Creiamo il nostro primo grafico a barre

Abbiamo imparato come leggere un file CSV in Processing e come cominciare a lavorare sui dati passando da una tabella a un array. Ora è arrivato il momento di creare il nostro primo grafico a barre.

Per fare un velocissimo recap: stiamo lavorando in Processing con un file CSV che rappresenta le statistiche metoclimatiche degli ultimi 10 anni (2008-2017) della regione Veneto, prese dal sito del Mipaaf.

Il file contiene diverse informazioni interessanti ma, per il momento, abbiamo creato un array in cui abbiamo salvato solo i valori delle temperature minime:

[0] 6.9
[1] 7.3
[2] 6.7
[3] 7.4
[4] 7.2
[5] 7.7
[6] 8.7
[7] 8.0
[8] 7.6
[9] 7.1

Il primo valore si riferisce all’anno 2008 mentre quello inserito alla posizione [9] è il dato del 2017.

Disegniamo il grafico a barre

Disegnare un grafico a barre non è difficile: devo creare dei rettangoli della stessa larghezza e la cui altezza sia legata al dato che voglio rappresentare.

Creiamo una finestra di 500×500 pixel e, siccome i valori sono 10 divido, ciascun rettangolo avrà una larghezza pari a 50 pixel.

Utilizzo un ciclo for per leggere dall’array i singoli valori e li assegno direttamente all’altezza dei rettangoli

/*
 * Creiamo il nostro primo grafico a barre
 * Federico Pepe, 22.04.2018
 * http://blog.federicopepe.com/processing
 */

Table csv;

float tempMin[];

void setup() {
  // Dimensione della finestra
  size(500, 500);
  
  csv = loadTable("data.csv", "header");

  println("Numero righe: " + csv.getRowCount());
  println("Numero colonne: " + csv.getColumnCount());
  
  // Creazione dell'array
  tempMin = new float[0];
  // Inserimento dei dati nell'array
  for(int i = 1; i < csv.getColumnCount(); i++) {
    tempMin = append(tempMin, csv.getFloat(0, i));
  }
  printArray(tempMin);
  // Disegno il grafico
  for(int j = 0; j < tempMin.length; j++) {
    rect(j * 50, 0, 50, tempMin[j]);
  }
  
  noLoop();
}

void draw() {
}

La riga di codice più importante è: rect(j * 50, 0, 50, tempMin[j]);. Ricordo che la funzione rect() accetta quattro parametri: posizione x, posizione y, larghezza e altezza del rettangolo. Il codice, quindi, dovrebbe essere chiaro e non dovrebbe necessitare di ulteriori spiegazioni.

Grafico a barre in Processing

Il risultato, come possiamo vedere nell’immagine, non è, però, molto soddisfacente: i grafici a barre generalmente vengono disegnati dal basso verso l’alto e, in questo caso, il valore dell’altezza dei rettangoli è troppo basso per essere comprensibile.

È sufficiente modificare una sola riga di codice:

rect(j * 50, height, 50, tempMin[j] * - 20);

per ottenere un risultato completamente differente:

Bar Chart in Processing

Aggiungiamo un po’ di margine dai bordi della finestra e tra le varie barre del nostro grafico:

// Disegno il grafico
  int x = 50;
  for(int j = 0; j < tempMin.length; j++) {
    rect(x, height - 50, 36, tempMin[j] * - 20);
    x += 40;
  }

e un po’ di colore fill(100, 190, 255);

Visualizzazione di dati in Processing (grafico a barre)

Ecco il codice completo:

/*
 * Creiamo il nostro primo grafico a barre
 * Federico Pepe, 22.04.2018
 * http://blog.federicopepe.com/processing
 */

Table csv;

float tempMin[];

void setup() {
  // Dimensione della finestra
  size(500, 500);
  background(255);
  csv = loadTable("data.csv", "header");

  println("Numero righe: " + csv.getRowCount());
  println("Numero colonne: " + csv.getColumnCount());
  
  // Creazione dell'array
  tempMin = new float[0];
  // Inserimento dei dati nell'array
  for(int i = 1; i < csv.getColumnCount(); i++) {
    tempMin = append(tempMin, csv.getFloat(0, i));
  }
  printArray(tempMin);
  // Disegno il grafico
  int x = 50;
  fill(100, 190, 255);
  for(int j = 0; j < tempMin.length; j++) {
    rect(x, height - 50, 36, tempMin[j] * - 20);
    x += 40;
  }
  
  noLoop();
}

void draw() {
}

Per il momento possiamo fermarci qui. Per chi volesse spingersi un po’ oltre, un buon esercizio potrebbe essere, partendo dal codice qui sopra, aggiungere al grafico anche le temperature massime con dei rettangoli colorati di rosso.

Alice Merton – No Roots

Track Deconstruction è una nuova rubrica che, attraverso l’analisi di brani più o meno famosi, ha l’obiettivo di spiegare come vengono scritte canzoni di successo e di farci capire che, per nostra fortuna, non ci sono particolari trucchi o segreti. Oggi analizziamo insieme il brano No Roots di Alice Merton.

Premessa

Se ascoltate la radio è molto probabile che conosciate già questa canzone: negli ultimi due mesi è andata in rotazione nelle principali stazioni italiane. Il motivo per cui l’ho scelta è molto semplice: fin dalla prima volta che l’ho sentito l’ho trovato orecchiabile e interessante da analizzare per la sua apparente semplicità.

Facendo una veloce ricerca si scopre che Alice Merton, classe 1993, è una cantante tedesco-canadese che, con Paul Grauwinkel, ha fondato un’etichetta discografica, la Paper Plane Records international con la quale ha pubblicato il suo singolo No Roots e l’omonimo EP.

Nessun talent show né major discografica o, addirittura, etichetta indipendente di successo alle spalle per supportare il suo singolo; con questo brano è riuscita ad arrivare al successo e le 79 milioni di visualizzazioni del video su YouTube – nel momento in cui scrivo – ne sono la prova.

Metro, BPM e struttura del brano

Quando analizzo un brano mi piace partire subito dalle cose più semplici: il metro è un classico 4/4, la velocità del brano è 116 bpm. Di norma preferisco non concentrarmi subito su note, accordi e arrangiamento perché richiedono un minimo di competenze musicali. Al contrario scrivere la struttura di un brano, ovvero al suddivisione in verso, ritornello, ecc… è una cosa piuttosto semplice che chiunque sappia contare fino a 10 e sia armato di carta e penna può fare senza troppa difficoltà.

Ho importato il brano in Ableton Live 10, impostato il metro e il BPM e mi sono assicurato che l’allineamento del punto di inizio coincidesse con 1.1.1.

Alice Merton - No Roots - Song Sctructure

La struttura del brano è la seguente:

Intro (6 bars)
|      |      |      |       |
|      |      |
Verse I (8)
|      |      |      |       |
|      |      |      |       |
Verse II (8)
|      |      |      |       |
|      |      |      |       |
Pre-Chorus (4)
|      |      |      |       |
Chorus (16)
|      |      |      |       |
|      |      |      |       |
|      |      |      |       |
|      |      |      |       |
Verse I (8)
|      |      |      |       |
|      |      |      |       |
Verse II (8)
|      |      |      |       |
|      |      |      |       |
Pre-Chorus (4)
|      |      |      |       |
Chorus (16)
|      |      |      |       |
|      |      |      |       |
|      |      |      |       |
|      |      |      |       |
Bridge (9)
|      |      |      |       |
|      |      |      |       |
|      |
Solo (8)
|      |      |      |       |
|      |      |      |       |
Chorus (16)
|      |      |      |       |
|      |      |      |       |
|      |      |      |       |
|      |      |      |       |

Noterete subito che, pur non trattandosi della classica struttura dei brani pop, non si discosta troppo da questo modello. Interessante notare l’intro lungo 6 battute (molto spesso,viene tagliato completamente dalla radio) e il bridge di 9 se consideriamo 8 battute effettive più una che serve per il lancio dell’assolo di sintetizzatore.

Riff principale

Tutto il brano è giocato su un riff suonato, all’inizio della canzone, dal basso. Il riff parte dalla nota B e si sviluppa come segue:

No Roots - Bass Intro
Il riff suonato dal basso nell’intro.

 

Siccome, come dicevamo prima, l’intro è stranamente lungo sei battute e non otto come accade di solito, ecco che nel verso è necessario allungare di due battute il riff. Nell’immagine sottostante ho utilizzato il pulsante Fold per mostrare solo le note suonate ed eliminare dalla vista le altre.

Bass (Verse)

 

Questo riff è così importante che si ripeterà in modo pressoché identico per tutta la durata del brano, chorus compreso. Ad un ascolto attento ci si rende conto, però, che c’è una piccola variazione nel secondo verso:

Armonia

Trattandosi di un brano pop, l’armonia è dell’intera canzone è piuttosto semplice: la tonalità è Bm e l’ho dedotta partendo dalle note suonate dal basso. Considerando le otto battute le verso, nelle prime quattro l’accordo è sempre Bm, nella quinta passa a Em per poi salire a G e A, entrambi maggiori, nella sesta battuta e ricadere su Bm nelle ultime due.

La progressione è, dunque:

I - IV - VI - VII

Inseriamo gli accordi nella struttura del verso:

Verse
|Bm    |%     |%     |%      |
|Em    |G  A  |Bm    |%      |
No Roots - Chords
Accordi fatti con il pianoforte (in blu) e riff di basso (giallo)

 

 

L’unica variazione a livello armonico, se così la possiamo definire, avviene nel pre-chorus dove vengono suonati gli accordi di EmGA per poi lanciare il ritornello che presenta la stessa progressione armonica del verso.

Ritmica

La parte ritmica di batteria è davvero semplice: cassa praticamente sempre sui quarti, il rullante, che entra nel ritornello e suona sul secondo e sul quarto quarto produce la classica ritmica chiamata backbeat. Le percussioni (shaker) sono in levare.

 

Da segnalare l’utilizzo di percussioni, in particolare floor tom per sottolineare i passaggi da una sezione all’altra del brano.

Melodia

Trascrivere la melodia di un brano è sempre la parte che trovo più difficile. Per mia fortuna in questo caso è composta da alcune cellule che si ripetono sempre uguali:

Alice Merton - Melody
La melodia del primo verso

Lascio a voi il divertimento di trascrivere la melodia del pre-chorus e del chorus.

Conclusione

Mancano ancora alcuni dettagli del brano ma il grosso del lavoro è stato fatto. Ora si tratta solo di rimettere insieme le idee, ordinarle e farle suonare insieme. Ecco il risultato finale che ho ottenuto dall’intro fino alla conclusione del primo ritornello:

Da una tabella CSV agli array

Una volta capito come leggere con Processing i dati contenuti in un file CSV, il passaggio successivo è rendere questi dati leggibili e modificabili facilmente all’interno del programma convertendoli in variabili e array.

Ripartiamo dal nostro esempio precedente utilizzando sempre lo stesso data set:

/*
 * Leggere file CSV
 * Federico Pepe, 25.03.2018
 * http://blog.federicopepe.com/processing
 */

Table csv;

void setup() {
  csv = loadTable("data.csv", "header");

  println("Numero righe: " + csv.getRowCount());
  println("Numero colonne: " + csv.getColumnCount());
  
  for(int i = 0; i < csv.getRowCount(); i++) {
    println(csv.getFloat(i, 2));
  }
  
  noLoop();
}

void draw() {
}

Prima di procedere, assicuriamoci che il programma funzioni cliccando su run: nella console dovrebbero comparire i dati contenuti nella colonna relativa al 2009.

Utilizzare i metodi corretti per leggere i dati

Un aspetto importante da tenere presente è di utilizzare i metodi corretti per accedere ai dati. Spulciando nel reference di Table noterete che esistono diverse funzioni come .getFloat().getInt().getString().

Se sostituiamo nell’esempio precedente la riga println(csv.getFloat(i, 2)); con println(csv.getString(i, 2)); Processing non genererà nessun errore e continuerà a far girare il nostro programma ma, ora, quei valori sono considerati stringhe (quindi testo) e non più numeri.

Tutti questi metodi accettano due parametri: il primo indica la riga della tabella, il secondo la colonna. Per quest’ultimo possiamo usare sia un numero, partendo, come sempre a contare da 0, oppure una stringa contenente il nome della colonna.

Il codice, può essere sostituito con: println(csv.getFloat(i, "2009"));

Se sostituite sempre la stessa riga con println(csv.getFloat(i, "Descrizione")); la console vi restituirà tutti valori NaN ovvero Not a Number. Come dicevo, il programma continuerà a funzionare ma non in modo corretto.

Dal tabella CSV all’array

Passare tutti i dati in un array può essere molto comodo per utilizzare alcune funzioni specifiche di calcolo, come, ad esempio, min()max() che restituiscono, rispettivamente, il valore minimo e massimo di un array.

Anche se in questo momento siamo ancora lontani dall’idea di creare una visualizzazione di dati, dovremmo comunque cominciare a pensare a come utilizzeremo questi numeri.

Per come è stato strutturato il file CSV, ciascuna colonna rappresenta un anno con valori di vario tipo: temperatura minima, temperatura massima, eccetera; ma se noi volessimo rappresentare la variazione di uno stesso valore nel tempo dovremmo lavorare orizzontalmente e non verticalmente.

Sfruttiamo questo esempio per capire come passare i dati dal CSV a un array:

Creiamo un array di tipo float chiamato tempMin nel quale inseriremo tutti i valori di temperatura minima e modifichiamo il nostro ciclo for per girare non più sul numero di righe ma su quello delle colonne. Impostiamo l’inizio del ciclo for a 1 per saltare la prima colonna.

/*
 * Da una tabella CSV agli array
 * Federico Pepe, 01.04.2018
 * http://blog.federicopepe.com/processing
 */

Table csv;

float tempMin[];

void setup() {
  csv = loadTable("data.csv", "header");

  println("Numero righe: " + csv.getRowCount());
  println("Numero colonne: " + csv.getColumnCount());
  
  tempMin = new float[csv.getColumnCount()];
    
  for(int i = 1; i < csv.getColumnCount(); i++) {
    tempMin[i] = csv.getFloat(0, i);
  }
  
  printArray(tempMin);
  
  noLoop();
}

void draw() {
}

La dimensione dell’array è uguale al numero di colonne all’interno del file tempMin = new float[csv.getColumnCount()]; e inseriamo all’interno dell’array i valori float provenienti dalla riga 0, perché stiamo ignorando l’header, e di ciascuna colonna: tempMin[i] = csv.getFloat(0, i);

Dal risultato in console notiamo subito un problema: il primo valore dell’array è 0.0 perché, effettivamente, l’array contiene un valore in più, quello della colonna Descrizione.

Abbiamo due possibilità per risolvere il problema:

Modificare la grandezza dell’array sottraendo 1: tempMin = new float[csv.getColumnCount()-1]; e modificando l’inserimento dei valori nell’array sempre spostando l’indice indietro di 1 tempMin[i-1] = csv.getFloat(0, i);.

Questa soluzione funziona ma non è molto elegante, meglio cambiare il codice come segue: inizializziamo l’array con grandezza pari a 0: tempMin = new float[0]; e poi utilizziamo la funzione append() che espande l’array di un elemento e aggiunge il dato nella nuova posizione tempMin = append(tempMin, csv.getFloat(0, i));

Il codice completo

/*
 * Da una tabella CSV agli array
 * Federico Pepe, 01.04.2018
 * http://blog.federicopepe.com/processing
 */

Table csv;

float tempMin[];

void setup() {
  csv = loadTable("data.csv", "header");

  println("Numero righe: " + csv.getRowCount());
  println("Numero colonne: " + csv.getColumnCount());
  
  tempMin = new float[0];
    
  for(int i = 1; i < csv.getColumnCount(); i++) {
    tempMin = append(tempMin, csv.getFloat(0, i));
  }
  
  printArray(tempMin);
  
  noLoop();
}

void draw() {
}

Ora l’array è corretto e contiene esattamente tutti i valori previsti. Come dicevo, ora possiamo sfruttare l’array per ottenere il valore minimo e quello massimo molto semplicemente:

println("Il valore minimo è: " + min(tempMin));
println("Il valore massimo è: " + max(tempMin));

Leggere file CSV

Cominciamo il nostro percorso per imparare a lavorare con i dati: in questo post vedremo insieme come utilizzare i file di tipo CSV in Processing.

Per chi non conoscesse questo tipo di file o ci li avesse mai usati si tratta, in breve, di file di testo in cui i valori sono separati da virgole. CSV, infatti, sta per comma separated values. Nella maggior parte dei casi questi file vengono esportati da Microsoft Excel, uno dei programmi più diffusi (e odiati) per gestire tabelle di dati.

Per dare la possibilità a chiunque mi segua sul blog di seguire gli esercizi, utilizzerò Google Sheet, alternativa gratuita e accessibile via browser del blasonato programma di Microsoft.

Ecco, quindi, il nostro primo set di dati: le statistiche metoclimatiche degli ultimi 10 anni (2008-2017) della regione Veneto, prese dal sito del Mipaaf e portate su Google Sheet.

Scarica i dati

Per esportare il file come CSV cliccate su File > Scarica Come > Valori separati da virgola (.csv, foglio corrente). Di seguito le immagini di come si presenta il file prima e dopo l’esportazione:

Dati in Processing: File CSV in Google Sheet
I dati visti in Google Sheet
Dati in Processing: File CSV in Atom
Gli stessi dati, esportati in CSV

Dati in un file CSV: semplice testo

Come dicevamo all’inizio, il file CSV esportato non è altro che un file di testo contenente dei valori. Per cominciare a leggerne il contenuto è sufficiente utilizzare la funzione loadStrings(): tale funzione accetta in input un file di testo e restituisce un array di stringhe.

Prima di procedere, consiglio di rinominare il file scaricato in data.csv. Non dimenticate di trascinarlo all’interno della finestra di Processing per aggiungerlo al nostro sketch.


/*
 * Leggere file CSV
 * Federico Pepe, 25.03.2018
 * http://blog.federicopepe.com/processing
 */

String[] csv;

void setup() {
  csv = loadStrings("data.csv");
  printArray(csv);
  noLoop();
}

void draw() {
}

Con queste poche righe di codice nella console ogni riga del file viene mostrata come un nuovo elemento dell’array di stringhe.

[0] "Descrizione,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017"
[1] "Temp. minima (°C),6.9,7.3,6.7,7.4,7.2,7.7,8.7,8,7.6,7.1"

Fino a qui niente di difficile ma a noi interessa accedere ai singoli valori presenti in ciascuna colonna. A questo punto ci torna utile riprendere gli array bidimensionali: un sistema che ci permette di rappresentare facilmente una struttura formata da righe e colonne, proprio come un file excel/csv.

Modifichiamo, dunque, il nostro codice come segue:

/*
 * Leggere file CSV
 * Federico Pepe, 25.03.2018
 * http://blog.federicopepe.com/processing
 */

String[] csv;
String[][] dati;

void setup() {
  csv = loadStrings("data.csv");
  dati = new String[csv.length][10]; 
  
  for(int i = 0; i < csv.length; i++) {
    dati[i] = csv[i].split(",");
    printArray(dati[i]);
  }
  
  noLoop();
}

void draw() {
}

Abbiamo aggiunto un array bidimensionale chiamato dati la cui dimensione è determinata dal numero di righe [csv.length] e dal numero di colonne meno uno perché si conta sempre da zero [10].

Con un semplice ciclo for accediamo a tutte le righe del file e, utilizzando la funzione .split(",") separiamo tutti i valori che sono separati dalla virgola.

Affinché sia tutto il più chiaro possibile possiamo fare un po’ di esperimenti con println inserendo nel primo valore dell’array il numero della riga e nel secondo quello della colonna.

println(dati[3][2]); restituisce il valore 0.7 che corrisponde, infatti, alla cella nella quarta riga “Scarto dal clima” e nella terza colonna “2009”.

Leggere file CSV in modo più semplice: Table

Siamo riusciti nel nostro intento ma credo sia ovvio che il metodo che abbiamo usato non sia il più congeniale.

Per nostra fortuna i creatori di Processing avevano già pensato a questa evenienza e hanno creato un oggetto specifico chiamato Table che, come è facile intuire dal nome, rappresenta già una tabella completa di righe e colonne.

Grazie ai numerosi metodi disponibili per gli oggetti di tipo Table è possibile lavorare con i dati in modo semplice e intuitivo.

Aggiorniamo il nostro codice:


/*
 * Leggere file CSV
 * Federico Pepe, 25.03.2018
 * http://blog.federicopepe.com/processing
 */

Table csv;

void setup() {
  csv = loadTable("data.csv", "header");

  println("Numero righe: " + csv.getRowCount());
  println("Numero colonne: " + csv.getColumnCount());
  
  for(int i = 0; i < csv.getRowCount(); i++) {
    println(csv.getFloat(i, 2));
  }
  
  noLoop();
}

void draw() {
}

Abbiamo sostituito i due array di stringhe con un oggetto di tipo Table chiamato csv. Attraverso la funzione loadTable() carichiamo i dati all’interno della variabile. Passando il parametro “header” stiamo dicendo a Processing di ignorare la prima riga del file che contiene l’intestazione.

Attraverso le funzioni .getRowCount() .getColumnCount() accediamo al numero di righe e colonne del file e, infine, con il nostro ciclo for stampiamo in console i valori di tipo float contenuti nella terza colonna (quindi quelli relativi al 2009).

Conclusione

In questo post abbiamo messo molta carne al fuoco e abbiamo cominciato ad addentrarci nel mondo dei dati e dei file CSV. Assicuratevi di aver compreso bene tutte le funzioni e gli esempi inseriti in questo post prima di proseguire con la lettura del prossimo.

Coding Rescue #3 – Cambiare la tonalità di alcuni pixel

Negli ultimi giorni ho ricevuto diverse richieste di aiuto per problemi di codice in Processing; ecco la soluzione a uno dei problemi che mi sono stati posti.

Ho deciso di chiamare questo Coding Rescuecambiare la tonalità di alcuni pixel.

Il problema

Il quesito era piuttosto articolato:

  • Il programma deve caricare un’immagine dal disco.
  • Il programma decide se modificare o no il pixel in base ad un valore casuale.
  • Il processo di trasformazione viene controllato dal click  del mouse: un primo click avvia la trasformazione che, con un successivo click, viene messa in pausa. Un ulteriore click fa ripartire la trasformazione e così via.
  • I pixel devono essere modificati di continuo.
  • Il compito deve essere svolto mediante la funzione creaImmagine(), che accetta in ingresso un oggetto di tipo PImage e rende in uscita un oggetto di tipo PImage, che sarà l’immagine modificata come da specifiche, e la funzione calcolaPixel(), che accetta in ingresso un oggetto di tipo color e rende in uscita un oggetto di tipo color, che sarà il pixel modificato come da specifiche.
  • creaImmagine() crea una nuova immagine utilizzando su ciascun pixel la funzione calcolaPixel().
  • calcolaPixel() calcola il nuovo pixel nel seguente modo: siano r, g, b i livelli di canale di un pixel. Sia treshold un valore numerico posto inizialmente a 0.5. Sia r un valore casuale compreso tra 0 e 1, generato per ogni pixel. Se r>soglia, allora la funzione lascia il pixel inalterato, in caso contrario il programma calcola i nuovi valori rm, gm, bm (che definiscono il pixel
    modificato) nel seguente modo:

    • rm = 0.393∗r+0.769∗g+0.189∗b
    • gm = 0.349∗r+0.686∗g+0.168∗b
    • bm = 0.272∗r+0.534∗g+0.131∗b

    In ogni caso i valori finali di r, g, b devono essere valori leciti, cioè compresi tra 0 e 255.

