Variable Globale et paramètre

Bonjour,
J'ai 3 noms de matrices que je veux passer en paramètre d'entrée pour une procédure qui chargera les valeurs binaires des pixels d'une image précise par matrice. Seulement, je n'arrive pas a passer uniquement les noms, et même en définissant mes variables avant, je ne sais pas comment modifier mes variables en globale dans la procédure, car si je met un "global Matrice" il me dit que Matrice ne peut pas être global et local... logique...
Et si je met un "global Map, Pattern_1, Pattern2", une fois sorti de la procédure, mes variables restent inchangées par rapport a leur déclaration de base...

Pour moi, l'idéal serait que les matrices soit passées vides et redimensionnées (grâce a la taille de l'image qui l'accompagne) dans la procédure et non avant!

Code:

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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

# -*- coding:Utf-8 -*- import Tkinter import os import PIL import Image, ImageTk from numpy import *     def LOAD(PictureName, Matrice):   #<--Preparation des données image --> #chargement de l'image Img = Image.open(PictureName)   #couleur -> niveau de gris Img = Img.convert("L")   #donnees image DataImg = list(Img.getdata())   #<-- chargement des listes de données binaires --> #Taille image : Width, Height = Img.size   #Initialisation de la matrice --> tous les pixels sont blanc. Matrice = ones((Width,Height))   #Remplissage de la matrice de données binaires: Threshold = 200 #Valeur au dessous de laquelle le pixel sera considéré comme noir (0) Pixel = 0 #indice de parcours du DataImg pixel par pixel for j in range(0,Height,1): for i in range(0,Width,1): if DataImg[Pixel] < Threshold: Matrice[i,j] = 0 #le pixel passe noir Pixel += 1 print Matrice   Side = 35 Pattern_1, Pattern_2 = ones((Side,Side)), ones((Side,Side)) Map = ones((250,200))   LOAD("patt.bmp", Map) LOAD("patt1.bmp", Pattern_1) LOAD("patt2.bmp", Pattern_2)

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Merci.

ta fonction ne retourne rien ....

Bonjour,


Si j’ai bien compris, tu définis Pattern_1 comme ones((Side,Side)) avec Side=35 parce que tu sais que l’image "patt1.bmp" a cette taille et que Pattern_1 va devoir prendre les valeurs de pixel de cette image dans la fonction.
Et de même pour les deux autres.

Mais tu te mélanges un peu les pinceaux concernant l’utilité de la déclaration global et celle d’une fonction.

À moins de se contenter de faire un truc du genre print dans un fonction, l’exécution d’une fonction doit remvoyer quelque chose, donc un return à la fin du bloc fonction.
Comme manifestement tu veux conserver en dehors de la fonction les matrices obtenues à l’intérieur, c'est ce qui manque dans ton code.


Je squeeze le passage des tailles comme arguments parce que la taille est fixée à l’intérieur de la fonction en fonction de chaque image.
Ce qui donne, avec quelques réorganistions pour raccourcir tout ça:

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

# -*- coding:Utf-8 -*- import Tkinter import os import PIL import Image, ImageTk import numpy as np     def LOAD(PictureName, Threshold = 200): #Threshold : Valeur par defaut au dessous de laquelle le pixel sera considéré comme noir (0)   Img = Image.open(PictureName).convert("L") # "L" -> niveau de gris Grey_DataImg = [ 0 if Value_Pixel < Threshold else 1 for Value_Pixel in Img.getdata() ] Matrice = np.array(Grey_DataImg) Matrice.shape = Height,Width   return Matrice   Map = LOAD("patt.bmp") Pattern_1 = LOAD("patt1.bmp" ) Pattern_2 = LOAD("patt2.bmp")

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J’espère que je ne me suis pas trompé, mais c’est sans garantie car je n'ai pas numpy d'installé pour tester, actuellement.

DataImg = list(Img.getdata()) m'a fait conclure que Img.getdata() est un itérateur, donc une boucle for dessus est utilisable dans une list comprehension, cette dernière écrite de façon à créer de suite une liste avec les bonnes valeurs en fonction de la valeur de Img.getdata() d’un pixel.

shape pour transformer la matrice à une ligne en matrice à Height lignes et Width colonnes (si je ne me trompe pas dans l’ordre de Height et Width)

J’espère que "patt1.bmp" et "patt2.bmp" ont bien toutes les deux des tailles (35,35) car j’ai éliminé la référence Side

Mettre Threshold comme paramètre avec argument par défaut fixé à 200 permettra de faire varier ce seuil par simple passage d’une autre valeur comme argument.

Bonjour,

pour moi, la meilleure façon de faire c'est de ne pas passer ton tableau numpy en argument de la fonction LOAD mais de le faire renvoyer par cette dernière.

du coup LOAD serait quelque chose comme ça:

Code:

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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

def LOAD(PictureName): #<--Preparation des données image --> #chargement de l'image Img = Image.open(PictureName)   #couleur -> niveau de gris Img = Img.convert("L")   #donnees image DataImg = list(Img.getdata())   #<-- chargement des listes de données binaires --> #Taille image : Width, Height = Img.size   #Initialisation de la matrice --> tous les pixels sont blanc. Matrice = ones((Width,Height))   #Remplissage de la matrice de données binaires: Threshold = 200 #Valeur au dessous de laquelle le pixel sera considéré comme noir (0) Pixel = 0 #indice de parcours du DataImg pixel par pixel for j in range(0,Height,1): for i in range(0,Width,1): if DataImg[Pixel] < Threshold: Matrice[i,j] = 0 #le pixel passe noir Pixel += 1 print Matrice return Matrice

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et serait appelée comme ceci:

Code:

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1 2 3

Map = LOAD("patt.bmp") Pattern_1 = LOAD("patt1.bmp") Pattern_2 = LOAD("patt2.bmp")

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edit: pas vu le message de eyquem avant de poster

Parfait, merci a vous deux, j'ai pu effectivement obtenir ce que je souhaitais en mettant en paramètre en dur le "Threshold" et en utilisant un "return Matrice" tout en supprimant ma double déclaration des matrices.

Merci!