Exploration module Python ti_graphics TI-83 Premium CE 5.5

[critor]

Dans sa prochaine mise à jour 5.5 gratuite prévue pour Mai 2020, Texas Instruments va rajouter de formidables possibilités à ta TI-83 Premium CE :

• mise à jour en 5.5 de l'application SciTools
• mise à jour en 5.5 de l'application Periodic
• mise à jour en 5.5 de l'application Python (TI-83 Premium CE Édition Python uniquement)

Cette dernière application apporte de nouveaux modules importables pour tes scripts Python :

• time, certes déjà présent mais maintenant listé au menu et donc officiel; il ne risque plus de disparaitre
• ti_system, avec diverses possibilités :
  
  • détection des simples pressions de touches clavier (sans validation donc) par l'utilisateur, avec même l'éventuel modificateur actif (

    2nde

    ou

    alpha

    ), et ça marche aussi avec un clavier USB !
  • affichage dans la console à la ligne que tu veux
  • exportation de listes de nombres (entiers, flottants ou complexes) existant dans le contexte Python vers l'environnement de la calculatrice, pour traitement à l'aide d'autres applications
  • importation depuis le contexte Python de listes ou équation de régression existant dans l'environnement de la calculatrice
  • et donc plus généralement un début d'intégration du Python à l'environnement mathématique de la calculatrice, enfin l'application Python va pouvoir servir non plus seulement à coder un truc déconnecté dans un coin, mais à traiter des problèmes et tâches complexes dans leur globalité !
• ti_plotlib, une bibliothèque graphique pour tracer dans un repère, conformément aux programmes de Physique-Chimie, SNT et NSI, tout en permettant également nombre d'applications en Mathématiques !
• ti_hub, pour les projets d'objects connectés à l'aide de l'interface TI-Innovator Hub
• ti_rover, pour les projets de robotique à l'aide du TI-Innovator Rover
• ainsi qu'un mystérieux ti_graphics pour sa part non listé au menu, mais justement utilisé par ti_plotlib

Après donc une exploration des possibilités du module ti_plotlib, nous te proposons aujourd'hui l'exploration du module secret ti_graphics.

Sommaire :

1. exploration ti_graphics
2. zone graphique contrôlable
3. profondeur de couleurs
4. allumage de pixels et performances
5. écriture texte et performances
6. fonctions de tracé de formes géométriques
7. fonctions dédiées aux images
8. autres fonctions
9. conclusion

1) exploration ti_graphics

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ti_graphics n'étant pas listée et étant donc non documentée, commençons donc par en explorer le contenu secret à l'aide du script suivant :

Code: Select all

def getplatform():
  id=-1
  try:
    import sys
    try:
      if sys.platform=='nspire':id=0
      if sys.platform.startswith('TI-Python') or sys.platform=='Atmel SAMD21':id=4
    except:id=3
  except:
    try:
      import kandinsky
      id=1
    except:
      try:
        if chr(256)==chr(0):id=5+(not ("HP" in version()))
      except:
        id=2
  return id

platform=getplatform()
#lines shown on screen
#plines=[29,12,  7, 9,11,0,0]
plines=[29,16,  7, 9,11,0,0]
#max chars per line
#(error or CR if exceeded)
pcols =[53,99,509,32,32,0,0]

nlines=plines[platform]
ncols=pcols[platform]
curline=0

def mprint(*ls):
  global curline
  st=""
  for s in ls:
    if not(isinstance(s,str)):
      s=str(s)
    st=st+s
  stlines=1+int(len(st)/ncols)
  if curline+stlines>=nlines:
    input("Input to continue:")
    curline=0
  print(st)
  curline+=stlines

def sstr(obj):
  try:
    s=obj.__name__
  except:
    s=str(obj)
    a=s.find("'")
    b=s.rfind("'")
    if a>=0 and b!=a:
      s=s[a+1:b]
  return s

def isExplorable(obj):
  s=str(obj)
  return s.startswith("<") and s.find(" ")>=0 and not s.startswith("<module")

def explmod(pitm,pitmsl=[],reset=True):
  global curline
  if(reset):
    curline=0
    pitmsl=[sstr(pitm)]
  hd="."*(len(pitmsl)-1)
  spath=".".join(pitmsl)
  c,c2=0,0
  spitm=str(pitm)
  for itms in sorted(dir(pitm)):
    c,c2=c+1,c2+1
    try:
      itm=eval(spath+"."+itms)
      mprint(hd+itms+"="+str(itm))
      if isExplorable(itm) and itm!=pitm:
        pitmsl2=pitmsl.copy()
        pitmsl2.append(itms)
        c2=c2+explmod(itm,pitmsl2,False)[1]
    except:
      mprint(hd+itms)
  if c>0 and reset:
    mprint(hd+"Total: "+str(c)+" 1st level item(s)")
    if c2>0 and c2!=c:
      mprint(hd+"       "+str(c2)+" item(s)")
  return [c,c2]

Pas mal de choses a première vue, nous découvrons déjà 30 éléments accessibles rien qu'au premier niveau, et jusqu'à 45 en comptant les sous-éléments.

Une première lecture des noms de différentes fonctions, comme getPixel() et setPixel() nous permet de deviner de quoi il s'agit.
ti_graphics est un module Python permettant de dessiner sur l'écran de ta TI-83 Premium CE Edition Python, non pas en donnant des coordonnées approximatives dans un repère mais en accédant directement les pixels de l'écran !
Pour te donner un point de repère, nous pouvons donc a priori le rapprocher des modules casioplot sur Casio Graph 90/35+E II ou kandinsky sur NumWorks.


Nous allons bien évidemment te tester et documenter tout ça sans tarder, mais en attendant cela nous permet déjà de mettre à jour notre petit classement des Pythonettes :

aux examens
français hors
examens

	Casio Graph 35+E II 90+E	version alpha HP Prime	NumWorks	TI-83PCE Ed. Python
builtins array collections cmath gc math matplotlib matplotlib.pyplot micropython os random sys time turtle uerrno	84-175 . . . . 25 . . . . 8 . . . .	97-440 3-13 . 13-17 9-13 42-46 . . 10-14 . . 17-63 . . 25-29	88-188 . . 12 . 41 3 11 6 . 9 . 3 38 .	92-189 2-4 2 . 7 28 . . . . 8 15-42 4 . .
spécifique	casioplot:6	prime:3-7	ion:48 kandinsky:6	ti_graphics:30-45 ti_hub:? ti_plotlib:49-56 ti_system:12 ti_rover:?
Modules	4	9	11	13
Eléments	123-214	219-642	265-365	249-397

Classement en terme d'éventail de modules :

1. 13 modules : TI-83 Premium CE Edition Python
2. 11 modules : NumWorks
3. 9 modules : HP Prime (version alpha)
4. 4 modules : Casio Graph 90+E / 35+E II

Classement en terme de richesse des modules :

1. 219-642 éléments : HP Prime (version alpha)
2. 249-397 éléments : TI-83 Premium CE Edition Python
3. 265-365 éléments : NumWorks
4. 123-214 éléments : Casio Graph 90+E / 35+E II

	Casio Graph 35+E II 90+E	CasioPython Casio Graph 35+E II 35+E/USB 75/85/95	MicroPython TI-Nspire	TI-Python	firmware tiers TI-Python
builtins array collections cmath gc math matplotlib matplotlib.pyplot micropython os random sys time turtle uerrno	84-175 . . . . 25 . . . . 8 . . 69 .	91-204 2-4 . 12 7 41 . . 6 . 8 12 . . 24	93-218 2-4 . 12 7 41 . . 3 . . 15-45 . . .	92-189 2-4 2 . 7 28 . . . . 8 15-42 4 . .	93-191 2-4 2 12 7 41 . . 6 15 8 15-45 8-10 . .
spécifique	casioplot:6 matplotl:25		nsp:3-10		board:22 storage:7-21
Modules	6	9	8	9	13
Eléments	217-308	203-318	176-340	158-284	238-384

