"""Préparation des images avant l'envoi à Claude (redimensionnement et compression).""" from __future__ import annotations import io import logging from PIL import Image, ImageMath, ImageOps, UnidentifiedImageError from .errors import UserFacingError from .media import ImageData logger = logging.getLogger("chatbot.images") # Claude redimensionne lui-même toute image dont le grand côté dépasse ~1568 px : # envoyer plus grand ne lui apporte rien. MAX_DIMENSION = 1568 # Limite de l'API : 5 Mo une fois encodé en base64, soit environ 3,75 Mo bruts. API_MAX_BYTES = 3_750_000 # Protection contre les images piégées : un petit fichier peut cacher des centaines de millions # de pixels, qui saturent la mémoire une fois décodés. Refusées dès la lecture de l'en-tête, # avant tout décodage (Pillow, lui, ne refuse qu'au double de sa limite et avertit seulement entre les deux). MAX_PIXELS = 40_000_000 # JPEG classique (non progressif) : décodé directement en petit, il coûte peu même très grand # (photos de 50 à 108 Mpx des téléphones récents). Un JPEG progressif, lui, est gardé en entier. MAX_JPEG_PIXELS = 120_000_000 Image.MAX_IMAGE_PIXELS = MAX_JPEG_PIXELS _DIRECT_FORMATS = {"JPEG": "image/jpeg", "PNG": "image/png", "GIF": "image/gif", "WEBP": "image/webp"} # Formats sans perte (captures d'écran, dessins…) : PNG essayé avant le JPEG. _LOSSLESS_FORMATS = {"PNG", "GIF", "BMP", "TIFF"} _PNG_MODES = ("L", "RGB") # modes sans transparence enregistrables tels quels en PNG # Image en flottants : une valeur infinie, NaN ou plus grande que ceci (en valeur absolue) n'est pas une # mesure mais un trou (zone « sans donnée » d'une carte, souvent ±3,4e38) ou sa trace après la réduction. # Ces traces descendent vers 1e26 au bout d'une fine bande de trous : le seuil garde de la marge en dessous. _FLOAT_HOLE = 1e20 _FLOAT32_MAX = 3.4e38 class ImageError(UserFacingError): """Image illisible ou impossible à préparer, avec un message affichable sur Discord.""" def prepare_image(data: bytes) -> ImageData: """Renvoie une image acceptée par l'API, en la réduisant ou la convertissant si besoin. Fonction bloquante (calculs sur l'image) : à appeler via asyncio.to_thread. """ try: img = Image.open(io.BytesIO(data)) # ne lit que l'en-tête fmt = (img.format or "").upper() baseline_jpeg = fmt in ("JPEG", "MPO") and not img.info.get("progressive") if img.width * img.height > (MAX_JPEG_PIXELS if baseline_jpeg else MAX_PIXELS): raise Image.DecompressionBombError as_is = fmt in _DIRECT_FORMATS and len(data) <= API_MAX_BYTES and max(img.size) <= MAX_DIMENSION original_size, original_dims = len(data), img.size if not as_is: # JPEG : décodé directement à 1/2, 1/4 ou 1/8 de sa taille, sans passer sous la taille # finale (sans effet sur les autres formats). ratio = MAX_DIMENSION / max(img.size) img.draft("RGB", (max(1, int(img.width * ratio)), max(1, int(img.height * ratio)))) img.load() except Image.DecompressionBombError: raise ImageError("Cette image est beaucoup trop grande (en pixels) pour que je puisse la lire.") except (UnidentifiedImageError, OSError, ValueError): raise ImageError("Je n'arrive pas à lire cette image. Formats conseillés : JPEG, PNG, GIF ou WebP.") if as_is: return ImageData(media_type=_DIRECT_FORMATS[fmt], data=data) # déjà parfaite : envoyée telle quelle img.seek(0) # GIF ou WebP animé : première image uniquement if img.mode in ("1", "P"): # sinon réduite au plus proche voisin, qui abîme le texte img = img.convert("RGBA" if "transparency" in img.info else "RGB") img.thumbnail((MAX_DIMENSION, MAX_DIMENSION), Image.Resampling.LANCZOS) # Après la réduction : la copie