Tableaux Maths

Télécharger les données

Un lien pour télécharger les données :

https://mast.stsci.edu/portal/Mashup/Clients/Mast/Portal.html

Une vidéo pour expliquer :

Modifier et passer en couleurs avec Gimp

Un résumé en vidéo :

Filtres et fonctions de référence avec Python

Voici les trois images issues de 3 filtres différents (après une première retouche) :

On peut ensuite appliquer des fonctions filtres (Téléchargez les 3 images précédentes et modifiez le chemin et les noms) :

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np

#Import de l'image:
img = Image.open("Carene_RED_small.png")

#Création des nouvelles images vides:
img1 = Image.new("I", img.size)
img2 = Image.new("I", img.size)
img3 = Image.new("I", img.size)
img4 = Image.new("I", img.size)
img5 = Image.new("I", img.size)

#Numpy 2D array :
data = np.array(img.getdata())

#Formatage 0-1
data = data/max(data)

#Fonctions filtres:
def resserrer(x):
    return 4*(x-0.5)**3 + 0.5

def racine(x):
    return np.sqrt(x)

def carre(x):
    return x*x

def contraste(x):
    return x*(-2*x**2 + 3*x)

def renverser(x):
    return 1-x

#Modifications:
data1 = contraste(data)
data2 = resserrer(data)
data3 = carre(data)
data4 = racine(data)
data5 = renverser(data)

#Remplissage de l'ancienne image et des nouvelles en 0-255:
img.putdata(255*data)
img1.putdata(255*data1)
img2.putdata(255*data2)
img3.putdata(255*data3)
img4.putdata(255*data4)
img5.putdata(255*data5)

#Affichage
fig = plt.figure(figsize=(12, 20))
fig.add_subplot(6, 2, 1)
plt.imshow(img)
plt.title("Originale")
fig.add_subplot(6, 2, 2)
t = np.arange(0., 1., 0.1)
plt.plot(t, t, 'r--')
plt.axis('square')
fig.add_subplot(6, 2, 3)
plt.imshow(img1)
plt.title("Contraste")
fig.add_subplot(6, 2, 4)
t = np.arange(0., 1., 0.1)
plt.plot(t, contraste(t), 'r--', t, t, 'b--')
plt.axis('square')
fig.add_subplot(6, 2, 5)
plt.imshow(img2)
plt.title("Resserrer")
fig.add_subplot(6, 2, 6)
t = np.arange(0., 1., 0.1)
plt.plot(t, resserrer(t), 'r--', t, t, 'b--')
plt.axis('square')
fig.add_subplot(6, 2, 7)
plt.imshow(img3)
plt.title("Carrée")
fig.add_subplot(6, 2, 8)
t = np.arange(0., 1., 0.1)
plt.plot(t, carre(t), 'r--', t, t, 'b--')
plt.axis('square')
fig.add_subplot(6, 2, 9)
plt.imshow(img4)
plt.title("Racine")
fig.add_subplot(6, 2, 10)
t = np.arange(0., 1., 0.05)
plt.plot(t, racine(t), 'r--', t, t, 'b--')
plt.axis('square')
fig.add_subplot(6, 2, 11)
plt.imshow(img5)
plt.title("Renverser")
fig.add_subplot(6, 2, 12)
t = np.arange(0., 1., 0.05)
plt.plot(t, renverser(t), 'r--', t, t, 'b--')
plt.axis('square')
plt.show()

**Fonctions filtres**

Filtres et fonctions de référence

Couleurs et créativité avec Python

Voici un script pour passer en RGB :

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np

#Import des images filtres:
R_img = Image.open("Carene_RED_small.png")
G_img = Image.open("Carene_GREEN_small.png")
B_img = Image.open("Carene_BLUE_small.png")

#Création de la nouvelle image couleur vide:
RGB_img = Image.new("RGB", R_img.size)

#Numpy 2D array :
R_data = np.array(R_img.getdata())
G_data = np.array(G_img.getdata())
B_data = np.array(B_img.getdata())

#Formatage 0-1
R_data = R_data/max(R_data)
G_data = G_data/max(G_data)
B_data = B_data/max(B_data)

#Fonctions filtres:
def resserrer(x):
    return 4*(x-0.5)**3 + 0.5

def racine(x):
    return np.sqrt(x)

def carre(x):
    return x*x

def contraste(x):
    return x*(-2*x**2 + 3*x)

def renverser(x):
    return 1-x

#Modifications:
#R_data = resserrer(R_data)
#R_data = carre(R_data)
#G_data = resserrer(G_data)

#Remplissage des images filtres modifiées sur 0-255:
R_img.putdata(255*R_data)
G_img.putdata(255*G_data)
B_img.putdata(255*B_data)

#Remplissage de l'image couleur:
#On parcourt tous les pixels de l'image RGB:
for i in range(RGB_img.size[0]):
    for j in range(RGB_img.size[1]):
        #On recupère les valeurs de pixels de chaque image filtre:
        R = R_img.getpixel((i, j))
        G = G_img.getpixel((i, j))
        B = B_img.getpixel((i, j))
        if R > 3*G:
            R = 2*G
        #pix = (R, G, B)
        pix = ((4*R+G+B)//6, (R+3*G+B)//5, (R+G+5*B)//7)
        #On ajoute le pixel dans la nouvelle image
        RGB_img.putpixel((i, j), pix)
RGB_img.show()

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