So ist enforcement die Rede!

Ja Willkommen schön das ihr da seid. Heute sind wir noch mal dran!

Einmal geht es noch über Bilder, ab nächster Woche seid ihr dann wieder

bei Michael gut aufgehoben. Genau wir fangen an mit einer schnellen

Wiederholung vom letzten mal, wir gehen jetzt einfach noch schnell über die

Folien drüber und reden darüber was wir so gemacht haben.

… wir haben über Bilder geredet, vor allem erstmal über Rasterbilder.

Das sind sozusagen die Bilder, die ihr alle kennt, die jeder von euch auf dem Computer

hat, der euer Handy macht und so weiter.

Da hatten wir gesagt, ´Bilder sind im Wesentlichen einfach Grids aus Pixeln.

Also einfach ein reguläres Gitter.

Und in jedem Pixel steht sozusagen Curse Colour drin.

Da hatten wir gesagt, es gibt dieses RGB-Farbformat, wo man Farben aus Mixungen darstellt, aus

Rot, Grün und Blau.

Hier sind ein paar Beispiele, das wisst ihr wahrscheinlich alles noch.

Ein zweiter, genau, HTML-Farben gibt's, darüber haben wir auch letztes Semester schon drüber geredet.

Ja, da kannst du drüberspringen.

Genau, noch eins oder da.

Genau, wir hatten uns Pillow angeguckt, das habt ihr euch vielleicht auch in der Hausaufgabe schon mal angeschaut.

Genau, das sehen wir gleich auch noch ein paar mehr Beispiele.

Graustufenbilder gibt es, da sind Rot, Grün und Blau jeweils gleich.

Das heißt, wenn man ein graues Bild hat, braucht man auch...

Also ein Graubild ist sozusagen ein Bild, in dem alle Farben graue Graustufen sind.

Und dann muss man natürlich auch nicht immer dreimal denselben Wert speichern,

sondern wir hatten gesagt, dann speichert man eben nur einmal den Wert

und dann spart man sich einiges an Speicherplatz.

Genau, das ist die Formel nochmal für Graubilder.

Wir hatten uns einige andere Bildoperationen noch angeschaut

und hatten gesehen, dass Pillow viele von denen unterstützt

und es relativ einfach ist, sie zu verwenden.

Hier sind auch nochmal zwei Beispiele für einmal eben diese Konversion nach Grau

und einmal um das Bild zu invertieren, also sozusagen jeden Farbwert einfach 1 minus den jeweiligen Wert zu rechnen.

Transparenz hatten wir uns angeguckt, nützlich, um Bilder übereinander zu legen.

Genau, da hatten wir gesagt, wir führen diesen vierten Kanal ein,

neben RGB eben noch diesen A-Kanal, der für Alpha steht.

Und das ist die Opacität, also sozusagen das Gegenteil von Transparenz.

Wenn die Opacität voll ist, also auf 1, dann heißt das, der Pixel ist komplett opark, also nicht durchsichtig.

Wenn er auf 0 ist, hatten wir gesagt, ist komplett durchsichtig und dann scheint sozusagen der Hintergrund durch.

Und es gibt auch Zwischenwerte, in dem Fall ist das Lila da oben bei 0,5 als Alpha-Wert

und deshalb sieht man sozusagen das Lila auf dem Augustus, also der Augustus scheint zur Hälfte sozusagen durch.

Genau, wir hatten uns ein bisschen kompliziertere Bildfilter angeguckt.

In dem Fall ist es hier ein Kantenerkennungsalgorithmus.

Da hatten wir gesagt, also bei diesen anderen Filtern hatten wir gesagt,

man kann einfach sozusagen durch diese Liste an Pixeln durchgehen und jeden Pixel einzeln irgendwie processen.

Hier macht man das jetzt auch, also man guckt sich auch einfach jeden Pixel an,

aber zusätzlich zu dem einen Wert, der da drin steht, schaut man sich noch die Nachbarn an.

Schicken wir mal eins weiter bitte.

Also man schaut sich einfach die Nachbarn an und dann in dem Fall, weil wir Kanten erkennen wollen,

machen wir jetzt einfach folgendes, wir schauen uns sozusagen die Spalten links und rechts von unserem Pixel an,

ziehen die voneinander ab und wenn die Differenz sozusagen von diesen beiden Spalten sehr groß ist,