In [5]:

    

import numpy as np


    

In [58]:

    

from scipy import misc
f = misc.face()

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(f)
plt.show()


    

    
Out[58]:





<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f464ab1dc18>






    

In [10]:

    

image_tab = np.array(f)
image_tab.shape
image_tab.dtype


    

    
Out[10]:





(768, 1024, 3)






    
Out[10]:





dtype('uint8')

In [11]:

    

def image_rouge_gris(image_tab):
    return image_tab[:, :, 0]


    

In [16]:

    

image_tab_rouge = image_rouge_gris(image_tab)
image_tab_rouge.shape
image_tab_rouge.dtype

plt.imshow(image_tab_rouge, cmap='gray')
plt.title("Rouge")


    

    
Out[16]:





(768, 1024)






    
Out[16]:





dtype('uint8')






    
Out[16]:





<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f46513f0a90>






    
Out[16]:





Text(0.5, 1.0, 'Rouge')






    

In [17]:

    

plt.imshow(image_tab[:,:,1], cmap='gray')
plt.title("Vert")


    

    
Out[17]:





<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f4651355048>






    
Out[17]:





Text(0.5, 1.0, 'Vert')






    

In [18]:

    

plt.imshow(image_tab[:,:,2], cmap='gray')
plt.title("Bleu")


    

    
Out[18]:





<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f465132f6a0>






    
Out[18]:





Text(0.5, 1.0, 'Bleu')






    

In [24]:

    

def image_rouge(image_tab):
    image_tab_rouge = image_tab[:, :, 0]
    x, y = np.shape(image_tab_rouge)
    dims_3couleurs = (x, y, 3)
    image_tab_3couleurs = np.zeros(dims_3couleurs, dtype=np.uint8)
    image_tab_3couleurs[:, :, 0] = image_tab_rouge
    return image_tab_3couleurs


    

In [25]:

    

image_tab_3couleurs = image_rouge(image_tab)
image_tab_3couleurs.shape
image_tab_3couleurs.dtype

plt.imshow(image_tab_3couleurs)
plt.title("Rouge")


    

    
Out[25]:





(768, 1024, 3)






    
Out[25]:





dtype('uint8')






    
Out[25]:





<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f46510c3860>






    
Out[25]:





Text(0.5, 1.0, 'Rouge')






    

In [26]:

    

def rotation_90degres(image_tab):
    x, y, c = np.shape(image_tab)
    image_tab_90degres = np.zeros((y, x, c), dtype=np.uint8)
    for i in range(x):
        for j in range(y):
            image_tab_90degres[j, i, :] = image_tab[i, j, :]
    # on peut aussi faire
    # for k in range(c):
    #     image_tab_90degres[:, :, c] = np.transpose(image_tab[:, :, c])
    return image_tab_90degres


    

In [29]:

    

image_tab_90degres = rotation_90degres(image_tab)
image_tab_90degres.shape

plt.imshow(image_tab_90degres)
plt.title("Rotation 90 degres")


    

    
Out[29]:





(1024, 768, 3)






    
Out[29]:





<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f4651029160>






    
Out[29]:





Text(0.5, 1.0, 'Rotation 90 degres')






    

In [30]:

    

def agrandissement(image_tab):
    x, y, c = np.shape(image_tab)
    image_tab_2fois = np.zeros((2*x, 2*y, c), dtype=np.uint8)
    for i in range(x):
        for j in range(y):
            image_tab_2fois[2*i, 2*j, :] = image_tab[i, j, :]
            image_tab_2fois[2*i, 2*j+1, :] = image_tab[i, j, :]
            image_tab_2fois[2*i+1, 2*j, :] = image_tab[i, j, :]
            image_tab_2fois[2*i+1, 2*j+1, :] = image_tab[i, j, :]
    return image_tab_2fois


    

In [31]:

    

image_tab_2fois = agrandissement(image_tab)
image_tab_2fois.shape

plt.imshow(image_tab_2fois)
plt.title("Agrandissement 2 fois")


    

    
Out[31]:





(1536, 2048, 3)






    
Out[31]:





<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f46512dae80>






    
Out[31]:





Text(0.5, 1.0, 'Agrandissement 2 fois')






    

In [55]:

    

def reduction(image_tab):
    x, y, c = np.shape(image_tab)
    image_tab_0_5fois = np.zeros((x//2, y//2, c), dtype=np.uint8)
    for i in range(x//2):
        for j in range(y//2):
            image_tab_0_5fois[i, j, :] = (
                  image_tab[2*i, 2*j, :]
                + image_tab[2*i+1, 2*j, :]
                + image_tab[2*i, 2*j+1, :]
                + image_tab[2*i+1, 2*j+1, :]
            ) // 4
    return image_tab_0_5fois


    

In [56]:

    

image_tab_0_5fois = reduction(image_tab)
image_tab_0_5fois.shape

plt.imshow(image_tab_0_5fois, cmap="gray")
plt.title("Réduction 2 fois")


    

    
Out[56]:





(384, 512, 3)






    
Out[56]:





<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f465094eb00>






    
Out[56]:





Text(0.5, 1.0, 'Réduction 2 fois')






    

In [57]:

    

image_tab_prime = agrandissement(image_tab_0_5fois)
image_tab_prime.shape

plt.imshow(image_tab_prime)
plt.title("Réduction 2 fois suivi d'un agrandissement 2 fois")


    

    
Out[57]:





(768, 1024, 3)






    
Out[57]:





<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f46508b30f0>






    
Out[57]:





Text(0.5, 1.0, "Réduction 2 fois suivi d'un agrandissement 2 fois")






    

In [ ]: