RLE-Komprimierung #3

In dieser Aufgabe wird wieder die RLE-Komprimierung verwendet. Hier wird wieder jeder Pixel lauflängencodiert, allerdings werden die Anzahl der Wiederholungen und die Farbe in einem Byte gespeichert:

7 6 5 4 3 2 1 0
Anzahl der Wiederholungen - 1 Farbe, die wiederholt werden soll

Da kein Pixel 0 mal wiederholt wird, sondern mindestens immer einmal, wird die Anzahl der Wiederholungen subtrahiert um 1 abgespeichert.

Die Palette für dieses Bild hat 6 Farben:

0
1
2
3
4
5

In dieser Aufgabe wurde das Bild auf 13% 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
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