TP28 : Suppression des yeux rouges

Le but de ce TP est d’écrire un programme en ocaml permettant de supprimer les yeux rouges sur une photo. (Si vous ne savez pas de quoi je parle, vous regarderez après le TP la page wikipedia qui explique ce phénomène d’une époque paraît-il révolue.)

Ce programme travaillera sur une image au format ppm P3 et on lui fournira les coordonnées d’un point dans un oeil rouge.

Exemple d’image (empruntée au site https://www.futura-sciences.com/tech/questions-reponses/photo-t-on-yeux-rouges-photos-6563/) :

Vous pouvez récupérer une version ppm P3 de cette photo: photo1.ppm. Un des yeux contient le point (427,672) et l’autre le point (1548,648).

Voici ce que j’obtiens en appliquant ma solution de ce TP :

Je vous fournis le type image et la lecture et l’écriture de fichier (ce serait un excellent exercice d’essayer de le faire, mais ça reste un TP sur les graphes) : images.ml.

Question 0

Créer un fichier yeux.ml qui charge une image en mémoire grâce à la fonction charger_image : string -> image fournie et la réécrie dans le fichier test.ppm grâce à la fonction sauvegarder_image : image -> string -> unit fournie.

Note et rappel:

pour utiliser dans un autre fichier les fonctions écrites dans images.ml, il faut écrire
```
open Images
```
au début de ce fichier;
pour compiler, il faut que images.ml apparaisse avant sur la ligne de commande que le nom du fichier qui l’utilise (avec ocamlc et ocamlopt).

Question 1

Il s’agit dans ce TP de considérer une image comme un graphe dont les sommets sont les pixels de l’image et il y a une arête entre deux sommets si les pixels correspondants se touchent et sont tous les deux rouges.

Vous trouverez dans le fichier yeux_rouges.ml une fonction rouge : couleur -> bool qui teste si un pixel donné sous la forme d’un tableau contenant les composantes RGB correspondantes est rouge ou non.

Écrire une fonction voisins : Images.image -> int * int -> (int * int) list qui renvoie la liste des voisins du pixel dont les coordonnées sont données en argument (attention à ne pas sortir des limites de l’image).

Question 2

Pour trouver la zone dont on doit modifier la couleur, on doit déterminer la composante connexe associée à un point (dont on sait qu’il est dans cette zone). Pour cela vous allez implémenter l’algorithme de parcours, en utilisant une file comme sac (nous verrons bientôt que dans ce cas le parcours s’appelle parcours en largeur).

On va utiliser les files fournies par le module Queue pour stocker des coordonnées de pixels.

Écrire une fonction ajoute_sommets : (int * int) Queue.t -> (int * int) list -> unit qui prend en argument une file et une liste de coordonnées de pixel et ajoute les éléments de la liste à la file.
Écrire une fonction composante_connexe : Images.image -> int * int -> bool array qui calcule la composante connexe d’un pixel. Le résultat est renvoyé sous forme d’un tableau linéarisé de booléens représentant l’image, tel que la case correspondant au pixel (x, y) contient true si et seulement si le pixel de coordonnées (x, y) appartient à la composante connexe du pixel fourni en argument.

Question 3

Maintenant que nous sommes capable de repérer tous les pixels correspondants à un œil rouge, il suffit de modifier la couleur de cette œil. Pour cela, on ne peut pas se contenter de supprimer la composante rouge, car on modifierait la luminosité et les reflets, ce qui rendrait les yeux moins réalistes.

Écrire une fonction modif_coul : Images.image -> int * int -> unit qui modifie la couleur du pixel dont les coordonnées sont fournies en argument, en remplaçant la composante rouge par la moyenne arithmétique entre les deux autres composantes.
Écrire une fonction enlever_yeux_rouges : Images.image -> bool array -> unit qui parcourt le tableaux de booléens (qui correspond au tableau renvoyé par la fonction composante_connexe) et pour les pixels concernés modifie la couleur par un appel à modif_coul.

Question 4

Écrire le programme qui permet de supprimer les yeux rouges de la photo fournie. Le tester également sur la photo suivante provenant du site https://www.gralon.net/articles/photo-et-video/photo-et-video/article-les-yeux-rouges-sur-les-photos—causes-et-solutions-3471.htm: