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Created on March 25, 2023
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def matriceGris(n,p):
  M = np.zeros((n,p), np.uint8)
  return M

def matriceCouleurs(n,p):
  return np.zeros((n,p,3),np.uint8)

# Exercice 2 
    
def invRB(M):
    # M tableau à 3 dimensions codant pour une image en couleurs
    n,p,c = np.shape(M)
    NM = matriceCouleurs(n,p)
    for i in range(n) : # boucle sur les indices de lignes
        for j in range(p): # boucle sur les indices de colonnnes
            NM[i][j][0] = M[i][j][2]
            NM[i][j][1] = M[i][j][1]
            NM[i][j][2] = M[i][j][0]
    return NM

def inverse(M):
    # M tableau à 3 dimensions codant pour une image en couleurs
    n,p,c = np.shape(M)
    NM = matriceCouleurs(n,p)
    for i in range(n) : # boucle sur les indices de lignes
        for j in range(p): # boucle sur les indices de colonnnes
            for k in range(c): # boucle sur les indices de couleurs
                NM[i][j][k] = M[n-1-i][j][k]
    return NM

def couleurVersNGris(M):
    """
        M : tableau à 3 dimensions codant pour une image en couleurs
        Retour : tableau à 2 dimensions codant pour la même image en
        niveau de gris selon la relation : 
            Gris = 0.2125*Rouge+0.7154*Vert+0.0721*Bleu
    """
    n,p,c = np.shape(M)
    NM = matriceGris(n,p)
    for i in range(n) : # boucle sur les indices de lignes
        for j in range(p) : # boucle sur les indices de colonnnes
            # on remplit le niveau de gris du pixel (i,j) de NM
            NM[i][j] = 0.2125*M[i][j][0]+0.7154*M[i][j][1]+0.0721*M[i][j][2]
    return NM