img2calc est notre service universel de conversion d'images pour calculatrices graphiques.
À ce jour selon les cas, il te génère soit des fichiers ou variables à appeler depuis tes programmes Basic ou scripts Python, soit directement des scripts Python intégrant l'image en question.
Dans ce dernier cas, nous te rajoutions hier la possibilité de convertir des images pour un affichage sur BBC micro:bit.
À ce jour selon les cas, il te génère soit des fichiers ou variables à appeler depuis tes programmes Basic ou scripts Python, soit directement des scripts Python intégrant l'image en question.
Dans ce dernier cas, nous te rajoutions hier la possibilité de convertir des images pour un affichage sur BBC micro:bit.
Autre grande nouveauté aujourd'hui, tu peux maintenant convertir tes images en scripts Python permettant à ta calculatrice de les afficher sur la grille TI-RGB Array !
En effet la grille TI-RGB Array dispose de 2×8=16 diodes RGB adressables.
La grille TI-RGB Array est à connecter à ta calculatrice via l'interface TI-Innovator Hub et son port breadboard.
Une option disponible à ce jour uniquement pour les modèles ayant une gestion en Python du TI-Innovator Hub, soit les TI-Nspire CX II ainsi que les éditions Python des TI-83 Premium CE et TI-84 Plus CE.
En effet la grille TI-RGB Array dispose de 2×8=16 diodes RGB adressables.
La grille TI-RGB Array est à connecter à ta calculatrice via l'interface TI-Innovator Hub et son port breadboard.
Une option disponible à ce jour uniquement pour les modèles ayant une gestion en Python du TI-Innovator Hub, soit les TI-Nspire CX II ainsi que les éditions Python des TI-83 Premium CE et TI-84 Plus CE.
Nous prendrons comme exemple l'image ci-contre faisant déjà 2×8 pixels.
Déjà quel format adopter pour l'image au sein du script Python ? Il nous faut tout d'abord voir les instructions dont on dispose.
Pour récupérer un objet dont les méthodes permettent de contrôler le TI-RGB Array, il te faut commencer par le code suivant :
En pratique contrairement à la BBC micro:bit, le TI-Innovator Hub n'est pas directement pilotable en Python mais dans un langage de script propriétaire. Les différents appels aux bibliothèques Python fournies par TI sur la calculatrice convertissent en fait ce qu'on leur demande en instructions pour le langage de script du TI-Innovator Hub. Par exemple, le code précédent envoie en réalité au TI-Innovator Hub l'instruction
L'objet Python ainsi récupéré offre alors les méthodes suivantes :
Intéressons-nous donc à la méthode
Mais si nous n'avons que du rouge, nous n'irons pas loin... Et bien justement, la dernière mise à jour 1.5 du TI-Innovator Hub a rajouté un paramètre de couleur optionnel à l'instruction PATTERN, sous la forme
Donc tant pis. En attendant que Texas Instruments nous fournisse de meilleures instructions (ou pas), nous optons pour une boucle appelant la méthode .set() pour allumer au pire chacune des 16 diodes du TI-RGB Array.
Nous choisissons ici comme déjà expliqué de compacter les données Python de l'image sous la forme d'un tableau d'octets (type byte), mais pas de les compresser, le gain d'une compression RLE étant bien faible sur un aussi petit nombre de pixels, sauf à afficher des images ne présentant pas une grande complexité.
Quant au format de ces données, nous choisissons de chaîner des quadruplets d'octets :
Et voilà, l'image que tu as choisie s'affiche alors sur le TI-RGB Array !
Tu peux maintenant dessiner absolument tout ce que tu veux, de préférence en 2×8 pixels, et obtenir rapidement le script l'affichant sur ton TI-RGB Array !
Tu restes libre bien sûr de fournir des images plus grandes, elles seront si besoin redimensionnées. Mais avec ici sur le TI-RGB Array des pixels peu nombreux et assez "gros", il vaut mieux pour toi garder le contrôle sur ce que ça donnera pixel par pixel, en fournissant une image au plus proche du format d'affichage.
Déjà quel format adopter pour l'image au sein du script Python ? Il nous faut tout d'abord voir les instructions dont on dispose.
Pour récupérer un objet dont les méthodes permettent de contrôler le TI-RGB Array, il te faut commencer par le code suivant :
- Code: Select all
from ti_hub import * # uniquement TI-Nspire CX II
from rgb_arr import * # uniquement TI-83PCE/84+CE
rgbarr = rgb_array()
En pratique contrairement à la BBC micro:bit, le TI-Innovator Hub n'est pas directement pilotable en Python mais dans un langage de script propriétaire. Les différents appels aux bibliothèques Python fournies par TI sur la calculatrice convertissent en fait ce qu'on leur demande en instructions pour le langage de script du TI-Innovator Hub. Par exemple, le code précédent envoie en réalité au TI-Innovator Hub l'instruction
CONNECT RGB
.L'objet Python ainsi récupéré offre alors les méthodes suivantes :
.set(diode, rouge, vert, bleu)
: allume la diode indiquée (n°0 à 15) dans la couleur RGB précisée.set_all(rouge, vert, bleu)
: allume les 16 diodes dans la couleur précisée.all_off()
: éteint les 16 diodes.pattern(masque)
: allume en rouge les diodes correspondant au masque binaire indiqué
Intéressons-nous donc à la méthode
.pattern()
qui permet d'allumer plusieurs diodes à la fois. Par exemple .pattern(42)
envoie la commande SET RGB PATTERN 42
. Comme 42=25+23+21, cela allumera en rouge 3 diodes : les n°1, 3 et 5.Mais si nous n'avons que du rouge, nous n'irons pas loin... Et bien justement, la dernière mise à jour 1.5 du TI-Innovator Hub a rajouté un paramètre de couleur optionnel à l'instruction PATTERN, sous la forme
SET RGB PATTERN masque rouge vert bleu
. En fait les bibliothèques Python de TI ne le gèrent pas encore, mais il y a quand même une astuce pour en profiter malgré tout. En effet toutes les méthodes Python acceptent un paramètre supplémentaire non spécifié au menu : un suffixe qui sera concaténé à l'instruction envoyée. Pour envoyer par exemple un SET RGB PATTERN 42 255 0 255
, il nous suffit d'appeler .pattern(42, "255 0 255")
. Cette méthode .pattern() aurait pu nous être très utile pour minimiser le nombre d'instructions échangées, notamment dans le contexte d'images indexées : au lieu d'une instruction pour chacune des 16 diodes, nous aurions une seule instruction par couleur de la palette. Mais hélas, nous nous rendons vite compte qu'elle ne convient pas. En effet, elle allume bien maintenant le masque de diodes dans la couleur indiquée, mais elle éteint systématiquement toutes les autres diodes. L'affichage d'une image comportant plusieurs couleurs est donc strictement impossible.
Donc tant pis. En attendant que Texas Instruments nous fournisse de meilleures instructions (ou pas), nous optons pour une boucle appelant la méthode .set() pour allumer au pire chacune des 16 diodes du TI-RGB Array.
Nous choisissons ici comme déjà expliqué de compacter les données Python de l'image sous la forme d'un tableau d'octets (type byte), mais pas de les compresser, le gain d'une compression RLE étant bien faible sur un aussi petit nombre de pixels, sauf à afficher des images ne présentant pas une grande complexité.
Quant au format de ces données, nous choisissons de chaîner des quadruplets d'octets :
- numéro de diode
- rouge
- vert
- bleu
Et voilà, l'image que tu as choisie s'affiche alors sur le TI-RGB Array !
Tu peux maintenant dessiner absolument tout ce que tu veux, de préférence en 2×8 pixels, et obtenir rapidement le script l'affichant sur ton TI-RGB Array !
Tu restes libre bien sûr de fournir des images plus grandes, elles seront si besoin redimensionnées. Mais avec ici sur le TI-RGB Array des pixels peu nombreux et assez "gros", il vaut mieux pour toi garder le contrôle sur ce que ça donnera pixel par pixel, en fournissant une image au plus proche du format d'affichage.
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