Vysvětlení jednovětvého zápisu a vrácení iterovatelného proudu z obrazu

 

1. Ternární operátor v Pythonu

   L_proj = img_proj.width if img_proj.height == 1 else img_proj.height
   

   To je jednovětvý zápis pro:

   if img_proj.height == 1:
       L_proj = img_proj.width
   else:
       L_proj = img_proj.height
   

   Znamená to „pokud je výsledný obrázek řádková projekce (výška == 1), vezmi jeho šířku, jinak (sloupcová projekce) vezmi jeho výšku“.

2. getdata()

   pixels = list(img_proj.getdata())
   

   • img_proj.getdata() vrací iterovatelný proud všech pixelů obrázku img_proj, hodnoty 0–255 (pro režim 'L').

   • Zápisem list(…) to naházíme do Python-listu, takže máme pevné pole [p0, p1, …, pN].

3. Korekce zředění podle změny délky
   Když redukujete řadu o délce L_orig na projekci délky L_proj, každý pixel nové projekce "shrne" ≈ L_orig/L_proj původních bodů. Abychom tam kompenzovali tu ztrátu kontrastu, násobíme standardní normalizační faktor

   255 DĚLENO (max−min)

   ještě faktorem délky

   L_orig DĚLENO L_proj

   dohromady:

   length_scale   = original_length / L_proj
   inten_scale    = 255.0 / (mx - mn)
   scale          = inten_scale * length_scale
   

   Tím obnovíme šedé odstíny zhruba na úroveň původního detailu.
   

def normalize_projection_manual(img_proj: Image.Image, original_length: int) -> tuple[Image.Image, float, int]:
    """
    Lineárně přepočte 1D projekci (L režim, size=(w,1) nebo (1,h)) tak,
    že původní min → 0 a původní max → 255, kompenzuje zředění dle změny velikosti.

    Parametry:
      img_proj         – PIL.Image v režimu 'L', délky L_proj (1D).
      original_length  – délka před resize (např. šířka nebo výška cropu).

    Návrat:
      img_norm   – nový Image ‚L‘
      scale      – škálovací faktor zohledňující both intensity a length: (255/(mx–mn)) * (original_length/L_proj)
      offset     – původní min, který byl „odečten“
    """
    # 1) Jednorozměrná délka projekce
    L_proj = img_proj.width if img_proj.height == 1 else img_proj.height

    # 2) Data a min/max
    pixels = list(img_proj.getdata())
    mn, mx = min(pixels), max(pixels)
    if mx == mn:
        return img_proj.copy(), 1.0, mn

    # 3) Intenzitní faktor
    inten_scale = 255.0 / (mx - mn)
    # 4) Korekce zředění podle délky
    length_scale = original_length / L_proj
    scale = inten_scale * length_scale
    offset = mn

    # 5) LUT pro rychlou aplikaci
    lut = [min(255, max(0, int((i - offset) * scale))) for i in range(256)]

    # 6) Aplikace
    img_norm = img_proj.point(lut)
    img_norm.scale = scale
    img_norm.offset = offset
    return img_norm, scale, offset