grafX2/op_c.c
Yves Rizoud 0aa43794cd Code cleanup: typedef all structs.
git-svn-id: svn://pulkomandy.tk/GrafX2/trunk@671 416bcca6-2ee7-4201-b75f-2eb2f807beb1
2009-03-14 01:08:39 +00:00

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C
Raw Blame History

/* Grafx2 - The Ultimate 256-color bitmap paint program
Copyright 2007 Adrien Destugues
Copyright 1996-2001 Sunset Design (Guillaume Dorme & Karl Maritaud)
Grafx2 is free software; you can redistribute it and/or
modify it under the terms of the GNU General Public License
as published by the Free Software Foundation; version 2
of the License.
Grafx2 is distributed in the hope that it will be useful,
but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
GNU General Public License for more details.
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along with Grafx2; if not, see <http://www.gnu.org/licenses/> or
write to the Free Software Foundation, Inc.,
59 Temple Place - Suite 330, Boston, MA 02111-1307, USA.
*/
#include <unistd.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <stdio.h>
#include <fcntl.h>
#include <sys/stat.h>
#include <math.h>
#include "op_c.h"
#include "erreurs.h"
void RGBtoHSL(int r,int g,int b,byte * hr,byte * sr,byte* lr)
{
double rd,gd,bd,h,s,l,max,min;
// convert RGB to HSV
rd = r / 255.0; // rd,gd,bd range 0-1 instead of 0-255
gd = g / 255.0;
bd = b / 255.0;
// compute L
// l=(rd*0.30)+(gd*0.59)+(bd*0.11);
// compute maximum of rd,gd,bd
if (rd>=gd)
{
if (rd>=bd)
max = rd;
else
max = bd;
}
else
{
if (gd>=bd)
max = gd;
else
max = bd;
}
// compute minimum of rd,gd,bd
if (rd<=gd)
{
if (rd<=bd)
min = rd;
else
min = bd;
}
else
{
if (gd<=bd)
min = gd;
else
min = bd;
}
l = (max + min) / 2.0;
if(max==min)
s = h = 0;
else
{
if (l<=0.5)
s = (max - min) / (max + min);
else
s = (max - min) / (2 - (max + min));
if (max == rd)
h = 42.5 * (gd-bd)/(max-min);
else if (max == gd)
h = 42.5 * (bd-rd)/(max-min)+85;
else
h = 42.5 * (rd-gd)/(max-min)+170;
if (h<0) h+=255;
}
*hr = h;
*lr = (l*255.0);
*sr = (s*255.0);
}
void HSLtoRGB(byte H,byte S,byte L, byte* R, byte* G, byte* B)
{
float rf =0 ,gf = 0,bf = 0;
float hf,lf,sf;
float p,q;
if(S==0)
{
*R=*G=*B=L;
return;
}
hf = H / 255.0;
lf = L / 255.0;
sf = S / 255.0;
if (lf<=0.5)
q = lf*(1+sf);
else
q = lf+sf-lf*sf;
p = 2*lf-q;
rf = hf + (1 / 3.0);
gf = hf;
bf = hf - (1 / 3.0);
if (rf < 0) rf+=1;
if (rf > 1) rf-=1;
if (gf < 0) gf+=1;
if (gf > 1) gf-=1;
if (bf < 0) bf+=1;
if (bf > 1) bf-=1;
if (rf < 1/6.0)
rf = p + ((q-p)*6*rf);
else if(rf < 0.5)
rf = q;
else if(rf < 2/3.0)
rf = p + ((q-p)*6*(2/3.0-rf));
else
rf = p;
if (gf < 1/6.0)
gf = p + ((q-p)*6*gf);
else if(gf < 0.5)
gf = q;
else if(gf < 2/3.0)
gf = p + ((q-p)*6*(2/3.0-gf));
else
gf = p;
if (bf < 1/6.0)
bf = p + ((q-p)*6*bf);
else if(bf < 0.5)
bf = q;
else if(bf < 2/3.0)
bf = p + ((q-p)*6*(2/3.0-bf));
else
bf = p;
*R = rf * (255);
*G = gf * (255);
*B = bf * (255);
}
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
///////////////////////////// M<>thodes de gestion des tables de conversion //
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
Table_conversion * TC_New(int nbb_r,int nbb_v,int nbb_b)
{
Table_conversion * n;
int taille;
n=(Table_conversion *)malloc(sizeof(Table_conversion));
if (n!=NULL)
{
// On recopie les param<61>tres demand<6E>s
n->nbb_r=nbb_r;
n->nbb_v=nbb_v;
n->nbb_b=nbb_b;
// On calcule les autres
n->rng_r=(1<<nbb_r);
n->rng_v=(1<<nbb_v);
n->rng_b=(1<<nbb_b);
n->dec_r=nbb_v+nbb_b;
n->dec_v=nbb_b;
n->dec_b=0;
n->red_r=8-nbb_r;
n->red_v=8-nbb_v;
n->red_b=8-nbb_b;
// On tente d'allouer la table
taille=(n->rng_r)*(n->rng_v)*(n->rng_b);
n->table=(byte *)malloc(taille);
if (n->table!=NULL)
// C'est bon!
memset(n->table,0,taille); // Inutile, mais plus propre
else
{
// Table impossible <20> allouer
free(n);
n=NULL;
}
}
return n;
}
void TC_Delete(Table_conversion * t)
{
free(t->table);
free(t);
}
byte TC_Get(Table_conversion * t,int r,int v,int b)
{
int indice;
// On r<>duit le nombre de bits par couleur
r=(r>>t->red_r);
v=(v>>t->red_v);
b=(b>>t->red_b);
// On recherche la couleur la plus proche dans la table de conversion
indice=(r<<t->dec_r) | (v<<t->dec_v) | (b<<t->dec_b);
return t->table[indice];
}
void TC_Set(Table_conversion * t,int r,int v,int b,byte i)
{
int indice;
indice=(r<<t->dec_r) | (v<<t->dec_v) | (b<<t->dec_b);
t->table[indice]=i;
}
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
/////////////////////////////// M<>thodes de gestion des tables d'occurence //
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
void TO_Init(Table_occurence * t)
{
int taille;
taille=(t->rng_r)*(t->rng_v)*(t->rng_b)*sizeof(int);
memset(t->table,0,taille); // On initialise <20> 0
}
Table_occurence * TO_New(int nbb_r,int nbb_v,int nbb_b)
{
Table_occurence * n;
int taille;
n=(Table_occurence *)malloc(sizeof(Table_occurence));
if (n!=0)
{
// On recopie les param<61>tres demand<6E>s
n->nbb_r=nbb_r;
n->nbb_v=nbb_v;
n->nbb_b=nbb_b;
// On calcule les autres
n->rng_r=(1<<nbb_r);
n->rng_v=(1<<nbb_v);
n->rng_b=(1<<nbb_b);
n->dec_r=nbb_v+nbb_b;
n->dec_v=nbb_b;
n->dec_b=0;
n->red_r=8-nbb_r;
n->red_v=8-nbb_v;
n->red_b=8-nbb_b;
// On tente d'allouer la table
taille=(n->rng_r)*(n->rng_v)*(n->rng_b)*sizeof(int);
n->table=(int *)malloc(taille);
if (n->table!=0)
// C'est bon! On initialise <20> 0
TO_Init(n);
else
{
// Table impossible <20> allouer
free(n);
n=0;
}
}
return n;
}
void TO_Delete(Table_occurence * t)
{
free(t->table);
free(t);
}
int TO_Get(Table_occurence * t,int r,int v,int b)
{
int indice;
indice=(r<<t->dec_r) | (v<<t->dec_v) | (b<<t->dec_b);
return t->table[indice];
}
void TO_Set(Table_occurence * t,int r,int v,int b,int i)
{
int indice;
r=(r>>t->red_r);
v=(v>>t->red_v);
b=(b>>t->red_b);
indice=(r<<t->dec_r) | (v<<t->dec_v) | (b<<t->dec_b);
t->table[indice]=i;
}
void TO_Inc(Table_occurence * t,int r,int v,int b)
{
int indice;
r=(r>>t->red_r);
v=(v>>t->red_v);
b=(b>>t->red_b);
indice=(r<<t->dec_r) | (v<<t->dec_v) | (b<<t->dec_b);
t->table[indice]++;
}
void TO_Compter_occurences(Table_occurence * t,Bitmap24B image,int taille)
{
Bitmap24B ptr;
int indice;
for (indice=taille,ptr=image;indice>0;indice--,ptr++)
TO_Inc(t,ptr->R,ptr->V,ptr->B);
}
int TO_Compter_couleurs(Table_occurence * t)
{
int val; // Valeur de retour
int nb; // Nombre de couleurs <20> tester
int i; // Compteur de couleurs test<73>es
val=0;
nb=(t->rng_r)*(t->rng_v)*(t->rng_b);
for (i=0;i<nb;i++)
if (t->table[i]>0)
val++;
return val;
}
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
///////////////////////////////////////// M<>thodes de gestion des clusters //
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
void Cluster_Analyser(Cluster * c,Table_occurence * to)
{
int rmin,rmax,vmin,vmax,bmin,bmax;
int r,v,b;
// On cherche les mins et les maxs de chaque composante sur la couverture
// int nbocc;
// On pr<70>d<EFBFBD>cale tout pour <20>viter de faire trop de bazar en se for<6F>ant <20> utiliser TO_Get, plus rapide
rmin=c->rmax <<16; rmax=c->rmin << 16;
vmin=c->vmax << 8; vmax=c->vmin << 8;
bmin=c->bmax; bmax=c->bmin;
c->occurences=0;
/*
for (r=c->rmin<<16;r<=c->rmax<<16;r+=1<<16)
for (v=c->vmin<<8;v<=c->vmax<<8;v+=1<<8)
for (b=c->bmin;b<=c->bmax;b++)
{
nbocc=to->table[r + v + b]; // TO_Get
if (nbocc)
{
if (r<rmin) rmin=r;
else if (r>rmax) rmax=r;
if (v<vmin) vmin=v;
else if (v>vmax) vmax=v;
if (b<bmin) bmin=b;
else if (b>bmax) bmax=b;
c->occurences+=nbocc;
}
}
*/
// On recherche le minimum et le maximum en parcourant le cluster selon chaque composante,
// <20>a <20>vite des acc<63>s m<>moires inutiles, de plus chaque boucle est plus petite que la
// pr<70>c<EFBFBD>dente puisqu'on connait une borne suppl<70>mentaire
for(r=c->rmin<<16;r<=c->rmax<<16;r+=1<<16)
for(v=c->vmin<<8;v<=c->vmax<<8;v+=1<<8)
for(b=c->bmin;b<=c->bmax;b++)
{
if(to->table[r + v + b]) // TO_Get
{
rmin=r;
goto RMAX;
}
}
RMAX:
for(r=c->rmax<<16;r>=rmin;r-=1<<16)
for(v=c->vmin<<8;v<=c->vmax<<8;v+=1<<8)
for(b=c->bmin;b<=c->bmax;b++)
{
if(to->table[r + v + b]) // TO_Get
{
rmax=r;
goto VMIN;
}
}
VMIN:
for(v=c->vmin<<8;v<=c->vmax<<8;v+=1<<8)
for(r=rmin;r<=rmax;r+=1<<16)
for(b=c->bmin;b<=c->bmax;b++)
{
if(to->table[r + v + b]) // TO_Get
{
vmin=v;
goto VMAX;
}
}
VMAX:
for(v=c->vmax<<8;v>=vmin;v-=1<<8)
for(r=rmin;r<=rmax;r+=1<<16)
for(b=c->bmin;b<=c->bmax;b++)
{
if(to->table[r + v + b]) // TO_Get
{
vmax=v;
goto BMIN;
}
}
BMIN:
for(b=c->bmin;b<=c->bmax;b++)
for(r=rmin;r<=rmax;r+=1<<16)
for(v=vmin;v<=vmax;v+=1<<8)
{
if(to->table[r + v + b]) // TO_Get
{
bmin=b;
goto BMAX;
}
}
BMAX:
for(b=c->bmax;b>=bmin;b--)
for(r=rmin;r<=rmax;r+=1<<16)
for(v=vmin;v<=vmax;v+=1<<8)
{
if(to->table[r + v + b]) // TO_Get
{
bmax=b;
goto ENDCRUSH;
}
}
ENDCRUSH:
// Il faut quand m<>me parcourir la partie utile du cluster, pour savoir combien il y a d'occurences
for(r=rmin;r<=rmax;r+=1<<16)
for(v=vmin;v<=vmax;v+=1<<8)
for(b=bmin;b<=bmax;b++)
{
c->occurences+=to->table[r + v + b]; // TO_Get
}
c->rmin=rmin>>16; c->rmax=rmax>>16;
c->vmin=vmin>>8; c->vmax=vmax>>8;
c->bmin=bmin; c->bmax=bmax;
// On regarde la composante qui a la variation la plus grande
r=(c->rmax-c->rmin)*299;
v=(c->vmax-c->vmin)*587;
b=(c->bmax-c->bmin)*114;
if (v>=r)
{
// V>=R
if (v>=b)
{
// V>=R et V>=B
c->plus_large=1;
}
else
{
// V>=R et V<B
c->plus_large=2;
}
}
else
{
// R>V
if (r>=b)
{
// R>V et R>=B
c->plus_large=0;
}
else
{
// R>V et R<B
c->plus_large=2;
}
}
}
void Cluster_Split(Cluster * c,Cluster * c1,Cluster * c2,int teinte,Table_occurence * to)
{
