Neste momento, está a ser preparado um documento que será subscrito por todos os docentes envolvidos e que faz uma análise ao que aconteceu ontem e que justifica as medidas que serão tomadas e que se descrevem a seguir (as que estão relacionadas com PI).

Assim, foi estipulado o seguinte:

1. As fases do trabalho terão pesos diferentes sendo que a primeira vale 20%, a segunda 40% e a terceira também 40% da nota prática final.
2. Excepcionalmente, e porque estamos perante uma turma do 1º ano, os alunos apanhados em atitudes fraudulentas será contabilizado um 0 na primeira fase (na pauta aparecerá FRAUDE), podendo continuar a trabalhar para a disciplina entregando as fases seguintes.

-- JoseCarlosRamalho - 31 Mar 2005

Ficha Nº2

Objectivos:

O objectivo principal desta ficha é familiarizar o aluno com a linguagem algorítmica que irá ser usada para especificar os algoritmos e com as estruturas de controlo da linguagem C.

Para atingir esse fim, o aluno irá desenvolver pequenos algoritmos e tentar codificá-los em C.

Exercícios:

Exercício Nº1: O Maior de 2 Números

Desenvolva o algoritmo, e posteriormente codifique-o em C, de um programa que lê dois inteiros e escreve o maior deles.

Exercício Nº2: O Maior de N Números

Desenvolva o algoritmo, e posteriormente codifique-o em C, de um programa que lê N inteiros e escreve o maior deles.

Exercício Nº3: Números Pares

Desenvolva o algoritmo, e posteriormente codifique-o em C, de um programa que lê um determinado número inteiro N e escreve os números pares até N.

Exercício Nº4: Potências

Desenvolva o algoritmo, e posteriormente codifique-o em C, de um programa que lê 2 números inteiros, a e b, e escreve o resultado de elevar a à potência de b (utilize estruturas cíclicas para calcular o valor da potência).

Exercício Nº5: Factorial

Desenvolva o algoritmo, e posteriormente codifique-o em C, de um programa que lê um inteiro positivo e escreve o valor do seu factorial.

Exercício Nº6: Tabela de Conversão de Temperaturas

Considere a seguinte fórmula:Fahreneit = 32 + (1.8 * Celsius)

Desenvolva o algoritmo, e posteriormente codifique-o em C, de um programa que calcula uma tabela de conversão entre graus Celsius e graus Fahreneit com Fahreneit a variar entre 0 e 300 (considere intervalos de 5 graus).

-- JoseCarlosRamalho - 28 Feb 2005

Ficha Nº4

Objectivos:

O objectivo principal desta ficha é familiarizar o aluno com a utilização e manipulação de vectores e matrizes em C. As strings são casos particulares de arrays: uma string é um array em que os elementos são todos do tipo char. Assim, nesta ficha surgem também alguns exercícios envolvendo manipulação de strings.

Exercícios:

Média de 10 números; Capicua; Romano-Árabe; Cifra; Estatísticas;

Exercício Nº1: Média de 10 números inteiros

Exercício Nº2: Capicua

Exercício Nº3: Conversão Romano-Árabe

Exercício Nº4: Cifra por substituição arbitrária

Exercício Nº5: Estatísticas de texto

-- JoseCarlosRamalho - 13 Mar 2005

Ficha Nº6: Busca e Ordenação de Arrays

Objectivos:

O objectivo principal desta ficha é familiarizar o aluno com a utilização dos algoritmos tradicionais de busca e ordenação de Arrays.

Exercícios:

Exercício Nº1: Inserção Ordenada

Voltando ao exercício da última ficha em que se geriam alunos e respectivas notas, implemente a operação correspondente à inserção de um novo aluno (faça a inserção ordenada desse aluno). Este problema pode ser dividido em três fases:

1. Descobrir a posição onde o novo aluno deverá ser inserido;
2. Deslocar os elementos maiores uma posição para a frente;
3. Inserir o novo aluno na posição livre.

Exercício Nº2: Remoção

Especifique a operação de remoção de um aluno tendo o cuidado de deixar a estrutura ordenada e sem "buracos".

Exercício Nº3: Busca Dicotómica

Uma vez que a estrutura está ordenada a pesquisa pode ser optimizada. Implemente a pesquisa dicotómica sobre um array ordenado.

-- JoseCarlosRamalho - 20 Mar 2005

Ficha Nº7: Estruturas de Dados Dinâmicas - Listas Ligadas

Objectivos:

O objectivo principal desta ficha é familiarizar o aluno com a utilização de estruturas de dados dinâmicas.

Exercícios:

Exercício Nº1: Lista de Inteiros

Considere uma lista de inteiros (não se sabe o seu comprimento). Especifique então as seguintes funções e estruturas de dados:

1. Defina os tipos necessários para suportar uma lista ligada de inteiros.
2. Especifique uma função para inserir um valor na cabeça da lista.
3. Especifique uma função para listar os valores da lista, do início para o fim (faça também a função que lista os elementos na ordem inversa).
4. Especifique uma função para procurar um valor na lista (como resultado deverá devolver um apontador para o elemento ou NULL caso não o encontre).
5. Especifique uma função para contar os elementos da lista.
6. Especifique uma função para calcular o maior elemento na lista.
7. Especifique um programa, usando as funções definidas, que cria uma lista com os múltiplos de 3 entre 0 e 100 e os lista por ordem decrescente e crescente.

Exercício Nº2: À procura da saída ...

Suponha que existe um labirinto (pense numa representação adequada para o mesmo) que tem um ponto de entrada e um ponto de saída. Especifique um algoritmo que vai descobrir um caminho possível entre o ponto de entrada e o ponto de saída. Ajuda: modele numa lista ligada uma stack para ir guardando o caminho percorrido e as hipóteses alternativas.

Exercício Nº3: A Agenda de Contactos

Pretende-se que desenvolva uma aplicação para gerir uma agenda de contactos. Uma agenda é uma lista de entradas ou grupos de entradas. Uma entrada tem a seguinte constituição:

chave

chave única de identificação (não pode haver duas entradas com a mesma chave);

tipo

tipo da entrada: pessoa, empresa, ...

nome

nome da pessoa, empresa ou entidade;

email

contacto electrónco (é opcional)

telefone

número de telefone (obrigatório)

Um grupo pode ter entradas, referências a entradas já existentes na agenda (por chave) ou subgrupos (os grupos podem ter grupos aninhados infinitamente). O grupo tem, então, a seguinte constituição:

chave

chave única de identificação (não pode haver dois grupos com a mesma chave);

nome

nome do grupo; lista de itens: entradas e/ou grupos e/ou referências;

Por sua vez, a referência é apenas constituída pela chave da entrada ou grupo que referencia.

Desenvolva a aplicação nas seguintes etapas:

1. Defina as estruturas de dados necessárias para suportar o sistema de informação;
2. Espeifique as várias funções de inserção: inserir uma entrada na agenda, inserir um grupo na agenda, inserir uma entrada num grupo, ...
3. Especifique uma função para listar o conteúdo da agenda.
4. Especifique uma função para gravar o conteúdo da agenda num ficheiro.
5. Especifique uma função para carregar o conteúdo da agenda de um ficheiro.
6. Especifique as várias funções de remoção.

Divirta-se...

• Sistema para Submissão de Fichas Práticas e de Trabalhos Práticos
• Ficha 1, Ambientação ao unix e utilização de algumas ferramentas: gcc, vi, make, latex. (Ficha em PDF, Ficha em TeX)
  • Material de Apoio:
    • Monografia introdutória ao LaTeX do Alberto Simões
    • Página HTML com o manual do LaTeX
    • Modelo TeX para relatórios
• Ficha 2, Exercícios simples com estruturas de controlo e expressões: pi2005-f2.pdf, pi2005-f2.tex
• Ficha 3, Estruturas de controlo, strings e conversão de representações: pi2005-f3.pdf, pi2005-f3.tex.
• Ficha 4, Utilização de arrays: pi2005-f4.tex, pi2005-f4.pdf.
• Ficha 5, Utilização de arrays multidimensionais.
• Ficha 6, Arrays e Estruturas (Produtos Cartesianos)
• Ficha 7, Estruturas Dinâmicas (Listas Ligadas)
  • Resolução do E1 (jcr)

27-07-2005

Resultados Finais após a época de recurso

Índice

1. Objectivos de formação e resultados de aprendizagem
2. Tema: Processamento de Imagem
   1. Formato de Imagem PNM
      1. PBM: Portable BitMap? Format
      2. PGM: Portable GrayMap? Format
      3. PPM: Portable PixMap? Format
   2. Primeira fase (Fase 1)
   3. Segunda fase (Fase 2)
   4. Terceira fase (Fase 3)
      1. Pautas musicais
         1. Músicas populares

Objectivos de formação e resultados de aprendizagem

[Voltar ao índice]

Este projecto tem como objectivos principais a formação genérica e específica de estudantes em fundamentos de computação em áreas de informática afins e interligadas, a programação imperativa e a arquitectura de computadores.

Os objectivos de formação genérica incluem: (i) a pesquisa, análise e selecção de informação, (ii) o treino de trabalho de grupo na resolução de problemas, (iii) o desenvolvimento da capacidade de análise e compreensão de textos em língua inglesa, e (iv) o desenvolvimento da capacidade de comunicação escrita e oral.

Os objectivos de formação específica incluem: (i) a análise da especificação e do problema, (ii) o desenvolvimento de algoritmos e consequente programação numa linguagem imperativa, (iii) a execução e realização de testes de conformidade, (iv) a análise da execução desses programas numa dada arquitectura de computadores (IA-32), e (v) a aplicação de técnicas de optimização de algoritmos/programas/códigos, com vista a melhorar o desempenho.

A avaliação dos resultados esperados de aprendizagem irão verificar se as/os estudantes conseguem demonstrar ter adquirido o seguinte conjunto de competências genéricas e específicas:

• competências genéricas

  • a capacidade de trabalho em grupo e respectiva comunicação efectiva e eficiente entre os elementos do grupo;
  • a capacidade de comunicação escrita e oral na apresentação e discussão dos processos usados e resultados obtidos;
  • a capacidade de utilização de utilitários genéricos de informática em ambiente Linux e de elaboração de documentos anotados

• competências específicas de Programação Imperativa

  • a capacidade de desenvolver algoritmos para resolver problemas, de forma criativa, criteriosa e crítica, e inserida/o num grupo de trabalho
  • o conhecimento e a capacidade de codificar algoritmos e estruturas de dados segundo os princípios da programação estruturada
  • a capacidade e aptidões práticas para gerar, executar e testar programas codificados em C, usando um conjunto adequado de utilitários (GNU)
  • o conhecimento e as aptidões de desenvolver e aplicar testes de conformidade e de analisar situações de fronteira na execução de programas
  • capacidade e aptidões na produção de documentação adequada à manutenção por terceiros dos programas desenvolvidos

• competências específicas de Arquitectura de Computadores

  • a capacidade de pesquisar, seleccionar, analisar e interpretar a informação necessária para completar a especificação inicial do projecto (em língua inglesa, e relacionada com formas de representação de informação) (Fase1);
  • o conhecimento e a capacidade de identificar e descrever formas de representação binária de informação gráfica (Fase1);
  • o conhecimento e a capacidade de identificar, compreender e caracterizar as técnicas de codificação de estruturas típicas de controlo e dos métodos de acesso e manipulação de dados estruturados, no processo de compilação de uma linguagem imperativa (gcc) (Fase2);
  • a aptidão para efectuar a análise de código em assembly e utilizar ferramentas de baixo nível de depuração (gdb) de programas (Fase2);
  • o conhecimento, a capacidade e a aptidão para a aplicação de técnicas de engenharia inversa a código binário (Fase2);
  • o conhecimento e a capacidade de identificar e descrever métricas que caracterizem o desempenho da execução dos programas específicos deste trabalho (Fase 3);
  • aptidões na aplicação de técnicas de análise de desempenho baseadas no profiling de aplicações (Fase 3);
  • capacidades e aptidões para descrever, aplicar e avaliar técnicas de optimização de desempenho independentes e dependentes da máquina (Fase 3);

Tema: Processamento de Imagem

[Voltar ao índice]

Todos os projectos têm um tema subjacente. O tema escolhido para esta instância lectiva foi o processamento de imagem.

No contexto deste projecto, as imagens a processar estarão sempre no formato PNM (Portable aNyMap) que se descreve na secção seguinte.

Formato de Imagem PNM

[Voltar ao índice]

O PNM é um formato de imagem muito simples, fácil de ler a partir de um ficheiro e também fácil de escrever para um ficheiro. Actualmente uma imagem PNM pode pertencer a uma de três famílias, abaixo explicadas: PBM, PGM e PPM. Cada família tem duas

representações

uma textual e uma compactada.

Embora não seja um requisito da especificação PNM, existe a convenção de que a imagem deve ser armazenada de cima para baixo e da esquerda para a direita. Cada pixel da imagem é armazenado num byte, valor 0 = preto, valor 255 = branco. Os componentes de cor são armazenados na ordem habitual RGB ("red", "green" and "blue"), um valor para o nível de vermelho, um valor para o nível de verde e um valor para o nível de azul.

PBM: Portable BitMap? Format

[Voltar ao índice]

Esta família corresponde a imagens contendo apenas duas cores, branco (1) e preto (0), normalmente designadas por bitmaps.

A sua forma textual pode ser descrita da seguinte maneira:

• qualquer linha iniciada pelo carácter # é um comentário; os comentários só poem aparecer nas linhas do cabeçalho, ou seja, antes dos valores dos pontos da imagem.
• a primeira linha contem o identificador do tipo da imagem: P1

• a segunda linha contem um par de valores que definem respectivamente o decimal correspondente ao número de colunas (largura da imagem em pixeis), por exemplo: 9, e o decimal correspondente ao número de linhas (altura da imagem em pixeis), por exemplo:

• as linhas restantes contêm uma lista de valores decimais, em que cada valor corresponde a um pixel da imagem e estão organizadas de acordo com os valores definidos nas linhas anteriores. Com os exemplos dados nos itens anteriores teríamos 7 linhas cada uma com 9 valores separados por espaço (cada valor corresponde a um byte, 0-255, que no caso das imagens do tipo P1 apenas assume valores no intervalo [0,1])

Um exemplo de uma imagem neste formato poderia ser:

P1
# PBM example 
9 7
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
 0 1 1 1 1 0 0 1 0 
 0 1 0 0 1 0 0 1 0 
 0 1 1 1 1 0 0 1 0
 0 1 0 0 0 0 0 1 0
 0 1 0 0 0 0 0 1 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Se analisar um pouco a imagem que esta representa um banner com fundo preto e letras a branco. Neste caso, a imagem contem a string "PI". Note também que, para este caso do banner, a primeira linha, a última linha, a primeira e última colunas são pretas e que entre duas letras há duas colunas pretas de separação.

A sua forma compactada resulta da constatação de que um byte é uma sequência de 8 0's e 1's. Assim, um byte pode guardar 8 pixeis da imagem. A única alteração ao formato é o identificador que passa a: P4.

A seguir apresenta-se o exemplo anterior agora compactado:

P4
# PBM example 
9 7
0 0
121 0
73 0
121 0
65 0
65 0
0 0 

Note que, apenas para efeitos de visualização, introduziram-se espaços entre os valores da forma compactada. Nas formas compactadas PNM, não há espaços de separação entre os valores. A informação é guardada em ficheiro em bytes sequenciais.

PGM: Portable GrayMap? Format

[Voltar ao índice]

Esta família corresponde a imagens definidas com vários níveis de cinzento.

A sua forma textual pode ser descrita da seguinte maneira:

• qualquer linha iniciada pelo carácter # corresponde a um comentário e deverá ser ignorada.
• a primeira linha contem o identificador do tipo da imagem: P2

• a segunda linha contem um par de valores que definem respectivamente o decimal correspondente ao número de colunas (largura da imagem em pixeis), por exemplo: 9, e o decimal correspondente ao número de linhas (altura da imagem em pixeis), por exemplo:

• a terceira linha contem o maior valor decimal que é possível encontrar para a definição de um pixel: [0,65536] (2 elevado a 16), vamos designá-lo por MAX. Normalmente, tenta-se que o intervalo seja [0,255] pois apenas nesta situação se pode falar em compactação e no formato P5. Se MAX estiver no intervalo [0,255] é utilizado apenas um byte por cada pixel da imagem. Caso contrário, MAX esteja no intervalo [256,65535], são utilizados dois bytes por cada pixel da imagem; o byte mais significativo aparece primeiro.
• as linhas restantes contêm uma lista de valores decimais, em que cada valor corresponde a um pixel da imagem e estão organizadas de acordo com os valores definidos nas linhas anteriores. Com os exemplos dados nos itens anteriores teríamos 7 linhas cada uma com 9 valores separados por espaço (cada valor corresponde a um pixel: 0-MAX).
• cada linha não deverá ter mais de 70 valores.
• o valor 0 corresponde à cor preta e o valor MAX corresponde à cor branca.

Um exemplo de uma imagem neste formato poderia ser:

P2
# PBM example 
9 7
15
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 
 0 15 15 15 15 0 0 12 0 
 0 15 0 0 15 0 0 12 0 
 0 15 15 15 15 0 0 12 0
 0 15 0 0 0 0 0 12 0
 0 15 0 0 0 0 0 12 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Se analisar um pouco a imagem que esta representa um banner com fundo preto e letras a branco. Neste caso, a imagem contém a string "PI". Note também que, para este caso do banner, a primeira linha, a última linha, a primeira e última colunas são pretas e que entre duas letras há duas colunas pretas de separação.

A sua forma compactada resulta da eliminação dos espaços nas linhas da imagem e apenas para o caso em que MAX está no intervalo [0,255]. A única alteração ao formato é o identificador que passa a: P5.

PPM: Portable PixMap? Format

[Voltar ao índice]

Esta secção ficará em branco. Espera-se que os alunos "investiguem" e que a preencham um pouco à semelhança das outras.

Nas secções seguintes descrevem-se as diferentes fases do projecto e referem-se os requisitos que serão avaliados. Cada requisito está devidamente identificado e poderá será avaliado apenas numa das disciplinas.

Primeira fase (Fase 1)

[Voltar ao índice]

Nesta fase, pretende-se que as/os estudantes executem as seguintes tarefas:

• pesquisar a Web para caracterizar sucintamente os formatos de imagem JPEG e GIF (avaliação exclusiva de AC), e para completar o enunciado na descrição do formato PPM;
• procurar na Web produtos que, em ambiente Linux (preferencial) convertam ficheiros de imagem/gráficos em formato JPEG ou GIF para um dos formatos PNM (PBM, PGM ou PPM), e testar pelo menos um dos produtos que satisfaça os requisitos (avaliação exclusiva de AC)";
• desenvolver um conjunto de algoritmos elementares para transformar imagens PNM; mais concretamente, seguindo a descrição feita na secção anterior pretende-se transformar imagens do tipo P2, P3, P5 e P6 em imagens do tipo P1 ou P4 (avaliação exclusiva de PI);
• codificar os algoritmos propostos, documentando-os adequadamente (avaliação exclusiva de PI);
• preparar um conjunto de ficheiros de entrada para teste, que permita validar, além de outras, as de condições limite (avaliação exclusiva de PI);
• criar programas executáveis, usando o ambiente de desenvolvimento da GNU, e seleccionando o nível de optimização -O2 ;
• integrar e testar o produto final (da Fase 1) usando comandos da shell para (i) leitura de um ficheiro JPEG ou GIF e sua conversão para PNM, (ii) leitura de um ficheiro PNM (P2, P3, P5 ou P6) e sua conversão para noutro ficheiro PNM (P1 ou P4) e (iii) visualização da imagem usando ImageMagick? (avaliação exclusiva de PI);
• refinar o interface com o utilizador, construindo um menu de operações e permitindo mais que uma operação em cada sessão (avaliação exclusiva de PI);
• apresentar os resultados destas tarefas num relatório redigido em LaTeX? ; a sua estrutura deverá conter, para além do título e lista de autores, um resumo (máx. 600 caracteres), uma introdução com caracterização do problema a resolver, uma breve exposição/relato dos aspectos relevantes de cada uma das fases/tarefas, as conclusões, uma lista da bibliografia pertinente para a resolução do trabalho, e, em anexo, uma listagem do código.

A título de curiosidade, apresentam-se algumas das operações que se poderão oferecer ao utilizador (se tiver tempo utilize a sua imaginação para criar mais):

1. Compactar P1 em P4
2. Descompactar P4 em P1
3. Binarizar P2 em P1
4. Binarizar P3 em P1
5. Descompactar e Binarizar P5 em P1
6. Descompactar e Binarizar P6 em P1

Segunda fase (Fase 2)

[Voltar ao índice]

Nesta fase, pretende-se que as/os estudantes executem as seguintes tarefas:

1. Corrigir e/ou completar as tarefas solicitadas na 1ª fase e que não foram realizadas, ou foram-no de modo menos correcto ou adequado; estas incluem: (i) a produção de textos sobre JPEG/GIF/PPM, (ii) a selecção/teste de conversores JPEG/GIF para PNM (PBM, PGM ou PPM), (iii) o desenvolvimento dos algoritmos e respectiva codificação, teste e integração (com os comentários pertinentes) na transformação de imagens do tipo P2, P3, P5 e P6 em imagens do tipo P1 ou P4 , e (iv) a produção de um texto em LaTeX? para posterior integração no relatório da 2ª fase e respectiva compilação para PDF.
2. Desenvolver um conjunto adicional de algoritmos para: (i) efectuar sobre imagens PNM as operações de rodar, negativo, média-vizinhos e binarização-adaptativa (opcional), em que a descrição destas operações se encontra a seguir; e (ii) procurar os objectos contidos numa imagem colorindo-os com cores diferentes, à medida que os encontra (esta operação é apenas para imagens P1 e o resultado deverá ser uma imagem P3), de acordo com as indicações dadas no fim. Do ponto de vista de interface com o utilizador, esta novas operações solicitadas devem ser integradas com as conversões iniciais no menu de opções da Fase 1, permitindo mais que uma operação em cada sessão (avaliação exclusiva de PI).
3. Codificar os algoritmos propostos, comentando-os e documentando-os adequadamente (avaliação exclusiva de PI).
4. Criar programas executáveis, usando o ambiente de desenvolvimento da GNU, e seleccionando o nível de optimização -O2.
5. Preparar um conjunto de ficheiros de entrada para teste dos algoritmos/código das funções solicitadas, que permita validar, além de outras, as condições limite (avaliação exclusiva de PI).
6. Analisar o código assembly produzido pelo gcc no processo de compilação (apenas) do código C de uma das funções pedidas (média-vizinhos, no formato P5), dedicando uma secção do relatório a esta análise, com a seguinte informação: (i) apresentação do código em assembly, claramente identificando o corpo da função e as componentes de arranque e término da função, e incluindo comentários no corpo da função semelhantes a código C; (ii) identificação dos registos e/ou células de memória onde foram alocadas as variáveis locais da função; (iii) apresentação da estrutura e conteúdo da stack frame no início da execução do corpo da função; algumas destas tarefas deverão também ser executadas durante a defesa do trabalho (avaliação exclusiva de AC).
7. Efectuar o reverse engineering de uma função que converte uma imagem P5 noutra P5, modificada: dado o executável obter uma possível versão do código da função em C, estruturada de uma forma correcta e elegante (avaliação exclusiva de AC).
8. Integrar e testar o produto final (da Fase 2) usando comandos da shell para (i) leitura de um ficheiro JPEG ou GIF e sua conversão para PNM, (ii) leitura de um ficheiro PNM e aplicação de uma das operações pedidas, gerando um outro ficheiro PNM e (iii) visualização da imagem usando ImageMagick? (avaliação exclusiva de PI).
9. Apresentar os resultados destas tarefas num relatório redigido em LaTeX? (que terá de ser submetido já compilado para PDF, num ficheiro cujo nome contém a indicação de "Fase2" seguido da identificação do grupo (por ex., "Fase2-3.15")); a estrutura do relatório deverá ser idêntica à solicitada na Fase 1 ("conter, para além do título e lista de autores, um resumo (máx. 600 caracteres), uma introdução com caracterização do problema a resolver, uma breve exposição/relato dos aspectos relevantes de cada uma das fases/tarefas, as conclusões, uma lista da bibliografia pertinente para a resolução do trabalho, e, em anexo, uma listagem do código") e deverá incluir uma versão reformulada/corrigida/completa do relatório da Fase 1.
10. Preparar uma apresentação oral do trabalho de grupo feito até à data, (sem slides!) que não deverá ocupar mais de 5 min do tempo de defesa do trabalho.

