- リスト内包表記 使えるかな？
画像に変換を掛けるとき
- 190705 金曜夜
やりたいことほぼできた
UIも変えてヒストグラム表示二つを入れこんで見れるようにした
- 190706 土曜
変換後のヒストグラム表示の動作がおかしい、直そうとしてるけどうまく行かない
- 190707 日曜
保存ルーチン、仕組みを書き直し、ちょっと時間かかったけどまあまあいけてる
実用出来るようになった、以前の自作物よりは遙かに良いっす

```
        data = im.getdata()
        data2=[]
        width, height = im.size
        for l in range( width * height ):
            r,g,b = data[l]
            r = self.LUT[r][1]  
            g = self.LUT[g][1]  
            b = self.LUT[b][1]  
            data2.append((r,g,b))   #  <======== tupple!!!!!!
        im2.putdata(data2)

# ベジェカーブ改善
- LUTの欠落改善
結構悩んだ末に書いたコードは極めてシンプルになった
まあそういうものなんだろなあ
xとインデクスは等しいからやめてyだけにもしたのでいっそうシンプル
一般的なベジェカーブの関数化ってことではないが、0-256の整数データを作るという意味ではかなり正確に出来てると思う
- 欠落したx値については、前後のt値をさらに分割して行けばいずれ見つかると思うけど、そうやって計算したｙ値といまのや

        data = im.getdata()
        data2=[( LUT(i[0]) , LUT(i[1]) , LUT(i[2]) )  for i in data ]
        # data2=[( i[0] , LUT(i[1]) , LUT(i[2]) )  for i in data ] # rだけそのままのパターン
        im2.putdata(data2)
```
- **チャンネルの選択も簡単に書ける！！！**
り方のｙ値は、ずれても１だと思う
- x値が飛ぶって事は、傾きが0に近いって事だから、ｙ値は前後と変わらない可能性が高い
コードは前後の平均を取って四捨五入したけど、前か後ろか、どっちかの値をそもまま適用しても良かったと思う
- Y軸反転できた
描画系の座標はそのままにしておいて、テーブルを作るときに反転させることにした
反転するから基本は絶対値が変わる、この辺りは未だに直感的な理解は難しいな
- 画素変換はチャンネル毎にしてみた、良いわ
- その他
右ドラッグでベジェの二つの端点を同時に移動するようにした、結構良い！
カーブのリセット機能をつけた
ベジェの計算をマウスリリース時では無くムーヴ時に変えた
負担は大きくなったがそこそこ動いてる(　´∀｀)


- Y軸反転の実験
・最初のポイントを右上がりになるように設定する
widgetの大きさによるが、
(0,0）-> (255,255) は、 
(0 ,270 )->( 255,15) になる、多分
・yのレンジ 0～255 は、270～15 に反転する
描画はこのままで良いが、画像用の変換テーブルは反転を戻す
各値を -(a-270) とすれば良い
> newList = [ -( i-270) for i in list]
# ヒストグラム表示
- pillow の image.histogram() で簡単にイけた
RGB毎に256個が一列で単純に来るので、表示するときに三色に切り分ければいい
- ドットで描画したが見づらいのでラインを引くことにしてみた
ドットは繋がらない、当然かもしれないけど、棒グラフだと塗りつぶされるから折れ線しかないかな
- しかし、**変換後の表示はこれだとうまくいかない**
変換前の画像ならドットのYは飛ぶがｘ値は連続している
変換後はそもそもｘ値が不連続になるのでラインを引いてしまうと山にならずに大きなギザギザになってしまう
この部分もLUTと同じで座標変換が必要で、まだ頭がついて行けてなくて対応できてない┐('д')┌
- ヒストグラムの変換（レベル補正）はまだ、見れるだけでもすごく良いわ

# リスト内包表記
- 今回のプログラムはこれのおかげでかなり進んだ
LUTの作成はこれをフルに活用している
for で実装すれば良いんだけど一行で書けてしまうし、最初は可読性が低いと思ったけど慣れたらそうでもない
まあ慣れなきゃイケないんだが
- **画像のピクセル変換は全てこれで書けると思う**
調べた限りでは**普通のforよりも速いらしい**
これは使うべき技術ですよね、もっと勉強したいっす
改めて**pythonに感動した**、python固有ってことでもなさそうだけど

