PYTHON
TRAITER LES IMAGES - 2^ème partie

Objectif

Nous allons appliquer, sur chaque pixel d'une image, le même filtre sur les trois composantes de couleur. La structure du programme, proposée ci-dessous, restera toujours la même. La fonction ton() est à adapter selon l'effet désiré. La représentation graphique de cette fonction se nomme la courbe tonale.

def ton(x) :
  ...
  return y

from PIL import Image
img = Image.open("pomme.jpg")

for x in range(0,img.size[0]) :
  for y in range(0,img.size[1]) :
    p=img.getpixel((x,y))
    img.putpixel((x,y),(ton(p[0]),ton(p[1]),ton(p[2])))

img.show()

La fonction ton() doit retourner une valeur :

• Entière.
• Supérieure ou égale à 0.
• Inférieure ou égale à 255.

On peut donc la compléter :

def ton(x) :
  ...
  y=int(y)
  if y<0 :
    y=0
  if y>255 :
    y=255
  return y

Ou plus simplement :

def ton(x) :
  ...
  y=int(y)
  y=max(y,0)  
  y=min(y,255)
  return y

Ou encore, en une seule ligne :

def ton(x) :
  ...
  return min(max(int(y),0),255)

Comprendre

Pour vos tests, vous pouvez télécharger l'image ci-dessous.

Obtenir le négatif

Le négatif d'une image s'obtient très simplement : Toutes les valeurs x des composantes de couleur sont remplacées par 255-x.

def ton(x) :
  y=255-x
  return y

Diminuer le contraste

Pour rendre une image moins contrastée, il faut assombrir les pixels clairs et éclaircir les pixels foncés.

def ton(x) :
  y=0.5*x+64
  return int(y)

Augmenter le contraste

Pour rendre une image plus contrastée, il faut assombrir les pixels foncés et éclaircir les pixels clairs.

def ton(x) :
  y=2*x-127
  return min(max(int(y),0),255)

Pratiquer

Limiter la palette de couleurs

Si on laisse deux valeurs possibles pour chacune des trois composantes de couleur, la palette de couleurs se retrouve limités à huit couleurs. Proposer une fonction ton() correspondant à la courbe tonale ci-dessous.

Assombrir

Pour diminuer la luminosité, il suffit d'enlever une valeur fixe, 60 par exemple, à chaque composante de couleurs. Proposer une fonction ton() correspondant à la courbe tonale ci-dessous.

Eclaircir

Pour augmenter la luminosité, il suffit d'ajouter une valeur fixe, 60 par exemple, à chaque composante de couleurs. Proposer une fonction ton() correspondant à la courbe tonale ci-dessous.

Approfondir

Mélanger les couleurs

Il s'agit de remplacer, pour chaque pixel de l'image, la quantité de rouge par la quantité de bleu, la quantité de vert par la quantité de rouge... Plusieurs combinaisons sont possibles.

from PIL import Image
img=Image.open("pomme.jpg")

for x in range(0,img.size[0]) :
  for y in range(0,img.size[1]) :
    p=img.getpixel((x,y))
    img.putpixel((x,y),(p[1],p[2],p[0]))

img.show()

Convertir une image couleur en niveaux de gris

Dans une image en noir et blanc, chaque pixel est soit noir soit blanc. Dans une image en niveaux de gris, chaque pixel est gris, plus ou moins foncé. Pour chaque pixel d'une image couleur, un entier allant de 0 à 255 est calculé à partir des trois composantes de couleur. Dans l'exemple ci-dessous, à chaque composante de couleur est appliqué un coefficient pour lui donner un poids plus ou moins important.

from PIL import Image
img=Image.open("paysage.jpg")

for x in range(0,img.size[0]) :
  for y in range(0,img.size[1]) :
    p=img.getpixel((x,y))
    g=int(0.3*p[0]+0.6*p[1]+0.1*p[2])
    img.putpixel((x,y),(g,g,g))

img.save("gris.png")
img.show()

Résultat :

   

Dessiner les contours d'une image

Il existe de nombreuses solutions pour obtenir les contours d'une image. Ici, on part d'une image en niveaux de gris. Pour un pixel donné et les pixels voisins, on compare les niveaux de gris, à l'aide du seuil s. Si les différences de niveaux de gris sont importantes, alors cela correspond à un contour.

from PIL import Image
img=Image.open("paysage.jpg")

for x in range(0,img.size[0]) :
  for y in range(0,img.size[1]) :
    p=img.getpixel((x,y))
    g=int(0.3*p[0]+0.6*p[1]+0.1*p[2])
    img.putpixel((x,y),(g,g,g))

img2=Image.new("RGB",(img.size[0],img.size[1]))
s=15
for x in range(1,img.size[0]) :
  for y in range(1,img.size[1]) :
    p=img.getpixel((x,y))[0]
    g=img.getpixel((x-1,y))[0]
    h=img.getpixel((x,y-1))[0]
    if abs(p-g)>s or abs(p-h)>s :
      img2.putpixel((x,y),(0,0,0))
    else :
      img2.putpixel((x,y),(255,255,255))

img2.show()

Résultat :