Detalhe das operações de manipulação de imagem acima referidos (para PI):

rodar()

a imagem é rodada 90 graus para a direita.

negativo()

o valor dos pixeis da imagem é invertido de acordo com a fórmula: MAX - valor_corrente

media-vizinhos(nvizinhos)

cada pixel da imagem vai tomar um novo valor que será igual à média dos valores dos seus nvizinhos vizinhos, de acordo com a seguinte interpretação: nvizinhos=2 inclui os vizinhos da esquerda e direita; nvizinhos=4 inclui os vizinhos da esquerda, direita, cima e baixo; e nvizinhos=8 inclui os vizinhos anteriores e ainda os quatro das diagonais.

bin-adapt()

esta operação será opcional e consiste em criar uma nova versão das conversões para P1; em vez de se considerar o valor médio (Max/2) como o valor de threshold para a binarização, considere-se o valor médio da diferença entre o valor máximo e a média dos pixeis da imagem ((Max-Média)/2).

Relativamente à procura de objectos em imagens a preto-e-branco e sua coloração, os objectos a procurar são pixeis contíguos (horizontal, vertical ou diagonalmente) com o mesmo valor, e podem ser pontos, linhas ou áreas; por exemplo, se se considerar uma imagem P1 com as letras "PI" em cima, o resultado seria uma P3 com o "P" a uma cor (azul, por exemplo) e o "I" a outra cor (vermelho, por exemplo).

Terceira fase (Fase 3)

[Voltar ao índice]

Relativamente à componente de Programação Imperativa e tendo em atenção o estado em que os trabalhos se encontram, após a segunda avaliação, foi decidido que a terceira fase será opcional e só deverá ser realizada pelos grupos que cumpriram integralmente os requisitos até ao momento e que querem obter uma classificação num dos últimos escalões (Muito Bom, Excelente).

Assim, e para grande maioria dos grupos, pede-se que implementem os requisitos das fases 1 e 2. Os restantes terão de desenvolver a aplicação cujos requisitos se apresentam a seguir.

Pautas musicais

[Voltar ao índice]

Desenvolve uma aplicação para a geração automática de pautas musicais coloridas. O programa deverá aceitar um ficheiro de texto com a descrição textual de uma música e deverá gerar uma imagem P3 ou P6 com a respectiva pauta musical.

Os requisitos para a aplicação são os seguintes:

1. O desenho da pauta fica ao teu critério: espessura das linhas, dimensões das notas, ...
2. Uma pauta é constituída por cinco linhas horizontais espaçadas uniformemente. As notas colocam-se sobre as linhas ou nos espaços entre elas.
3. Uma música é constituída por uma lista de compassos. Cada compasso deverá ser separado do seguinte por uma linha vertical de espessura ligeiramente inferior à das linhas da pauta.
4. A cor das notas não é livre e deverá seguir o seguinte esquema:

   Nota Musical	Descrição	Côr RGB em Hex
   C	Dó	FF0000
   C# ou Db	Dó sustenido ou Ré bemol	FF3300
   D	Ré	FF6600
   D# ou Eb	Ré sustenido ou Mi bemol	FFCC00
   E	Mi	FFFF33
   F	Fá	00FF00
   F# ou Gb	Fá sustenido ou Sol bemol	00AA00
   G	Sol	004400
   G# ou Ab	Sol sustenido ou Lá bemol	0000FF
   A	Lá	330033
   A# ou Bb	Lá sustenido ou Si bemol	990066
   B	Si	FF0066
   CM	Dó maior	FF0000