- マウス操作改善
①フラグはキープレスで立てる
②端点の■は常時表示してマウスムーブは無視
③マウストラッキングもはずす
④右クリックで両端点の同時ドラッグとする
- ベジェカーブのリセット機能（シフトキーとか）
- ベジェの描画をやめてLUTの描画だけにしたらどうかな？少し軽くないか？
- マスクをかけれないので改善（わかりづらいので書き直した方が良いような気がする）
- LUT改善
第一段階
　重複のxはパスして欠落したLUTを作る（256はないことになる）
第二段階
　x値をインデクスとしたｙ値だけのリストをLUTを元に新たに作る
　その際に欠落したｘは前後のインデクスの平均で補完して、完全に256個のリストにする
　欠落が複数連続していても一律で平均値補間とする（傾斜はつけない）
欠落した数が多いほど信頼性は低いが、前後のｙ値が同じなら問題ない
前後のY値の幅が大きいときは誤差が大きいことになる
でも平均値で補完しておけばほぼ誤差はないと思う

```
temp=[]
self.LUT=[] # これをグローバルにしよう
# ToDo
- トーンカーブでRGB以外にも対応する
- ベジェの描画をドットにしてみる（どっちが軽いかな？）
考えたら描画してるんだから**Qtは(x,y)を知ってる**んだろうな
関数として提供してくれたらいいのに
- ヒストグラム表示を正確に
- ヒストグラム変換実装（レベル補正）
- **pillow の部分を Qt で書く**
データを直接いじるようになったので、pillowを使うメリットが薄れているような？？？
Qimage だとデータのポインタを取得できるので直接いじれそう
- **色調補正を書きたい**
ホワイトポイント系の処理、ロジックがわかれば書けそうなんだけど
- もろもろ
scipy 補間ここを読んでもう一回やってみよう
→ https://qiita.com/maskot1977/items/2a55c087974d0ac5e843
PyQtGraph、いつか試してみるか？
→ http://www.pyqtgraph.org/
QImage bit 直接データをいじれる
→ https://qiita.com/kanryu/items/89812b362dfd581a4c10

        #  first step -----------------
        for l in range(256):
            t=l*tt
            x = (1-t)**3*p1[0] + 3*(1-t)**2*t*p2[0] + 3*(1-t)*t**2*p3[0] + t**3*p4[0]
            if round(x)==last_x:
                continue
            y = (1-t)**3*p1[1] + 3*(1-t)**2*t*p2[1] + 3*(1-t)*t**2*p3[1] + t**3*p4[1]
            last_x=round(x)
            temp.append([ last_x , round(y)])
        #  second step -----------------
        ii=0 # index of temp ( made by first step )
        self.LUT.clear()
        for i in range(256) :
            if l[ii][0] == i :
                self.LUT.append( temp[ii][1] ) # set y-value
                ii += 1
            else: 
                self.LUT.append( round((temp[ii][1] + temp[ii-1][1])/2) ) # set y-value
        print( len(self.LUT) , self.LUT )
```

---


- トーンカーブをチャンネルごとに適用する
①全て②ｒのみ③gのみ④bのみ⑤rg⑥rb⑦gb
以上7種類、ルーチンを7種類作った方が速いと思う
とりあえずは独立したラジオを三つ作って分岐させるのが簡単か？
- 画像種類毎に
RGB
CMYK
YCbCr (Y:輝度、Cb:青の色差、Cr:赤の色差)  これやってみたい
HSV

```
im = Image.open(sys.argv[1])
im = im.convert("YCbCr")
yy, cb, cr = im.split()
yy = ImageOps.equalize(yy);
im = Image.merge("YCbCr", (yy, cb, cr))
im = im.convert("RGB")
im.show()

```



- ヒストグラム表示してみる
https://qiita.com/pashango2/items/145d858eff3c505c100a
pillow
his=img.histgram()
print(his)
とりあえずコンソールでプリントしてみよう

- 各バンドを連続して返すため、RGBモードの場合は256 x 3=768個の要素を返します。
最初に最大値設定するか？？
平均値を求めてその２倍まで表示、２倍以上の値は２倍に書き換える
最大値も求めておく必要？
h = mean(his) # 平均
m = max(his)  # 最大

```
his=img.histgram()
painter.setPen( Qt.red )
for i in range(255):
 painter.drawPoint( QPointf( i , his[i] ) 
painter.setPen( Qt.green )
for i in range(256,511) 
 painter.drawPoint( QPointf( i-256 , his[i] ) 
painter.setPen( Qt.blue )
for i in range(512,767) 
 painter.drawPoint( QPointf( i-512 , his[i] ) 

```

- ヒストグラム平坦化してみる
- ホワイトバランス出来ないかな？？




- scipy 補間ここを読んでもう一回やってみよう
https://qiita.com/maskot1977/items/2a55c087974d0ac5e843








PyQtGraph
いつか試してみるか？
http://www.pyqtgraph.org/









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