[verano2016 - Coralys]
Los arreglos de datos (arrays) nos facilitan guardar y trabajar con grupos de datos del mismo tipo. Los datos se guardan en espacios de memoria consecutivos a los que se puede acceder utilizando el nombre del arreglo con índices o suscritos que indican la posición en la que se encuentra el dato. Las estructuras de repetición nos proveen una manera simple de acceder a los datos de un arreglo. En la experiencia de laboratorio de hoy, diseñarás e implementarás algoritmos simples de procesamiento de imágenes para practicar el uso de ciclos anidados en la manipulación de arreglos bi-dimensionales.
Practicar el acceder y manipular datos en un arreglo.
Aplicar ciclos anidados para implementar algoritmos simples de procesamiento de imágenes.
Utilizar expresiones aritméticas para transformar colores de píxeles.
Acceder píxeles en una imagen y descomponerlos en sus componentes rojo, azul y verde.
Antes de llegar al laboratorio debes:
Conseguir y tener disponible uno o más archivos con una imagen a color en alguno de los siguientes formatos: tiff
, jpg
, png
.
Haber repasado los conceptos básicos relacionados a estructuras de repetición y ciclos anidados.
Conocer las funciones básicas de QImage
para manipular los píxeles de las imágenes.
Haber estudiado los conceptos e instrucciones para la sesión de laboratorio.
Haber tomado el quiz Pre-Lab disponible en Moodle.
En esta experiencia de laboratorio trabajarás con varios conceptos y destrezas básicas de edición de imágenes. Te proveemos un interfaz gráfico (GUI) simple que le permite al usuario cargar una imagen e invertirla vertical y horizontalmente. Tu tarea es crear e implementar una función para convertir una imagen a color a una imagen con tonos de gris, y otra función que convierta una imagen a color a una imagen en blanco y negro.
Al elemento más pequeño de una imagen se le llama píxel. Esta unidad consiste de un solo color. Como cada color es una combinación de tonalidades de los colores primarios rojo, verde y azul, se codifica como un entero sin signo cuyos bytes representan los tonos de rojo, verde y azul del píxel (Figura 1). A esta combinación se le llama el RGB del color por las siglas de “Red-Green-Blue”. Por ejemplo, un píxel de color rojo puro tiene una representación RGB de 0x00ff0000
, mientras que un píxel de color blanco tiene una representación RGB de 0x00FFFFFF
(ya que el color blanco es la combinación de los tonos rojo, verde y azul en toda su intensidad).
Figura 1. Distribución de bits para las tonalidades de rojo, verde y azul dentro de la representación RGB. Cada tonalidad puede tener valores entre 0x00 (los ocho bits en 0) y 0xFF (los 8 bits en 1).
En Qt
se utiliza el tipo de dato QRgb
para representar valores RGB
. Utilizando ciertas funciones que describimos abajo, podemos obtener los componentes rojo, verde y azul del valor QRgb
del píxel y así manipular las imágenes.
La experiencia de laboratorio de hoy utilizará la clase QImage
. Esta clase permite acceder a los datos de los píxeles de una imagen para poder manipularla. La documentación de la clase QImage
se encuentra en http://doc.qt.io/qt-4.8/qimage.html.
El código que te proveemos contiene los siguiente objetos de la clase QImage
:
originalImage
// contiene la información de la imagen original que vas a editareditedImage
// contendrá la imagen editadaLos objetos de la clase QImage
tienen los siguiente métodos que serán útiles para la experiencia de laboratorio de hoy:
width()
// devuelve el valor entero del ancho de la imagenheight()
// devuelve el valor entero de la altura de la imagenpixel(i, j)
// devuelve el QRgb
del píxel en la posición (i,j)
setPixel(i,j, pixel)
// modifica el valor del píxel en la posición (i, j)
al valor píxel QRgb
Las siguientes funciones son útiles para trabajar con datos de tipo QRgb
:
qRed(pixel)
// devuelve el tono del color rojo del píxelqGreen(pixel)
// devuelve el tono del color verde del píxelqBlue(pixel)
// devuelve el tono del color azul del píxelqRgb(int red, int green, int blue)
// devuelve un píxel QRgb
compuesto de los valores de rojo, verde y azul recibidos.QRgb myRgb = qRgb(0xff, 0x00, 0xff);
: Asigna a myRgb
el valor 0xff00ff
que representa el color
Nota que el valor 0xff00ff
representa los valores 0xff
, 0x0
, 0xff
, que corresponden a los componentes rojo, verde y azul de myRgb
.
