело на пару лет. Начиная с Python 3.7 Dictionary и Set официально заказываются на момент вставки.

В любом случае, если вам интересно, List и Tuple — это упорядоченные последовательности объектов.

Изменяемость

Когда вы описываете объект как изменяемый, это просто причудливый способ сказать, что внутреннее состояние объекта может быть изменено.

Ключевое отличие состоит в том, что Tuple неизменяем (не изменяем), тогда как List и Set изменяемы.

Хотя наборы изменяемы, мы не можем получить доступ к любому элементу набора или изменить его с помощью индексации или нарезки. Следовательно, мы можем только добавлять новые элементы в набор, но не изменять их.

Обратите внимание, что метод обновления в наборе просто означает возможность добавления нескольких элементов одновременно.
Indexing

И Tuple, и List поддерживают индексирование и нарезку, а Set — нет.

  fruit_list = ['🍎', '🍓', '🍐']
список_фруктов[1]
# '🍓'

animal_tuple = ('🐶', '🐱', '🐮')
animal_tuple[2]
# '🐮'

Vehicle_set = {'🚐', '🏍', '🚗'}
транспортное_набор[0]
# TypeError: объект 'set' не может быть подписан
  

Когда использовать Список против.Кортеж?

Как мы упоминали ранее, кортежи неизменяемы, тогда как списки изменяемы. Точно так же кортежи имеют фиксированный размер по своей природе, тогда как списки являются динамическими.

  a_tuple = кортеж (диапазон (1000))
a_list = список (диапазон (1000))
a_tuple.__sizeof__() # 8024 байта
a_list.__sizeof__() # 9088 байт
  

Используйте список

  1. Когда вам нужно изменить свою коллекцию.
  2. Когда вам нужно удалить или добавить новые предметы в вашу коллекцию предметов.

Используйте Tuple

  1. Если ваши данные должны или не должны быть изменены.
  2. Кортежи быстрее, чем списки. Мы должны использовать кортеж вместо списка, если мы определяем постоянный набор значений, и все, что мы когда-либо будем делать с ним, — это перебирать его.
  3. Если нам нужен массив элементов для использования в качестве ключей словаря, мы можем использовать кортежи. Поскольку списки изменяемы, их нельзя использовать в качестве ключей словаря.

Когда использовать Set или List/Tuple?

Поскольку Set использует хеш-таблицу в качестве своей базовой структуры данных, Set молниеносно справится с проверкой того, находится ли элемент внутри него (т.грамм. х в a_set).

Идея заключается в том, что поиск элемента в хэш-таблице является операцией O(1) (постоянное время).

«Итак, мне всегда следует использовать Set или Dictionary?»

По сути, если вам не нужно хранить дубликаты, Set будет лучше, чем List. Период.


Резюме

Каковы основные выводы?

  • Если вам нужно хранить дубликаты, используйте List или Tuple.
  • Для List vs. Tuple, если вы не собираетесь мутировать, используйте Tuple.
  • Если вам не нужно хранить дубликаты, всегда используйте Set или Dictionary. Хэш-карты значительно быстрее определяют, присутствует ли объект в наборе (например, x в set_or_dict).

Если вы, как и я, увлекаетесь числами, посмотрите это сравнение скорости между Tuple, List и Set, когда вы итерируете или проверяете, присутствует ли объект в коллекции.

В конечном счете, по большей части, я думаю, что нам не следует слишком много думать о том, какую структуру данных использовать.

«Преждевременная оптимизация — корень всех зол».

Подушка — Работа с изображениями

Пакет Pillow является ответвлением более старой библиотеки PIL , которая обозначала Python Imaging Library . Этот пакет позволяет загружать существующие изображения и работать с ними, а также позволяет создавать новые изображения и программно заполнять пиксели. Это позволяет создавать собственные фильтры для фотографий, создавать собственные инструменты настройки изображений и исследовать искусство, созданное в цифровом виде.


Установка подушки

Вы можете установить Pillow на любую ОС, используя pip. (Пип описан в главах проекта, если вы еще не дошли до этого.)

Запустите эту команду в окне терминала:

  $ python -m pip install --user подушка
  

Возможно, вам придется использовать команду python3 вместо python или любую другую команду, которую вы используете для запуска сеанса терминала Python в вашей системе.

топ


Загрузка изображения

Вы можете открыть существующее изображение всего несколькими строками кода.Здесь мы откроем изображение и получим некоторую полезную информацию об изображении.

Чтобы запустить этот код, создайте папку где-нибудь в вашей системе с именем photo_work или что-то в этом роде. В этой папке создайте еще две папки с именами original_images и модифицированные_изображения . Это действительно хорошая идея — использовать копию изображения, чтобы случайно не изменить или не уничтожить изображение, которое может вам понадобиться. Также хорошо хранить исходные изображения отдельно от измененных изображений, чтобы вы всегда начинали с одного и того же изображения при запуске кода.

Введите этот код с именем файла, соответствующим вашему изображению. Если вы хотите использовать то же изображение, что и я, вы можете найти его в папке Beyond_pcc при загрузке ресурсов для книги.

  из изображения импорта PIL

имя файла = 'starr_bears.jpg'
путь к файлу = f"original_images/{имя файла}"

# Загрузите исходное изображение и получите его размер и цветовой режим.
orig_image = Image.open(путь к файлу)
ширина, высота = orig_image.size
режим = orig_image.mode

# Показать информацию об исходном изображении.print(f"Исходное изображение: {имя файла}")
print(f"Размер: {ширина} x {высота} пикселей")
print(f"Режим: {режим}")

# Показать изображение.
orig_image.show()
  

Импортируем класс Image из библиотеки PIL, которая была установлена ​​как часть Pillow. Мы указываем имя файла и путь к файлу исходного изображения, поэтому позже мы можем использовать другой путь для измененного изображения. Затем мы вызываем функцию Image.open() . Когда изображение открыто, мы можем получить некоторую информацию об изображении; здесь мы тянем его ширину и высоту, а также цветовой режим изображения.Затем мы отображаем это изображение.

Вот текстовый вывод:

  Исходное изображение: starr_bears.jpg
Размер: 1560 х 811 пикселей
Режим: RGB
  

Последняя строка использует средство просмотра изображений вашей системы для отображения изображения. Из имени файла в средстве просмотра (в моем случае tmpt8sb9_sb.PNG ) видно, что Pillow создает временный файл для отображения текущего изображения.

До сих пор мы ничего не делали для модификации образа:

Изучение пиксельных данных

Изучение первого пикселя

Прежде чем работать со многими пикселями, давайте просто взглянем на один пиксель.Следующий код загружает все пиксели изображения, а затем печатает пиксельные данные для самого первого пикселя изображения:

.
  из изображения импорта PIL

имя файла = 'starr_bears.jpg'
путь к файлу = f"original_images/{имя файла}"

# Загрузите исходное изображение и получите его размер и цветовой режим.
orig_image = Image.open(путь к файлу)
ширина, высота = orig_image.size
режим = orig_image.mode

# Показать информацию об исходном изображении.
print(f"Исходное изображение: {имя файла}")
print(f"Размер: {ширина} x {высота} пикселей")
print(f"Режим: {режим}")

# Загружаем все пиксели с изображения.orig_pixel_map = orig_image.load()

# Посмотрите на пиксель в верхнем левом углу.
first_pixel = orig_pixel_map[0, 0]
print(f"\nПервый пиксель: {first_pixel}")
  

Метод load() загружает все пиксели в пользовательскую структуру данных Pillow, которая позволяет нам работать со всеми пикселями, используя координаты x, y. Пиксель в (0, 0) находится в верхнем левом углу изображения. Чтобы указать отдельный пиксель, вы используете квадратные скобки, содержащие значения x и y пикселя, который вы хотите исследовать.Вот результат:

  Исходное изображение: starr_bears.jpg
Размер: 1560 х 811 пикселей
Режим: RGB

Первый пиксель: (31, 52, 21)
  

Каждый пиксель представлен в виде кортежа с тремя элементами, соответствующими компонентам RGB цвета пикселя. Мы видим, что этот пиксель имеет красную составляющую 31, зеленую составляющую 52 и синюю составляющую 21. Вы можете ввести эти значения в онлайн-инструмент цвета и посмотреть, какого цвета этот пиксель, если вам интересно:

.

Проверка нескольких пикселей

Обычно вам нужно работать с более чем одним пикселем.Часто это делается с помощью набора вложенных циклов, перебирающих столбцы и строки изображения. Следующий код перебирает все пиксели в верхней левой области размером 10 на 10 пикселей изображения:

  из изображения импорта PIL

имя файла = 'starr_bears.jpg'
путь к файлу = f"original_images/{имя файла}"

# Загрузите исходное изображение и получите его размер и цветовой режим.
orig_image = Image.open(путь к файлу)
ширина, высота = orig_image.size
режим = orig_image.mode

# Показать информацию об исходном изображении.print(f"Исходное изображение: {имя файла}")
print(f"Размер: {ширина} x {высота} пикселей")
print(f"Режим: {режим}")

# Загружаем все пиксели с изображения.
orig_pixel_map = orig_image.load()

# Изучите 100 пикселей в верхнем левом углу изображения.
print("\nДанные пикселей:")
для x в диапазоне (10):
    для y в диапазоне (10):
        пиксель = orig_pixel_map[x, y]
        печать (пиксель)
  

Чтобы увидеть некоторые пиксели, мы перебираем первые 10 значений x и первые 10 значений y. Это означает, что мы сначала исследуем пиксель в (0, 0), затем пиксель в (0, 1), затем пиксель в (0, 2).Это начало первой строки или пикселей. Когда мы достигнем (0, 9), значение x увеличится на 1, а значение y вернется к 0. Затем мы начнем со второй строки: (1, 0), затем (1, 1), затем по (1, 2). Вот первые несколько строк вывода:

  Исходное изображение: starr_bears.jpg
Размер: 1560 х 811 пикселей
Режим: RGB

Пиксельные данные:
(31, 52, 21)
(33, 53, 18)
(46, 64, 26)
(60, 77, 35)
--отрезать--
  

Пиксели становятся ярче по мере того, как мы перемещаемся из области тени в область травы.

Просмотр всех пикселей

Чтобы увидеть все пиксели, нам нужно зациклиться на всем изображении. Для этого нам нужно всего лишь изменить границы цикла в конце предыдущей программы. Вот модифицированный цикл:

  --отрезать--

# Проверить все пиксели изображения.
print("\nДанные пикселей:")
для x в диапазоне (ширина):
    для y в диапазоне (высота):
        пиксель = orig_pixel_map[x, y]
        печать (пиксель)
  

Мы перебираем все значения x по ширине изображения, а затем перебираем все значения y по высоте изображения.Вывод выглядит точно так же, как и в предыдущем примере, за исключением того, что он продолжается и продолжается.

На этом изображении 1560 * 811 = 1 265 160 пикселей. Печать — одна из самых медленных операций, которые вы можете выполнять, поэтому вы можете нажать Ctrl-C, чтобы остановить вывод, вместо того, чтобы ждать, пока прокрутятся все пиксели.

Изготовление точной копии

Прежде чем изменять изображение, убедитесь, что мы можем просто скопировать изображение. Тогда мы можем быть уверены, что наш код для модификации исходного изображения будет основан на точном воспроизведении исходного изображения.

Создание нового изображения

Следующий код создает новое изображение с тем же цветовым режимом и размером, что и исходное изображение:

  из изображения импорта PIL

имя файла = 'starr_bears.jpg'
путь к файлу = f"original_images/{имя файла}"

# Загрузите исходное изображение и получите его размер и цветовой режим.
orig_image = Image.open(путь к файлу)
ширина, высота = orig_image.size
режим = orig_image.mode

# Показать информацию об исходном изображении.
print(f"Исходное изображение: {имя файла}")
print(f"Размер: {ширина} x {высота} пикселей")
print(f"Режим: {режим}")

# Загружаем все пиксели с изображения.orig_pixel_map = orig_image.load()

# Создайте новое изображение, соответствующее цветовому режиму и размеру исходного изображения.
# Также загрузите все пиксели из этого нового изображения.
new_image = Image.new (режим, (ширина, высота))

new_image.show()
  

Функция Image.new() создает новое изображение. Для этого требуется цветовой режим, который мы установили в соответствии с режимом исходного изображения. Также требуется размер, указанный в виде кортежа с шириной и высотой. Мы передаем размеры нашего исходного изображения.Если вы не укажете базовый цвет, новое изображение будет начинаться со всех черных пикселей:

.

Копирование всех пикселей в новое изображение

Теперь давайте скопируем все данные пикселей из исходного изображения в новое изображение:

  из изображения импорта PIL

имя файла = 'starr_bears.jpg'
путь к файлу = f"original_images/{имя файла}"

# Загрузите исходное изображение и получите его размер и цветовой режим.
orig_image = Image.open(путь к файлу)
ширина, высота = orig_image.size
режим = исходное_изображение.Режим

# Показать информацию об исходном изображении.
print(f"Исходное изображение: {имя файла}")
print(f"Размер: {ширина} x {высота} пикселей")
print(f"Режим: {режим}")

# Загружаем все пиксели с изображения.
orig_pixel_map = orig_image.load()

# Создайте новое изображение, соответствующее цветовому режиму и размеру исходного изображения.
# Также загрузите все пиксели из этого нового изображения.
new_image = Image.new (режим, (ширина, высота))
new_pixel_map = new_image.load()

# Измените каждый пиксель в новом изображении.
для x в диапазоне (ширина):
    для y в диапазоне (высота):
        # Скопируйте исходный пиксель в новую карту пикселей.new_pixel_map[x, y] = orig_pixel_map[x, y]

new_image.show()
  

Когда я запускаю этот код, появляется изображение с именем файла tmpdmq72fv3.PNG , но оно выглядит точно так же, как исходное изображение:

Сохранение нового изображения

Если вы хотите сохранить новое изображение после его просмотра, вы можете вызвать метод save() с именем файла или путем к файлу. Вот код для этого:

  --отрезать--

new_image.show()

new_filename = f"modified_{имя файла}"
new_filepath = f"modified_images/{новое_имя_файла}"
новое изображение.сохранить (новый_файлпуть)
  

Этот код добавляет префикс modified_ к исходному имени файла и сохраняет его в папке modified_images , поэтому он находится в другом месте, чем исходное изображение. Этот подход позволяет избежать случайной записи поверх оригинальных изображений.

Эта операция может выполняться медленно, так как Pillow должен записывать каждый отдельный пиксель на диск. В моей системе для изображения такого размера потребовалось около 20 секунд. Возможно, вы захотите избежать вызова save() , пока не узнаете, что ваш код делает то, что вы хотите.

Копирование отдельных значений RGB

Если вы пытаетесь создать фотофильтр или выполнить другую работу с изображениями, вы, вероятно, захотите работать с отдельными компонентами RGB каждого пикселя. Следующий код извлекает значения компонентов RGB для каждого пикселя и копирует эти отдельные значения в каждый пиксель нового изображения.

Большая часть программы не изменилась, поэтому вот цикл, который используется для создания нового образа:

  --отрезать--

# Измените каждый пиксель в новом изображении.для x в диапазоне (ширина):
    для y в диапазоне (высота):
        # Захватить текущий пиксель и значения RGB компонента.
        orig_pixel = orig_pixel_map[x, y]
        orig_r = orig_pixel[0]
        orig_g = orig_pixel[1]
        orig_b = исходный_пиксель[2]

        # Скопируйте эти данные в соответствующий пиксель нового изображения.
        новый_r = исходный_r
        new_g = orig_g
        новый_b = исходный_b
        новый_пиксель = (новый_r, новый_g, новый_b)
        new_pixel_map[x, y] = новый_пиксель

new_image.show()
  

Сначала мы извлекаем исходный пиксель и назначаем его orig_pixel .Затем мы присваиваем первому элементу кортежа пикселя значение orig_r , второму — orig_g , а третьему — orig_b . Теперь у нас есть легкий доступ к каждой цветовой составляющей каждого пикселя исходного изображения!

Мы создаем три новые переменные: new_r , new_g и new_b . Мы используем их для создания нового пикселя, который представляет собой кортеж, содержащий три значения компонента RGB, которые мы хотим для этого пикселя. Затем мы назначаем этот новый пиксель соответствующей точке в new_pixel_map .

В результате получится точная копия исходного изображения, точно такая же, как мы сделали ранее. Однако этот подход дает нам большую гибкость в том, как мы можем изменить изображение. Вы можете использовать любое правило для установки значений new_r , new_g и new_b . Вы можете увеличить исходные значения, вы можете уменьшить их, вы можете изменить только некоторые из них. Если вы установите для них одинаковое значение в соответствии с каким-то правилом, вы получите черно-белое изображение.

Увеличение яркости изображения

Давайте сделаем одну модификацию изображения. Мы сделаем изображение ярче, что соответствует увеличению значений всех компонентов для каждого пикселя.

Опять же, большая часть кода не меняется. Вот петля, которая делает изображение ярче:

  --отрезать--

# Увеличьте яркость каждого пикселя в новом изображении.
яркостный_фактор = 1,4
для x в диапазоне (ширина):
    для y в диапазоне (высота):
        # Захватить текущий пиксель и значения RGB компонента.orig_pixel = orig_pixel_map[x, y]
        orig_r = orig_pixel[0]
        orig_g = orig_pixel[1]
        orig_b = исходный_пиксель[2]

        # Скопируйте эти данные в соответствующий пиксель нового изображения.
        new_r = int (orig_r * коэффициент_яркости)
        new_g = int (orig_g * коэффициент_яркости)
        new_b = int (orig_b * коэффициент_яркости)
        новый_пиксель = (новый_r, новый_g, новый_b)
        new_pixel_map[x, y] = новый_пиксель

new_image.show()
  

Мы устанавливаем коэффициент яркости, на который мы будем умножать каждое значение компонента RGB.Если это равно 1, мы получим точную копию изображения. Если он больше 1, мы получим более яркое изображение, а если меньше 1, мы получим более темное изображение. Значение 1,4, вероятно, выше, чем то, что вам нужно для художественных целей, но я хочу, чтобы было действительно ясно, что новое изображение ярче оригинала.

Значения компонентов в этой цветовой модели должны быть целыми числами, поэтому мы оборачиваем функцию int() вокруг операции умножения для каждого пикселя. В результате получается более яркое изображение, в чем вы можете убедиться, взглянув на оригинал рядом с более ярким изображением:

.

Если вы хотите немного поразвлечься, попробуйте поменять местами значения красного и зеленого или все три значения.Вы все равно должны увидеть медведей, но они должны выглядеть совсем по-другому!

Начиная с пустого образа

Если вы хотите, вы можете начать с пустого изображения и указать пиксели в соответствии с любым выбранным вами алгоритмом.

Вот код для создания нового пустого изображения:

  из изображения импорта PIL

# Установите размер и режим и создайте новое изображение.
ширина, высота = (1200, 800)
режим = 'RGB'
my_image = Image.new (режим, (ширина, высота))

my_image.show()
  

Мы устанавливаем размер для нашего нового изображения и устанавливаем режим 'RGB' .Затем мы вызываем Image.new() , как вы видели ранее.

Мы получаем полностью черное изображение с указанными нами размерами:

Чтобы продемонстрировать простой способ работы с пустым холстом, мы установим значение компонента каждого пикселя случайным образом:

  из случайного импорта randint

из изображения импорта PIL

# Установите размер и режим и создайте новое изображение.
ширина, высота = (1200, 800)
режим = 'RGB'
my_image = Image.new (режим, (ширина, высота))

# Загружаем все пиксели.мои_пиксели = мое_изображение.загрузить()

# Перебираем все пиксели и устанавливаем каждый цвет случайным образом.
для x в диапазоне (ширина):
    для y в диапазоне (высота):
        г = рандом (0, 255)
        г = случайный (0, 255)
        б = случайный (0, 255)
        пиксель = (г, г, б)
        my_pixels[x, y] = пиксель

my_image.show()
  

Мы импортируем функцию randint() из модуля random , которая возвращает случайное целое число между указанными вами границами. Затем мы загружаем пиксели, как вы видели ранее, чтобы мы могли работать с каждым пикселем по отдельности.На этот раз мы не считываем никакие пиксели в цикле, поскольку мы не основываем наши новые пиксели на существующем изображении. В цикле мы выбираем случайное значение от 0 до 255 для каждого компонента RGB и строим пиксель из этих значений. Затем мы устанавливаем текущий пиксель.

В результате получается изображение, в котором все цвета абсолютно случайны:

Если вы посмотрите на это изображение в файловом браузере, вы заметите, что оно занимает гораздо больше памяти, чем другие изображения сравнимых размеров.Например, пустое черное изображение занимает около 19 КБ памяти, а случайное цветное изображение занимает почти 3 МБ памяти. Это потому, что действительно случайное изображение вообще нельзя сжать. Нет похожих областей для сжатия, поэтому детали каждого отдельного пикселя должны храниться отдельно.

Заключительные слова

Это только касается того, что вы можете сделать с библиотекой обработки изображений. Я не показал ряд возможных вещей, потому что гораздо интереснее попробовать самому, чем читать об этом здесь.Например, вы можете создавать свои собственные фотофильтры и запускать их на своих изображениях. Вы можете создавать изображения, содержащие все возможные цвета. Вы можете выполнять более сложный анализ, например находить края и повышать резкость изображений. Вы даже можете написать код, который идентифицирует, скажем, всех ледяных червей на изображении.

Эта работа является основой для создания таких приложений, как Instagram, и таких инструментов, как Photoshop. Наслаждайтесь своими исследованиями, и если вы сделаете что-то интересное, поделитесь этим! Я @ehmatthes в Твиттере, и вы также можете написать мне по адресу [email protected]

CS 1110: Назначение 6

В связи с CMS до Суббота, 13 апреля в 23:59
Последнее обновление этих инструкций: 08 апреля 2013 г., 18:19.
Добавлена ​​информация об авторстве и номера разделов.

Авторы : Д. Грайс, Л. Ли, С. Маршнер, В. Уайт.

Цифровые изображения — вездесущий инструмент в современной жизни: мы делаем фотографии на наши телефоны, делимся ими с друзей и семьи, обрезать их, редактировать, публиковать в онлайн-галереях, и все это делается с помощью двумерные массивы троек чисел, дающие значения красного, зеленого и синего для каждого пикселя что составляет образ.Многие приложения для редактирования фотографий предоставляют инструменты для изменения изображений в соответствии с вашими предпочтениями. нравится, и все они работают, изменяя эти массивы значений пикселей.

Ты может представлять изображение в виде двумерного списка цветные пиксели. Однако, чтобы избежать накладных расходов, создаваемых списками списков в Python, это обычное дело представить изображение в виде одномерного списка, в котором все пиксели перечислены вместе, строка по строке — известный как порядковый номер строки, как описано ниже. Вычисление индексов в массив строк может затруднить чтение кода, поэтому это присваивание, как и большинство кода, работающего с изображениями, инкапсулирует список пикселей изображения внутри класса (в нашем случае ImageArray ), который обеспечивает абстракция, позволяющая нам рассматривать список пикселей как двумерный массив или как массив 1D в зависимости от наших предпочтений.Так что помимо обучения Что касается изображений, вы также увидите инкапсуляцию в действии.


Чтение инструкций

Эти инструкции довольно длинные, и вы должны провести вечер, просто читая эти инструкции, глядя над существующими классами. Даже если вам не нужно понимать каждую деталь класс ImageArray или особенно пользовательский интерфейс, вы должны возможность увидеть, как программа сочетается друг с другом: что вызывает что, какие данные куда идут.Прежде чем приступить к написанию кода, важно понять общий план.


Цели обучения

Это задание преследует несколько важных целей.

  • Позволяет попрактиковаться в написании циклов и использовании инвариантов.
  • Позволяет попрактиковаться в написании циклов для обработки одномерных и двумерных последовательностей.
  • Это дает вам возможность попрактиковаться в использовании вспомогательных методов и констант для правильной структуры кода.
  • Это дает вам возможность попрактиковаться в использовании инкапсуляции, чтобы упростить сложные концепции программирования.
  • Он знакомит вас с концепцией кортежа , который по существу представляет собой неизменяемый список.
  • Позволяет попрактиковаться в работе с изображениями на уровне пикселей.

Содержание


Перед началом работы

Внимательно прочитайте весь этот документ. Планируйте свое время с умом. В частности, вы должны приступить к выполнению этого задания немедленно . У вас чуть больше недели на работу это задание, и нет места для предоставления (дальнейших) продлений, поскольку приближается второй предварительный этап. на пятки.Всего существует шесть методов. Мы рекомендуем вам работать хотя бы с одним методом в день.


Академическая честность

Мы использовали различные версии этого задания в прошлых версиях программы. класс как в Java, так и в Python. Это хорошо, и студенты действительно нравится. Не делитесь своим кодом с другими. Не приобретайте и не смотрите на копия более раннего решения или версия, сделанная другим учащимся. Такое мошенничество никому не помогает, особенно вам, и делает лишним больше работать на нас.

Крайне маловероятно, что ваш код для это задание будет выглядеть точно так же, как чье-то еще. Еще раз, мы будет использовать Moss для проверки случаев мошенничества и плагиата. Любой, кого поймают на копировании кода, будет привлечен к ответственности, а конечный результат возможно, провалив курс.


Политика сотрудничества

Вы можете выполнить это задание с еще одним человеком. Если вы собираетесь работать вместе, а затем как можно скорее сформируйте свою группу на CMS. Если вы сделаете это задание с другим человеком, вы должны работать вместе.Это против правила для одного человека, чтобы сделать некоторые программы по этому заданию без другой человек, сидящий рядом и помогающий.

За исключением вашего партнера, зарегистрированного в CMS, вы не можете ни на кого смотреть чужой код или показывать свой код кому-либо еще в любой форме.


Исходный код назначения

Первое, что нужно сделать в этом задании, это скачать zip-файл A6.zip по этой ссылке. Вы должны разархивировать его и поместите содержимое в новый каталог.Этот zip-файл содержит следующее:

imager.py

Этот файл содержит класс Main , который является первичным классом. для приложения. Он инициализирует все объекты в приложении. Он имеет методы, которые выполняют действия в ответ на нажатие пользователем на кнопки в приложении.

Файл также содержит дочерние классы, которые управляют диалогами, которые появляются в ответ на различные действия пользователя (загрузка файла, сохранение файла и т.д.).). Он также имеет класс основного драйвера ImagerApp , который инициализирует графический интерфейс и запускает приложение.

imager.kv

Это файл объявления Kivy, который описывает макет графического интерфейса. с кнопками, панелями и другими функциями. Он ничего не делает с кнопки; он просто описывает их расположение на экран, в то время как imager.py имеет методы, которые выполняют действия при нажатии на них.

image_panel.ру

Этот модуль содержит единственный класс ImagePanel. объектов этого класса есть единственный метод: display , который используется для нарисовать изображение на ImagePanel.

image_processor.py

Этот файл содержит единственный класс ImageProcessor , который является классом, имеет методы для управления изображением. Это единственный класс , который вам нужно будет изменить.

массив_изображений.ру

Этот файл содержит один класс ImageArray . Объект этого класса поддерживает массив пикселей в изображении в порядке строк. Он имеет методы для получение и установка пикселя в изображении, а также предоставляет абстракции для обработки изображение в виде одномерного или двумерного списка.

проб/

Это подкаталог, содержащий ряд изображений в формате .jpg и .png формат .Вы можете добавить свои собственные изображения, если хотите, хотя вы захотите уменьшить их довольно мало; эта программа будет медленной на многомегапиксельных изображениях прямо с камеры или телефона.

Более подробно программа описана ниже. единственный класс, который вам нужно изменить, это ImageProcessor . Однако, обязательно просмотрите код всего проекта, так как он очень информативен и трудно понять, что должен делать ваш код, не понимая общего плана.


Запуск приложения

Чтобы запустить приложение, перейдите в каталог, содержащий эти файлы. и введите

 Python imager.py 

Это позволит импортировать все файлы и запустить приложение. Откроется окно с две версии изображения по умолчанию, несколько кнопок и текстовая область, как показано ниже.

Когда вы изменяете изображение с помощью этого приложения, левое изображение не изменится; это показывает исходное изображение.Правое изображение будет меняться при нажатии кнопок. Действия для кнопок Инвертировать , Transpose , Horizontal Reflect и Rotate Right уже реализованы. Нажмите на них, чтобы увидеть, что они делают. Эффекты кнопок суммируются. После любой серии нажатий кнопка Восстановить возвращает нужное изображение в исходное состояние.

Python — не быстрый язык, а пикселей много. Когда вы нажимаете на кнопки, вы можете заметить, что для того, чтобы что-то произошло, требуется секунда или две.(Если вы идете для обработки изображений или научных вычислений в Python, вы узнаете о библиотеках которые позволяют вам выполнять эти операции эффективно, без необходимости явно зацикливаться на пикселей.) Чтобы дать вы какой-то отзыв об этом процессе, слово Processing… появляется в правом верхнем углу всякий раз, когда приложение что-то делает. Если это слово не исчезает через 5 секунд или около того, ваша программа, скорее всего, зависла. и в нем есть ошибка (например, у вас может быть цикл while, который работает вечно).

Остальные кнопки не реализованы ( Повернуть влево что-то делает, но не правильная вещь. понимаете почему?). Ваша задача — написать код, чтобы заставить их работать.


Получение помощи

Если вы не знаете, с чего начать, или если вы совершенно потерялись, немедленно обратитесь к кому-нибудь. Это более сложное задание, чем предыдущие. Вы можете поговорить с курсом инструкторы, ассистент или консультант. См. страницу персонала для получения дополнительной информации.Не ждите до последней минуты!


Общие сведения о приложении

ImagerApp Приложение Imager состоит из нескольких частей, и понимание того, как они работают вместе, будет поможет вам при выполнении этого задания.

Код организации

Диаграмма справа показывает, как это приложение организовано. Когда мы рисуем линии между двумя компонентами, это означает, что мы подчеркиваем, что два компонента должны взаимодействовать друг с другом.Если компоненты являются объектами класса, связь обычно осуществляется одним объектом. вызов метода или доступ к данным другого. Если между двумя классами нет линий, тогда нас не интересует связь между объектами этих двух классов. Думая о том, какие классы должны взаимодействовать (и в идеале, сводя к минимуму количество этих взаимодействия) является важной частью разработки программы.

На этой диаграмме первый созданный класс и вызываемые методы — это ImagerApp ; это происходит, когда вы печатаете

Имидж-сканер Python
.ру 

Этот класс создает графический интерфейс, указанный в файле imager.kv , а затем вызывает метод config класса Main . Этот метод инициализирует приложение, создавая экземпляры ImageArray и Классы ImageProcessor . Класс Main также прослушивает нажатия кнопок и вызывает соответствующие метод, называемый обработчиком , чтобы сделать что-то в ответ.

В большинстве случаев методы обработчика вызывают метод в ImageProcessor изменить отображаемое изображение, а затем перерисовать результат.Некоторый функционал, таких как загрузка и сохранение файла, обеспечивается всплывающими окнами, которые поддерживаются другими, второстепенными классами в модуле имидж-сканера .

Само изображение поддерживается внутри как одномерный список пикселей. в классе ImageArray . Поскольку изображение концептуально является двумерным list (ширина x высота), одномерный список хранит пиксели в порядке строк. Это означает, что сначала сохраняются элементы строки 0, затем элементы строки 1, затем элементы строки 2 и так далее. Массив изображений предоставляет методы для манипулирования изображением, позволяя получить доступ к пикселям изображение строка за строкой, столбец за столбцом или без учета порядка.

Класс ImageProcessor предоставляет методы для преобразования изображения хранится в объекте ImageArray . Не держит изображение данные, а только манипулирует ими. Как показывают линии на диаграмме, ImageProcessor знает ничего о графическом интерфейсе; он просто вычисляет. Однако он использует методы ImageArray для выполнения своей работы.

Файл imager.kv — это файл Kivy, в котором указано расположение кнопок, метки с текстом, областью сообщений и изображениями на экране. Он также указывает обработчики вызываться в ответ на нажатие кнопки. Этот файл не написан на Python, но вместо этого имеет альтернативный формат, предназначенный для упрощения макета графического интерфейса. если ты заинтересованы, мы опишем немного об этом ниже.

Наконец, есть класс ImagePanel . Это просто представление для отображения Изображение.Он имеет единственный метод, называемый display , который масштабирует изображение по размеру экрана и отображает его. В этом приложении есть два экземпляра ImagePanel , один для исходного изображения слева и один для измененное изображение справа. Вызов метода дисплея либо один из них приведет к обновлению его изображения, так что Python перерисует его.


Класс

ImageArray

Абстрактно изображение состоит из прямоугольного списка из 90 275 пикселей 90 276 (элементов изображения), где каждая запись пикселя представляет собой кортеж, описывающий цветной пиксель.Мы показываем список 3x4 ниже, с 3 строками и 4 столбцами, где каждый Eij — это пиксель.

      Е00 Е01 Е02 Е03
      Е10 Е11 Е12 Е13
      Е20 Е21 Е22 Е23
 

По сравнению с вложенными списками, простые одномерные списки легче передать графике. система в одном chunk, а также для чтения или записи в файлы. И, иногда, удобнее думать о изображение как просто список пикселей, не беспокоясь о 2D-структуре. Поэтому на практике изображения сохраняются как одномерные списки.

Класс ImageArray поддерживает пиксели в списке длина r*c, где r — количество строк, а c — количество столбцов. Для изображения 3 на 4 показанный выше, список будет содержат элементы в порядке по ряду :

      Е00, Е01, Е02, Е03, Е10, Е11, Е12, Е13, Е20, Е21, Е22, Е23
 

Объект im класса ImageArray поддерживает этот список в его скрытое поле _data . Никогда не обращайтесь к этому полю напрямую . Вместо этого мы предоставили методы для косвенного доступа к этому полю. Вы можете получить отдельный пиксель im с помощью im.get_pixel(row,col) . Вы также можете использовать im.get_flat_pixel(n) . Первый трактует изображение как двумерное. list, в то время как последний рассматривает его как одномерный список. Тот, который вы хотите использовать зависит от вашего приложения. Когда вы переключаетесь между этими двумя методами, вы увидит преимущества инкапсуляции (т.е. скрытие самого списка и работа с ним через геттеры и сеттеры).

В дополнение к геттерам вы можете изменить изображение, используя im.set_pixel(row,col,pixel) и im.set_flat_pixel(n,pixel) таким же образом. Таким образом, чтобы установить пиксель в строку строка и столбец столбец на новое значение val , вы должны написать im.set_pixel(строка,столбец,значение) . Также есть im.swap_pixels(r1,c1,r2,c2) который может поменять местами пиксели в двух разных местах.Это все, что вам нужно знать, чтобы манипулировать изображения в этом задании. Вам никогда не потребуется доступ к скрытому полю и никогда не потребуется обеспокоен тем, как составлен список.

Если вы посмотрите на класс ImageArray , вы заметите, что он не применяет все предварительные условия, особенно в методах получения и установки пикселей. Есть утверждения высказывания есть, но они были закомментированы. Это из-за неудачного компромисса в программировании; Операторы assert делают вашу программу более безопасной, но они также и замедляют ее.Это особенно true при обработке изображений, где методы, содержащие эти утверждения, вызываются тысячи раз. Раскомментируйте операторы assert в set_flat_pixel , а затем попробуйте инвертировать . кнопку в приложении Imager. Видите, насколько он медленнее?

Это одна из причин, по которой мы не всегда выполняем наши предварительные условия. Ставим предварительные условия комментарии, но полагайтесь на «систему чести», так как утверждения замедлят работу программы. Но утверждает очень, очень полезны при отладке, особенно когда у нас есть инварианты, такие как ограничение, что каждый компонент значения цвета является целым числом в 0..255. Именно поэтому мы ставим закомментированные утверждения утверждений в ImageArray . Если у вас возникли проблемы с одной из функций, раскомментируйте эти утверждения утверждений. Затем, когда вы считаете, что все работает нормально, прокомментируйте их. снова, чтобы программа работала быстрее.


пикселей и кортежей

Как мы обсуждали в предыдущем задании, ваш монитор использует цветовую систему RGB (красный-зеленый-синий). для изображений. Каждому компоненту RGB присваивается число в диапазоне от 0 до 255.Черный представлен на (0, 0, 0), красный на (255, 0, 0), зеленый на (0, 255, 0), синий на (0, 0, 255) и белый на (255, 255, 255). В предыдущих заданиях мы сохранили эти значения в объекте RGB . определено в модуле цветовой модели . Это были изменяемые объекты, где вы могли изменить каждое из значений цвета.

В классе ImageArray мы сделали другой выбор дизайна: цвета RGB представлены через кортежа , а не RGB объекты. Кортеж выглядит как список, за исключением того, что определяется без квадратных скобках и обычно пишется в круглых скобках.Например,

 х = (1, 3, 4, 5) 
представляет собой четырехэлементный кортеж. (Деталь: круглые скобки не являются частью записи кортежа; это просто традиционно включать их, чтобы сделать код более читабельным. Ты сможешь создайте тот же кортеж только с 1,3,4,5 .) Кортежи представляют собой последовательности и могут быть нарезаны и индексируется так же, как и любой другой. Пытаться следующее в Python:
>>> х = (1, 3, 4, 5)
>>> х[0]
1
>>> х[1:3]
(3,4) 

Единственная разница между кортежем и списком или объектом состоит в том, что кортежи являются неизменяемыми .Вы не можете изменить содержимое кортежа, поэтому присваивание типа x[0] = 10 ) даст ошибка. Это означает, что в ImageArray значения пикселей неизменны . Ты не меняешься изображение путем изменения содержимого пиксельного объекта; вместо этого вы заменяете пиксель новым, с использованием методы установки в ImageArray ). Скорость — одна из причин, по которой мы решили использовать кортежи для представления пикселей. Мы могли бы преобразовали эти кортежи в объекты RGB , чтобы сделать их более знакомыми.Однако, как и операторы assert, это преобразование замедлит обработку изображений. Поэтому мы хотим, чтобы вы иметь дело с кортежами напрямую.


Класс

ImagePanel

Объект ImagePanel поддерживает два элемента данных: kivy.uix.widget.Widget объект для отображения изображения и ссылка на объект ImageArray . Эти предметы передаются конструктору при создании объекта ImagePanel .

Метод display вызывается для отображения изображения на виджете.Если дать аргумент, он использует новый объект ImageArray ; в противном случае он использует предоставленный к конструктору. Он строит «текстуру» из изображения, вычисляет ее надлежащий размер и размещение и применяет текстуру к виджету. Вот почему мы ссылаемся на ImagePanel . как класс представления; он ничего не делает, кроме как рисует изображение.

Как научиться правильно писать весь этот код? Столкнувшись с чем-то подобным, большинство людей будут читать спецификации API (расположенные в kivy.орг), а затем начните с других программ, которые делают что-то подобное, и модифицируйте их в соответствии со своими потребностями.


Модуль

imager.kv

Все остальные Компоненты, связанные с пользовательским интерфейсом, определены в файле imager.kv . Это файл Киви. Это простой способ размещения кнопок, ползунков и текстовых полей, который сокращает количество кода Python, который вам нужно написать. Если вы когда-либо работали с веб-страницами, это файл очень похож на файл CSS. Он определяет внешний вид вашего приложения, так что вы только нужно написать Python для частей, которые что-то делают.

Мы не собираемся учить язык киви в этом курсе, но это не так уж сложно, если вы просто хотите понять, что происходит. Вы начинаете с имени класса Kivy в угловых скобках (все эти классы являются подклассом kivy.uix.widget.Widget , который используется для рисования чего-либо). Под вами отступ пары формы

 имя_атрибута: значение_атрибута 
При запуске Kivy создает такой объект для каждого из этих классов и инициализирует его. атрибуты должны быть значениями, которые вы указали.

