-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Funkcje.py
1188 lines (993 loc) · 27.9 KB
/
Funkcje.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
888
889
890
891
892
893
894
895
896
897
898
899
900
901
902
903
904
905
906
907
908
909
910
911
912
913
914
915
916
917
918
919
920
921
922
923
924
925
926
927
928
929
930
931
932
933
934
935
936
937
938
939
940
941
942
943
944
945
946
947
948
949
950
951
952
953
954
955
956
957
958
959
960
961
962
963
964
965
966
967
968
969
970
971
972
973
974
975
976
977
978
979
980
981
982
983
984
985
986
987
988
989
990
991
992
993
994
995
996
997
998
999
1000
#TODO:
# Uzupełnić "dokumentacje"
# Dodać komentarze w funkcjach
#Funkcja example
#
#Opis:
# short description
#
#Argumenty:
# type name description
#
#Printy:
# function description
#
#Return:
# type decription
#
#Todo:
# description
#
#Użyte funkcje:
# name
from PIL import Image #Moduł do przetwarzania obrazów
import numpy #Moduł do macierzy
import math #Moduł do prostych operacji na skalarach
import sys #Moduł do obsługi funkcji systemowych
import pickle #Moduł do zrzutu kofiguracji do pliku
import time #Moduł do obsługi czasu
import hashlib; #Moduł do obsługi hashowania (md5)
from functools import partial; #Moduł przydatny przy obsłudza zdarzeń PyQT
#Globalna zmienna konfigurujaca maksymalne wartosci
global zmienne;
zmienne = {"oMax":1023,
"sMax":31}
def cli_progress_test(val, max_val, bar_length=50):
"""
Funkcja cli_progress_test
Opis:
Funkcja odpowiedzialna za wyświetlanie paska postępu w konsoli
Argumenty:
int val aktualna wartość
int max_val maksymalna wartość
int bar_length szerokość paska postępu (domyślnie 50)
Printy:
Pasek postępu
Return:
Brak
Todo:
Brak
Użyte funkcje:
round
format
sys.stdout.write
sys.stdout.flush()
"""
percent = val/max_val;
hashes = '#' * int(round(percent * bar_length))
spaces = ' ' * (bar_length - len(hashes))
sys.stdout.write("\rPostep: [{0}] {1}% ".format(hashes + spaces, int(round(percent * 100000))/1000))
sys.stdout.flush()
def skaluj(D):
"""
Funkcja skaluj
Opis:
Funkcja skalująca macierz poprzez uśrednienie czwórek pikseli
Zwraca przeskalowaną macierz
Argumenty:
numpy.matrix D macierz do przeskalowania
Printy:
Brak
Return:
numpy.matrix przeskalowana macierz
Todo:
Brak
Użyte funkcje:
numpy.matrix
range
list.append
numpy.matrix.mean
"""
D = numpy.matrix(D)
D_ = []
for i in range(int(D.shape[0]/2)):
D_.append([])
for j in range(int(D.shape[1]/2)):
D_[i].append(D[2*i:2*(i+1),2*j:2*(j+1)].mean())
return numpy.matrix(D_);
def rangeBlocks(A, blockSize):
"""
Funkcja rangeBlocks
Opis:
Funkcja dzieląca macierz A na podmacierze o podanym rozmiarze
niezachodzące na siebie
Zwraca listę dwuwymiarową podmacierzy
Argumenty:
numpy.matrix A macierz do podzielenia
int blockSize rozmiar bloku
Printy:
Brak
Return:
numpy.matrix list[][] dwuwymiarowa lista
Todo:
Brak
Użyte funkcje:
range
list.append
"""
R = [];
for i in range(int(A.shape[0]/blockSize)):
R.append([])
for j in range(int(A.shape[1]/blockSize)):
R[i].append(A[blockSize*i:blockSize*(i+1),blockSize*j:blockSize*(j+1)])
return R;
def domainBlocks(A, blockSize, delta, apka):
"""
Funkcja domainBlocks
Opis:
Funkcja dzieląca macierz A na podmacierze o podanym rozmiarze
nachodzące na siebie, o pewnym odstępie początków tych macierzy
Zwraca listę dwuwymiarową podmacierzy
Argumenty:
numpy.matrix A macierz do podzielenia
int blockSize rozmiar bloku
int delta wartość odstępu
QtGui.QmainWindow apka uchwyt do aplikacji
Printy:
apka.progress pasek postepu
Return:
numpy.matrix list[][] dwuwymiarowa lista
Todo:
Brak
Użyte funkcje:
range
list.append
apka.progress
"""
D = [];
for i in range(int((A.shape[0]-2*blockSize)/delta)+1):
apka.progress(i, (int((A.shape[1]-2*blockSize)/delta)+1));
D.append([])
for j in range(int((A.shape[1]-2*blockSize)/delta)+1):
D[i].append(skaluj(A[delta*i:delta*i+2*blockSize,delta*j:delta*j+2*blockSize]))
apka.progress(1,1);
print("")
return D;
def porownaj(R,D):
"""
Funkcja porownaj
Opis:
Funkcja porownująca dwie macierze, gdzie jedna jest większa od
drugiej i poddana jest pewnym przekształceniom.
Argumenty:
numpy.matrix R macierz wzorcowa
numpy.matrix D macierz do porównania
Printy:
apka.progress pasek postepu
Return:
list [
int s scale parameter
int o luminance offset
int e wyliczona różnica (błąd)
]
Todo:
Rozwiązać problem warningów w konsoli
Użyte funkcje:
numpy.matrix
numpy.matrix.mean
numpy.array
math.log
numpy.linalg.norm
"""
global zmienne;
R = numpy.matrix(R);
D = numpy.matrix(D);
R_ = R.mean();
D_ = D.mean();
try: #Wystepuje problem z nieskonczonoscia
s = (numpy.array(R-R_)*numpy.array(D-D_)).sum() / (numpy.array(D-D_)*numpy.array(D-D_)).sum()
if s < -zmienne["sMax"]:
s=-zmienne["sMax"];
elif s>zmienne["sMax"]:
s=zmienne["sMax"];
o = R_ - s*D_;
if o > zmienne["oMax"]:
o=zmienne["oMax"]
elif o<-zmienne["oMax"]:
o=-zmienne["oMax"]
E = math.log(numpy.linalg.norm(R-(s*D+o)))
return [s, o, E]
except:
return [0, 0, 2e15]
def przeksztalcenie(R, typ):
"""
Funkcja przeksztalcenie
Opis:
Funkca wykonująca przekształcenia afiniczna na podanej macierzy
Argumenty:
numpy.matrix R macierz na której będzie wykonymane
przekształcenie
int typ typ przekształcenia (0-7):
0-3 brak
4-7 lustrzane odbicie
0 - brak
1 - obrót o 90 stopni w prawo
2 - obrót o 180 stopni w prawo
3 - obrót o 270 stopni w prawo
Printy:
function description
Return:
numpy.matrix macierz po przekształceniach
Todo:
brak
Użyte funkcje:
numpy.matrix
numpy.rot90
numpy.fliplr
"""
R = numpy.matrix(R)
if(typ == 0):
return R;
elif typ == 1:
return numpy.rot90(R,1);
elif typ == 2:
return numpy.rot90(R,2);
elif typ == 3:
return numpy.rot90(R,3);
elif typ == 4:
return numpy.fliplr(R);
elif typ == 5:
return numpy.rot90(numpy.fliplr(R),1);
elif typ == 6:
return numpy.rot90(numpy.fliplr(R),2);
elif typ == 7:
return numpy.rot90(numpy.fliplr(R),3);
def przesunGora(A, n = 4):
"""
Funkcja przesunGora
Opis:
Funkcja przesuwająca macierz o n wierszy do góry
Argumenty:
numpy.matrix A macierz do przesunięcia
int n wartość przesunięcia
Printy:
brak
Return:
numpy.matrix przesunięta macierz
Todo:
brak
Użyte funkcje:
numpy.matrix
"""
A = numpy.matrix(A)
B = numpy.matrix(A[0:n,:]);
A[0:A.shape[0]-n, :] = A[n:A.shape[0], :]
A[A.shape[0]-n:, :] = B;
return A;
def przesunLewo(A, n = 4):
"""
Funkcja przesunGora
Opis:
Funkcja przesuwająca macierz o n kolumn w lewo
Argumenty:
numpy.matrix A macierz do przesunięcia
int n wartość przesunięcia
Printy:
brak
Return:
numpy.matrix przesunięta macierz
Todo:
brak
Użyte funkcje:
numpy.matrix
"""
A = numpy.matrix(A)
B = numpy.matrix(A[:,0:n]);
A[:, 0:A.shape[1]-n] = A[:,n:A.shape[1]]
A[:,A.shape[1]-n:] = B;
return A;
def usun2LSB(R):
"""
Funkcja usun2LSB
Opis:
Funkcja zerująca dwa najmniej znaczące bity dla każdej komórki
podanej macierzy
Argumenty:
numpy.matrix R macierz do wyzerowania bitów
Printy:
brak
Return:
list [
numpy.matrix R macierz z wyzerowanymi bitami
str wiadomosc wartosci odczytane z 2 LSB
Todo:
brak
Użyte funkcje:
numpy.matrix
format
range
int
"""
R = numpy.matrix(R)
wiadomosc = '';