Classement en terme d'éventail de modules :

1. 13 modules : TI-83 Premium CE + TI-Python (firmware tiers)
   TI-83 Premium CE Edition Python
2. 11 modules : NumWorks
3. 9 modules : HP Prime (version alpha) + Casio Graph 75/85/95 / 35+E/USB / 35+E II / fx-9750GII/GIII / fx-9860G/GII/GIII (appli CasioPython)
4. 8 modules : TI-Nspire (appli MicroPython) + TI-83 Premium CE + TI-Python
5. 6 modules : Casio Graph 90+E / 35+E II / fx-CG50 / fx-9750/9860GIII

Classement en terme de richesse des modules :

1. 219-642 éléments : HP Prime (version alpha)
2. 249-397 éléments : TI-83 Premium CE Edition Python
3. 265-365 éléments : NumWorks
4. 238-384 éléments : TI-83 Premium CE + TI-Python (firmware tiers)
5. 217-308 éléments : Casio Graph 90+E / 35+E II / fx-CG50 / fx-9750/9860GIII
6. 203-318 éléments : Casio Graph 75/85/95 / 35+E/USB / 35+E II / fx-9750GII/GIII / fx-9860G/GII/GIII (appli CasioPython)
7. 176-340 éléments : TI-Nspire (appli MicroPython)
8. 158-284 éléments : TI-83 Premium CE + TI-Python

2) zone graphique contrôlable

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Explorons maintenant notre environnement graphique. Pour cela nous allons utiliser quelques premières fonctions élémentaires, commençons déjà par en préciser les spécifications :

• getPixel(x, y)
• setPixel(x, y, c)

Quelles sont donc les dimensions de la zone graphique que nous contrôlons ?
Petite astuce pour la détecter automatiquement sans intervention humaine, on peut remarquer que getPixel() renvoie (0,0,0) lorsque l'on interroge un pixel hors écran.

Un simple boucle de tests suffit alors, avec un éventuel changement de couleur préalable pour les quelques pixels de l'écran qui seraient déjà noirs.

Mettons à jours notre classe de compatibilité écrans polyscr en ce sens :

Code: Select all

class polyscr:
  w, h = 0, 0
  # get_pixel(x, y)
  # set_pixel(x, y, color(r8, g8, b8))
  show_screen = lambda self: None
  need_show_screen = False
  # color mode :
  # 0: (R8, G8, B8)
  # 1: int RGB-565
  color_mode = 0

  def color(self, r, g=0, b=0):
    if isinstance(r, tuple) or isinstance(r,list):
      r, g, b = r[0], r[1], r[2]
    return self.color_mode == 0 and (r,g,b) or r<<11 | g<<5 | b

  def __init__(self):

    try: # TI-Nspire Ndless
      from nsp import Texture as myscr
      self.w, self.h = 320, 240
      myscr = myscr(self.w, self.h, None)
      self.get_pixel = myscr.getPx
      self.set_pixel = myscr.setPx
      self.show_screen = myscr.display
      self.need_show_screen = True
      self.color_mode = 1

    except:

      try: # TI-83/84 CE
        import ti_graphics as myscr
        self.get_pixel = myscr.getPixel
        self.set_pixel = myscr.setPixel

      except ImportError:

        try: # Casio USB Power Graphic 3
          import casioplot as myscr
          self.show_screen = myscr.show_screen
          self.need_show_screen = True

        except ImportError: # NumWorks
          import kandinsky as myscr

        self.get_pixel = myscr.get_pixel
        self.set_pixel = myscr.set_pixel

    # detect readable pixel array
    if self.w <= 0:

      def _can_get_pixel(x, y):
        c = self.get_pixel(x, y)
        if c == self.color(0, 0, 0):
          self.set_pixel(x, y, self.color(255,0,0))
          c = self.get_pixel(x, y)
        return c is not None and c != self.color(0, 0, 0)

      self.w, self.h, dw, dh = 0, 0, 1, 1
      while dw or dh:
        if not _can_get_pixel(self.w - (dw == 0),self.h - (dh == 0)):
          if _can_get_pixel(self.w,self.h-1): dh = 0
          elif _can_get_pixel(self.w-1,self.h): dw = 0
          else: dw, dh = 0, 0
        self.w += dw;  self.h += dh

Appelons ensuite le code suivant pour obtenir la réponse :

Code: Select all

scr = polyscr()
print('can get {}x{} pixels at (0,0)'.format(scr.w, scr.h))

Mais c'est fantastique, nous bénéficierions donc apparemment un contrôle plein écran 320×240 pixels !

Sauf que... non, fausse joie.

On se rend vite compte que même si Texas Instruments nous autorise contrairement à la concurrence à lire tous les pixels de l'écran, ceux utilisés pour l'affichage de la barre d'état en haut d'écran ne peuvent apparemment pas être réécrits :

Code: Select all

from ti_system import *
import ti_graphics as scr

for k in range(240):
  sct.setPixel(k, k, (0, 0, 0))
disp_wait()

Complétons donc l'initialisation de notre classe polyscr avec une boucle de tests supplémentaire pour gérer ce cas particulier :

Code: Select all

class polyscr:
  w, h, w0, h0, x0, y0 = 0, 0, 0, 0, 0, 0
  # get_pixel(x, y)
  # set_pixel(x, y, color(r8, g8, b8))
  show_screen = lambda self: None
  need_show_screen = False
  # color mode :
  # 0: (R8, G8, B8)
  # 1: int RGB-565
  color_mode = 0

  def color(self, r, g=0, b=0):
    if isinstance(r, tuple) or isinstance(r,list):
      r, g, b = r[0], r[1], r[2]
    return self.color_mode == 0 and (r,g,b) or r<<11 | g<<5 | b

  def __init__(self):

    try: # TI-Nspire Ndless
      from nsp import Texture as myscr
      self.w, self.h = 320, 240
      myscr = myscr(self.w, self.h, None)
      self.get_pixel = myscr.getPx
      self.set_pixel = myscr.setPx
      self.show_screen = myscr.display
      self.need_show_screen = True
      self.color_mode = 1

    except:

      try: # TI-83/84 CE
        import ti_graphics as myscr
        self.get_pixel = myscr.getPixel
        self.set_pixel = myscr.setPixel

      except ImportError:

        try: # Casio USB Power Graphic 3
          import casioplot as myscr
          self.show_screen = myscr.show_screen
          self.need_show_screen = True

        except ImportError: # NumWorks
          import kandinsky as myscr

        self.get_pixel = myscr.get_pixel
        self.set_pixel = myscr.set_pixel

    # detect readable pixel array
    if self.w <= 0:

      def _can_get_pixel(x, y):
        c = self.get_pixel(x, y)
        if c == self.color(0, 0, 0):
          self.set_pixel(x, y, self.color(255,0,0))
          c = self.get_pixel(x, y)
        return c is not None and c != self.color(0, 0, 0)

      self.w, self.h, dw, dh = 0, 0, 1, 1
      while dw or dh:
        if not _can_get_pixel(self.w - (dw == 0),self.h - (dh == 0)):
          if _can_get_pixel(self.w,self.h-1): dh = 0
          elif _can_get_pixel(self.w-1,self.h): dw = 0
          else: dw, dh = 0, 0
        self.w += dw;  self.h += dh

