def main():
    random.seed(30)
    sum_bits = 0
    sum_bytes = 0

    img = cv2.imread("../zdjecie.png", 0)

    for x in range(0, 10):
        bits = bsc.imageToBitArray(img)  # konwersja na tablicę bitów
        bits_coded = code_7_4(bits)  # generowanie kodu hamminga
        bits_errors = gilbert.gilbert_model(bits_coded)  # zapis błędów
        bits_decoded = decode(
            bits_errors
        )  # odczytywanie kodu z wykrywaniem błędów i usuwaniem bitów parzystości
        incorrect_bits_rate, incorrect_byte_rate = bsc.countErrors(
            bits, bits_decoded)
        sum_bits += incorrect_bits_rate
        sum_bytes += incorrect_byte_rate

    sum_bits = sum_bits / 10
    sum_bytes = sum_bytes / 10

    print("Procent prawidlowo przeslanych pikseli (ciag 8 bitów): %d / 59200" %
          sum_bytes)
    print("Procent prawidlowo przeslanych bitów: %d / 473600" % sum_bits)
Exemple #2
0
def main():
    random.seed(30)
    sum_bits = 0
    sum_bytes = 0

    img = imread("../zdjecie.png", True, 'L')  # odczyt obrazu

    for x in range(0, 10):
        bits = bsc.imageToBitArray(img)  # obraz na tablicę bitów
        bits_TMR = codeTMR(bits)  # kodowanie TMR
        bits_trestled = bsc.bitArrayTrestle(bits_TMR)
        bits_TMR_errors = gilbert.gilbert_model(bits_trestled)
        bits_detrestled = bsc.decodeTrestle(bits_TMR_errors)
        decoded_bits = decodeTMR(
            bits_detrestled
        )  # odczyt i dekodowanie potrojonych bitów z błędami
        incorrect_bits_rate, incorrect_bytes_rate = bsc.countErrors(
            bits, decoded_bits)
        sum_bits += incorrect_bits_rate
        sum_bytes += incorrect_bytes_rate

    sum_bits = sum_bits / 10
    sum_bytes = sum_bytes / 10

    print("Procent prawidlowo przeslanych pikseli (ciag 8 bitów): %d / 59200" %
          sum_bytes)
    print("Procent prawidlowo przeslanych bitów: %d / 473600" % sum_bits)
def main():
    random.seed(30)
    sum_bits = 0
    sum_bytes = 0
    img = cv2.imread("../zdjecie.png", 0)
    
    for x in range(0, 10):
        bits = bsc.imageToBitArray(img)         # konwersja na tablicę bitów
        bits_errors = gilbert.gilbert_model(bits)  # generowanie błędów
        incorrect_bits_rate, incorrect_byte_rate = bsc.countErrors(bits, bits_errors)
        sum_bits += incorrect_bits_rate
        sum_bytes += incorrect_byte_rate

    sum_bits = sum_bits / 10
    sum_bytes = sum_bytes / 10

    print("Procent prawidlowo przeslanych pikseli (ciag 8 bitów): %d / 59200" %sum_bytes)
    print("Procent prawidlowo przeslanych bitów: %d / 473600" %sum_bits)