image_exploit.ipynb

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    "    if   i == 0:\n",
    "        return image[:256,:256]\n",
    "    elif i == 1:\n",
    "        return image[:256,256:]\n",
    "    elif i == 2:\n",
    "        return image[256:,:256]\n",
    "    else:\n",
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      "9 251\n",
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      "11 252\n",
      "11 250\n",
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      "12 251\n",
      "10 249\n",
      "10 253\n",
      "8 252\n",
      "8 250\n",
      "10 252\n",
      "11 253\n",
      "11 251\n",
      "11 253\n",
      "11 251\n",
      "12 253\n",
      "11 252\n",
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      "11 251\n",
      "10 251\n",
      "11 251\n",
      "10 250\n",
      "12 251\n",
      "9 252\n",
      "12 250\n",
      "10 251\n",
      "9 251\n",
      "12 251\n",
      "12 251\n",
      "12 250\n",
      "9 250\n",
      "11 250\n",
      "10 252\n",
      "7 250\n",
      "12 251\n",
      "10 252\n",
      "11 251\n",
      "8 251\n",
      "11 251\n",
      "11 250\n",
      "11 252\n",
      "10 251\n",
      "9 251\n",
      "9 251\n",
      "10 252\n",
      "8 251\n",
      "9 250\n",
      "11 252\n",
      "11 252\n",
      "12 252\n",
      "11 250\n",
      "10 251\n",
      "11 251\n",
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      "11 252\n",
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      "11 251\n",
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      "7 252\n",
      "10 251\n",
      "12 252\n",
      "8 251\n",
      "11 251\n",
      "10 252\n",
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      "11 250\n",
      "9 252\n",
      "9 252\n",
      "9 252\n",
      "12 251\n",
      "9 251\n",
      "10 251\n",
      "9 252\n",
      "11 251\n",
      "8 252\n",
      "9 252\n",
      "12 251\n",
      "11 251\n",
      "8 250\n",
      "11 250\n",
      "9 251\n",
      "8 252\n",
      "11 251\n",
      "11 252\n",
      "8 251\n",
      "6 251\n",
      "11 252\n",
      "9 251\n",
      "8 251\n",
      "7 251\n",
      "9 252\n",
      "11 251\n",
      "8 250\n",
      "11 251\n",
      "11 251\n",
      "12 251\n",
      "8 250\n",
      "11 252\n",
      "10 250\n",
      "12 251\n",
      "11 252\n",
      "11 250\n",
      "12 251\n",
      "10 251\n",
      "12 251\n",
      "10 250\n",
      "9 251\n",
      "9 251\n",
      "12 251\n",
      "11 252\n",
      "12 250\n",
      "10 251\n",
      "10 251\n",
      "9 250\n",
      "8 252\n",
      "6 251\n",
      "11 250\n",
      "11 250\n",
      "12 252\n",
      "11 252\n",
      "11 253\n",
      "11 252\n",
      "12 250\n",
      "11 253\n",
      "9 251\n",
      "12 250\n",
      "9 253\n",
      "9 251\n",
      "11 250\n",
      "11 251\n",
      "11 249\n",
      "11 250\n",
      "11 250\n",
      "10 250\n",
      "10 250\n",
      "7 251\n",
      "9 251\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "9 252\n",
      "8 251\n",
      "5 250\n",
      "12 251\n",
      "10 251\n",
      "7 252\n",
      "8 251\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "cv_lists = glob.glob(\"save/*\")\n",
    "cv_lists.sort()\n",
    "npy_max = 0\n",
    "npy_min = 255\n",
    "\n",
    "norm_npymax = 0\n",
    "norm_npymin = 255\n",
    "\n",
    "for cv in cv_lists:\n",
    "    cv_ = os.path.basename( cv )\n",
    "    seed_lists = glob.glob(\"{}/*\".format(cv) )\n",
    "    seed_lists.sort()\n",
    "    \n",
    "    for seed in seed_lists:\n",
    "        seed_ = os.path.basename( seed )\n",
    "        img_paths =  glob.glob( \"{}/img/*\".format(seed) )\n",
    "        npy_paths =  glob.glob( \"{}/npy/*\".format(seed) )\n",
    "        \n",
    "        img_path = img_paths[-1]\n",
    "        npy_path = npy_paths[-1]\n",
    "\n",
    "        img = np.array( Image.open(img_path) )\n",
    "        npy = np.load(npy_path,allow_pickle=True)[1].real\n",
    "        \n",
    "        if npy_max < npy.max():\n",
    "            npy_max = npy.max()\n",
    "        if npy_min > npy.min():\n",
    "            npy_min = npy.min()\n",
    "            \n",
    "        bin_dir = \"datasets/bin/{}\".format(cv_)\n",
    "        con_dir = \"datasets/con/{}\".format(cv_)\n",
    "        \n",
    "        if not os.path.exists(bin_dir):\n",
    "            os.mkdir(bin_dir)\n",
    "        if not os.path.exists(con_dir):\n",
    "            os.mkdir(con_dir)\n",
    "            \n",
    "        for i in range(4):\n",
    "            img_tmp = squared( img, i )\n",
    "            npy_tmp = squared( npy, i )\n",
    "            norm_npy = 127.5*( npy_tmp/npy_min + 1 )\n",
    "\n",
    "            if norm_npymin > norm_npy.max():\n",
    "                norm_npymax = norm_npy.max()\n",
    "            if norm_npymin > norm_npy.min():\n",
    "                norm_npymin = norm_npy.min()\n",
    "                \n",
    "            norm_npy_img = np.uint8(norm_npy)\n",
    "            #print(norm_npy_img.min(),norm_npy_img.max())\n",
    "            \n",
    "            bin_path = \"{}/{}_{}.png\".format(bin_dir,seed_,i)\n",
    "            con_path = \"{}/{}_{}.png\".format(con_dir,seed_,i)\n",
    "            \n",
    "            Image.fromarray(img_tmp).save(bin_path)\n",
    "            Image.fromarray(norm_npy_img).save(con_path)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "254.8582136880382"
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "norm_npymax"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "0.2051593322242759"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
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   "source": [
    "norm_npymin"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
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   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
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  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
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   },
   "file_extension": ".py",
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   "name": "python",
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   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.4"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
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