  • Quando l’utente preme il tasto “+” la soglia viene incrementata di 0.1 mentre, con la pressione del tasto “-” la soglia viene decrementata di 0.1.

La soluzione


/*
 * Coding Rescue #3 - Cambiare la tonalità di alcuni pixel
 * Federico Pepe, 21.01.2018
 * http://blog.federicopepe.com/processing
 */

// Creo le variabili necessarie;
float threshold = 0.5;
boolean work = true;
PImage original, edited;

void setup() {
  // Nella funzione di setup carico il file dall'hard disk;
  size(1, 1);
  surface.setResizable(true);
  selectInput("Select a file to process:", "fileSelected");
}

void draw() {
  if (original != null) {
    edited = original.copy();
    /*
     * Se la variabile work, il cui valore dipende dal click del mouse è true, mostro
     * l'immagine originale, altrimenti avvio la modifica
     */
    if (work) {
      image(edited, 0, 0);
    } else {
      image(creaImmagine(edited), 0, 0);
    }
  }
}

// Funzione per gestire il caricamento dei file da HD
// https://processing.org/reference/selectInput_.html
void fileSelected(File selection) {
  if (selection == null) {
    println("Window was closed or the user hit cancel.");
  } else {
    println("User selected " + selection.getAbsolutePath());
    original = loadImage(selection.getAbsolutePath());
    surface.setSize(original.width, original.height);
  }
}

// Funzione creaImmagine che, come da specifiche, accetta in ingresso un oggetto PImage
// e restituisce un oggetto PImage;
PImage creaImmagine(PImage img) {
  // Carico i pixel in un array
  img.loadPixels();
  for (int y = 0; y < img.height; y++) {
    for (int x = 0; x < img.width; x++) {
      int loc = x + y * img.width;
      // Ottengo i valori R, G, B di ciascun pixel;
      float r = red(img.pixels[loc]);
      float g = green(img.pixels[loc]);
      float b = blue(img.pixels[loc]);
      // Lancio la funziona calcolaPixel
      img.pixels[loc] = calcolaPixel(color(r, g, b));
    }
  }
  img.updatePixels();
  return img;
}

color calcolaPixel(color c) {
  // Valore casuale, come da specifiche
  float r = random(0, 1);

  if (r > threshold) {
    // Se r è maggiore della soglia, restituisco il colore originale
    return c;
  } else {
    // Altrimenti calcolo il nuovo valore del pixel come richiesto
    // la funzione constrain mi assicura che il valore calcolato sia compreso tra 0 e 255;
    float rm = constrain(0.393*red(c)+0.769*green(c)+0.189*blue(c), 0, 255);
    float gm = constrain(0.349*red(c)+0.686*green(c)+0.168*blue(c), 0, 255);
    float bm = constrain(0.272*red(c)+0.534*green(c)+0.131*blue(c), 0, 255);
    // Restituisco i nuovi valori
    return color(rm, gm, bm);
  }
}

// Con la funzione keyPressed determino la pressione dei tasti + e -
void keyPressed() {
  if (key == '+') {
    threshold += 0.1;
  }
  if (key == '-') {
    threshold -= 0.1;
  }
  // Utilizzo la funzione round (di seguito) per arrotondare il valore a 2 decimali;
  round(threshold, 2);
}
// Alla pressione del mouse, cambio il valore di work da true a false e viceversa
void mouseClicked() {
  work = !work;
}
// Funzione utile per limitare il numero di decimali in un float
// https://stackoverflow.com/questions/9627182/how-do-i-limit-decimal-precision-in-processing
float round(float number, float decimal) {
  return (float)(round((number*pow(10, decimal))))/pow(10, decimal);
}