éventuelle est petite. Respecte l'orientation des photos de téléphone. img = ImageOps.exif_transpose(img) if img.mode.startswith("I") or img.mode == "F": img = _to_8_bits(img) has_alpha = img.mode in ("RGBA", "LA", "PA") or (img.mode == "P" and "transparency" in img.info) result: ImageData | None = None # PNG si la taille le permet : garde la transparence, et le texte net des captures d'écran # (le JPEG le brouille). Les photos, déjà en JPEG, passent directement au JPEG. if has_alpha or fmt in _LOSSLESS_FORMATS: if has_alpha: png = _encode(img.convert("RGBA"), "PNG", optimize=True) else: png = _encode(img if img.mode in _PNG_MODES else img.convert("RGB"), "PNG", optimize=True) if len(png) <= API_MAX_BYTES: result = ImageData("image/png", png) elif has_alpha: # sinon fond blanc + JPEG background = Image.new("RGB", img.size, "white") background.paste(img.convert("RGBA"), mask=img.convert("RGBA").getchannel("A")) img = background if result is None: rgb = img.convert("RGB") for quality in (85, 75, 60, 45): jpeg = _encode(rgb, "JPEG", quality=quality, optimize=True) if len(jpeg) <= API_MAX_BYTES: result = ImageData("image/jpeg", jpeg) break else: raise ImageError("Je n'ai pas réussi à compresser suffisamment cette image.") logger.info("Image adaptée : %s %dx%d (%.1f Mo) → %s %dx%d (%.1f Mo)", fmt or "?", *original_dims, original_size / 1e6, result.media_type, *img.size, len(result.data) / 1e6) return result def _to_8_bits(img: Image.Image) -> Image.Image: """Ramène une image en gris 16 bits, entière ou flottante (scans, radios, astronomie) sur 8 bits. Les conversions de Pillow écrêtent au lieu de remettre à l'échelle : tout ce qui dépasse 255 deviendrait blanc. L'échelle dépend des valeurs présentes : 0–255 gardé tel quel, 0–1 (flottants), 0–65 535 (entiers 16 bits), sinon de la plus petite à la plus grande valeur ; gris moyen si l'image est uniforme. Les trous d'une image flottante (voir _FLOAT_HOLE) ne comptent pas et deviennent noirs. """ holes = None if img.mode.startswith("I;16"): low, high = 0, 65535 else: if img.mode == "F": # Mesures à 255, trous à 0 (NaN : la comparaison est fausse). Calculé par Pillow : lire les # pixels un par un en Python serait lent et gourmand en mémoire pour une grande image. measures = ImageMath.lambda_eval(lambda a: (abs(a["img"]) < _FLOAT_HOLE) * 255, img=img).convert("L") fewest, most = measures.getextrema() if fewest == 255: # aucun trou low, high = img.getextrema() elif most == 0: # que des trous : tout noir holes = ImageOps.invert(measures) low, high = 0, 0 else: holes = ImageOps.invert(measures) # Bornes des seules mesures : les trous remplacés par le plus grand flottant pour le # minimum, par le plus petit pour le maximum. low_side, high_side = img.copy(), img.copy() low_side.paste(_FLOAT32_MAX, mask=holes) high_side.paste(-_FLOAT32_MAX, mask=holes) low, high = low_side.getextrema()[0], high_side.getextrema()[1] else: low, high = img.getextrema() if low >= 0 and high <= 1: low, high = 0, 1 elif low >= 0 and high <= 255: low, high = 0, 255 elif low >= 0 and high <= 65535 and img.mode != "F": # flottants : mètres, degrés…, pas 16 bits low, high = 0, 65535 elif high == low: # image uniforme hors de ces plages : gris moyen, pas noir low, high = low - 1, high + 1 img = img.convert("F") scale = 255 / (high - low) result = img.point(lambda v: (v - low) * scale + 0.5).convert("L") # + 0.5 : arrondi, pas troncature if holes: result.paste(0, mask=holes) return result def _encode(img: Image.Image, fmt: str, **options) -> bytes: buffer = io.BytesIO() img.save(buffer, format=fmt, **options) return buffer.getvalue()