   
   
5. O ficheiro de entrada, onde é descrita a música em forma textual, tem a seguinte estrutura:

   • Na primeira linha tem o título da música.
   • Cada linha das que se seguem à primeira contem um compasso da música.
   • Numa linha de compasso cada nota é separada da que se lhe segue por um espaço.
   • Além de notas podem aparecer pausas e sinais de repetição (o tratmento destes é opcional).
   • A título de exemplo, apresenta-se a seguir a descrição de uma música popular portuguesa bem conhecida:

     O Chapéu de 3 bicos
     G
     CM G
     G F E
     F D
     D E
     F F G
     A G
     E
     Pausa
     G CM G G
     F E F D
     D E F
     G A G C
     Repete

   • O resultado esperado para o exemplo anterior pode ser visualizado em: O Chapéu de 3 bicos.

A seguir apresentam-se mais músicas para teste da aplicação final.

Músicas populares

[Voltar ao índice]

• O lencinho

  O lencinho
  G A
  G E
  C G A
  G E
  C C C
  D D C D
  E E D E
  F F E F
  G G A
  G E
  C G A
  G E
  C C C
  D D C D
  E F G A
  G F E D
  C C
  E F
  G
  Pausa E F
  G
  Pausa A Bb
  CM
  Pausa A Bb
  CM
  Pausa C C 
  C C Bb A
  G G G A
  G F E D 
  C C
  Repete

• Dança das Horas: nesta música existem acordes (notas que devem ser tocadas ao mesmo tempo); um acorde tem parentesis curvos a limitar as suas notas; as notas de um acorde devem ser desenhadas alinhadas verticalmente, ou seja, o centro do círculo de cada nota deve estar sobre a mesma linha vertical; o tratamento de acordes é um extra.

  Dança das Horas
  A
  F G
  C
  C
  G A
  F
  F A
  G F
  C
  C C
  G A
  F
  F Pausa
  (F A)
  (F A)
  (F A)
  Pausa C
  F

• O balão do João

  O balão do João
  G E E
  F D D
  C D E F
  G G G
  G E E
  F D D
  C E G G
  (G C E)
  Repete
  D D D D
  D E F
  E E E E 
  E F G
  G E E
  F D D
  C E G G
  (G C E)
  Repete

• Lagarto Pintado

  Lagarto Pintado
  C
  G CM G
  E C
  A A A
  A G
  G CM G
  E C
  F E D
  C
  Repete

• Education/ProgramacaoImperativa Web
• Education/ProgramacaoImperativa Web Home
• Changes
• Index
• Search

• Webs
  • DI
  • DI.EPL
  • DI.FAST
  • DI.FMHAS
  • DI.TETIC
  • EL
  • Education
  • Education.ACMSD
  • Education.ACS
  • Education.AeC
  • Education.Archive
  • Education.CP
  • Education.CP0809
  • Education.CP0910
  • Education.CP1011
  • Education.CP1112
  • Education.CP1213
  • Education.CP1314
  • Education.CP1415
  • Education.CP1617
  • Education.CP1718
  • Education.ClubeProgramacao
  • Education.Criptografia
  • Education.EL
  • Education.EL0708
  • Education.EL0809
  • Education.EL0910
  • Education.EL1011
  • Education.EM
  • Education.ERS
  • Education.LAD
  • Education.LC
  • Education.LI1
  • Education.LI10708
  • Education.LI11011
  • Education.LI11112
  • Education.MAPiICS
  • Education.MFES
  • Education.MFES0910
  • Education.MFES1011
  • Education.MFES1112
  • Education.MFES1213
  • Education.MFES1314
  • Education.MFES1415
  • Education.MFES1617
  • Education.MFES1718
  • Education.MFES1819
  • Education.MFES1920
  • Education.MICEI
  • Education.MSM
  • Education.MapiFc
  • Education.MapiSCAM
  • Education.PE
  • Education.PED
  • Education.PP2
  • Education.PeC
  • Education.ProgramacaoImperativa
  • Education.SEM
  • Education.TPI
  • Events
  • Events.GTTSE
  • Events.GTTSE2007
  • Events.JCC
  • Events.RULE2010
  • Events.RuleWorkshop
  • JoseLuisSilva
  • Main
  • Personal
  • Personal.Alcino
  • Personal.Claudia
  • Personal.JFF
  • Personal.Jacome
  • Personal.Joao
  • Personal.Joost
  • Personal.Jorge
  • Personal.JorgeMendes
  • Personal.JoseLuisSilva
  • Personal.LSB
  • Personal.MBB
  • Personal.Nuno
  • Personal.Olga
  • Personal.Pablo
  • Personal.PedroMartins
  • Personal.Tiago
  • Personal.Xana
  • Personal.Ze
  • Research
  • Research.APEX
  • Research.Aviacc
  • Research.CROSS
  • Research.Digitarq
  • Research.Doutoramentos
  • Research.EVOLVE
  • Research.FATBIT
  • Research.IKF
  • Research.LerNet
  • Research.MONDRIAN
  • Research.MathIS
  • Research.Matisse
  • Research.NASONI
  • Research.OntXQuery
  • Research.PCVIA
  • Research.PURe
  • Research.QAIS
  • Research.Rescue
  • Research.VFS
  • Research.Voda
  • Sandbox
  • TWiki