    # detect writable pixel array
    # remove top status bar

    def _can_set_pixel(x, y):

      def _invert_color(r, g=0, b=0):
        if isinstance(r, tuple) or isinstance(r,list):
          r, g, b = r[0], r[1], r[2]
        return self.color(~r & 0xFF, ~g & 0xFF, ~b & 0xFF)

      c = self.get_pixel(x, y)
      self.set_pixel(x, y, _invert_color(c))
      return c != self.get_pixel(x, y)

    self.w0, self.h0 = self.w, self.h
    while not _can_set_pixel(0, self.y0):
      self.y0 += 1; self.h0 -= 1

Appelons enfin le code suivant pour obtenir toutes les informations écran :

Code: Select all

scr = polyscr()
print('can get {}x{} pixels at (0,0)'.format(scr.w, scr.h))
print('can set {}x{} pixels at ({},{})'.format(scr.w0, scr.h0, scr.x0, scr.y0))

Voilà, nous bénéficions en réalité d'un accès total à seulement 320×210 pixels, les écritures sur les 30 premières lignes de l'écran étant ignorées.

A noter que l'origine restant tout en haut à gauche de l'écran, les valeurs de paramètres y à utiliser pour tes scripts adressant les pixels démarreront obligatoirement à 30.

Puisque notre classe polyscr cible la compatibilité, profitons-en pour comparer avec les modèles concurrents :

Dans la version alpha qui a fuité pour HP Prime avec l'application Python, il y a bien une fonction prime.pixon(x, y, c) pour allumer les pixels.
Mais à la différence, rien pour tester l'état d'un pixel.

Procédons donc autrement en tentant de tracer un rectangle aussi grand que possible à l'aide du code suivant :

Code: Select all

import prime as scr

def rect(x, y, w, h, c=(0,0,0)):
  for k in range(w):
    scr.pixon(x+k, y, c)
    scr.pixon(x+k, y+h-1, c)
  for k in range(h):
    scr.pixon(x, y+k, c)
    scr.pixon(x+w-1, y+k, c)

L'appel rect(0, 0, 320, 240, 255<<16) nous affiche bien un rectangle au complet et nous confirme donc que nous contrôlons ici la totalité des 320×240 pixels de l'écran.

D'où le classement en terme de zones graphiques dédiées au Python :

aux examens
français hors
examens

1. 320×240 = 76800 pixels : HP Prime (version alpha)
2. 384×192 = 73728 pixels : Casio Graph 90+E
3. 320×222 = 71040 pixels : NumWorks
4. 320×210 = 67200 pixels : TI-83 Premium CE Edition Python
5. 128×64 = 8192 pixels : Casio Graph 35+E II

1. 320×240 = 76800 pixels : HP Prime (version alpha) + TI-Nspire (appli MicroPython)
2. 384×192 = 73728 pixels : Casio Graph 90+E / fx-CG50
3. 320×222 = 71040 pixels : NumWorks
4. 320×210 = 67200 pixels : TI-83 Premium CE Edition Python
5. 128×64 = 8192 pixels : Casio Graph 35+E II / fx-9750/9860GIII

3) profondeur de couleurs

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Comme vu plus haut avec les fonctions getPixel() et setPixel() et comme l'on peut encore le remarquer à quelques couleurs remarquables définies dans ti_graphics, les couleurs sont spécifiées en coordonnées RGB-888 (Rouge, Green/Vert, Bleu, avec 8 bits par canal autorisant donc des entiers de 0 à 2⁸-1=255).

Mais couleurs spécifiées et affichées sont deux choses différentes. Pour mieux t'illustrer les possibilités Python de ton écran graphique en terme de couleurs, nous allons t'afficher un dégradé avec toutes les couleurs et tous les éclairages.

Pour cela nous travaillerons en coordonnées HSV/TSV (Hue/teinte, Saturation, Valeur), bien plus naturelles et donc intuitives pour l'oeil humain que les coordonnées RGB :

• teinte qui sera ici codée par un nombre flottant de 0 à 2 est en gros ce que tu appelles naturellement couleur.
• saturation, un flottant de 0 à 1 indique de façon inverse la quantité de blanc.
• valeur, ici encore un flottant de 0 à 1 indique de façon inverse la quantité de noir.

Les coordonnées ainsi précisées seront alors converties en coordonnées RGB compatibles avec la calculatrice.

Bricolons-nous donc quelques petites fonctions pour ça :

Code: Select all

from polyscr import *

scr = polyscr()

def hsv2c(h,s,v):
  c=v*s
  x,m,k=c*(1-abs((h%(2/3))*3-1)),v-c,(h*3)//1
  return (round(255*(m+x*(k%3==1)+c*(k%5==0))),round(255*(m+c*(k==1 or k==2)+x*(k%3==0))),round(255*(m+x*(k%3==2)+c*(k==3 or k==4))))

def grad(x,y,w,h):
  for i in range(w):
    for j in range(h):
      c=hsv2c(2*j/(h-1),i>=w//2 and 1 or i/(w//2-1),i<w//2 and 1 or (w-1-i)/((w-w//2)-1))
      scr.set_pixel(x+i,y+j,c)

L'appel suivant nous produit alors l'affichage ci-contre :

Code: Select all

grad(scr.x0, scr.y0, scr.w0, scr.h0)

Fantastique, non ? Quand tu penses que dans le langage TI-Basic historique tu n'avais droit qu'à 15 couleurs, mais comment as-tu pu survivre avec ça ?

Déjà pour information, on peut mesurer précisément le temps d'affichage à l'aide du script suivant. L'appel timer(grad, scr.x0, scr.y0, scr.w0, scr.h0) nous renvoie alors 25min 24,283s.

Code: Select all

from time import monotonic

def timer(f, *par):
  start=monotonic()
  f(*par)
  return monotonic()-start

Or, remarquons un petit truc fort intéressant, une exclusivité à ce jour par rapport à la concurrence. Le module ti_graphics fournit d'origine une fonction de conversion de coordonnées HSV en coordonnées RGB, hsv_to_rgb(h, s, v).
Ce qui veut dire que tu n'as pas à t'embêter à la coder et peux donc ainsi économiser de la mémoire, et qu'elle est peut-être déjà optimisée.

Empressons-nous de tester. Modifions déjà notre bibliothèque de compatibilité pour permettre l'accès à ce genre de fonction spécifique :