Si la siguiente imagen 4 x 4
de píxeles representa el objeto originalImage
,
entonces originalImage.pixel(2,1)
devuelve un valor rgb
que representa el color azul (0x0000ff
).
La siguiente instrucción asigna el color rojo al píxel en posición (2,3)
en la imagen editada:
editedImage.setPixel(2,3,qRgb(0xff,0x00,0x00));
.
La siguiente instrucción le asigna a greenContent
el valor del tono de verde que contiene el pixel (1,1)
de originalImage
:
int greenContent = qGreen(originalImage.pixel(1,1));
.
El siguiente programa crea un objeto de la clase QImage
e imprime los componentes rojo, verde y azul del pixel en el centro de la imagen. La imagen utilizada es la que se especifica dentro del paréntesis durante la creación del objeto, esto es, el archivo chuck.png
.
#include <QImage>
#include <iostream>
using namespace std;
int main() {
QImage myImage(“/Users/rarce/Downloads/chuck.png”);
QRgb centralPixel;
centralPixel = myImage.pixel(myImage.width() / 2, myImage.height() / 2);
cout << hex;
cout << “Los componentes rojo, verde y azul del pixel central son: “
<< qRed(centralPixel) << “, “
<< qGreen(centralPixel) << “, “
<< qBlue(centralPixel) << endl;
return 0;
}
!INCLUDE “../../eip-diagnostic/simple-image-editor/es/diag-simple-image-editor-01.html”
!INCLUDE “../../eip-diagnostic/simple-image-editor/es/diag-simple-image-editor-02.html”
En la experiencia de laboratorio de hoy diseñarás e implementarás algoritmos simples de procesamiento de imágenes para practicar el uso de ciclos anidados en la manipulación de arreglos bi-dimensionales.
Carga a QtCreator
el proyecto SimpleImageEditor
. Hay dos maneras de hacer esto:
SimpleImageEditor.pro
que se encuentra en el directorio /home/eip/labs/arrays-simpleimageeditor
de la máquina virtual.Bitbucket
: Utiliza un terminal y escribe el comando git clone http:/bitbucket.org/eip-uprrp/arrays-simpleimageeditor
para descargar la carpeta arrays-simpleimageeditor
de Bitbucket
. En esa carpeta, haz doble “click” en el archivo SimpleImageEditor.pro
.El código que te proveemos crea la interfaz de la Figura 2.
Figura 2. Interfaz del editor de imágenes.
Estarás trabajando con el archivo filter.cpp
. Estudia la función HorizontalFlip
del archivo filter.cpp
para que entiendas su operación.
En los ejercicios siguientes estarás usando mayormente los objetos originalImage
y editedImage
de la clase QImage
. ¿Cuál crees que es el propósito la variable pixel
?
El código que te proveemos ya tiene programado el funcionamiento de los botones de la interfaz gráfica. NO tienes que cambiar nada en este código, pero te incluimos las siguientes explicaciones para que conozcas un poco del funcionamiento de los botones. En el archivo mainwindow.cpp
, las etiquetas lblOriginalImage
y lblEditedImage
corresponden a las partes de la interfaz que identifican la imagen original y la imagen procesada. Los botones
btnLoadImage
btnSaveImage
btnInvertThreshold
btnFlipImageHorizontally
btnFlipImageVertically
btnGreyScaleFilter
btnRevertImage
están conectados a funciones de modo que cuando se presione el botón de la interfaz se haga alguna tarea. Por ejemplo, cuando se presiona LoadImage
, saldrá una ventana para seleccionar el archivo con la imagen para editar, al seleccionar el archivo, se lee y se asigna la imagen al objeto originalImage
. El deslizador thresholdSlider
puede asumir valores entre 0 y 255.
