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CHANGED
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@@ -3,9 +3,9 @@ import numpy as np
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| 3 |
from PIL import Image
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| 4 |
import random
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| 5 |
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| 6 |
-
#
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| 7 |
-
oe =
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| 8 |
-
nn =
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| 9 |
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| 10 |
# Fonction pour traiter et redimensionner l'image importée
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| 11 |
def process_uploaded_image(uploaded_file):
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@@ -13,7 +13,7 @@ def process_uploaded_image(uploaded_file):
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| 13 |
pixel_data = np.array(image)
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| 14 |
return pixel_data
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| 15 |
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| 16 |
-
# Fonction pour générer une image en fonction des pixels voisins
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| 17 |
def generate_image_from_neighbors(base_pixels):
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| 18 |
height, width, _ = base_pixels.shape
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| 19 |
generated_image = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8)
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@@ -27,7 +27,7 @@ def generate_image_from_neighbors(base_pixels):
|
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| 27 |
for dj in range(-1, 2): # -1, 0, 1
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| 28 |
if 0 <= i + di < height and 0 <= j + dj < width:
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| 29 |
surrounding_pixels.append(base_pixels[i + di, j + dj])
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| 30 |
-
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| 31 |
# Calculer la moyenne des pixels environnants
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| 32 |
surrounding_pixels = np.array(surrounding_pixels)
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| 33 |
new_pixel_color = np.mean(surrounding_pixels, axis=0)
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@@ -35,6 +35,12 @@ def generate_image_from_neighbors(base_pixels):
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| 35 |
# Ajouter une petite variation aléatoire pour générer de l'unicité
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| 36 |
variation = np.array([random.randint(-20, 20) for _ in range(3)])
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| 37 |
new_pixel_color = np.clip(new_pixel_color + variation, 0, 255).astype(np.uint8)
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| 38 |
generated_image[i, j] = new_pixel_color
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| 39 |
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| 40 |
return Image.fromarray(generated_image)
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@@ -64,10 +70,9 @@ if uploaded_file:
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| 64 |
col1, col2 = st.columns(2) # Créez deux colonnes pour les boutons
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| 65 |
with col1:
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| 66 |
if st.button("Oui"):
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| 67 |
-
# Enregistrer les pixels de l'image générée dans
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| 68 |
new_pixels = list(generated_image.getdata())
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| 69 |
-
oe.
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| 70 |
-
oe = list(set(map(tuple, oe))) # Enlever les doublons
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| 71 |
st.success("Image validée!")
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| 72 |
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| 73 |
# Réinitialiser l'image générée après validation
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@@ -75,21 +80,20 @@ if uploaded_file:
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| 75 |
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| 76 |
with col2:
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| 77 |
if st.button("Non"):
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| 78 |
-
# Enregistrer les pixels de l'image générée dans
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| 79 |
new_pixels = list(generated_image.getdata())
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| 80 |
-
nn.
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| 81 |
-
nn = list(set(map(tuple, nn))) # Enlever les doublons
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| 82 |
st.error("Image rejetée!")
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| 83 |
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| 84 |
# Réinitialiser l'image générée après rejet
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| 85 |
generated_image = None
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| 86 |
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| 87 |
-
# Affichage des
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| 88 |
st.write("Pixels validés (oe):", len(oe), "pixels enregistrés.")
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| 89 |
st.write("Pixels non validés (nn):", len(nn), "pixels enregistrés.")
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| 90 |
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| 91 |
-
# Option pour réinitialiser les
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| 92 |
-
if st.button("Réinitialiser les
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| 93 |
oe.clear()
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| 94 |
nn.clear()
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| 95 |
-
st.success("Les
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| 3 |
from PIL import Image
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| 4 |
import random
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| 5 |
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| 6 |
+
# Ensembles pour stocker les pixels validés et non validés
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| 7 |
+
oe = set() # Pixels validés
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| 8 |
+
nn = set() # Pixels non validés
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| 9 |
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| 10 |
# Fonction pour traiter et redimensionner l'image importée
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| 11 |
def process_uploaded_image(uploaded_file):
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| 13 |
pixel_data = np.array(image)
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| 14 |
return pixel_data
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| 15 |
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| 16 |
+
# Fonction pour générer une image en fonction des pixels voisins avec variation
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| 17 |
def generate_image_from_neighbors(base_pixels):
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| 18 |
height, width, _ = base_pixels.shape
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| 19 |
generated_image = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8)
|
|
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| 27 |
for dj in range(-1, 2): # -1, 0, 1
|
| 28 |
if 0 <= i + di < height and 0 <= j + dj < width:
|
| 29 |
surrounding_pixels.append(base_pixels[i + di, j + dj])
|
| 30 |
+
|
| 31 |
# Calculer la moyenne des pixels environnants
|
| 32 |
surrounding_pixels = np.array(surrounding_pixels)
|
| 33 |
new_pixel_color = np.mean(surrounding_pixels, axis=0)
|
|
|
|
| 35 |
# Ajouter une petite variation aléatoire pour générer de l'unicité
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| 36 |
variation = np.array([random.randint(-20, 20) for _ in range(3)])
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| 37 |
new_pixel_color = np.clip(new_pixel_color + variation, 0, 255).astype(np.uint8)
|
| 38 |
+
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| 39 |
+
# Vérification pour changer aléatoirement le pixel pour plus d'unicité
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| 40 |
+
if random.random() < 0.2: # 20% de chance de changer le pixel
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| 41 |
+
new_pixel_color += np.array([random.randint(-50, 50) for _ in range(3)])
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| 42 |
+
new_pixel_color = np.clip(new_pixel_color, 0, 255).astype(np.uint8)
|
| 43 |
+
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| 44 |
generated_image[i, j] = new_pixel_color
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| 45 |
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| 46 |
return Image.fromarray(generated_image)
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|
|
| 70 |
col1, col2 = st.columns(2) # Créez deux colonnes pour les boutons
|
| 71 |
with col1:
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| 72 |
if st.button("Oui"):
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| 73 |
+
# Enregistrer les pixels de l'image générée dans l'ensemble "oe"
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| 74 |
new_pixels = list(generated_image.getdata())
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| 75 |
+
oe.update(map(tuple, new_pixels)) # Ajouter les nouveaux pixels à l'ensemble "oe"
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| 76 |
st.success("Image validée!")
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| 77 |
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| 78 |
# Réinitialiser l'image générée après validation
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| 80 |
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| 81 |
with col2:
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| 82 |
if st.button("Non"):
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| 83 |
+
# Enregistrer les pixels de l'image générée dans l'ensemble "nn"
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| 84 |
new_pixels = list(generated_image.getdata())
|
| 85 |
+
nn.update(map(tuple, new_pixels)) # Ajouter les nouveaux pixels à l'ensemble "nn"
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|
|
|
| 86 |
st.error("Image rejetée!")
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| 87 |
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| 88 |
# Réinitialiser l'image générée après rejet
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| 89 |
generated_image = None
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| 90 |
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| 91 |
+
# Affichage des ensembles de pixels validés et non validés
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| 92 |
st.write("Pixels validés (oe):", len(oe), "pixels enregistrés.")
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| 93 |
st.write("Pixels non validés (nn):", len(nn), "pixels enregistrés.")
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| 94 |
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| 95 |
+
# Option pour réinitialiser les ensembles
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| 96 |
+
if st.button("Réinitialiser les ensembles"):
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| 97 |
oe.clear()
|
| 98 |
nn.clear()
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| 99 |
+
st.success("Les ensembles de pixels ont été réinitialisés.")
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