Code: Select all

class polyscr:
  w, h, w0, h0, x0, y0 = 0, 0, 0, 0, 0, 0
  myscr = None
  # get_pixel(x, y)
  # set_pixel(x, y, color(r8, g8, b8))
  show_screen = lambda self: None
  need_show_screen = False
  # color mode :
  # 0: (R8, G8, B8)
  # 1: int RGB-565
  color_mode = 0

  def color(self, r, g=0, b=0):
    if isinstance(r, tuple) or isinstance(r,list):
      r, g, b = r[0], r[1], r[2]
    return self.color_mode == 0 and (r,g,b) or r<<11 | g<<5 | b

  def __init__(self):

    try: # TI-Nspire Ndless
      from nsp import Texture as myscr
      self.w, self.h = 320, 240
      myscr = myscr(self.w, self.h, None)
      self.get_pixel = myscr.getPx
      self.set_pixel = myscr.setPx
      self.show_screen = myscr.display
      self.need_show_screen = True
      self.color_mode = 1

    except:

      try: # TI-83/84 CE
        import ti_graphics as myscr
        self.get_pixel = myscr.getPixel
        self.set_pixel = myscr.setPixel

      except ImportError:

        try: # Casio USB Power Graphic 3
          import casioplot as myscr
          self.show_screen = myscr.show_screen
          self.need_show_screen = True

        except ImportError: # NumWorks
          import kandinsky as myscr

        self.get_pixel = myscr.get_pixel
        self.set_pixel = myscr.set_pixel

    self.myscr = myscr

    # detect readable pixel array
    if self.w <= 0:

      def _can_get_pixel(x, y):
        c = self.get_pixel(x, y)
        if c == self.color(0, 0, 0):
          self.set_pixel(x, y, self.color(255,0,0))
          c = self.get_pixel(x, y)
        return c is not None and c != self.color(0, 0, 0)

      self.w, self.h, dw, dh = 0, 0, 1, 1
      while dw or dh:
        if not _can_get_pixel(self.w - (dw == 0),self.h - (dh == 0)):
          if _can_get_pixel(self.w,self.h-1): dh = 0
          elif _can_get_pixel(self.w-1,self.h): dw = 0
          else: dw, dh = 0, 0
        self.w += dw;  self.h += dh

    # detect writable pixel array
    # remove top status bar

    def _can_set_pixel(x, y):

      def _invert_color(r, g=0, b=0):
        if isinstance(r, tuple) or isinstance(r,list):
          r, g, b = r[0], r[1], r[2]
        return self.color(~r & 0xFF, ~g & 0xFF, ~b & 0xFF)

      c = self.get_pixel(x, y)
      self.set_pixel(x, y, _invert_color(c))
      return c != self.get_pixel(x, y)

    self.w0, self.h0 = self.w, self.h
    while not _can_set_pixel(0, self.y0):
      self.y0 += 1; self.h0 -= 1

Modifions maintenant le script de tracer du dégradé :

Code: Select all

from polyscr import *

scr = polyscr()

def grad(x,y,w,h):
  for i in range(w):
    for j in range(h):
      c=scr.myscr.hsv_to_rgb(360*j/(h-1),i>=w//2 and 1 or i/(w//2-1),i<w//2 and 1 or (w-1-i)/((w-w//2)-1))
      scr.set_pixel(x+i,y+j,c)

Ce n'est pas la révolution mais c'est quand même significatif, l'appel timer(grad, scr.x0, scr.y0, scr.w0, scr.h0) ne mesure plus que 24min 33,282s. On gagne 1 minute, soit environ 4%.

Bon, revenons-en enfin à cet affichage de dégradé. Si tu regardes bien, tu remarqueras que les lignes tirant sur le vert donnent 2 fois plus de teintes intermédiaires et donc un dégradé bien plus continu, bien moins saccadé.

C'est-à-dire que même si les coordonnées sont spécifiées en RGB-888, le matériel utilise pour sa part du RGB-565 :

• 2⁵=32 teintes de rouge
• 2⁶=64 teintes de vert
• 2⁵=32 teintes de bleu

Passons maintenant à la HP Prime. La version alpha avec Python publiée par erreur n'étant pas très stable, nous utiliserons un code dédié mais équivalent :

Code: Select all

import prime as scr

def grad(x,y,w,h):
  for i in range(w):
    for j in range(h):
      _h = 2*j/(h-1)
      _s = i>=w//2 and 1 or i/(w//2-1)
      _v = i<w//2 and 1 or (w-1-i)/((w-w//2)-1)
      _c=_v*_s
      _x,_m,_k=_c*(1-abs((_h%(2/3))*3-1)),_v-_c,(_h*3)//1
      scr.pixon(x+i,y+j,round(255*(_m+_x*(_k%3==1)+_c*(_k%5==0)))*2**16 + round(255*(_m+_c*(_k==1 or _k==2)+_x*(_k%3==0)))*2**8 + round(255*(_m+_x*(_k%3==2)+_c*(_k==3 or _k==4))))

On pourrait croire à la capture d'écran ci-contre présentant des saccades régulières dans l'ensemble des teintes que l'on aurait affaire à du RGB-666, ce qui n'est pas très logique.
En réalité, c'est le protocole utilisé pour les captures d'écran qui fait perdre des informations couleur, et il faut donc se référer à la photo ci-contre.
Sur la photo donc aucune saccade mais un dégradé des plus lisses, c'est ici du RGB-888 :

• 2⁸=256 teintes de rouge
• 2⁸=256 teintes de vert
• 2⁸=256 teintes de bleu

Ici encore, il serait bien de pouvoir détecter cela automatiquement sans intervention humaine.

Et bien c'est possible si on se rend compte que les valeurs effectivement réglées pour les pixels diffèrent parfois de celles spécifiées.

Modifions encore une fois notre classe polyscr avec un test de ces différences :

Code: Select all

class polyscr:
  w, h, w0, h0, x0, y0 = 0, 0, 0, 0, 0, 0
  col_bits = [8, 8, 8]
  myscr = None
  # get_pixel(x, y)
  # set_pixel(x, y, color(r8, g8, b8))
  show_screen = lambda self: None
  need_show_screen = False
  # color mode :
  # 0: (R8, G8, B8)
  # 1: int RGB-565
  color_mode = 0
  has_color = True

  def color(self, r, g=0, b=0):
    if isinstance(r, tuple) or isinstance(r,list):
      r, g, b = r[0], r[1], r[2]
    return self.color_mode == 0 and (r,g,b) or r<<(self.col_bits[0]+self.col_bits[1]) | g<<self.col_bits[0] | b

  def __init__(self):

    try: # TI-Nspire Ndless
      from nsp import Texture as myscr
      self.w, self.h = 320, 240
      myscr = myscr(self.w, self.h, None)
      self.get_pixel = myscr.getPx
      self.set_pixel = myscr.setPx
      self.show_screen = myscr.display
      self.need_show_screen = True
      self.color_mode = 1
      self.col_bits = (5, 6, 5)

    except:

      try: # TI-83/84 CE
        import ti_graphics as myscr
        self.get_pixel = myscr.getPixel
        self.set_pixel = myscr.setPixel

      except ImportError:

        try: # Casio USB Power Graphic 3
          import casioplot as myscr
          self.show_screen = myscr.show_screen
          self.need_show_screen = True

        except ImportError: # NumWorks
          import kandinsky as myscr

        self.get_pixel = myscr.get_pixel
        self.set_pixel = myscr.set_pixel

    self.myscr = myscr

    # detect readable pixel array
    if self.w <= 0:

      def _can_get_pixel(x, y):
        c = self.get_pixel(x, y)
        if c == self.color(0, 0, 0):
          self.set_pixel(x, y, self.color(255,0,0))
          c = self.get_pixel(x, y)
        return c is not None and c != self.color(0, 0, 0)

      self.w, self.h, dw, dh = 0, 0, 1, 1
      while dw or dh:
        if not _can_get_pixel(self.w - (dw == 0),self.h - (dh == 0)):
          if _can_get_pixel(self.w,self.h-1): dh = 0
          elif _can_get_pixel(self.w-1,self.h): dw = 0
          else: dw, dh = 0, 0
        self.w += dw;  self.h += dh

    # detect writable pixel array
    # remove top status bar

    def _can_set_pixel(x, y):

      def _invert_color(r, g=0, b=0):
        if isinstance(r, tuple) or isinstance(r,list):
          r, g, b = r[0], r[1], r[2]
        return self.color(~r & 0xFF, ~g & 0xFF, ~b & 0xFF)

      c = self.get_pixel(x, y)
      self.set_pixel(x, y, _invert_color(c))
      return c != self.get_pixel(x, y)

    self.w0, self.h0 = self.w, self.h
    while not _can_set_pixel(0, self.y0):
      self.y0 += 1; self.h0 -= 1

    if not self.color_mode:

      # test color screen
      self.set_pixel(self.x0, self.y0, (0, 127, 255))
      col = self.get_pixel(self.x0, self.y0)
      self.has_color = col[0] != col[1] or col[1] != col[2]

      # detect color channel bits
      self.set_pixel(self.x0, self.y0, (255, 255, 255))
      col = list(self.get_pixel(self.x0, self.y0))
      for k in range(3):
        while col[k]<255:
          col[k] += 2 ** (8 - self.col_bits[k])
          self.col_bits[k] -= 1

Appelons enfin le code suivant pour obtenir l'intégralité des informations écran, et les comparer aux solutions concurrentes :

Code: Select all

scr = polyscr()
print('can get {}x{} pixels at (0,0)'.format(scr.w, scr.h))
print('can set {}x{} pixels at ({},{})'.format(scr.w0, scr.h0, scr.x0, scr.y0))
print(scr.has_color and 'color' or 'monochrome')
if scr.has_color: print('internal : RGB{}{}{}'.format(scr.col_bits[0], scr.col_bits[1], scr.col_bits[2]))

Voilà, nous obtenons bien comme prévu du RGB565 pour le format utilisé en interne pour les pixels

Testons également la concurrence en lançant le même code :

Au classement selon les meilleurs rendus de couleurs, nous avons donc :

aux examens
français hors
examens

1. 24 bits / 16777216 couleurs: HP Prime (version alpha)
2. 16 bits / 65536 couleurs: TI-83 Premium CE Edition Python + Casio Graph 90+E + NumWorks
3. 1 bit / 2 couleurs: Casio Graph 35+E II

1. 24 bits / 16777216 couleurs: HP Prime (version alpha)
2. 16 bits / 65536 couleurs: TI-83 Premium CE Edition Python + Casio Graph 90+E / fx-CG50 + NumWorks + TI-Nspire CX
3. 1 bit / 2 couleurs: Casio Graph 35+E II / fx-9750/9860GIII + TI-Nspire

4) allumage de pixels et performances

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Tentons maintenant de déterminer les performances graphiques, soit la vitesse d'allumage des pixels.

Reprenons déjà le script permettant de chronométrer l'exécution d'une fonction :

Code: Select all

from time import monotonic

def timer(f, *par):
  start=monotonic()
  f(*par)
  return monotonic()-start

Faisons maintenant un script allumant un par un tous les pixels de l'écran, et afin de mieux pouvoir mesurer et comparer les performances graphiques nous minimiserons les calculs en ne faisant pas appel à notre classe de compatibilité, mais en appelant directement les fonctions graphiques :

Code: Select all

from ti_graphics import *

def rectf(x, y, w, h, c=(0, 0, 0)):
  for i in range(h):
    for k in range(w):
      setPixel(x+j, y+i, c)

L'appel timer(rectf, 0, 30, 320, 210, (255, 0, 0))) nous retourne 1390.487s soit 23min10.487s pour l'allumage donc de 320×210 pixels.

Voici maintenant la version NumWorks :

Code: Select all

from kandinsky import *

def rectf(x, y, w, h, c=(0, 0, 0)):
  for i in range(h):
    for k in range(w):
      set_pixel(x+j, y+i, c)

L'appel timer(rectf, 0, 30, 320, 222, (255, 0, 0))) pour chronométrer l'allumage de 320×222 pixels nous donne :

• 1.541s sur NumWorks N0110 munie du firmware officiel Epsilon
• 1.145s sur NumWorks N0110 munie du firmware tiers Omega
• 1.605s sur NumWorks N0100 munie du firmware officiel Epsilon
• 1.623s sur NumWorks N0100 munie du firmware tiers Omega

Passons maintenant sur Casio. Ici hélas pas de module timer, donc il va falloir chronométrer à la main, bien évidemment avec une montre Casio. Autre différence, les affichages sont à la différence effectués ici sur un calque invisible et ne passent à l'écran que lorsqu'on le demande. Afin donc de tester dans des conditions aussi équivalentes que possibles, nous demanderons un affichage écran après chaque traitement de pixel.

Code: Select all

from casioplot import *

def rectf(x, y, w, h, c=(0, 0, 0)):
  for i in range(h):
    for k in range(w):
      set_pixel(x+j, y+i, c)
      show_screen()

La montre Casio nous retourne :

• 1.64s pour l'appel rectf(0, 0, 128, 64, (0, 0, 0) sur Graph 35+E II
• 9.93s pour l'appel rectf(0, 0, 384, 192, (255, 0, 0) sur Graph 90+E

De façon similaire pour TI-Nspire Ndless :

Code: Select all

import nsp.Texture as scr

scr = scr(320, 240, None)

def rectf(x, y, w, h, c=0):
  for i in range(h):
    for k in range(w):
      scr.setPx(x+j, y+i, c)
      scr.display()

Nous n'avons malheureusement pas de montre Texas Instruments, espérons donc que la montre Casio ne trichera pas trop.

• 10min36.74s pour l'appel rectf(0, 0, 320, 240, 31) sur TI-Nspire CX CR4+
• 21min15.42s pour l'appel rectf(0, 0, 320, 240, 31) sur TI-Nspire CX CR3-
• 4min49.5s pour l'appel rectf(0, 0, 320, 240, 0) sur TI-Nspire

Enfin sur HP Prime G1 :

Code: Select all

from prime import *

def rectf(x, y, w, h, c=0):
  for i in range(h):
    for k in range(w):
      pixon(x+j, y+i, c)

La machine nous remplit tout l'écran en seulement 0.49s !


Bien évidemment, tous ces écrans ont des définitions différentes. Pour le classement ramenons cela en terme de vitesse d'affichage :

aux examens
français hors
examens

1. 156735 pixels/s: HP Prime G1 (version alpha)
2. 62044 pixels/s: NumWorks N0110 (firmware Omega)
3. 46100 pixels/s: NumWorks N0110
4. 44262 pixels/s: NumWorks N0100
5. 43771 pixels/s: NumWorks N0100 (firmware Omega)
6. 7425 pixels/s : Casio Graph 90+E
7. 4995 pixels/s : Casio Graph 35+E II
8. 48 pixels/s : TI-83 Premium CE Edition Python

1. 156735 pixels/s: HP Prime G1 (version alpha)
2. 62044 pixels/s: NumWorks N0110 (firmware Omega)
3. 46100 pixels/s: NumWorks N0110
4. 44262 pixels/s: NumWorks N0100
5. 43771 pixels/s: NumWorks N0100 (firmware Omega)
6. 7425 pixels/s : Casio Graph 90+E / fx-CG50
7. 4995 pixels/s : Casio Graph 35+E II / fx-9750/9860GIII
8. 265 pixels/s: TI-Nspire
9. 121 pixels/s: TI-Nspire CX CR4+
10. 60 pixels/s: TI-Nspire CX CR3-
11. 48 pixels/s : TI-83 Premium CE Edition Python

En terme de boucle d'allumages individuels de pixels, la TI-83 Premium CE Edition Python ne serait donc apparemment pas très performante.
Mais attends un petit peu avant de partir, nous sommes très loin d'avoir dit notre dernier mot, nous allons approfondir cela de suite dans les deux prochaines parties.

5) écriture texte et performances

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Nous avions été assez déçus des instructions d'affichage de texte présentes dans les modules ti_plotlib et ti_system :

• impossibilité de positionner le texte comme on voulait verticalement, nous ne pouvions que choisir une des 11 à 12 bandes horizontales de 17 pixels de hauteur, numérotées de haut en bas, même dans le contexte de ti_plotlib pourtant censé travailler dans un repère
• impossibilité de positionner le texte comme on voulait horizontalement, nous ne pouvion que choisir entre l'aligner à gauche, au centre ou à droite
• et en prime effet de bord sur l'affichage avec effacement de la partie droite non utilisée de la bande ou même de toute la bande

ti_graphics dispose lui aussi d'une instruction d'affichage similaire drawString('texte', x, y).

Mais ici rien à voir avec les précédentes, (x, y) sont les coordonnées comptées cette fois-ci au pixel près à partir du coin en haut à gauche, et le tout ne produit aucun effet de bord !

Si si, tu pourras bien afficher tes textes en toute liberté !

Code: Select all

from ti_system import *
import ti_graphics as scr

tw = 10
s = 'Thank you TI'
xmin, xmax, ymin, ymax = 0, 319, 30, 239
x, y, dx, dy = xmin, ymin, 1, 9

scr.cls()
while x <= xmax - tw*len(s):
  scr.drawString(s, x, y)
  y += dy
  x += dx
  dx += 1
disp_wait()

C'est le cas de le dire, merci TI !

Et puis, ce n'est pas tout. Le test de la partie précédente nous a donc donné une vitesse de traitement calamiteuse de moins d'une 50aine de pixels à la seconde.

Et pourtant, aucun problème ici avec la fonction drawString(), l'affichage pourtant conséquent en nombre de pixels prenant moins d'une paire de secondes !

Que se passe-t-il donc ? Sans doute que c'est ici qu'il faut tenir comtpe de l'architecture matérielle très spéciale de la TI-83 Premium CE, avec :

• un cœur secondaire Atmel SAMD21E18A-U intégrant un ARM Cortex-M0+ cadencé à 48 MHz, coprocesseur 32-bits dédié à l'exécution des scripts Python
• un cœur principal eZ80 qui à la différence dispose d'un accès direct à l'ensemble des autres composantes matérielles (Flash, contrôleur écran, cœur secondaire...)

Et justement, on peut donc imaginer que chaque appel à setPixel() dans le test précédent génère un événement de mise à jour écran qui doit repasser par le processeur principal avant d'atteindre ce dernier, d'où une certaine latence pour une boucle travaillant de façon individuelle sur des pixels.
Alors qu'ici chaque appel à drawString() allume d'un coup plein de pixels que l'on peut supposer à la différence partager un seul et unique événément de mise à jour.

Un comparatif s'appuyant sur une boucle d'allumage de pixels n'est donc pas représentatif des performances graphiques moyennes de la TI-83 Premium CE Edition Python puisque c'est pour elle le pire des cas, et donc non pertinent. Mais en même temps, quand les modules graphiques de la concurrence sont à la différence très minimalistes, nous ne voyons pas d'autre fonction commune et identique à utiliser pour construire un test de performances...

6) fonctions de tracé de formes géométriques

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Abordons maintenant les autres fonctions de tracer de ti_graphics.

Les modules équivalents chez la concurrence sont assez minimalistes, te fournissant juste de quoi choisir la couleur, allumer/éteindre des pixels, et afficher du texte. Tu devais te fabriquer tes autres fonctions graphiques (lignes, rectangles, cercles, etc...).
Et bien ici tu es gâté, ti_graphics est très riche.

Mais c'est aussi surtout un moyen de répondre au problème découvert plus haut, à savoir que la TI-83 Premium CE Edition Python est très lente pour les boucles appelant des setPixel(). Coder toi-même ces mêmes fonctions en utilisant setPixel() faute de mieux eut été désastreux.

Commençons déjà par de la configuration. Déjà, on eut effacer l'écran à l'aide de la fonction cls(). Son comportement semble identique à celui des fonctions ti_plotlib.cls() et ti_system.disp_clr().

La fonction cursor(c=1) permet d'activer ou désactiver l'affichage du curseur de texte, comme le permettait déjà la fonction ti_system.cursor(c).
A la différence ici que les effets des valeurs sont inversés :

• 0: curseur affiché
• 1: curseur masqué

Autre différence également; contrairement à ti_system.cursor() la fonction cursor() admet un comportement par défaut : si appelée sans paramètre elle masque le curseur.

On peut maintenant choisir la couleur du stylo avec setColor(r, g, b), appel équivalent à ti_plotlib.color(r, g, b).
D'ailleurs si l'on importe les deux modules ti_graphics et ti_plotlib, on peut appeler n'importe laquel de ces deux fonctions pour obtenir le même effet, et ce simultanément dans les deux contextes graphiques. Sans doute que ces deux fonctions partagent le même code.

On peut également régler la plume du stylo, avec setPen(taille, type), un appel donc similaire à ti_plotlib.pen('taille', 'type').
A la différence près que setPen() n'accepte pas d'arguments sous forme de chaînes de caractères, uniquement des entiers. On peut donc supposer que ti_plotlib.pen() est définie pour faire appel à setPen() de la façon suivante :

Code: Select all

def setPen(taille, type):
  _strtest(taille)
  _strtest(type)
  if taille == 'thin': taille = 0
  elif taille == 'medium': taille = 1
  elif taille == 'thick': taille = 2
  else: _excpt('Invalid pen size.')
  if type == 'solid': type = 0
  elif type == 'dot': type = 1
  elif type == 'dash': type = 2
  else: _excpt('Invalid pen style.')
  gr.pen(taille, type)

Mais ici, pas d'erreur avec des paramètres supérieurs à 2...

Nous allons voir de suite ce que ça donne. Commençons par la fonction drawLine(x1, y1, x2, y2) :

Code: Select all

from ti_system import *
import ti_graphics as scr

tw, th = 8, 15
xmin, xmax, ymin, ymax = tw, 319, 30+th, 239

nta, nty = 4, 4
lx = [xmin + k*(xmax-xmin)/(2*nta+1) for k in range(1, 2*nta+1)]
ly = [ymin + k*(ymax-ymin)/(2*nty+1) for k in range(1, 2*nty+1)]
l = (xmax-xmin+1) / (2*nta+1)

scr.cls()
for i in range(nty):
  scr.drawString(str(i), xmin-tw, ly[i*2])
  for j in range(nta):
    scr.drawString(str(j), lx[j*2], ymin-th)
    scr.setPen(j, i)
    scr.drawLine(lx[j*2], ly[i*2], lx[j*2 + 1], ly[i*2])
disp_wait()

Ci-contre l'affichage obtenu, ainsi que pour comparaison celui du test similaire dans le contexte de la fonction ti_plotlib.pen().

Ce qui nous permet de terminer la documentation de pen() :

• setPen(0, 0) = ti_plotlib.pen('thin', 'solid')
• setPen(1, 1) = ti_plotlib.pen('medium', 'dot')
• setPen(2, 2) = ti_plotlib.pen('thick', 'dash')

Quant à l'appel setPen(3, 3), il permet donc d'accéder à deux réglages secrets non offerts via ti_plotlib :

• une taille de stylo encore plus grande que 'thick'
• un tracé en pointillés qui enchaîne non pas des tirets mais des petits points

Des valeurs supérieures à 3 donnent quant à elles la même chose que la valeur 2.

Testons maintenant de façon similaire les fonctions drawPolyLine([(x1,y1), (x2,y2), ..., (xn,yn)]) et fillPolyLine([(x1,y1), (x2,y2), ..., (xn,yn)]) :

Code: Select all

from ti_system import *
import ti_graphics as scr

tw, th = 8, 15
xmin, xmax, ymin, ymax = tw, 319, 30+th, 239

nta, nty = 4, 4
lx = [xmin + k*(xmax-xmin)/(2*nta+1) for k in range(1, 2*nta+1)]
ly = [ymin + k*(ymax-ymin)/(2*nty+1) for k in range(1, 2*nty+1)]
l = (xmax-xmin+1) / (2*nta+1)

scr.cls()
for i in range(nty):
  scr.drawString(str(i), xmin-tw, ly[i*2])
  for j in range(nta):
    scr.drawString(str(j), lx[j*2], ymin-th)
    scr.setPen(j, i)
    scr.setColor((255,0,0))
    scr.fillPolygon([(lx[j*2], ly[i*2]), (lx[j*2 + 1], ly[i*2]), (lx[j*2], ly[i*2+1]), (lx[j*2 + 1], ly[i*2+1])])
    scr.setColor((0,0,0))
    scr.drawPolyLine([(lx[j*2], ly[i*2]), (lx[j*2 + 1], ly[i*2]), (lx[j*2], ly[i*2+1]), (lx[j*2 + 1], ly[i*2+1])])
disp_wait()

La fonction drawPolyLine() permet donc de tracer une ligne brisée. Elle serait donc équivalente au code suivant :

Code: Select all

def drawPolyLine(l):
  for k in range(len(l) - 1):
    drawLine(l[k][0], l[k][1], l[k+1][0], l[k+1][1])

La fonction fillPolygon() permet quant à elle de colorier le polygone obtenu en fermant cette ligne brisée.
Et comme tu vois c'est remarquable, elle marche même avec des polygones croisés !

Passons maintenant à drawRect(x, y, w, h) et fillRect(x, y, w, h) :

Code: Select all

from ti_system import *
import ti_graphics as scr

tw, th = 8, 15
xmin, xmax, ymin, ymax = tw, 319, 30+th, 239

nta, nty = 4, 4
lx = [xmin + k*(xmax-xmin)/(2*nta+1) for k in range(1, 2*nta+1)]
ly = [ymin + k*(ymax-ymin)/(2*nty+1) for k in range(1, 2*nty+1)]
l = (xmax-xmin+1) / (2*nta+1)

scr.cls()
for i in range(nty):
  scr.drawString(str(i), xmin-tw, ly[i*2])
  for j in range(nta):
    scr.drawString(str(j), lx[j*2], ymin-th)
    scr.setPen(j, i)
    scr.setColor((255,0,0))
    scr.fillRect(lx[j*2], ly[i*2], lx[j*2+1]-lx[j*2], ly[i*2+1]-ly[i*2])
    scr.setColor((0,0,0))
    scr.drawRect(lx[j*2], ly[i*2], lx[j*2+1]-lx[j*2], ly[i*2+1]-ly[i*2])
disp_wait()

drawRect(x, y, w, h) permet donc de tracer un rectangle :

• de dimensions w et h données en pixels
• aux côtés parallèles aux bors de l'écran
• et en utilisant le point de coordonnées (x, y) comme sommet supérieur gauche

La fonction fillRect() quant à elle permet de colorier le rectangle en question.

Voici maintenant du lourd avec drawArc(x, y, w, h, t1, t2) et fillArc(x, y, w, h, t1, t2) :

Code: Select all

from ti_system import *
import ti_graphics as scr

tw, th = 8, 15
xmin, xmax, ymin, ymax = tw, 319, 30+th, 239

nta, nty = 4, 4
lx = [xmin + k*(xmax-xmin)/(2*nta+1) for k in range(1, 2*nta+1)]
ly = [ymin + k*(ymax-ymin)/(2*nty+1) for k in range(1, 2*nty+1)]
l = (xmax-xmin+1) / (2*nta+1)

scr.cls()
for i in range(nty):
  scr.drawString(str(i), xmin-tw, ly[i*2])
  for j in range(nta):
    scr.drawString(str(j), lx[j*2], ymin-th)
    scr.setPen(j, i)
    scr.setColor((255,0,0))
    scr.fillArc(lx[j*2], ly[i*2], lx[j*2+1]-lx[j*2], ly[i*2+1]-ly[i*2], 0, 3150)
    scr.setColor((0,0,0))
    scr.drawArc(lx[j*2], ly[i*2], lx[j*2+1]-lx[j*2], ly[i*2+1]-ly[i*2], 0, 3150)
disp_wait()

La fonction drawArc(x, y, dx, dy, t1, t2) permet donc de tracer un arc d'une ellipse elle-même inscrite dans un rectangle :

• de dimensions w et h données en pixels
• aux côtés parallèles aux bors de l'écran
• et en utilisant le point de coordonnées (x, y) comme sommet supérieur gauche

t1 et t2 sont les angles au centre orientés délimitant l'arc en question, exprimés en dixièmes de degrés.

Et La fonction fillArc() permet quant à elle de colorier le secteur d'ellipse obtenu par balayage de l'arc en question.

Petite curiosité, nous avons une fonction fillCircle(x, y, r) permettant de préciser des éléments caractéristiques différents plus naturels dans le cas particulier d'un disque. La fonction serait donc équivalente au code suivant :

Code: Select all

def fillCircle(x, y, r):
  fillArc(x-r, y-r, 2*r, 2*r, 0, 3600)

Ce qui est curieux ? Et bien qu'il n'y ait apparemment pas de fonction similaire drawCircle(x, y, r) pour le tracé d'un cercle, obligeant dans ce cas à utiliser une logique complètement différente.

Code: Select all

from ti_system import *
import ti_graphics as scr

tw, th = 8, 15
xmin, xmax, ymin, ymax = tw, 319, 30+th, 239

nta, nty = 4, 4
lx = [xmin + k*(xmax-xmin)/(2*nta+1) for k in range(1, 2*nta+1)]
ly = [ymin + k*(ymax-ymin)/(2*nty+1) for k in range(1, 2*nty+1)]
l = (xmax-xmin+1) / (2*nta+1)

scr.cls()
for i in range(nty):
  scr.drawString(str(i), xmin-tw, ly[i*2])
  for j in range(nta):
    scr.drawString(str(j), lx[j*2], ymin-th)
    scr.setPen(j, i)
    scr.setColor((255,0,0))
    scr.fillCircle(lx[j*2]+(ly[i*2+1]-ly[i*2])/2, (ly[i*2]+ly[i*2+1])/2, (ly[i*2+1]-ly[i*2])/2)
    scr.setColor((0,0,0))
    scr.drawArc(lx[j*2], ly[i*2], ly[i*2+1]-ly[i*2], ly[i*2+1]-ly[i*2], 0, 3600)
disp_wait()

7) fonctions dédiées aux images

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Enorme surprise, ti_graphics dispose apparemment de pas moins de 3 fonctions dédiées à l'affichage d'images, et donc entre autres de sprites pour tes interfaces de menus et jeux !

C'est sans doute un moyen une fois encore de répondre au problème de performances des boucles d'allumage de pixels que tu aurais utilisées par défaut

Mais ces fonctions dédiées n'en restent pas moins un formidable avantage sur la concurrence, ces boucles d'allumage n'étant sur la plupart des modèles pas assez rapides pour permettre d'animer ou déplacer un sprite de façon fluide dans le contexte par exemple d'un jeu.

Comme ces fonctions ne sont pas au menu il nous faut donc arriver à deviner ce qu'elles attendent comme arguments.

L'appel pushImage(x, y, w, h) semble définir une image de dimensions w×h qui pourra être affichée avec comme coin supérieur gauche le pixel de coordonnées (x,y).
La fonction popImage() quant à elle en déclenche ensuite l'affichage, effectivement très rapide même si par défaut cela nous affiche ici n'importe quoi.

Par exemple ci-contre, le résultat du code suivant :

Code: Select all

from ti_system import *
import ti_graphics as scr

scr.pushImage(50, 50, 269, 170)
scr.popImage()
disp_wait()

drawImage(?, ?, ?) doit pour sa part servir à dessiner l'image en question avant affichage, mais nous n'avons pas réussi à en comprendre le fonctionnement.

Si l'on se réfère à notre test précédent ayant mis en évidence que nous disposions de près de 17.5K de mémoire de tas (heap) il semble impensable que cette fonction puisse accepter des données d'image brutes, que ce soit sous forme de liste ou de chaîne de caractères. 320×240 pixels codés sur 16 bits nécessiteraient en effet pas moins de 153.6 Ko, qui déclencheront ici une erreur de mémoire.

Nous avons deux hypothèses :

• Soit la fonction attend une liste ou une chaîne de données compressées par exemple en RLE, et peut-être que TI a prévu un outil générant automatiquement à partir d'une image fournie la liste ou chaîne compressée à coller dans ton script. Mais en tous cas cet outil ne nous as pas été passé.
• Soit la fonction attend le nom d'une ressource image à aller chercher en externe dans les variables du système de la calculatrice. En fouillant l'application Python à l'éditeur hexadécimal nous avons effectivement trouvé un indice en ce sens, avec un 'imgname' qui est bien présent en clair dans le code même nous n'avons trouvé pour le moment aucun menu l'affichant.

En tous cas, faire appel aux variables images préchargées dans le calculatrice avec par exemple scr.drawImage('Image1', 50, 50) semble ne rien donner.

On pouvait quand même s'en douter, vu que ces images ont une taille fixe prévue pour un affichage en plein écran :

• 265×165 pixels pour les images 16 couleurs Pic0 à Pic9
• 133×83 pixels pour les images d'arrière plan Image0 à Image9 (agrandies d'un facteur 2 pour l'affichage)

C'est donc en total contradiction avec les quelques arguments devinés pour le moment.

Peut-être donc plutôt que drawImage() va chercher des AppVars (variables d'applications) qui contiendraient des images dédiées au Python et qu'un futur TI-Connect CE 5.5 effectuera la conversion à la volée lorsque l'on lui fournira des images. Ce serait l'hypothèse la plus plausible, mais en tous cas on ne nous l'a pas passé.

8) ti_graphics et autres fonctions

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ti_graphics comporte également quelques autres fonctions privées ou issues d'autres modules.

Déjà, il inclut le module sys que tu n'auras donc pas à importer simultanément.

Il inclut également une fonction sleep() équivalente à time.sleep(), autre économie de mémoire pour tes importations.

La fonction privée _write('') semble être équivalente avec ti_plotlib._write('').

Sauf qu'ici elle est accompagnée d'une fonction _read(n). Attention, si on lui demande de lire plus de données qu'il y en a, on ne sait où en passant, la calculatrice rentre dans une boucle d'attente infinie qu'il est apparemment impossible d'interrompre autrement que par un reset.

Egalement quelques autres mystères à découvrir et qui peut-être nous permettront des choses bien pratiques : _grcmd(''), _grcif('') et _handshake(?).

Conclusion

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Texas Instruments nous signe donc ici un module ti_graphics de dessin sur écran extrêmement complet, face à une concurrence à ce jour très minimaliste sur ce sujet.

Il y a clairement eu un travail très conséquent là-dessus, c'est un module conçu à partir de zéro et taillé sur-mesure pour te donner le meilleur avec le matériel choisi pour ta TI-83 Premium CE Edition Python.

Pixels, textes, formes géométriques diverses et images, chaque fonction te permet ici d'exploiter l'intégralité des capacités matérielles. ti_graphics te permet de réaliser avec de bien meilleurs performances tout ce que tu pouvais déjà faire avec le langage historique TI-Basic et même davantage, notamment au niveau des ellipses, couleurs et images !

De quoi initier de formidables créations (interfaces de menus, jeux, ...) pour tes projets, aussi bien scolaires (SNT, NSI, ...) que non scolaires !

Merci TI !

[Captainluigi]

Super , y a beaucoup de chose !
Néanmoins , je suis très déçu par les performances au pixel , et surtout je n'arrive pas à comprendre pourquoi TI n'utilise pas le ram de la ti 83 ce plutot que celui de la puce . ? ...

[critor]

Merci pour ton retour.

Au lieu d'une boucle allumant des pixels, il te suffira juste d'utiliser à chaque fois que possible les fonctions prédéfinies drawImage, drawRect, etc... fonctions matériellement optimisées qui à la différence n'enverront qu'une seule commande d'affichage à l'écran.

Matériellement, cela me semble assez compliqué que le cœur 32-bits aille chercher de la RAM externe elle-même intégrée à un autre cœur même pas 32-bits.

[Bisam]

Egalement quelques autres mystères à découvrir et qui peut-être nous permettront des choses bien pratiques : _grcmd(''), _grcif('') et _handshake(?).

_handshake() annonce en général un protocole de communication extérieur... Une possibilité de communiquer en Python entre deux calculettes ?

[critor]

Merci.

Ou ça pourrait être tout simplement pour la communication UART entre la puce Atmel contenant le coprocesseur Python, et la puce ASIC contenant le processeur eZ80. Surtout si il faut comme je le devine lui envoyer des commandes graphiques à réacheminer jusqu'au contrôleur écran...

J'ignore si c'est lié, mais j'avais noté un script handshake.py sur les préversions du module externe TI-Python présentées sur les salons, et puis plus aucune trace dans la version de production.

[Bisam]

ça pourrait être tout simplement pour la communication UART entre la puce Atmel contenant le coprocesseur Python, et la puce ASIC contenant le processeur eZ80.

Effectivement, c'est beaucoup plus logique (et nécessaire !)

[critor]

Voilà, j'ai un éclairage pour les images; nous avions assez bien deviné.

Effectivement, vu le faible dimensionnement du tas Python, les objets images gérés sont bien évidemment externes aux scripts.
Ce sont des variables d'application (appvars) qu'il faudra charger et dont il suffira de donner le nom.

Par exemple avec le fichier GIRL_150.8xv :
ti_plotlib.gr.drawImage('GIRL_150', 100, 50)



D'où les spécifications : ti_graphics.drawImage('imgname', x, y)

Maintenant, est-il possible de fabriquer ces fichiers .8xv et comment, ça c'est une toute autre question.
Souhaitons qu'il n'y ait pas de signature électronique qui entre en jeu...

[critor]

Et puis une fois l'image affichée on peut la traiter / transformer à l'aide de getPixel() + setPixel(), conformément au programme de SNT, avec de plus là encore nombre de possibilités d'approfondir en NSI :

Miroir, rotation, négatif, extraction de composante couleur, conversion en niveaux de gris selon différents algorithmes...

[cent20]

Donc l'image n'est pas décompté du tas de 17.5 ko en diminution constante ?

[critor]

C'est ça, tu as tout compris. L'image n'est pas dans le code Python, c'est une fonction built-in qui va la chercher en externe et te l'affiche à l'écran, ce qui ne consomme rien.
Ils sont astucieux chez TI.

Et en prime, l'affichage me semble beaucoup plus rapide que les boucles de setPixel que tu es réduit à faire faute de fonction équivalente sur la plupart des autres modèles.