Compila y corre el programa. Prueba los botones Load New Image
y Flip Image Horizontally
con las imágenes que trajiste para que valides las operaciones de los botones.
El “image grayscale” es una operación que se usa para convertir una imagen a color a una imagen que solo tenga tonalidades de gris. Para hacer esta conversión se usa la siguiente fórmula en cada uno de los píxeles: gray = (red * 11 + green * 16 + blue * 5)/32 ;
donde red
, green
y blue
son los valores para los tonos de los colores rojo, verde y azul en el píxel de la imagen original a color, y gray
será el color asignado a los colores rojo, verde y azul en el píxel de la imagen editada. Esto es,
editedImage.setPixel( i, j, qRgb(gray, gray, gray) )
.
Utilizando pseudocódigo, expresa el algoritmo para convertir una imagen a color a una imagen con tonalidades de gris solamente. El apéndice de este documento contiene algunos consejos sobre buenas prácticas al hacer pseudocódigos.
Completa la función GreyScale
en el archivo filter.cpp
para implementar el algoritmo de tonalidades de gris. La función debe producir un resultado similar al de la Figura 3, en donde la imagen de la izquierda es la imagen original y la de la derecha es la imagen editada.
Figura 3. Imagen original e imagen luego de aplicar la función GreyScale
.
“Thresholding” es una operación que se puede utilizar para convertir una imagen a color a una imagen en blanco y negro. Para hacer esta conversión debemos decidir cuáles colores de la imagen original van a convertirse en píxeles blancos y cuáles serán negros. Una manera sencilla de decidir esto es computando el promedio de los componentes rojo, verde y azul de cada píxel. Si el promedio es menor que el valor umbral (“threshold”), entonces cambiamos el píxel a negro; de lo contrario se cambia a blanco.
Utilizando pseudocódigo, expresa el algoritmo para “thresholding”. Presume que utilizarás el valor del deslizador como umbral.
En el programa, si la caja chkboxThreshold
está marcada, se hace una invocación a la función applyThresholdFilter
. La función applyThresholdFilter
también es invocada cada vez que se cambia el valor del deslizador.
Completa la función ThresholdFilter
de modo que implemente el algoritmo de “threshold” en la imagen a color utilizando el valor del deslizador como umbral. Si se implementa correctamente, la imagen de la derecha debe ser la imagen original pero en blanco y negro. El valor umbral es un parámetro de la función ThresholdFilter
. El código provisto en mainwindow.h
tiene definidas las constantes BLACK
y WHITE
con el valor hexadecimal de los colores negro y blanco respectivamente; puedes aprovechar esto y utilizarlas en tu código.
El parámetro booleano invertColor
tendrá el valor true
si la opción de invertir los colores fue seleccionada. Escribe código de modo que los colores blanco y negro se inviertan en la imagen si invertColor
asume el valor true
.
Prueba tu programa con distintas imágenes y distintos valores de umbral.
Figura 4. Imagen original e imagen luego de aplicar la función ThresholdFilter
.
Utiliza “Entrega” en Moodle para entregar el archivo filter.cpp
que contiene las funciones GreyScale
y Threshold
. Recuerda utilizar buenas prácticas de programación, incluye el nombre de los programadores y documenta tu programa.
if, else, for, while
.Ejemplo:
Input: n, a positive integer
Output: true if n is prime, false otherwise
---------------------------------------------------------
1. for i = 3 to n / 2
2. if n % i == 0:
3. return false
4. return true
[1] http://www.willamette.edu/~gorr/classes/GeneralGraphics/imageFormats/24bits.gif