Зображення очима компʼютера

Усе робимо на тому самому синтетичному фото телефона, що й у практиці: функція make_phone_photo() уже написана в зошиті, скопіюй її до себе й працюй далі. Нічого завантажувати не треба.

рівень 1Рівень 1 — База

Паспорт чужого зображення.

Зміни в генераторі три числа: висоту й ширину знімка (наприклад, на 480 × 640) і колір корпусу (зроби його світлим, скажімо 200, 205, 210). Згенеруй фото заново й склади для нього паспорт: shape, dtype, min, max, size, nbytes, а також середнє по кожному з трьох каналів окремо.

Потім візьми будь-який квадрат 8 × 8 усередині нового корпусу й роздрукуй його числами в сірому.

Зроблено, якщо:

• надруковано всі шість пунктів паспорта й три середні по каналах;
• nbytes збігається з тим, що ти порахував руками як висота × ширина × 3;
• фрагмент 8 × 8 надруковано, і ти можеш сказати словами, чому в ньому всі числа близькі одне до одного, а на межі корпусу — ні.

рівень 2Рівень 2 — Плюс

Виділення за кольором, яке не боїться освітлення.

Напиши дві функції, кожна повертає булеву маску того самого розміру, що знімок:

• select_by_rgb(image) — три пороги по каналах R, G, B;
• select_by_hue(image) — один поріг по відтінку H у HSV.

Обидві мають шукати зелений індикатор. Далі побудуй серію з семи варіантів освітлення: помнож знімок на 0.4, 0.55, 0.7, 0.85, 1.0, 1.15 і 1.3 (з обрізанням по 255) і для кожного порахуй, скільки пікселів знайшла кожна функція.

Побудуй графік: по горизонталі — множник яскравості, по вертикалі — кількість знайдених пікселів, дві криві й горизонтальна пряма на рівні справжньої кількості (1439 пікселів для оригінального розміру знімка).

Зроблено, якщо:

• графік побудовано, обидві криві підписані;
• крива HSV лежить на прямій «скільки треба» майже на всьому діапазоні, а крива RGB відходить від неї;
• у висновку двома-трьома реченнями сказано, чому так, а не просто «HSV кращий».

рівень 3Рівень 3 — Виклик

Розтягування гістограми з нуля.

Реалізуй функцію stretch_contrast(gray_image), яка приймає сіре зображення й повертає нове, де найтемніший піксель став 0, а найсвітліший — 255, а всі проміжні розтягнуті пропорційно. Формулу виведи сам: тобі потрібні лише мінімум, максимум і одна лінійна залежність.

Вимоги до реалізації:

• жодного cv2.normalize і жодного циклу по пікселях — тільки арифметика над масивом;
• проміжні обчислення у float32 або int16, обрізання один раз наприкінці;
• функція має коректно поводитись, якщо на вхід прийшло однорідне зображення, де мінімум дорівнює максимуму (ділення на нуль ловимо самі).

Застосуй до притемненого варіанта (gray × 0.45) і покажи чотири речі поруч: притемнене фото, його гістограму, розтягнуте фото, його гістограму.

Зроблено, якщо:

• після розтягування min дорівнює 0, а max дорівнює 255 — перевірено assert-ом;
• обидві гістограми показано поруч, і видно, що друга займає всю ширину;
• ти можеш пояснити, що саме розтягування не повертає: якщо в притемненому знімку кілька різних яскравостей злилися в одне число, розтягування їх не розділить.

Підказки

• Порядок каналів. Кожного разу, коли передаєш масив у будь-яку функцію cv2, спитай себе: вона чекає RGB чи BGR? Помилка тут не викидає винятку — вона просто дає неправильну відповідь.

• Рівень 2. Пороги по RGB підбирай на оригінальному знімку, а потім більше не чіпай. Якщо підганяти їх під кожен рівень освітлення окремо, дослід втрачає сенс: уся суть у тому, що в реальній задачі ти не знаєш наперед, яке буде світло.

• Рівень 3. Лінійна залежність, яка переводить відрізок [min, max] у відрізок [0, 255], будується у два кроки: спершу зсунь так, щоб мінімум став нулем, потім розтягни так, щоб максимум став 255. Обидва кроки — одна дія над усім масивом.

• Якщо результат виглядає зашумленим сильніше за оригінал — так і має бути. Розтягування підсилює все підряд, шум матриці зокрема.