def test_salvar_imagem_unica_processada_colorida(self):
im = Imagem(
'/home/janderson/pesquisa_pibit/jornais/pendrive_cepdomp/1959_01__12_folha_de_ituiutaba/IMG_1642.JPG'
)
result = im.salvar_imagem_processada("CO", "out_colorida.jpg")
assert isinstance(im, Imagem)
assert result == True
def test_compacta_arquivo_pdf_colorido(self):
import os.path
im = Imagem()
im.compacta_pdf("out_colorida.pdf", "c_out_colorida.pdf")
tamanho_input = os.path.getsize("out_colorida.pdf")
tamanho_output = os.path.getsize("c_out_colorida.pdf")
assert tamanho_output < tamanho_input
def test_gera_pdf_imagem_unica_cinza(self):
import os.path
im = Imagem(
'/home/janderson/pesquisa_pibit/jornais/pendrive_cepdomp/1959_01__12_folha_de_ituiutaba/IMG_1642.JPG'
)
im.salvar_imagem_processada("EC", "out_cinza.jpg")
im.gera_pdf("out_cinza.jpg")
assert os.path.exists("out_cinza.pdf")
def test_gera_texto_ocr_imagem_unica_cinza(self):
im = Imagem(
'/home/janderson/pesquisa_pibit/jornais/pendrive_cepdomp/1959_01__12_folha_de_ituiutaba/IMG_1642.JPG'
)
im.salvar_imagem_processada("EC", "out_cinza.jpg")
im.gera_arquivo_texto('out_cinza.jpg', 'out_cinza.txt', 'por')
arq = open('out_cinza.txt', 'r')
assert arq.readlines()
arq.close()
def test_carrega_imagem_unica(self):
im = Imagem(
'/home/janderson/pesquisa_pibit/jornais/pendrive_cepdomp/1959_01__12_folha_de_ituiutaba/IMG_1642.JPG'
)
assert isinstance(im, Imagem)
def test_salvar_tipo_invalido_imagem(self):
im = Imagem(
'/home/janderson/pesquisa_pibit/jornais/pendrive_cepdomp/1959_01__12_folha_de_ituiutaba/IMG_1642.JPG'
)
result = im.salvar_imagem_processada("XX", "out_colorida.jpg")
assert result == False
def test_identificar_contornob_orda_externa_imagem_unica(self):
im = Imagem(
'/home/janderson/pesquisa_pibit/jornais/pendrive_cepdomp/1959_01__12_folha_de_ituiutaba/IMG_1642.JPG'
)
contornos = im.encontra_contornos()
assert len(contornos) == 4
def test_encontra_contornos_imagem_unica(self):
im = Imagem(
'/home/janderson/pesquisa_pibit/jornais/pendrive_cepdomp/1959_01__12_folha_de_ituiutaba/IMG_1642.JPG'
)
contornos = im.encontra_contornos()
assert isinstance(contornos, numpy.ndarray)
def test_insere_metadatos(self):
#https://github.com/chrismattmann/tika-python (metadados de PDF em python)
im = Imagem()
im.insere_metadados("out_colorida.pdf", "1", im.transcricao_texto)
from imagem import Imagem as img
cor = 127
branco = 255
preto = 0
img = img(240, 320, 127)
img.paintRectangle(30, 10, 180, 160, preto)
img.paintRectangle(50, 50, 200, 200, branco)
img.salvaImagem("imagemTestePythonTeste.pgm")
def main():
img = Imagem(sys.argv[1])
img.ampliar()
print("\n[1] Detector de bordas")
print("[2] Máscara Box Blurring")
print("[3] Máscara Gaussian Blur\n")
aux = int(input("Digite o número da opção desejada: "))
if aux == 1:
img.detector_bordas()
elif aux == 2:
img.box_blurring()
elif aux == 3:
img.gaussian_blur()
img.exibir_imagens()
for linha in linhas_antes:
p0 = linha[0]
p1 = linha[1]
pt0 = np.array(list(p0))
pt1 = np.array(list(p1))
pt0 = pt0 @ mat
pt1 = pt1 @ mat
linhas.append((tuple(pt0.astype(int)), tuple(pt1.astype(int))))
return linhas
if __name__ == "__main__":
print('Qual o tamanho de imagem desejado?')
lin = int(input('linhas: '))
col = int(input('colunas: '))
img = Imagem(lin, col)
t = Transformacao()
linhas = [((int(col / 2), int(lin * 0.1), 1), (int(col * 0.1),
int(lin * 0.9), 1)),
((int(col / 2), int(lin * 0.1), 1), (int(col * 0.9),
int(lin * 0.9), 1))]
linhas = img.criar_letra(linhas)
mat_inicial = img.mat
cv2.imwrite('./A.jpg', img.mat)
print(
'\nQual operacao deseja realizar? \n\ttranslacao\n\tescala\n\trotacao')
while True:
op = input('>>')
if op == 'sair':
break
if op == 'reiniciar':
