Matlab, 104 92 bajty

Wykorzystuje trójwymiarową reprezentację obrazów RGB w Matlabie, a także produkt Kronecker , który jest dokładnie tym, czego potrzebujemy, tworząc ten nowy „metapiksel” 2×2 z każdego piksela źródłowego. Wynik jest następnie wyświetlany w wyskakującym okienku.

a=double(imread(input("")));for n=1:3;b(:,:,n)=kron(a(:,:,n),[1:2;2:3]==n)/255;end;imshow(b) 

Zrzut ekranu o zmienionym rozmiarze:

Komentarze

• To [1:2;2:3]==n jest sprytne!Czy ' t usunąć b=[a,a;a,a];?
• @LuisMendo Thanks =) To rzeczywiście działa, nie ' nie oczekuj tego!

Python 3, 259 254 bajtów

 from PIL.Image import* o=open(input()) w,h=o.size n=new("RGB",(2*w,2*h)) P=Image.putpixel for b in range(w*h):x=b//h;y=b%h;r,g,b=o.getpixel((x,y));c=2*x;d=2*y;G=0,g,0;P(n,(c,d),(0,0,b));P(n,(c+1,d),G);P(n,(c,d+1),G);P(n,(c+1,d+1),(r,0,0)) n.save("o.png")  

Nazwa pliku wejściowego jest podana w standardowe wejście. Dane wyjściowe do o.png.

Przykładowe użycie:

$ echo mona-lisa.jpg | python bayer.py 

Komentarze

• Witamy w PPCG, miła pierwsza odpowiedź!

Mathematica 118 127 bajtów

Pierwotnie przesłane dane wykorzystywały rzeczywisty obraz jako dane wejściowe. Zamiast tego używa nazwy pliku.

Stosuje dwie reguły zastępowania do danych obrazu pliku, do którego się odwołuje:

1. Dla każdego wiersza macierzy danych obrazu, zamień każdy piksel { r, b, g} z niebieskim pikselem, {0,0, b}, po którym następuje zielony piksel, {0, g, 0};
2. Oddzielnie, dla każdego wiersza macierzy danych obrazu, zamień każdy piksel {r, b, g} na zielony piksel {0, g, 0}, po którym następuje czerwony piksel, {r, 0,0};

Następnie Riffle (tj. Przeplatają) macierze wynikające z 1 i 2.

Image[Riffle[#/.{{_,g_,b_}:>(s=Sequence)[{0,0,b},{0,g,0}]}&/@(m=Import[#,"Data"]/255),#/.{{r_,g_,_}:>s[{0,g,0},{r,0,0}]}&/@m]]& 

Image[Riffle[#/.{{_,g_,b_}:>(s=Sequence)[{0,0,b},{0,g,0}]}&/@(m=Import[#,"Data"]/255),#/.{{r_,g_,_}:>s[{0,g,0},{r,0,0}]}&/@m]]&["mona.jpg"] 

Komentarze

• Nie jestem pewien, ale to nie ' wydaje się zadowalać ” Wybierz nazwę pliku jako w danych wejściowych ”
• agtoever, używa teraz nazwy pliku zamiast obrazu.

J, 100 9 6 90 bajtów

load"bmp" "o"writebmp~,./,./($a)$2 1 1 0(_2]\(2^0 8 8 16)*{)"1(3#256)#:,a=:readbmp]stdin"" 

To jest skrypt w języku J, który czyta nazwę pliku obrazu wejściowego ze standardowego wejścia i wysyła wynik do pliku o nazwie o. Obrazy wejściowe i wyjściowe będą w formacie bmp. Oczekuje również, że wprowadzona zostanie tylko nazwa pliku, co oznacza, że początkowe i końcowe spacje nie powinny być obecne.

Przykładowe użycie

$ echo -n mona.bmp | jconsole reversebayer.ijs 

Wyjaśnienie

A=:readbmp]stdin"" Store the image in A as a 2d array of 24-bit rgb ints , Flatten it into a list (3#256) #: Convert each 24-bit int to a tuple of 8-bit r/g/b ints 2 1 1 0 {"1 Select each column in BGGR order (2^0 8 8 16) * Shift each color to make it a 24-bit rgb value _2 ]\ Convert each row from dimensions 1x4 to 2x2 ($A) $ Reshape the list of 2x2 matrices into a matrix of 2x2 matrices with dimensions matching A ,./ Append the 2x2 matrices by column ,./ Append the 2x2 matrices by row - This is now a matrix of 24-bit rgb values with twice the dimensions of A "o"writebmp~ Write the image array to a bmp file named "o" 

Python 2, 256 275 bajtów

Najpierw uprościłem oryginalny kod:

from PIL import Image from numpy import* import sys # Open image and put it in a numpy array srcArray = array(Image.open(sys.argv[1]), dtype=uint8) w, h, _ = srcArray.shape # Create target array, twice the size of the original image resArray = zeros((2*w, 2*h, 3), dtype=uint8) # Map the RGB values in the original picture according to the BGGR pattern# # Blue resArray[::2, ::2, 2] = srcArray[:, :, 2] # Green (top row of the Bayer matrix) resArray[1::2, ::2, 1] = srcArray[:, :, 1] # Green (bottom row of the Bayer matrix) resArray[::2, 1::2, 1] = srcArray[:, :, 1] # Red resArray[1::2, 1::2, 0] = srcArray[:, :, 0] # Save the imgage Image.fromarray(resArray, "RGB").save("o.png") 

Następnie zmniejsz do:

from PIL import Image from numpy import* import sys a=array(Image.open(sys.argv[1]),dtype=uint8) w,h,_=a.shape b=zeros((2*w,2*h,3),dtype=uint8) b[::2,::2,2]=a[:,:,2] b[1::2,::2,1]=a[:,:,1] b[::2,1::2,1]=a[:,:,1] b[1::2,1::2,0]=a[:,:,0] Image.fromarray(b,"RGB").save("o.png") 

W rezultacie powstał obraz o.png: