import cv2
import numpy as np

# 画像を読み込む
bmpOrg = cv2.imread('test.png')

# イメージのサイズを取得してwidth,heightに代入する
width  = bmpOrg.shape[0]
height = bmpOrg.shape[1]

# bmpOrgからグレースケールの配列
bmpFrom = np.zeros((width+1)*(height+1)).astype(np.uint8).reshape(width+1,height+1)

# bmpOrgはRGBで記録されているのでこれをグレースケールにした上でBmpFromに配置する
# この時問題文は1スタート(NOT 0スタート)なので1つずつずらす
for y in range(0,height):
    for x in range(0,width):
        bmpFrom[x+1][y+1] = int( np.average( bmpOrg[x][y] ))

# 書き出し先用の配列(bmpTo)を作成する。bmpFromと違い、負の数があるのでint16型を使用する。
bmpTo = np.zeros((width+1)*(height+1)).astype(np.int16).reshape(width+1,height+1)

# 誤差拡散の定義をする
tdx   = [ 1,-1, 0, 1]
tdy   = [ 0, 1, 1, 1]
raito = [ 7, 3, 5, 1]
raitoCount = 4
denominator = 16

# 動作モード
# 0以外の数字に設定すると画質向上のための改修をしたバージョンで動作する
mode = 1

# ドットごとに評価してbmoToに代入、更に誤差を計算して周辺のドットに反映させる
# この時に周辺のドットも一緒に評価する
for y in range(1,height+1):
    for tx in range(1,width+1):

        x = tx
        # 改修版の場合はここで動作を変える
        if( mode != 0):
            # 偶数行は逆から処理する
            if( y%2 == 0 ):
                x = width - tx +1

        # From+To(現時点での誤差のSum)
        f = bmpFrom[x][y] + bmpTo[x][y]

        # 2値化と誤差Dを計算する
        if( f >= 128 ):
            d = f - 255
            bmpTo[x][y] = 255
        else:
            d = f
            bmpTo[x][y] = 0

        # 誤差Dから周辺のドットに拡散させる(方式1)
        for c in list(range(raitoCount)):            
            # change position
            if( mode == 0 ):
                px = x + tdx[c]
            else:
                px = x - tdx[c] + ( 2 * tdx[c] * (y%2) )
            py = y + tdy[c]
            if( px>=1 and px<=width and py>=1 and py<=height ):
                bmpTo[px][py] = bmpTo[px][py] + ( d * raito[c] / denominator )
        #print(bmpTo)

# 処理はグレースケールで計算していたので、これをRGBに変換する
# この際に問題文に合わせてx,yをそれぞれ+1した物を戻してやる
# typeはuint8(8ビット符号なし)
bmpToRGB = np.zeros(width*height*3).astype(np.uint8).reshape(width,height,3)
for y in range(0,height):
    for x in range(0,width):
        tmp = bmpTo[x+1][y+1]
        bmpToRGB[x][y] = [ tmp, tmp, tmp ]

# 画像を表示する
WindowTitle = "Mode="+str(mode)
cv2.imshow(WindowTitle,bmpToRGB)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()