Education/ProgramacaoImperativa Web Preferences

The following settings are web preferences of the Education.ProgramacaoImperativa web. These preferences overwrite the site-level preferences in TWikiPreferences, and can be overwritten by user preferences (your personal topic, eg: TWikiGuest in the Main web).

Preferences:

• Set WEBTITLE = Programação Imperativa

• List of topics of the TWiki.Education/ProgramacaoImperativa web:

• Web specific background color: (Pick a lighter one of the StandardColors)
  • Set WEBBGCOLOR = #00CCCC

• List this web in the SiteMap:
  • If yes, set SITEMAPLIST to on, do not set NOSEARCHALL, and add the "what" and "use to..." description for the site map. Make sure to list only links that include the name of the web, e.g. Education/ProgramacaoImperativa.Topic links.
  • Set SITEMAPLIST = on
  • Set SITEMAPWHAT =
  • Set SITEMAPUSETO = ...collaborate on

• Exclude web from a web="all" search: (Set to on for hidden webs)
  • Set NOSEARCHALL =

• Prevent automatic linking of WikiWords and acronyms (if set to on); link WikiWords (if empty); can be overwritten by web preferences:
  • Set NOAUTOLINK =
  • Note: Use the [[...][...]] syntax to link topics in case you disabled WikiWord linking. The <noautolink> ... </noautolink> syntax can be used to prevents links within a block of text.

• Default template for new topics and form(s) for this web:
  • WebTopicEditTemplate? : Default template for new topics in this web. (Site-level is used if topic does not exist)
  • TWiki.WebTopicEditTemplate: Site-level default template
  • TWikiForms: How to enable form(s)
  • Set WEBFORMS =

• Users or groups who are not / are allowed to view / change / rename topics in the Education/ProgramacaoImperativa web: (See TWikiAccessControl)
  • Set DENYWEBVIEW =
  • Set ALLOWWEBVIEW =
  • Set DENYWEBCHANGE =
  • Set ALLOWWEBCHANGE = JoseCarlosRamalho, NunoRodrigues, PedroRangelHenriques
  • Set DENYWEBRENAME =
  • Set ALLOWWEBRENAME = JoseCarlosRamalho

• Users or groups allowed to change or rename this WebPreferences topic: (I.e. TWikiAdminGroup)
  • Set ALLOWTOPICCHANGE = JoseCarlosRamalho, NunoRodrigues, PedroRangelHenriques
  • Set ALLOWTOPICRENAME = JoseCarlosRamalho, NunoRodrigues, PedroRangelHenriques

• Web preferences that are not allowed to be overridden by user preferences:
  • Set FINALPREFERENCES = NOSEARCHALL, ATTACHFILESIZELIMIT, WIKIWEBMASTER, WEBCOPYRIGHT, WEBTOPICLIST, DENYWEBVIEW, ALLOWWEBVIEW, DENYWEBCHANGE, ALLOWWEBCHANGE, DENYWEBRENAME, ALLOWWEBRENAME

Notes:

• A preference is defined as:
  6 spaces * Set NAME = value
  Example:
  • Set WEBBGCOLOR = #FFFFC0
• Preferences are used as TWikiVariables by enclosing the name in percent signs. Example:
  • When you write variable %WEBBGCOLOR% , it gets expanded to #00CCCC .
• The sequential order of the preference settings is significant. Define preferences that use other preferences first, i.e. set WEBCOPYRIGHT before WIKIWEBMASTER since %WEBCOPYRIGHT% uses the %WIKIWEBMASTER% variable.
• You can introduce new preferences variables and use them in your topics and templates. There is no need to change the TWiki engine (Perl scripts).

Related Topics:

• TWikiPreferences has site-level preferences.
• TWikiUsers has a list of user topics. User topics can have optional user preferences.
• TWikiVariables has a list of common %VARIABLES%.
• TWikiAccessControl explains how to restrict access by users or groups.

Web Search

Search: \.*

Statistics for Education/ProgramacaoImperativa Web

Notes:

• Do not edit this topic, it is updated automatically. (You can also force an update)
• TWikiDocumentation tells you how to enable the automatic updates of the statistics.
• Suggestion: You could archive this topic once a year and delete the previous year's statistics from the table.