Кроме того, вы заметите, что иногда класс имеет отступ внутри другого класса в imager.kv . Это означает, что он нарисует этот объект внутри другого . Так вы выравниваете объекты на экране. Например, рассмотрим следующие строки из imager.kv :

  Макет коробки:
      ориентация: «вертикальная»
      size_hint_x: .5

      Кнопка:
          текст: «Восстановить»
          on_release: root.do(root.image_processor.restore)

      Кнопка:
          текст: «Инвертировать»
          on_release: корень.делать (root.image_processor.invert) 

Это означает, что мы создаем объект BoxLayout с атрибутом ориентации . (атрибут size_hint_x пока игнорируем). Поскольку значение этого атрибута «вертикальное», все нарисованный внутри этого объекта расположен вертикально. Все объекты Button с отступом внизу, поэтому они нарисованы внутри (и, следовательно, расположены вертикально).

Вы также заметите в приведенном выше примере, что каждый объект Button имеет атрибут on_release с последующим вызовом метода.Вот так подключаем imager.kv файл с нашим кодом Python. Это обработчики, которые определяют, что происходит, когда вы нажимаете кнопку.


Класс

Основной

Класс Main создает все остальные объекты, включая объект ImageProcessor . Он также реализует некоторые функции, которые не является строго манипулированием изображениями, такими как файловый ввод-вывод и вызов дисплея для перерисовать экран.

Вы заметите несколько других классов в обоих тепловизорах .ру и imager.kv . Эти второстепенные классы определяют такие вещи, как всплывающие окна для загрузки и сохранения файлов. В каждом случае, вид указан в imager.kv , а контроллер указан в imager.py . Некоторые из этих классов контроллеров практически пусты; это потому что мы наследуем функциональность контроллера из некоторого базового класса, и нам просто нужно было подклассировать его, чтобы сделать убедитесь, что контроллер и представление имеют одно и то же имя.


Класс

Процессор изображений

Этот класс предоставляет все методы для управления изображением, переданным ему как ImageArray в конструкторе.Конструктор сохраняет изображение в свойстве (неизменяемом) original и сохраняет его копию в (изменяемом) свойстве current .

По мере манипулирования изображением объект в текущем изменяется. Его можно восстановить до исходное состояние путем копирования свойства исходного в текущего . То есть что делает процедура восстановления . Обратите внимание, что restore фактически создает новый объект; недостаточно просто присвоить исходный текущему .Если бы мы это сделали, оба объекта указывали бы на один и тот же объект, так что при изменении текущего , оригинальный также изменится. Необходимо сделать "глубокую" копию.

Другие методы этого класса реализуют различные обработчики кнопок. Когда кнопка щелчок, приложение вызывает соответствующий обработчик. Процедуры инвертируют , Вам предоставляются horizReflect , транспонирование и восстановление . Процедура инвертирования извлекает каждый пиксель, вычисляет его цветовое дополнение и помещает новый пиксель обратно в текущий .

Ваша цель в этом задании — реализовать процедуры, соответствующие другим кнопкам.


Инструкции по назначению

Самая сложная часть этого задания — просто понять, как подходят все классы. вместе. Однако единственный класс, который вам нужно изменить, — это ImageProcessor . Глядя на этот класс, вы увидите, что несколько методов уже завершены, а другие просто заглушки. Для этого задания необходимо реализовать следующее шесть методов:

Работая над этими методами, вы можете обнаружить, что время от времени хотите ввести новые вспомогательные методы.Это нормально, и на самом деле ожидается для некоторых задач, описанных ниже. Тем не менее, вы должны написать полную и тщательную спецификацию любого вспомогательного метода. вы представляете . Лучше всего написать спецификацию до того, как вы напишете метод body, потому что это помогает вам при написании программы. Это стандартная практика в этом курс. Невыполнение этого требования является серьезной ошибкой , и за пропущенные баллы будут вычтены или несоответствующие спецификации .

Вам не нужно писать инварианты цикла, и если вы это сделаете, мы не будем их оценивать.Но мы поощряем вам написать их для каждого цикла, чтобы вы привыкли думать в терминах инварианта. Посмотрите на реализованные методы в ImageProcessor , чтобы увидеть, что такое инвариант цикла. может выглядеть.


Руководство по тестированию

Прежде чем писать какой-либо код, вы должны ознакомиться с нашими рекомендациями по тестированию. Использование Python модульные тесты сложны, потому что получить доступ к изображению непросто. Вам не обязательно использовать его. Но это означает, что вам понадобятся другие творческие способы тестирования и отладки вашего кода, такие как печатать заявления.Если вы добавляете операторы печати в свой код, не забудьте удалить их перед отправкой. Мы будем вычитать баллы, если вы их не удалите.


Задача 1.

vertReflect

Этот метод должен отражать изображение относительно горизонтальной линии, проходящей через середину изображения. Взгляните на метод horizReflect для вдохновения, так как он делает что-то подобное. Это должно быть относительно просто. Помните, что инварианты цикла не требуются, и не будет оцениваться.Тем не менее, мы дадим вам некоторые отзывы о них, если вы предоставите их.

После того, как вы примените этот метод, вы заметите, что оба и Кнопки «Повернуть влево» теперь работают. Это потому, что метод rotateLeft использует vertReflect в качестве помощника. Это демонстрирует умный способ поворота изображения.


Задача 2.

тюрьма

Этот метод вызывается, когда пользователь нажимает кнопку «Посадить в тюрьму».Вы можете увидеть эффект в картинка справа. Этот метод рисует красную границу и вертикальные полосы. Это произойдет когда вы реализуете метод в соответствии с его спецификацией, учитывая в качестве комментария к методу. Обязательно тщательно следуйте этой спецификации.

Мы предоставили вам вспомогательный метод _drawHBar для рисования горизонтальной полосы (обратите внимание, что мы скрыли его, назвав его начальным символом подчеркивания; вспомогательные функции не обязательно видны другим модулям или классам).В таким же образом реализуйте вспомогательный метод _drawVBar для рисования вертикальной полосы. Делать не забудьте включить его спецификацию в свой код.

Это проблема, где вы должны быть очень осторожны с округлением , чтобы сделать Убедитесь, что полосы расположены на одинаковом расстоянии друг от друга. Вы должны всегда знать о своих типах. Количество баров должно быть целым числом, а не числом с плавающей запятой (у вас не может быть части бара). Однако, расстояние между барами должно быть плавающим. Это означает, что ваша позиция столбца каждого бара будет поплавок. Подождите, чтобы превратить эту позицию столбца в целое число (путем округления и приведения) пока вы не будете готовы нарисовать полосу .

Когда закончите, откройте картинку, нажмите кнопки Поместить в тюрьму , Транспонировать , Поместить в тюрьму, и Снова транспонировать для хорошего эффекта.


Задание 3.

Монохромный

В этом методе вы измените изображение с цветного на оттенки серого или сепию. Выбор зависит от значения целочисленного параметра color , которое равно 0 для обозначения оттенки серого или 1 для обозначения сепии.Однако , а не , используют целочисленные константы 0 и 1. Вместо этого используйте имена GREY и SEPIA , которые уже определены в image_processor.py как 0 и 1, соответственно. На это есть несколько веских причин. Во-первых, использование мнемонических имен, а не фактические значения делают программу более читабельной, потому что имена указывают предполагаемые значение. Во-вторых, если вы когда-нибудь решите изменить представление в будущем (скажем, 3 и 4), вы можете сделать это в одном месте без необходимости проходить всю программу поиск (правильных) вхождений 0 и 1.

Для реализации этого метода следует сначала рассчитать общую яркость каждого пикселя. используя комбинацию исходных значений красного, зеленого и синего. Яркость определяется:

яркость = 0,3 * красный + 0,6 * зеленый + 0,1 * синий
Для оттенков серого вы должны установить каждый из трех цветовых компонентов (красный, зеленый и синий). к тому же значению, int(brightness) .

Тонирование сепией — это процесс, используемый для увеличения долговечности фотоотпечатков.Чтобы имитировать фотографию с оттенком сепии, затемните зеленый канал до int(0,6 * яркость) и синий канал до int(0,4 * яркость) , создавая красновато-коричневый оттенок. Как удобный быстрый тест, белые пиксели остаются белыми для оттенков серого, а черные пиксели остаются черными для как в оттенках серого, так и в оттенках сепии.

Чтобы реализовать этот метод, получите значение цвета для каждого пикселя, повторно вычислите новое значение цвета и установите для пикселя это значение. цвет. Посмотрите на процедуру инвертировать , а также обсуждение кортежей, чтобы увидеть, как это делается.


Задание 4.

виньетка

Объективы фотоаппаратов на заре фотографии часто блокировали некоторые свет фокусируется по краям фотографии, создавая затемнение к углам. Этот эффект известен как виньетирование , отличительная черта старых фотографий. Вы можете смоделировать этот эффект, используя простую формулу. Значения пикселей в красном, зеленом и синие отдельно умножаются на значение

1 - д 2 2
где d — расстояние от пикселя до центра изображения и h — расстояние от центра до любого из углов.

Подобно монохромизации, для этого требуется распаковать каждый пиксель, изменить значения RGB, и переупаковать их (убедившись, что значения являются целыми, когда вы это делаете). Однако для этой операции вам также нужно будет знать строку и столбец пикселя, который вы обрабатываете, так что вы можете вычислить его расстояние от центра изображения.

По этой причине мы настоятельно рекомендуем вам использовать методы get_pixel и set_pixel в классе ImageArray , которые обрабатывают массив в виде двумерного списка, а не get_flat_pixel и set_flat_pixel , которые обрабатывают его как одномерный список.Плоский список был хорошо для инвертировать и монохромировать , но это было потому, что строка и столбец не имеют значения в этих методах.


Задача 5. Размытие, два вкуса

Последняя часть задания самая сложная. Очень распространенная операция над изображениями размывается: для уменьшения шума, имитации размытого фона или уменьшения отвлекающих факторов. деталь в неважной части изображения. В этом задании вы реализуете два вида размытие: простое размытие, удаляющее детали повсюду, и более сложное (хотя и простое) размытие. известная как двусторонняя фильтрация , предназначенная для удаления мелких деталей без размытия важные особенности.

Простое размытие

Этот метод работает как инструмент размытия в Photoshop. Этот метод заменяет каждый пиксель текущее изображение усреднением самого себя и восьми его соседей (см. рисунок справа). надо брать средние отдельно для каждого цветовая составляющая. Таким образом, красный компонент внутреннего пикселя будет заменен средним красных компонентов этого пикселя и его восьми соседей, и аналогично для синего и зеленые компоненты. Для упрощения, для этого задания не беспокойтесь о пиксели в первом и последнем столбце и строке, которые не имеют полного дополнения до восьми соседние пиксели; просто оставьте их в покое.

Как и при транспонировании , метод будет иметь два вложенных цикла, и каждая итерация внутреннего цикла будет обрабатывать один пиксель. Не пишите весь код для обработки пикселя во внутреннем цикле. Вместо этого напишите вспомогательный метод, который обрабатывает один пиксель, и вызовите this из тела внутреннего цикла. Это сделано для того, чтобы каждый метод был простым и коротким. Кроме того, вы можете изначально заглушить вспомогательный метод (например, установить для пикселя значение сердолик, (179, 27, 27)) для облегчения построения и тестирования одной части вашего код за раз.

Даже если вы сделаете это правильно, этот метод будет медленным. Наше решение занимает 3-4 секунды каждое из образцов изображений. Имейте это в виду, если вы решите реализовать этот метод при запуске.

Двусторонний фильтр

После того, как у вас заработает базовое размытие, двусторонний фильтр станет небольшой настройкой того же самого. код. Цель состоит в том, чтобы сгладить детали без размытия резких краев, и идея проста: избегайте усреднения вместе пикселей с очень разными значениями. Размытие происходит точно так же, как базовое размытие, за исключением того, что соседний пиксель исключается из среднего, если разница между значением его пикселя и значением центрального пикселя превышает некоторый порог.( название двустороннее исходит из идеи выбора пикселей для усреднения по двум критерии: они должны быть близки по позиции, и они должны быть близки по стоимости.)

Чтобы решить, какие пиксели включить, нам нужен способ измерения разницы. между двумя пикселями RGB с использованием одного числа. В этом задании мы используем максимальную разницу по всем трем каналам: то есть наибольшая разница в красном значении, разница в значение зеленого и разница в значении синего.Различия измеряются по абсолютной величине; например, красная разница равна abs[(красный цвет центрального пикселя) − (красный цвет соседнего пикселя)].

Не забудьте подсчитать, сколько пикселей вы добавляете в среднем, чтобы можно было разделить на это число при вычислении среднего значения пикселя.

Двусторонняя фильтрация используется для многих вещей в цифровой фотографии; во-первых, он привык удалить шум с зернистых изображений, не делая их размытыми. Слишком многое из этого делает изображения выглядеть странно — или артистично, в зависимости от вашего взгляда.Немного поиграйте со своей реализацией, видя, какой эффект имеет порог (вы меняете порог, используя текстовое поле рядом с Двусторонняя кнопка в окне Imager) и что происходит, когда вы применяете фильтр повторно. Обратите внимание, что очень низкие пороги (например, 0) исключают все пиксели, которые вообще отличаются от центральный пиксель, что приводит к неизменному изображению, а очень высокие пороги (например, 255) не исключить любые пиксели, что сводится к вычислению базового размытия. Умеренный порог с повторное нанесение дает почти окрашенный вид.


Завершение задания

Как только у вас все заработает, вы должны вернуться и убедиться, что ваша программа соответствует соглашениям о кодировании классов. В частности, следует проверить, что следующие верны:

  1. В файле нет табов, только пробелы
  2. Классы отделены друг от друга двумя пустыми строками.
  3. Методы отделяются друг от друга одной пустой строкой.
  4. Строки настолько короткие, что горизонтальная прокрутка не требуется (около 80 символов достаточно).
  5. Спецификации для всех методов и свойств завершены.
  6. Спецификации находятся сразу после заголовка метода и с отступом.

Наконец, вверху image_processor.py у вас должно быть три одиночные строки комментарии с (1) названием модуля, (2) вашими именами и сетевыми идентификаторами и (3) датой, когда вы закончил задание. Мы снимаем баллы тем, кто постоянно забывает сделать это.

Превратить это в

Загрузите файл image_processor.py в CMS по срок выполнения: суббота, 13 апреля в 23:59 . Не отправляйте файлы с расширением/суффиксом .pyc . Это поможет установить настройки в вашей операционной системе так, чтобы всегда появляются расширения.


Как создавать и использовать кортежи в Python

Кортеж — это набор неизменяемых объектов Python. Он может содержать элементы любого произвольного типа данных (целое число, строка, число с плавающей запятой, список и т. д.), что делает его гибкой и мощной структурой данных.Он является частью основного языка Python и широко используется в программах и проектах Python.

Создание кортежа

Кортеж в Python можно создать, заключив все элементы, разделенные запятыми, в круглые скобки () .

  t1 = (1, 2, 3, 4) 
t2 = ("Изготовить", "Использовать", "Из")
t3 = (1.2, 5.9, 5.4, 9.3)

Элементы кортежа неизменяемы и упорядочены. Он допускает дублирование значений и может иметь любое количество элементов.Вы даже можете создать пустой кортеж. Элементы кортежа могут иметь любой тип данных (целое число, число с плавающей запятой, строки, кортеж и т. д.).

Создание пустого кортежа

Пустой кортеж можно создать, используя пустые открывающие и закрывающие скобки.

  пустойКортеж = ()  

Создание кортежа с одним элементом

Чтобы создать кортеж только из 1 элемента, вам нужно добавить запятую после элемента, чтобы Python распознал его как кортеж.

  # t1 является кортежем 
t1 = ( 3.14, )
print( type(t1))
# печатает
  # t2 не является кортежем 
t2 = ( 3.14 )
print( type(t2))
# выводит

Примечание:  type()  Функция возвращает тип класса объекта, переданного в качестве параметра.

