RLE-Komprimierung

In dieser Aufgabe werden Pixel derselben Farbe zusammengefasst. Dies spart viel Speicherplatz, wenn mehrmals hintereinander dieselbe Farbe im Bild vorkommt. Dieses Verfahren heisst »RLE-Komprimierung« (RLE = Run Length Encoding, auf deutsch »Lauflängencodierung«). Dabei müssen immer zwei Bytes gelesen werden. Das erste Byte gibt an, wie oft die im darauffolgenden Byte codierte Farbe wiederholt wird.

Die Palette für dieses Bild hat 7 Farben:

In dieser Aufgabe wurde das Bild auf 41% der ursprünglichen Größe komprimiert.

Im Gegensatz zur Pixelflut kannst du hier Pixel nicht auf beliebige RGB-Farben setzen, sondern nur einfache, ganze Zahlen als Farben verwenden. Dafür gibt es in jeder Aufgabe eine vordefinierte Palette, die einer Handvoll Zahlen jeweils eine Farbe zuordnet.

Deine Aufgabe ist es, ein codiertes Bild zu decodieren. Die Art der Decodierung ist abhängig von der Aufgabenstellung, die du ganz oben findest (es geht einfach los und wird später schwieriger).

Die codierten Zahlen findest du im Parameter data deiner run-Methode. Für diese Variable stehen dir folgende Methoden zur Vefügung:

`next()`	gibt das nächste Byte zurück
`length()`	gibt die Länge des Datenstroms in Bytes zurück
`eof()`	gibt an, ob wir am Ende des Datenstroms angelangt sind (eof = »end of file«)
`reset()`	springt zurück zum Anfang des Datenstroms
`read()`	liefert alle Bytes in einer Liste zurück

Du kannst also, solange du nicht am Ende des Datenstroms angelangt bist, immer das nächste Byte mit Hilfe der next-Methode lesen und dann dieses Byte untersuchen. Je nach Aufgabenstellung musst du nun aus jedem Byte ableiten, wie viele und welche Pixel du setzen musste. Am Ende soll ein fertiges Bild entstehen.

Um Pixel zu setzen, kannst du die folgende Methode verwenden:

`set_pixel(x, y, c)`	Pixel an Position (x, y) auf Farbe c setzen

from canvas import Canvas

class Task(Canvas):
    def run(self, data, width, height):
        # Ersetze 'pass' durch deine Lösung
        pass