промежутое

turtle/main.py

@@ -0,0 +1,51 @@
+from PIL import Image
+import numpy as np
+from turtle import *
+
+class programm():
+    def __init__(self):
+        pass
+    
+    
+class LoadImage():
+    def __init__(self, src:str=""):
+        self.src = src
+        self.turtl()
+    
+    def turtl(self):
+        image_array=self.load(src=self.src)
+        t = Turtle()
+        tracer(0)
+        t.pensize(1.1)
+        t.speed(0)
+        
+        begin_fill()
+        t.penup()
+        for y,i in enumerate(image_array):
+            for x,j in enumerate(i):
+               
+                if j == True:
+                    
+                    continue
+                else:
+                    t.goto(x,-y)
+                    t.dot()
+                    continue
+                update()
+        end_fill()
+        done()
+    
+    def load(self, src:str):
+        new_size=(450,450)
+        threshold = 210
+        image_op = Image.open(src).convert("L")
+        image = image_op.point(lambda x: 255 if x > threshold else 0).convert('1')
+        image = image.convert('1')
+        image = image.resize(new_size, resample=Image.BOX)
+        
+        image_array = np.array(image)
+        
+        image.save("/home/jze9/Документы/git/acmp/turtle/save8.png")
+        return image_array
+    
+LoadImage(src="/home/jze9/Документы/git/acmp/turtle/test2.png")

turtle/test.py

@@ -0,0 +1,130 @@
+from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
+import requests
+from io import BytesIO
+
+
+methods = {
+    'NEAREST': Image.NEAREST,
+    'BILINEAR': Image.BILINEAR,
+    'BICUBIC': Image.BICUBIC,
+    'LANCZOS': Image.LANCZOS,
+    'HAMMING': Image.HAMMING,
+    'BOX': Image.BOX
+}
+# Скачаем тестовое изображение (или используем свое)
+try:
+    # Используем тестовое изображение из интернета
+    url = "https://raw.githubusercontent.com/python-pillow/Pillow/main/Tests/images/hopper.jpg"
+    response = requests.get(url)
+    real_image = Image.open(BytesIO(response.content))
+except:
+    pass
+    # Или создадим свое
+    #real_image = create_test_image()
+
+# Уменьшим большое фото и посмотрим разницу
+print(f"Оригинальный размер фото: {real_image.size}")
+
+# Уменьшим до 100x100 разными методами
+small_images = {}
+for method_name, method in methods.items():
+    small_images[method_name] = real_image.resize((100, 100), resample=method)
+
+# Увеличим обратно до 400x400
+enlarged_images = {}
+for method_name, small_img in small_images.items():
+    method = methods[method_name]
+    enlarged_images[method_name] = small_img.resize((400, 400), resample=method)
+    
+# Создаем сравнение фрагментов
+print("\nСоздаем увеличенные фрагменты для детального сравнения...")
+
+# Выбираем интересную область
+crop_area = (100, 100, 300, 300)  # x1, y1, x2, y2
+crops = {}
+for method_name, img in enlarged_images.items():
+    crops[method_name] = img.crop(crop_area)
+
+# Создаем коллаж из кропов
+crop_collage = Image.new('RGB', (600, 400), color='lightgray')
+draw = ImageDraw.Draw(crop_collage)
+
+# Добавляем кропы
+positions = [(0, 0), (200, 0), (400, 0), (0, 200), (200, 200), (400, 200)]
+method_list = list(crops.keys())
+
+for i, method_name in enumerate(method_list[:6]):  # первые 6 методов
+    if i < len(positions):
+        crop_img = crops[method_name]
+        x, y = positions[i]
+        crop_collage.paste(crop_img, (x, y))
+        draw.text((x + 5, y + 5), method_name, fill='white')
+
+crop_collage.save("crop_comparison.jpg")
+print("Фрагменты сохранены как 'crop_comparison.jpg'")
+
+# Покажем разницу в тексте
+print("\n" + "="*60)
+print("СРАВНЕНИЕ НА ТЕКСТЕ:")
+print("="*60)
+
+# Создаем изображение с тонким текстом
+text_image = Image.new('RGB', (400, 200), color='white')
+draw = ImageDraw.Draw(text_image)
+
+# Мелкий текст
+for i in range(10):
+    draw.text((10, 10 + i*18), "The quick brown fox jumps over the lazy dog", 
+              fill='black', font=ImageFont.load_default())
+
+# Ресайзим
+text_methods = {}
+for method_name, method in [('NEAREST', Image.NEAREST), 
+                           ('BILINEAR', Image.BILINEAR),
+                           ('LANCZOS', Image.LANCZOS)]:
+    # Уменьшаем в 4 раза
+    small_text = text_image.resize((100, 50), resample=method)
+    # Увеличиваем обратно
+    text_methods[method_name] = small_text.resize((400, 200), resample=method)
+
+# Сохраняем сравнение текста
+text_collage = Image.new('RGB', (1200, 200), color='white')
+text_collage.paste(text_image, (0, 0))
+draw = ImageDraw.Draw(text_collage)
+draw.text((10, 10), "Оригинал", fill='black')
+
+x_offset = 400
+for method_name, img in text_methods.items():
+    text_collage.paste(img, (x_offset, 0))
+    draw.text((x_offset + 10, 10), method_name, fill='black')
+    x_offset += 400
+
+text_collage.save("text_comparison.jpg")
+print("Сравнение текста сохранено как 'text_comparison.jpg'")
+
+# Финальный вывод
+print("\n" + "="*60)
+print("РЕКОМЕНДАЦИИ:")
+print("="*60)
+print("""
+1. Для ФОТОГРАФИЙ и естественных изображений:
+   - LANCZOS - лучшее качество, но медленнее
+   - BICUBIC - отличный баланс
+   - BILINEAR - если нужна скорость
+
+2. Для ТЕКСТА и графики с четкими границами:
+   - LANCZOS - сохраняет четкость
+   - BICUBIC - хороший вариант
+   - Избегайте NEAREST (кроме пиксельной графики)
+
+3. Для ПИКСЕЛЬНОЙ ГРАФИКИ (спрайты, ретрографика):
+   - NEAREST - сохраняет пиксельный вид
+   - Все остальные методы будут размывать
+
+4. Для УМЕНЬШЕНИЯ (downscaling):
+   - LANCZOS или BICUBIC
+
+5. Для УВЕЛИЧЕНИЯ (upscaling):
+   - BILINEAR или BOX
+   - NEAREST если нужна пиксельность
+""")