for i in range(R.shape[0]):
for j in range(R.shape[1]):
binary = format(R[i,j], '08b')
R[i,j] = int("%s00" %(binary[0:6]), 2)
wiadomosc += binary[6:8];
return [R, wiadomosc]
def Kompresuj(R, D, delta, apka):
"""
Funkcja Kompresuj
Opis:
Funkcja przeprowadzająca kompresję fraktalną macierzy z listy
dwuwymiarowej R o rozmiarze i,j opierając się na
przekształceniu macierzy z lsty dwuwymiarowej D o rozmiarze x,y
Zwraca listę z optymalnymi przekszałceniami dla najoptymalniejszej
macierzy D
Argumenty:
numpy.matrix R[][] macierz R
numpy.matrix D[][] macierz D
int delta wartość delty(deprecated)
QtGui.QmainWindow apka uchwyt do aplikacji
Printy:
apka.progress pasek postepu kompresji
apk.print nie wiem na co to komu i po co
Return:
list [ i
list [ j
list [ wspolrzedne najbardziej podobnej macierzy
int a x
int b y
]
tmp return funkcji porownaj oraz numer przekszt.
Todo:
wyrzucić delte
Użyte funkcje:
len
range
list.append
porownaj
przeksztalcenie
apka.progress
apka.print_
"""
D_size = (len(D), len(D[0]))
R_size = (len(R), len(R[0]))
stat = [[[[-1, -1], [-1, -1, -1]]] * R_size[1] for i in range(R_size[0])]
for i in range(R_size[0]):
for j in range(R_size[1]):
apka.progress(i*R_size[1]+j, R_size[0] * R_size[1]);
for a in range(D_size[0]):
for b in range(D_size[1]):
D_tmp = D[a][b]
for c in range(8):
tmp = porownaj(R[i][j], przeksztalcenie(D[a][b], c))
if(stat[i][j][1][2] == -1 or stat[i][j][1][2] > tmp[2]):#jesli nie ustawiona lub mniejszy blad, to podmien wspolczynnniki
tmp.append(c)
if a>128 or a<0 or b<0 or b> 128:
apka.print_("Zle dobrana delta, nie pomiescimy sie na 7 bitach ze wspolrzednymi");
return -1;
stat[i][j] = [[a,b], tmp];
apka.progress(1, 1);
apka.print_("");
return stat;
"""
Funkcja Dekompresuj
Opis:
short description
Argumenty:
type name description
Printy:
function description
Return:
type decription
Todo:
description
Użyte funkcje:
name
def Dekompresuj(size, stat, delta):
blockSize = int(size[0]/len(stat))
G = numpy.zeros(shape=size)+127 #Obraz poczatkowy dekompresji
for a in range(2): #minimalna liczba petli to 2, wiecej niewiele zmienia
for counter in range(4):
cli_progress_test(a*4 + counter, 8);
if(counter == 0):
ranges = [range(int(G.shape[0]/2/blockSize)), range(int(G.shape[1]/2/blockSize)), int(G.shape[0]/2), int(G.shape[1]/2)]
elif(counter == 1):
ranges = [range(int(G.shape[0]/2/blockSize), int(G.shape[0]/blockSize)), range(int(G.shape[1]/2/blockSize), int(G.shape[1]/blockSize)), 0, 0]
elif(counter == 2):
ranges = [range(int(G.shape[0]/2/blockSize)), range(int(G.shape[1]/2/blockSize), int(G.shape[1]/blockSize)), int(G.shape[0]/2), 0]
elif(counter == 3):
ranges = [range(int(G.shape[0]/2/blockSize), int(G.shape[0]/blockSize)), range(int(G.shape[1]/2/blockSize)), 0, int(G.shape[1]/2)]
for i in ranges[0]:
for j in ranges[1]:
G[blockSize*i:blockSize*(i+1),blockSize*j:blockSize*(j+1)] = przeksztalcenie(skaluj(G[stat[i][j][0][0]*delta+ranges[2]:stat[i][j][0][0]*delta+ranges[2] + 2*blockSize, stat[i][j][0][1]*delta+ranges[3]:stat[i][j][0][1]*delta+ranges[3]+2*blockSize]), stat[i][j][1][3])*stat[i][j][1][0] + stat[i][j][1][1] #Ta linijka jest troszke nieczytelna :D
cli_progress_test(1, 1);
print("");
return(G);
"""
def DekompresujPojedynczy(R2, s, o):
"""
Funkcja DekompresujPojedynczy
Opis:
Dekompresja pojedyńczego bloku
Argumenty:
numpy.matrix R2 macierz podlegająca przekształceniu
int s scale parameter
int o luminance offset
Printy:
brak
Return:
numpy.matrix przeksztalcona macierz
Todo:
brak
Użyte funkcje:
numpy.matrix
"""
return numpy.matrix(R2 * s + o)
def getWspDCT(M):
"""
Funkcja getWspDCT
Opis:
funkcja obliczająca współczynniki DCT i zwracająca pierwsze sześć
w kolejności zig-zag
Argumenty:
numpy.matrix M macierz, której współczynniki będziemy liczyć
Printy:
brak
Return:
int[] lista współczynników w kolejności zig-zag (pierwsze sześć)
Todo:
brak
Użyte funkcje:
numpy.matrix
numpy.matrix.round
numpy.multiply
int
round
"""
T = numpy.matrix([[.3536, .3536, .3536, .3536, .3536, .3536, .3536, .3536],
[.4904, .4157, .2778, .0975, -.0975, -.2778, -.4157, -.4904],
[.4619, .1913, -.1913, -.4619, -.4619, -.1913, .1913, .4619],
[.4157, -.0975, -.4904, -.2778, .2778, .4904, .0975, -.4157],
[.3536, -.3536, -.3536, .3536, .3536, -.3536, -.3536, .3536],
[.2778, -.4904, .0975, .4157, -.4157, -.0975, .4904, -.2778],
[.1913, -.4619, .4619, -.1913, -.1913, .4619, -.4619, .1913],
[.0975, -.2778, .4157, -.4904, .4904, -.4157, .2778, -.0975]]);
Q = numpy.matrix([[16, 11, 10, 16, 24, 40, 51, 61],
[12, 13, 14, 19, 26, 58, 60, 55],
[14, 13, 16, 24, 40, 57, 69, 56],
[16, 17, 22, 29, 51, 87, 80, 62],
[18, 22, 37, 56, 68, 109, 103, 77],
[24, 35, 55, 64, 81, 104, 113, 92],
[49, 64, 78, 87, 103, 121, 120, 101],
[72, 92, 95, 98, 112, 100, 103, 99]]);
Q_10 = numpy.matrix([[80, 60, 50, 80, 120, 200, 255, 255],
[55, 60, 70, 95, 130, 255, 255, 255],
[70, 65, 80, 120, 200, 255, 255, 255],
[70, 85, 110, 145, 255, 255, 255, 255],
[90, 110, 185, 255, 255, 255, 255, 255],
[120, 175, 255, 255, 255, 255, 255, 255],
[245, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255],
[255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255]]);
D = T*(M-128)*T.H;
C = (numpy.matrix(D)/Q).round()
quant = 1;
R = (numpy.multiply(C, Q)).round()
#N = (T.H*R*T).round()+128
return [int(round(C[0,0])/quant), int(round(C[0,1])/quant), int(round(C[1,0])/quant), int(round(C[2,0])/quant), int(round(C[1,1])/quant), int(round(C[0,2])/quant)];
def dekodujDCT(M):
"""
Funkcja dekodujDCT
Opis:
Funkcja dekodująca DCT na podstawie pierwszych 6 współczynników
Argumenty:
int[] lista współczynników w kolejności zig-zag
Printy:
brak
Return:
numpy.matrix zdekodowana ze współczynników DCT macierz
Todo:
brak
Użyte funkcje:
numpy.matrix
numpy.multiply
numpy.matrix.round
"""
T = numpy.matrix([[.3536, .3536, .3536, .3536, .3536, .3536, .3536, .3536],
[.4904, .4157, .2778, .0975, -.0975, -.2778, -.4157, -.4904],
[.4619, .1913, -.1913, -.4619, -.4619, -.1913, .1913, .4619],
[.4157, -.0975, -.4904, -.2778, .2778, .4904, .0975, -.4157],
[.3536, -.3536, -.3536, .3536, .3536, -.3536, -.3536, .3536],
[.2778, -.4904, .0975, .4157, -.4157, -.0975, .4904, -.2778],
[.1913, -.4619, .4619, -.1913, -.1913, .4619, -.4619, .1913],
[.0975, -.2778, .4157, -.4904, .4904, -.4157, .2778, -.0975]]);
Q = numpy.matrix([[16, 11, 10, 16, 24, 40, 51, 61],
[12, 13, 14, 19, 26, 58, 60, 55],
[14, 13, 16, 24, 40, 57, 69, 56],
[16, 17, 22, 29, 51, 87, 80, 62],
[18, 22, 37, 56, 68, 109, 103, 77],
[24, 35, 55, 64, 81, 104, 113, 92],
[49, 64, 78, 87, 103, 121, 120, 101],
[72, 92, 95, 98, 112, 100, 103, 99]]);
quant = 1
R = numpy.matrix(Q)*0;
R[0,0] = M[0]*quant;
R[0,1] = M[1]*quant;
R[1,0] = M[2]*quant;
R[2,0] = M[3]*quant;
R[1,1] = M[4]*quant;
R[0,2] = M[5]*quant;
R = (numpy.multiply(R, Q)).round()
N = (T.H*R*T).round()+128
return N;
def policzWspolczynnikiDCT(ile):
"""
Funkcja policzWspolczynnikiDCT
Opis:
Funkcja obliczająca ile bitów z puli (int ile) należy poświęcić,
na który z sześciu współczynników DCT
Argumenty:
int ile pula bitów do wykorzystania
Printy:
brak
Return:
int[] lista definiująca ile bitów przypada na jaki wspołczynnik
Todo:
brak
Użyte funkcje:
math.floor
"""
ret = [math.floor(ile/7), math.floor(ile/7), math.floor(ile/7), math.floor(ile/7), math.floor(ile/7), math.floor(ile/7)]
ile -= math.floor(ile/7)*6;
for i in [0, 5, 1, 2, 0, 4, 0, 5, 1, 2, 4, 0, 5, 1, 2, 4, 0, 5, 1, 2, 4, 0, 5, 1, 2, 4]:
if ile>0:
ret[i] += 1
else:
break;
ile -= 1;
return ret
def kodujWspDCT(wsp, apka):
"""
Funkcja kodujWspDCT
Opis:
Funkcja kodująca wsp DCT na podaną liczbę bitów
Argumenty:
int wsp[] lista współczynników do zakodowania
QtGui.QmainWindow apka uchwyt do aplikacji, potrzebny do odczytania
głównej konfiguracji
Printy:
brak
Return:
str bitowa reprezentacja podanych współczynników
Todo:
1. usunąć komentarze, być może uzależnić Huffmana
od jakiegoś parametru
2. Zastanowić się czy potrzebny jest uchwyt apka
Użyte funkcje:
intTobin
"""
"""
#Wspolczynniki DCT metodą Huffmana
ret = '';
if abs(wsp[3]) > 31 or abs(wsp[4]) > 31 or abs(wsp[5]):
ret = '1';
else:
ret = '0';
for i in range(len(wsp)):
if (ret[0:1] == '0' and i <3) or (ret[0:1] == '1' and i>2):
ret = '%s%s' %(ret, format(wsp[i], '+07b'))
else:
ret = '%s%s' %(ret, format(wsp[i], '+06b'))
# if abs(wsp[i])>=32:
# print([y, wsp, ret]);
# print("error");
# sys.exit();
ret = ret.replace('+','0').replace('-', '1');
if(len(ret) > 32):
print(wsp)
return ret;""""""
ret = Huffman(wsp[0])
for i in range(1, len(wsp)):
ret += Huffman(wsp[i] - wsp[i-1])
#ret += Huffman(wsp[i])
if(len(ret)>40):
print(wsp);
ret += '0000000000000000000000000000'
return ret[0:40];"""
maks = policzWspolczynnikiDCT(apka.config["profile"][apka.config["profil"]]["bity"]["DCT1"]);
ret = '';
ret += intTobin(wsp[0], maks[0])#format(, '+0%ib' %maks[0]).replace('+','0').replace('-','1');
ret += intTobin(wsp[1], maks[1])#format(wsp[1], '+0%ib' %maks[1]).replace('+','0').replace('-','1');
ret += intTobin(wsp[2], maks[2])#format(wsp[2], '+0%ib' %maks[2]).replace('+','0').replace('-','1');
ret += intTobin(wsp[3], maks[3])#format(wsp[3], '+0%ib' %maks[3]).replace('+','0').replace('-','1');
ret += intTobin(wsp[4], maks[4])#format(wsp[4], '+0%ib' %maks[4]).replace('+','0').replace('-','1');
ret += intTobin(wsp[5], maks[5])#format(wsp[5], '+0%ib' %maks[5]).replace('+','0').replace('-','1');
#if(len(ret)>40):
# print(wsp);
#print(wsp)
#print(binariaToDec(ret, [[8, 1], [7,1], [7,1], [5,1], [6,1], [7,1]]));
#sys.exit()
return ret[0:apka.config["profile"][apka.config["profil"]]["bity"]["DCT1"]];
def dekodujWspDCT(wsp, ile, apka):
"""
Funkcja dekodujWspDCT
Opis:
funkca dekodująca współczynniki DCT i zwracajaca ich listę
zwykła konwersja liczb do postaci binarnej
Argumenty:
int wsp[] współczynniki do zakodowania
int ile[] zastosowanie w Huffmanie
QtGui.QmainWindow apka uchwyt do aplikacji
Printy:
brak
Return:
str postać binarna
Todo:
1. usunąć komentarze, być może uzależnić Huffmana
od jakiegoś parametru
2. Zastanowić się czy potrzebny jest uchwyt apka
3. Zastanowić się po co był argument ile
Użyte funkcje:
policzWspolczynnikiDCT
binariaToDec
"""
"""
#Wspolczynniki DCT metodą Huffmana
ret = []
wsp += '0'*ile*2
for i in range(ile):
if wsp[0:2] == '00':
wsp=wsp[2:]
dodaj = 0
ile = 0;
if wsp[0:3] == '010':
wsp=wsp[3:]
dodaj = 1
ile = 1;
if wsp[0:3] == '011':
wsp=wsp[3:]
dodaj = 3
ile = 2;
if wsp[0:3] == '100':
wsp=wsp[3:]
dodaj = 7
ile = 3;
if wsp[0:3] == '101':
wsp=wsp[3:]
dodaj = 15
ile = 4;
if wsp[0:3] == '110':
wsp=wsp[3:]
dodaj = 31
ile = 5;
if wsp[0:4] == '1110':
wsp=wsp[4:]
dodaj = 63
ile = 6;
if wsp[0:5] == '11110':
wsp=wsp[5:]
dodaj = 127
ile = 7;
if wsp[0:6] == '111110':
wsp=wsp[6:]
dodaj = 255
ile = 8;
if wsp[0:7] == '1111110':
wsp=wsp[7:]
dodaj = 511
ile = 9;
if wsp[0:8] == '11111110':
wsp=wsp[8:]
dodaj = 1023
ile = 10;
if wsp[0:9] == '111111110':
wsp=wsp[9:]
dodaj = 2047
ile = 11;
if ile == 0:
liczba = 0
else:
liczba = int(wsp[1:1+ile], 2);
if(wsp[0:1] == '0'):
liczba = -liczba + dodaj;
else:
liczba = -dodaj + liczba
wsp = wsp[1+ile:]
if(i == 0):
ret.append(liczba)
else:
ret.append(liczba + ret[i-1])
return ret"""
maks = policzWspolczynnikiDCT(apka.config["profile"][apka.config["profil"]]["bity"]["DCT2"]);
return binariaToDec(wsp, [[maks[0], 1], [maks[1],1], [maks[2],1], [maks[3],1], [maks[4],1], [maks[5],1]])
def kodujDCTJPEG(R, apka):
"""
Funkcja kodujDCTJPEG
Opis:
Kodowanie dwuwymiarowej tablicy o elementach numpy.matrix
i zapisanie w dwuwymiarowej tablicy o elementch str zawierająca
zakodowane do postaci binarnej współczynniki DCT
Argumenty:
numpy.matrix R[][] dwuwymiarowa tablica macierzy
QtGui.QmainWindow apka uchwyt do aplikacji
Printy:
brak
Return:
str[][] dwuwymiarowa tablica zakodowanych do postaci binarnej
współczynniów DCT
Todo:
1. Poprawić opis
Użyte funkcje:
