compressi.py

import pywt, numpy
import Image
from sys import argv
import time

def crear_imagen(cef,esg): #Pasa los coeficientes a un filtro  
    for cs,i in enumerate(cef):
        binariza(i,cs)
       # raw_input()
	
def cef(array): #aplicar tranformada discreta de wavelets
    data = array
    #print 'data', data
    coeffs = pywt.dwt2(data, 'Haar')
    csA, (csH, csV, csD) = coeffs
    print 'Coefic 1'
    print csA
    print 'Coefic 2'
    print csH
    print 'Coefic 3'
    print csV
    print 'Coefic 4'
    print csD
    return (csA,csH,csV,csD),coeffs

def escala_g(image): #convierte la imagen a escala de grises
    imagen = image.load()
    ancho,alto = image.size
    for i in range(ancho):
        for j in range(alto): 
            (r,g,b) = image.getpixel((i,j))
            esg = (r+g+b)/3
            imagen[i,j] = (esg,esg,esg)
   
    df = image.save('escala.png')
    return image
    

def toma_array(esg): # toma matriz de coeficientes
    ancho,alto=esg.size
    imagen=esg.load()
    m = numpy.empty((ancho, alto))
    for i in range(ancho):
        for j in range(alto):
            (r,g,b) = esg.getpixel((i,j))
            m[i,j]=r
    return m

def conversion_array(image):
    matriz = numpy.fromstring(image.tostring(), numpy.uint8)
    matriz.shape = (image.size[1], image.size[0], len(image.getbands()))
    return matriz


def binariza(array,cs): #filtro para obtener valores menores
    print array
    ancho=len(array)
    alto=len(array[0])
    val=0
    im = Image.new('RGB', (ancho, alto), (255, 255, 255))
    im.save('nuevab.png')
    imagen=im.load()
    for i in range(ancho):
        for j in range(alto):
            if array[i,j]<0:
                val = 0
            elif array[i,j]>255:
                val= 255
            else:
                val=int(array[i,j])
            imagen[i,j]=(val,val,val)
    im.save('coef'+str(cs)+'.png')


    
def descomprimir(cs,esg): #imagen final comprimida
    d=pywt.idwt2(cs, 'haar')
    imagen=esg.load()
    ancho,alto=esg.size
    for i in range(ancho):
        for j in range(alto):
            imagen[i,j]=(int(d[i,j]),int(d[i,j]),int(d[i,j]))
    esg.save('descomprimida.png')

def main(): #aplica funciones a la imagen
    size=(400,400)
    img=Image.open(argv[1])
    esg=escala_g(img)
    esg.thumbnail(size, Image.ANTIALIAS)
    m=toma_array(esg)
    cs,cof=cef(m)
    crear_imagen(cs,esg)
    descomprimir(cof,esg)
    cs,cof=cef(cs[0])
    crear_imagen(cs,esg)
    cs,cof=cef(cs[0])
    crear_imagen(cs,esg)

    esg.save('Image.png')
   
main()