Отсутствие запятой после элемента приводит к типу класса t2 как "плавающему", поэтому обязательно использовать запятую после элемента при создании кортежа с одним значением.

Создание кортежа с различными типами данных

Элементы кортежа могут относиться к любому типу данных. Эта особенность делает кортеж универсальным.

  tup1 = ('MUO', True, 3.9, 56, [1, 2, 3]) 
print( tup1)
# печатает
('MUO', True, 3.9, 56, [1, 2, 3] )

Создание кортежа с помощью конструктора tuple()

Кортежи также можно создавать с помощью конструктора tuple() . Используя конструктор tuple(), вы можете преобразовать последовательности, такие как список/словарь, в кортеж.

  tup1 = кортеж( (1, 2, 3)) 
print( tup1 )
# печатает
(1, 2, 3)

Создание вложенного кортежа

Кортежи можно легко вкладывать внутрь других кортежей. Вы можете вложить кортеж на любой желаемый уровень.

  tup1 = (1, 2, 3) 
tup2 = ('Привет', tup1, 45)
print( tup2 )
# печатает
('Привет', (1, 2, 3), 45)

Доступ к элементам кортежа

Вы можете получить доступ к элементам кортежа, используя порядковый номер в квадратных скобках.Номер индекса начинается с 0. Кортеж также поддерживает отрицательную индексацию:

.
  • -1: указывает на последний элемент
  • -2: указывает на предпоследний элемент и т.д.
  tup1 = ('M', 'A', 'K', 'E', 'U', 'S', 'E', 'O', 'F') 
print( tup1[0] )
print( tup1[5] )
print( tup1[-1] )
print( tup1[-9] )
# печатает
M
S
F
M

Разрезание кортежа

Вы можете получить доступ к ряду элементов в кортеже, используя оператор двоеточия : .Tuple также поддерживает операцию нарезки с использованием отрицательных индексов.

  tup1 = ('M', 'A', 'K', 'E', 'U', 'S', 'E', 'O', 'F') 
# Печатает элементы из индекса 1 (включены ) в индекс 6(исключено)
print( tup1[1:6] )
# Печатает элементы от начала до индекса 8(исключено)
print( tup1[:8] )
# Печатает элементы из индекса 3(включено) в end
print( tup1[3:] )
# Печатает элементы от индекса -4 (включено) до индекса -1 (исключено)
print( tup1[-4:-1] )
# печатает
('A', ' K', 'E', 'U', 'S')
('M', 'A', 'K', 'E', 'U', 'S', 'E', 'O')
('E', 'U', 'S', 'E', 'O', 'F')
('S', 'E', 'O')

Проверка существования элемента в кортеже

Проверить наличие элемента в кортеже можно с помощью ключевого слова в .

  tup1 = ('M', 'A', 'K', 'E', 'U', 'S', 'E', 'O', 'F') 
, если 'M' в tup1:
print("Да, элемент M существует в кортеже")
else:
    print("Элемент не найден в кортеже !!")

# печатает
Да, элемент M присутствует в кортеже

Обновление кортежей

Поскольку кортежи неизменяемы, изменить их значение невозможно. Python выдает ошибку TypeError, если вы попытаетесь обновить кортеж.

  tup1 = ('M', 'A', 'K', 'E', 'U', 'S', 'E', 'O', 'F') 
tup1[0] = 'Z'
# Возникает следующая ошибка
tup1[0] = 'Z'
TypeError: объект 'tuple' не поддерживает назначение элементов

Но есть хак, если вы хотите обновить свой кортеж.

Изменение значения элементов кортежа с помощью списков

Вы можете изменить значение элементов кортежа с помощью списков в Python. Во-первых, вам нужно преобразовать кортеж в список. Затем измените список по своему усмотрению. Наконец, преобразуйте список обратно в кортеж.

  tup1 = ( 1, 2, 3 ) 
print( "Это старый кортеж: ")
print( tup1 )
temp = list( tup1 )
temp[0] = 4
tup1 = tuple( temp )
print("Это обновленный кортеж:")
print( tup1 )
# печатает
Это старый кортеж:
(1, 2, 3)
Это обновленный кортеж:
(4, 2, 3)

Добавление новых элементов в кортеж с помощью списков

Поскольку кортежи неизменяемы, невозможно добавлять в кортеж новые элементы.Python выдаст ошибку:

  AttributeError: объект «кортеж» не имеет атрибута «добавить»  

Опять же, вы можете использовать наш хак (используя списки), чтобы справиться с этим. Сначала преобразуйте кортеж в список. Затем добавьте в список новые элементы. Наконец, преобразуйте список в кортеж.

Примечание. Метод append() используется в Python для добавления нового элемента в конец списка.

  tup1 = ( 1, 2, 3 ) 
print("Это старый кортеж:")
print(tup1)
temp = list(tup1)
temp.append(4)
tup1 = tuple( temp )
print("Это обновленный кортеж:")
print( tup1 )
# печатает
Это старый кортеж:
(1, 2, 3)
Это Обновленный кортеж:
(1, 2, 3, 4)

Операция удаления над кортежами

Поскольку кортежи неизменяемы, невозможно удалить какой-либо элемент из кортежа. Если вы хотите удалить весь кортеж, это можно сделать с помощью ключевого слова del .

  tup1 = ( 1, 2, 3 ) 
дел tup1

Но вы можете использовать тот же прием (используя списки), который вы использовали для изменения и добавления элементов кортежа.

Удаление элементов из кортежа с помощью списков

Элементы могут быть удалены из кортежа с помощью списков в 3 простых шага:

Шаг 1. Преобразуйте кортеж в список.

Шаг 2. Удалите элементы из списка с помощью метода remove()

Шаг 3. Преобразуйте список в кортеж.

  tup1 = ( 1, 2, 3 ) 
print("Это старый кортеж:")
print(tup1)
temp = list(tup1)
temp.remove(1)
tup1 = tuple( temp )
print("Это обновленный кортеж:")
print( tup1 )
# печатает
Это старый кортеж:
(1, 2, 3)
Это Обновленный кортеж:
(2, 3)

Упаковка и распаковка кортежей

При создании кортежа присваиваются значения. Это называется Упаковка кортежа .

  # Пример упаковки кортежа 
tup1 = ( 1, 2, 3)

Принимая во внимание, что извлечение значений обратно в переменные называется Распаковка кортежа .

  # Пример распаковки кортежа 
tup1 = ( 1, 2, 3 )
( один, два, три ) = tup1
3

Циклы с кортежами Python

Кортежи — это итерируемые контейнеры, как и списки в Python. Вы можете легко перебирать элементы кортежа.

Использование цикла for

Цикл for в Python работает путем перебора элементов контейнера.

  # Цикл с использованием цикла for 
tup1 = ( 1, 2, 3 )
для элемента в tup1:
print( element )
# печатает
1
2
3

Связанный: Как использовать циклы For в Python

Использование номеров индексов

Вы можете перебирать кортеж, используя индексы кортежей. Используйте функцию len() , чтобы найти размер кортежа.

  tup1 = ( 1, 2, 3 ) 
для индекса в диапазоне (len(tup1)):
print( tup1[index] )

# печатает
1
2
3

Повышение эффективности вашего кода

Поскольку структура данных кортежа является неизменной, скорость ее обработки выше, чем у списков.Таким образом, он обеспечивает оптимизацию программ/проектов Python. Использование этой мощной и универсальной структуры данных (кортежей) в ваших программах на Python поднимет эффективность вашего кода на новый уровень.

Изучаете Python? Вот как манипулировать строками

Читать Далее

Об авторе

Юврадж Чандра (опубликовано 82 статьи)

Юврадж учится на бакалавриате компьютерных наук в Университете Дели, Индия.Он увлечен веб-разработкой полного стека. Когда он не пишет, он исследует глубину различных технологий.

Более От Ювраджа Чандры
Подпишитесь на нашу рассылку

Подпишитесь на нашу рассылку технических советов, обзоров, бесплатных электронных книг и эксклюзивных предложений!

Нажмите здесь, чтобы подписаться

.

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован.

2019 © Все права защищены.