int limite;
int cumul;
int r,v,b;
limite=(c->occurences)/2;
cumul=0;
if (teinte==0)
{
for (r=c->rmin<<16;r<=c->rmax<<16;r+=1<<16)
{
for (v=c->vmin<<8;v<=c->vmax<<8;v+=1<<8)
{
for (b=c->bmin;b<=c->bmax;b++)
{
cumul+=to->table[r + v + b];
if (cumul>=limite)
break;
}
if (cumul>=limite)
break;
}
if (cumul>=limite)
break;
}
r>>=16;
v>>=8;
if (r==c->rmin)
r++;
// R est la valeur de d<>but du 2nd cluster
c1->Rmin=c->Rmin; c1->Rmax=r-1;
c1->rmin=c->rmin; c1->rmax=r-1;
c1->Vmin=c->Vmin; c1->Vmax=c->Vmax;
c1->vmin=c->vmin; c1->vmax=c->vmax;
c1->Bmin=c->Bmin; c1->Bmax=c->Bmax;
c1->bmin=c->bmin; c1->bmax=c->bmax;
c2->Rmin=r; c2->Rmax=c->Rmax;
c2->rmin=r; c2->rmax=c->rmax;
c2->Vmin=c->Vmin; c2->Vmax=c->Vmax;
c2->vmin=c->vmin; c2->vmax=c->vmax;
c2->Bmin=c->Bmin; c2->Bmax=c->Bmax;
c2->bmin=c->bmin; c2->bmax=c->bmax;
}
else
if (teinte==1)
{
for (v=c->vmin<<8;v<=c->vmax<<8;v+=1<<8)
{
for (r=c->rmin<<16;r<=c->rmax<<16;r+=1<<16)
{
for (b=c->bmin;b<=c->bmax;b++)
{
cumul+=to->table[r + v + b];
if (cumul>=limite)
break;
}
if (cumul>=limite)
break;
}
if (cumul>=limite)
break;
}
r>>=16; v>>=8;
if (v==c->vmin)
v++;
// V est la valeur de d<>but du 2nd cluster
c1->Rmin=c->Rmin; c1->Rmax=c->Rmax;
c1->rmin=c->rmin; c1->rmax=c->rmax;
c1->Vmin=c->Vmin; c1->Vmax=v-1;
c1->vmin=c->vmin; c1->vmax=v-1;
c1->Bmin=c->Bmin; c1->Bmax=c->Bmax;
c1->bmin=c->bmin; c1->bmax=c->bmax;
c2->Rmin=c->Rmin; c2->Rmax=c->Rmax;
c2->rmin=c->rmin; c2->rmax=c->rmax;
c2->Vmin=v; c2->Vmax=c->Vmax;
c2->vmin=v; c2->vmax=c->vmax;
c2->Bmin=c->Bmin; c2->Bmax=c->Bmax;
c2->bmin=c->bmin; c2->bmax=c->bmax;
}
else
{
for (b=c->bmin;b<=c->bmax;b++)
{
for (v=c->vmin<<8;v<=c->vmax<<8;v+=1<<8)
{
for (r=c->rmin<<16;r<=c->rmax<<16;r+=1<<16)
{
cumul+=to->table[r + v + b];
if (cumul>=limite)
break;
}
if (cumul>=limite)
break;
}
if (cumul>=limite)
break;
}
r>>=16; v>>=8;
if (b==c->bmin)
b++;
// B est la valeur de d<>but du 2nd cluster
c1->Rmin=c->Rmin; c1->Rmax=c->Rmax;
c1->rmin=c->rmin; c1->rmax=c->rmax;
c1->Vmin=c->Vmin; c1->Vmax=c->Vmax;
c1->vmin=c->vmin; c1->vmax=c->vmax;
c1->Bmin=c->Bmin; c1->Bmax=b-1;
c1->bmin=c->bmin; c1->bmax=b-1;
c2->Rmin=c->Rmin; c2->Rmax=c->Rmax;
c2->rmin=c->rmin; c2->rmax=c->rmax;
c2->Vmin=c->Vmin; c2->Vmax=c->Vmax;
c2->vmin=c->vmin; c2->vmax=c->vmax;
c2->Bmin=b; c2->Bmax=c->Bmax;
c2->bmin=b; c2->bmax=c->bmax;
}
}
void Cluster_Calculer_teinte(Cluster * c,Table_occurence * to)
{
int cumulR,cumulV,cumulB;
int r,v,b;
int nbocc;
byte s=0;
cumulR=cumulV=cumulB=0;
for (r=c->rmin;r<=c->rmax;r++)
for (v=c->vmin;v<=c->vmax;v++)
for (b=c->bmin;b<=c->bmax;b++)
{
nbocc=TO_Get(to,r,v,b);
if (nbocc)
{
cumulR+=r*nbocc;
cumulV+=v*nbocc;
cumulB+=b*nbocc;
}
}
c->r=(cumulR<<to->red_r)/c->occurences;
c->v=(cumulV<<to->red_v)/c->occurences;
c->b=(cumulB<<to->red_b)/c->occurences;
RGBtoHSL(c->r,c->v,c->b,&c->h,&s,&c->l);
}
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//////////////////////////// M<>thodes de gestion des ensembles de clusters //
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
void CS_Init(ClusterSet * cs,Table_occurence * to)
{
cs->clusters[0].Rmin=cs->clusters[0].rmin=0;
cs->clusters[0].Vmin=cs->clusters[0].vmin=0;
cs->clusters[0].Bmin=cs->clusters[0].bmin=0;
cs->clusters[0].Rmax=cs->clusters[0].rmax=to->rng_r-1;
cs->clusters[0].Vmax=cs->clusters[0].vmax=to->rng_v-1;
cs->clusters[0].Bmax=cs->clusters[0].bmax=to->rng_b-1;
Cluster_Analyser(cs->clusters+0,to);
// Et hop : le 1er ensemble de couleurs est initialis<69>
cs->nb=1;
}
ClusterSet * CS_New(int nbmax,Table_occurence * to)
{
ClusterSet * n;
n=(ClusterSet *)malloc(sizeof(ClusterSet));
if (n!=0)
{
// On recopie les param<61>tres demand<6E>s
n->nbmax=TO_Compter_couleurs(to);
// On vient de compter le nombre de couleurs existantes, s'il est plus grand que 256 on limite <20> 256 (nombre de couleurs voulu au final)
if (n->nbmax>nbmax)
{
n->nbmax=nbmax;
}
// On tente d'allouer la table
n->clusters=(Cluster *)malloc(nbmax*sizeof(Cluster));
if (n->clusters!=NULL)
// C'est bon! On initialise
CS_Init(n,to);
else
{
// Table impossible <20> allouer
free(n);
n=0;
}
}
return n;
}
void CS_Delete(ClusterSet * cs)
{
free(cs->clusters);
free(cs);
}
void CS_Get(ClusterSet * cs,Cluster * c)
{
int indice;
// On cherche un cluster que l'on peut couper en deux, donc avec au moins deux valeurs
// diff<66>rentes sur l'une des composantes
for (indice=0;indice<cs->nb;indice++)
if ( (cs->clusters[indice].rmin<cs->clusters[indice].rmax) ||
(cs->clusters[indice].vmin<cs->clusters[indice].vmax) ||
(cs->clusters[indice].bmin<cs->clusters[indice].bmax) )
break;
// On le recopie dans c
*c=cs->clusters[indice];
// On d<>cr<63>mente le nombre et on d<>cale tous les clusters suivants
// Sachant qu'on va r<>ins<6E>rer juste apr<70>s, il me semble que <20>a serait une bonne id<69>e de g<>rer les clusters
// comme une liste chain<69>e... on n'a aucun acc<63>s direct dedans, que des parcours ...
cs->nb--;
memcpy((cs->clusters+indice),(cs->clusters+indice+1),(cs->nb-indice)*sizeof(Cluster));
}
void CS_Set(ClusterSet * cs,Cluster * c)
{
int indice;
// int decalage;
// Le tableau des clusters est tri<72> par nombre d'occurences. Donc on cherche la position du premier cluster
// qui est plus grand que le notre
for (indice=0;indice<cs->nb;indice++)
if (cs->clusters[indice].occurences<c->occurences)
/*
if (((OPTPAL_Cluster[index].rmax-OPTPAL_Cluster[index].rmin+1)*
(OPTPAL_Cluster[index].gmax-OPTPAL_Cluster[index].gmin+1)*
(OPTPAL_Cluster[index].bmax-OPTPAL_Cluster[index].bmin+1))
<
((Set->rmax-Set->rmin+1)*
(Set->gmax-Set->gmin+1)*
(Set->bmax-Set->bmin+1))
)
*/
break;
if (indice<cs->nb)
{
// On distingue ici une insertion plutot qu'un placement en fin de liste.
// On doit donc d<>caler les ensembles suivants vers la fin pour se faire
// une place dans la liste.
