freeCodeCamp/curriculum/challenges/portuguese/08-coding-interview-prep/rosetta-code/zhang-suen-thinning-algorithm.portuguese.md

title	id	challengeType	videoUrl	localeTitle
Zhang-Suen thinning algorithm	594810f028c0303b75339ad7	5		Algoritmo de desbaste de Zhang-Suen

Description

Este é um algoritmo usado para afinar uma imagem em preto e branco, ou seja, um bit por pixel. Por exemplo, com uma imagem de entrada de:

 ##############################
 ##################################
 #####################################
 ##################################
   ##########################
   ###### ##############
   ########################
   #######################
   ########################
   ###### ##############
   ###### ##############
   ##########################
 ##################################
 ######## #####################################
 ###########################################
 ########################################
                                                           

Produz a saída thinned:

 # ########## ####### ## # #### # # # ## # # # # # # # # # ############ # # # # # # # # # # # # # # ## # ############ ### ### </pre> 
 Algoritmo 
Suponha que os pixels pretos sejam um e que os pixels brancos sejam zero, e que a imagem de entrada seja uma matriz N retangular por M de uns e zeros.
O algoritmo opera em todos os pixels pretos P1 que podem ter oito vizinhos. Os vizinhos são, em ordem, organizados como:

  
 P9 
 P2 
 P3 
  
 P8 
 P1 
 P4 
  
 P7 
 P6 
 P5 

Obviamente, os pixels limites da imagem não podem ter os oito vizinhos completos.
 Define $A(P1)$ = the number of transitions from white to black, (0 -> 1) in the sequence P2,P3,P4,P5,P6,P7,P8,P9,P2. (Note the extra P2 at the end - it is circular). Define $B(P1)$ = the number of black pixel neighbours of P1. ( = sum(P2 .. P9) ) 
 Passo 1: 
Todos os pixels são testados e os pixels que satisfazem todas as condições a seguir (simultaneamente) são anotados neste estágio.
  (0) O pixel é preto e tem oito vizinhos
  (1) $ 2 <= B (P1) <= 6 $
  (2) $ A (P1) = 1 $
  (3) Pelo menos um dos P2 e P4 e P6 é branco
  (4) Pelo menos um dos P4 e P6 e P8 é branco
Depois de iterar sobre a imagem e coletar todos os pixels que satisfazem todas as condições da etapa 1, todos esses pixels que satisfazem as condições são definidos como branco.
 Passo 2: 
Todos os pixels são novamente testados e os pixels que satisfazem todas as condições a seguir são apenas observados neste estágio.
  (0) O pixel é preto e tem oito vizinhos
  (1) $ 2 <= B (P1) <= 6 $
  (2) $ A (P1) = 1 $
  (3) Pelo menos um dos pontos P2 e P4 e "'P8"' é branco
  (4) Pelo menos um de "'P2"' e P6 e P8 é branco
Depois de iterar sobre a imagem e coletar todos os pixels que satisfazem todas as condições da etapa 2, todos esses pixels que satisfazem as condições são novamente definidos como branco.
Iteração:
Se algum pixel tiver sido definido nessa rodada da etapa 1 ou da etapa 2, todas as etapas serão repetidas até que nenhum pixel da imagem seja alterado.

Tarefa:
Escreva uma rotina para realizar o desbaste de Zhang-Suen em uma matriz de imagem de uns e zeros.

Instructions

Tests

tests:
  - text: <code>thinImage</code> deve ser uma função
    testString: 'assert.equal(typeof thinImage, "function", "<code>thinImage</code> must be a function");'
  - text: <code>thinImage</code> deve retornar um array
    testString: 'assert(Array.isArray(result), "<code>thinImage</code> must return an array");'
  - text: <code>thinImage</code> deve retornar um array de strings
    testString: 'assert.equal(typeof result[0], "string", "<code>thinImage</code> must return an array of strings");'
  - text: <code>thinImage</code> deve retornar um array de strings
    testString: 'assert.deepEqual(result, expected, "<code>thinImage</code> must return an array of strings");'

Challenge Seed

const testImage = [
  '                                                          ',
  ' #################                   #############        ',
  ' ##################               ################        ',
  ' ###################            ##################        ',
  ' ########     #######          ###################        ',
  '   ######     #######         #######       ######        ',
  '   ######     #######        #######                      ',
  '   #################         #######                      ',
  '   ################          #######                      ',
  '   #################         #######                      ',
  '   ######     #######        #######                      ',
  '   ######     #######        #######                      ',
  '   ######     #######         #######       ######        ',
  ' ########     #######          ###################        ',
  ' ########     ####### ######    ################## ###### ',
  ' ########     ####### ######      ################ ###### ',
  ' ########     ####### ######         ############# ###### ',
  '                                                          '];

function thinImage(image) {
  // Good luck!
}

After Test

console.info('after the test');

Solution

// solution required