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_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_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 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()
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)
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':