//for (decalage=cs->nb;decalage>indice;decalage--)
// memcpy((cs->clusters+decalage),(cs->clusters+decalage-1),sizeof(Cluster));
memmove(cs->clusters+indice+1,cs->clusters+indice,(cs->nb-indice)*sizeof(Cluster));
}
cs->clusters[indice]=*c;
cs->nb++;
}
// D<>termination de la meilleure palette en utilisant l'algo Median Cut :
// 1) On consid<69>re l'espace (R,V,B) comme 1 bo<62>te
// 2) On cherche les extr<74>mes de la bo<62>te en (R,V,B)
// 3) On trie les pixels de l'image selon l'axe le plus long parmi (R,V,B)
// 4) On coupe la bo<62>te en deux au milieu, et on compacte pour que chaque bord corresponde bien <20> un pixel extreme
// 5) On recommence <20> couper selon le plus grand axe toutes bo<62>tes confondues
// 6) On s'arr<72>te quand on a le nombre de couleurs voulu
void CS_Generer(ClusterSet * cs,Table_occurence * to)
{
Cluster Courant;
Cluster Nouveau1;
Cluster Nouveau2;
// Tant qu'on a moins de 256 clusters
while (cs->nb<cs->nbmax)
{
// On r<>cup<75>re le plus grand cluster
CS_Get(cs,&Courant);
// On le coupe en deux
Cluster_Split(&Courant,&Nouveau1,&Nouveau2,Courant.plus_large,to);
// On compacte ces deux nouveaux (il peut y avoir un espace entre l'endroit de la coupure et les premiers pixels du cluster)
Cluster_Analyser(&Nouveau1,to);
Cluster_Analyser(&Nouveau2,to);
// On met ces deux nouveaux clusters dans le clusterSet... sauf s'ils sont vides
if(Nouveau1.occurences>0)
CS_Set(cs,&Nouveau1);
if(Nouveau2.occurences>0)
CS_Set(cs,&Nouveau2);
}
}
void CS_Calculer_teintes(ClusterSet * cs,Table_occurence * to)
{
int indice;
Cluster * c;
for (indice=0,c=cs->clusters;indice<cs->nb;indice++,c++)
Cluster_Calculer_teinte(c,to);
}
void CS_Trier_par_chrominance(ClusterSet * cs)
{
int byte_used[256];
int decalages[256];
int index;
Cluster * nc;
nc=(Cluster *)malloc(cs->nbmax*sizeof(Cluster));
// Initialisation de la table d'occurence de chaque octet
for (index=0;index<256;index++)
byte_used[index]=0;
// Comptage du nombre d'occurences de chaque octet
for (index=0;index<cs->nb;index++)
byte_used[cs->clusters[index].h]++;
// Calcul de la table des d<>calages
decalages[0]=0;
for (index=1;index<256;index++)
decalages[index]=decalages[index-1]+byte_used[index-1];
// Copie r<>ordonn<6E>e dans la nouvelle liste
for (index=0;index<cs->nb;index++)
{
nc[decalages[cs->clusters[index].h]]=cs->clusters[index];
decalages[cs->clusters[index].h]++;
}
// Remplacement de la liste d<>sordonn<6E>e par celle tri<72>e
free(cs->clusters);
cs->clusters=nc;
}
void CS_Trier_par_luminance(ClusterSet * cs)
{
int byte_used[256];
int decalages[256];
int index;
Cluster * nc;
nc=(Cluster *)malloc(cs->nbmax*sizeof(Cluster));
// Initialisation de la table d'occurence de chaque octet
for (index=0;index<256;index++)
byte_used[index]=0;
// Comptage du nombre d'occurences de chaque octet
for (index=0;index<cs->nb;index++)
byte_used[cs->clusters[index].l]++;
// Calcul de la table des d<>calages
decalages[0]=0;
for (index=1;index<256;index++)
decalages[index]=decalages[index-1]+byte_used[index-1];
// Copie r<>ordonn<6E>e dans la nouvelle liste
for (index=0;index<cs->nb;index++)
{
nc[decalages[cs->clusters[index].l]]=cs->clusters[index];
decalages[cs->clusters[index].l]++;
}
// Remplacement de la liste d<>sordonn<6E>e par celle tri<72>e
free(cs->clusters);
cs->clusters=nc;
}
void CS_Generer_TC_et_Palette(ClusterSet * cs,Table_conversion * tc,Composantes * palette)
{
int indice;
int r,v,b;
for (indice=0;indice<cs->nb;indice++)
{
palette[indice].R=cs->clusters[indice].r;
palette[indice].V=cs->clusters[indice].v;
palette[indice].B=cs->clusters[indice].b;
for (r=cs->clusters[indice].Rmin;r<=cs->clusters[indice].Rmax;r++)
for (v=cs->clusters[indice].Vmin;v<=cs->clusters[indice].Vmax;v++)
for (b=cs->clusters[indice].Bmin;b<=cs->clusters[indice].Bmax;b++)
TC_Set(tc,r,v,b,indice);
}
}
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
///////////////////////////////////////// M<>thodes de gestion des d<>grad<61>s //
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
void DS_Init(DegradeSet * ds,ClusterSet * cs)
{
ds->degrades[0].nbcouleurs=1;
ds->degrades[0].min=cs->clusters[0].h;
ds->degrades[0].max=cs->clusters[0].h;
ds->degrades[0].hue=cs->clusters[0].h;
// Et hop : le 1er ensemble de d<>grad<61>s est initialis<69>
ds->nb=1;
}
DegradeSet * DS_New(ClusterSet * cs)
{
DegradeSet * n;
n=(DegradeSet *)malloc(sizeof(DegradeSet));
if (n!=NULL)
{
// On recopie les param<61>tres demand<6E>s
n->nbmax=cs->nbmax;
// On tente d'allouer la table
n->degrades=(Degrade *)malloc((n->nbmax)*sizeof(Degrade));
if (n->degrades!=0)
// C'est bon! On initialise
DS_Init(n,cs);
else
{
// Table impossible <20> allouer
free(n);
n=0;
}
}
return n;
}
void DS_Delete(DegradeSet * ds)
{
free(ds->degrades);
free(ds);
}
void DS_Generer(DegradeSet * ds,ClusterSet * cs)
{
int ic,id; // Les indices de parcours des ensembles
int mdegr; // Meilleur d<>grad<61>
int mdiff; // Meilleure diff<66>rence de chrominance
int diff; // Diff<66>rence de chrominance courante
// Pour chacun des clusters <20> traiter
for (ic=1;ic<cs->nb;ic++)
{
// On recherche le d<>grad<61> le plus proche de la chrominance du cluster
mdegr=-1;
mdiff=99999999;
for (id=0;id<ds->nb;id++)
{
diff=abs(cs->clusters[ic].h - ds->degrades[id].hue);
if ((mdiff>diff) && (diff<16))
{
mdegr=id;
mdiff=diff;
}
}
// Si on a trouv<75> un d<>grad<61> dans lequel inclure le cluster
if (mdegr!=-1)
{
// On met <20> jour le d<>grad<61>
if (cs->clusters[ic].h < ds->degrades[mdegr].min)
ds->degrades[mdegr].min=cs->clusters[ic].h;
if (cs->clusters[ic].h > ds->degrades[mdegr].max)
ds->degrades[mdegr].max=cs->clusters[ic].h;
ds->degrades[mdegr].hue=((ds->degrades[mdegr].hue*
ds->degrades[mdegr].nbcouleurs)
+cs->clusters[ic].h)
/(ds->degrades[mdegr].nbcouleurs+1);
ds->degrades[mdegr].nbcouleurs++;
}
else
{
// On cr<63>e un nouveau d<>grad<61>
mdegr=ds->nb;
ds->degrades[mdegr].nbcouleurs=1;
ds->degrades[mdegr].min=cs->clusters[ic].h;
ds->degrades[mdegr].max=cs->clusters[ic].h;
ds->degrades[mdegr].hue=cs->clusters[ic].h;
ds->nb++;
}
cs->clusters[ic].h=mdegr;
}
// On redistribue les valeurs dans les clusters
for (ic=0;ic<cs->nb;ic++)
cs->clusters[ic].h=ds->degrades[cs->clusters[ic].h].hue;
}
Table_conversion * Optimiser_palette(Bitmap24B image,int taille,Composantes * palette,int r,int v,int b)
{
Table_occurence * to;
Table_conversion * tc;
ClusterSet * cs;
DegradeSet * ds;
// Cr<43>ation des <20>l<EFBFBD>ments n<>cessaires au calcul de palette optimis<69>e:
to=0; tc=0; cs=0; ds=0;
to=TO_New(r,v,b);
if (to!=0)
{
tc=TC_New(r,v,b);
if (tc!=0)
{
// Premi<6D>re <20>tape : on compte les pixels de chaque couleur pour pouvoir trier l<> dessus
TO_Compter_occurences(to,image,taille);
cs=CS_New(256,to);
if (cs!=0)
{
// C'est bon, on a pu tout allouer
// On g<>n<EFBFBD>re les clusters (avec l'algo du median cut)
CS_Generer(cs,to);
// On calcule la teinte de chaque pixel (Luminance et chrominance)
CS_Calculer_teintes(cs,to);
ds=DS_New(cs);
if (ds!=0)
{
DS_Generer(ds,cs);
DS_Delete(ds);
}
// Enfin on trie les clusters (donc les couleurs de la palette) dans un ordre sympa : par couleur, et par luminosit<69> pour chaque couleur
CS_Trier_par_luminance(cs);
CS_Trier_par_chrominance(cs);
// Enfin on g<>n<EFBFBD>re la palette et la table de correspondance entre chaque couleur 24b et sa couleur palette associ<63>e.
CS_Generer_TC_et_Palette(cs,tc,palette);
CS_Delete(cs);
TO_Delete(to);
return tc;
}
TC_Delete(tc);
}
TO_Delete(to);
}
// Si on arrive ici c'est que l'allocation n'a pas r<>ussi,
// l'appelant devra recommencer avec une pr<70>cision plus faible (3 derniers param<61>tres)
return 0;
}
int Valeur_modifiee(int valeur,int modif)
{
valeur+=modif;
if (valeur<0)
{
valeur=0;
}
else if (valeur>255)
{
valeur=255;
}
return valeur;
}
void Convert_bitmap_24B_to_256_Floyd_Steinberg(Bitmap256 Dest,Bitmap24B Source,int largeur,int hauteur,Composantes * palette,Table_conversion * tc)
// Cette fonction d<>grade au fur et <20> mesure le bitmap source, donc soit on ne
// s'en ressert pas, soit on passe <20> la fonction une copie de travail du
// bitmap original.