len
range
cli_progress_test
getWspDCT
kodujWspDCT
"""
R_size = (len(R), len(R[0]))
wsp = [[None] * R_size[1] for i in range(R_size[0])]
for i in range(R_size[0]):
for j in range(R_size[1]):
apka.progress(i*len(R) + j, len(R)*len(R));
wsp[i][j] = kodujWspDCT(getWspDCT(R[i][j]), apka);
apka.progress(1, 1);
print("");
return wsp;
def getMapping(R, Size, password = None):
"""
Funkcja getMapping
Opis:
obliczenie rozkładu mapowania na podstawie bloku lub hasła,
zwrócenie dwuwymiarowej listy o rozmiarze Size,Size
ze współrzędnymi, na które mapować
Argumenty:
numpy.matrix R blok/lista-hasło
int Size rozmiar bloku, na jaki chcemy mapować
str password hasło
Printy:
brak
Return:
list[][] dwuwymiarowa lista o rozmiarze Size,Size
ze współrzędnymi, na które mapować
Todo:
brak
Użyte funkcje:
numpy.array
numpy.array.reshape
range
list.append
str.join
format
sum
int
math.pow
len
pow
math.floor
"""
if(password):
K=[]#password[0:10];
for i in password:
K.append(ord(i));
else:
R = numpy.array(R).reshape(-1)
K = R[0:10];
B1 = K[4:7];
M=[];
for i in range(Size[0]):
M.append([])
for j in range(Size[1]):
M[i].append([i,j]);
X = ''.join([format(znak, '08b') for znak in B1 ])
X_01 = sum([int(X[i])*math.pow(2, i) for i in range(len(X))])/pow(2, 24)
Z = ''.join([format(znak, '02x') for znak in K ])
X_02 = sum([int(Z[i], 16) for i in range(12, 18)])/96
X_ = (X_01 + X_02) % 1
X=[]
for i in range(0, Size[0]):
for j in range(0, Size[1]):
X__=[]
X_ = 3.9999*X_*(1-X_)
X__.append(math.floor(X_*Size[0]))
X_ = 3.9999*X_*(1-X_)
X__.append(math.floor(X_*Size[1]))
tmp = M[i][j]
M[i][j] = M[X__[0]][X__[1]]
M[X__[0]][X__[1]] = tmp;
return M;
def Huffman(liczba):
"""
Funkcja Huffman
Opis:
Kodowanie huffmana z prawdopodobieństwami obliczonymi dla DCT JPG
Argumenty:
int liczba liczba do zakodowania
Printy:
brak
Return:
str zakodowana liczba w postaci binarnej
Todo:
brak
Użyte funkcje:
abs
format
"""
try:
absLiczba = abs(liczba);
if liczba/absLiczba < 0:
znak = '1'
else:
znak = '0'
except:
znak = '0'
if liczba == 0:
return '00'
elif absLiczba <= 1:
return '010%s%s' %(znak, format(1 - absLiczba, '01b'))
elif absLiczba <= 3:
return '011%s%s' %(znak, format(3 - absLiczba, '02b'))
elif absLiczba <= 7:
return '100%s%s' %(znak, format(7 - absLiczba, '03b'))
elif absLiczba <= 15:
return '101%s%s' %(znak, format(15 - absLiczba, '04b'))
elif absLiczba <= 31:
return '110%s%s' %(znak, format(31 - absLiczba, '05b'))
elif absLiczba <= 63:
return '1110%s%s' %(znak, format(63 - absLiczba, '06b'))
elif absLiczba <= 127:
return '11110%s%s' %(znak, format(127 - absLiczba, '07b'))
elif absLiczba <= 255:
return '111110%s%s' %(znak, format(255 - absLiczba, '08b'))
elif absLiczba <= 511:
return '1111110%s%s' %(znak, format(511 - absLiczba, '09b'))
elif absLiczba <= 1023:
return '11111110%s%s' %(znak, format(1023 - absLiczba, '010b'))
elif absLiczba <= 2047:
return '111111110%s%s' %(znak, format(2047 - absLiczba, '011b'))
else:
return false;