{
Bitmap24B Courant;
Bitmap24B C_plus1;
Bitmap24B S_moins1;
Bitmap24B Suivant;
Bitmap24B S_plus1;
Bitmap256 D;
int Pos_X,Pos_Y;
int Rouge,Vert,Bleu;
float ERouge,EVert,EBleu;
// On initialise les variables de parcours:
Courant =Source; // Le pixel dont on s'occupe
Suivant =Courant+largeur; // Le pixel en dessous
C_plus1 =Courant+1; // Le pixel <20> droite
S_moins1=Suivant-1; // Le pixel en bas <20> gauche
S_plus1 =Suivant+1; // Le pixel en bas <20> droite
D =Dest;
// On parcours chaque pixel:
for (Pos_Y=0;Pos_Y<hauteur;Pos_Y++)
{
for (Pos_X=0;Pos_X<largeur;Pos_X++)
{
// On prends la meilleure couleur de la palette qui traduit la couleur
// 24 bits de la source:
Rouge=Courant->R;
Vert =Courant->V;
Bleu =Courant->B;
// Cherche la couleur correspondant dans la palette et la range dans l'image de destination
*D=TC_Get(tc,Rouge,Vert,Bleu);
// Puis on calcule pour chaque composante l'erreur d<>e <20> l'approximation
Rouge-=palette[*D].R;
Vert -=palette[*D].V;
Bleu -=palette[*D].B;
// Et dans chaque pixel voisin on propage l'erreur
// A droite:
ERouge=(Rouge*7)/16.0;
EVert =(Vert *7)/16.0;
EBleu =(Bleu *7)/16.0;
if (Pos_X+1<largeur)
{
// Valeur_modifiee fait la somme des 2 params en bornant sur [0,255]
C_plus1->R=Valeur_modifiee(C_plus1->R,ERouge);
C_plus1->V=Valeur_modifiee(C_plus1->V,EVert );
C_plus1->B=Valeur_modifiee(C_plus1->B,EBleu );
}
// En bas <20> gauche:
if (Pos_Y+1<hauteur)
{
ERouge=(Rouge*3)/16.0;
EVert =(Vert *3)/16.0;
EBleu =(Bleu *3)/16.0;
if (Pos_X>0)
{
S_moins1->R=Valeur_modifiee(S_moins1->R,ERouge);
S_moins1->V=Valeur_modifiee(S_moins1->V,EVert );
S_moins1->B=Valeur_modifiee(S_moins1->B,EBleu );
}
// En bas:
ERouge=(Rouge*5/16.0);
EVert =(Vert*5 /16.0);
EBleu =(Bleu*5 /16.0);
Suivant->R=Valeur_modifiee(Suivant->R,ERouge);
Suivant->V=Valeur_modifiee(Suivant->V,EVert );
Suivant->B=Valeur_modifiee(Suivant->B,EBleu );
// En bas <20> droite:
if (Pos_X+1<largeur)
{
ERouge=(Rouge/16.0);
EVert =(Vert /16.0);
EBleu =(Bleu /16.0);
S_plus1->R=Valeur_modifiee(S_plus1->R,ERouge);
S_plus1->V=Valeur_modifiee(S_plus1->V,EVert );
S_plus1->B=Valeur_modifiee(S_plus1->B,EBleu );
}
}
// On passe au pixel suivant :
Courant++;
C_plus1++;
S_moins1++;
Suivant++;
S_plus1++;
D++;
}
}
}
static const byte precision_24b[]=
{
8,8,8,
6,6,6,
6,6,5,
5,6,5,
5,5,5,
5,5,4,
4,5,4,
4,4,4,
4,4,3,
3,4,3,
3,3,3,
3,3,2};
// Convertie avec le plus de pr<70>cision possible une image 24b en 256c
// Renvoie s'il y a eu une erreur ou pas..
// Cette fonction utilise l'algorithme "median cut" (Optimiser_palette) pour trouver la palette, et diffuse les erreurs avec floyd-steinberg.
int Convert_bitmap_24B_to_256(Bitmap256 Dest,Bitmap24B Source,int largeur,int hauteur,Composantes * palette)
{
Table_conversion * table; // table de conversion
int ip; // Indice de pr<70>cision pour la conversion
// On essaye d'obtenir une table de conversion qui loge en m<>moire, avec la
// meilleure pr<70>cision possible
for (ip=0;ip<(10*3);ip+=3)
{
table=Optimiser_palette(Source,largeur*hauteur,palette,precision_24b[ip+0],
precision_24b[ip+1],precision_24b[ip+2]);
if (table!=0)
break;
}
if (table!=0)
{
Convert_bitmap_24B_to_256_Floyd_Steinberg(Dest,Source,largeur,hauteur,palette,table);
TC_Delete(table);
return 0;
}
else
return 1;
}