Wie Computer denken:
Ein Full-HD-Monitor stellt mehr als 2 Millionen Lichtpunkte bereit, die in winzigen LEDs (Light Emitting Diods = Licht aussendende Dioden) ihren Ursprung haben. Um diese Punkte mit bloßem Auge erkennen zu können, wird eine Lupe mit etwa 30-facher Vergrößerung benötigt. Was da zu sehen sein sollte, zeigt die folgende Abbildung.
Zur Übermittlung von Grafiken (und anderer Informationen) benutzen Computer eine „Maschinensprache“, die aus „Bits“ besteht. Um sich die Bits vorstellen zu können, werden gern Einsen und Nullen verwendet. Sie entsprechn den beiden Zuständen, die für einen Computer ausführbar sind. Bezogen auf eine farblose LED eines Bildschirms bedeutet eine „1“, dass sie angeschaltet werden soll. Sie sendet dann Licht aus und die Stelle erscheint weiß. Eine „0“ bedeutet, dass sie ausgeschaltet bleiben und kein Licht aussenden soll. Die Stelle erscheint dann schwarz.
Hier der Code für ein schwarz-weißes Bild in besagter Maschinensprache:
0010000001100100001011100011111100111111000100010001000100110011
Die Zahlen können „seriell“ (in einem Stück nacheinander) übertragen werden, aber auch in Paketen zu jeweils 8. Um das nachvollziehen zu können muss die oben gezeigte die Zahlenfolge nach jeder 8. Zahl auf eine neue Zeile umgebrochen werden. Der Computer (genauer der Prozessor) wird dann mit Zahlenkolonnen von 8 Bit Länge (= 1 Byte) gespeist.
Denkt man sich zu den Zahlen ein 8-bittiges-Raster und zudem, dass bei einer „0“ das Kästchen weiß bleiben soll und bei einer „1“ das jeweilige Kästchen zu schwärzen ist kann, kann das zu erstellende Bild leicht gefunden werden.
Mach dir ein Bild aufgrund des gezeigten Codes, um die Art, wie ein Computer „denkt“ (Computational Thinking) nachzuvollziehen.
Rasterbilder wie finden sich auch in unserem Alltag wieder. Beispiele sind die QR-Codes. Im folgenden ist ein Begriff verborgen. Mit einer passenden Smartphone-App lässt er sich ermitteln.
Ermittelt den Text, der sich im oben gezeigten Code verbirgt!
Um farbige Bilder zu erzeugen sind unterschiedlich gefärbte Pixel vonnöten, beispielsweise weiße, gelbe, grüne und blaue. Um diese Farben im Binärcode unterscheiden zu können, werden jedem Kästchen zwei Ziffern zugeordnet werden. Der Binärcode für die jeweilige Farbe zeigt die Abbildung.
Ermittelt das Bild, das sich hinter dem gerasterten Binärcode verbirgt!
Um die farbliche Vielfalt, wie sie in Fotos von der realen Welt zu finden sind, reichen vier Farben wie oben gezeigt nicht aus. Heute können jedem Pixel mehr als 16 Millionen Farbtöne zugeordnet werden.
Um solche Farbabstufungen zu ermöglichen, werden die Grundfarben zu unterschiedlichen Anteilen zusammengemischt. Ansatzweise dürfte das vom Malen mit Buntstiften bzw. Tusch- oder Wasserfarben bekannt sein.
Um selbst Eindrücke von Bitmaps zu sammeln, eignet sich das Programm „Greenshot“. Das ist ein Programm, um pixelgenaue Ausschnitte des Bildschirms in den Zwischenspeicher zu kopieren. Es kann kostenfrei aus dem Internet unter getgreenshot.org/downloads heruntergeladen werden.
Wenn das Programm startet, wandelt sich der Cursor zu einem Fadenkreuz. Und was um die Cursorposition herum zu sehen ist, wird in einem kreisrunden Fenster vergrößert angezeigt.
Die Abbildung links zeigt am Beispiel der Abbildung eines Calliope mini, was zu sehen wäre, wenn der Cursor über dem linken Taster platziert würde. Dann ergäbe sich eine Anzeige wie rechts dargestellt: Innerhalb des Kreises sind Pixel erkennbar, sofern sie sich farblich voneinander unterscheiden.
Mithilfe der Pfeiltasten auf der Tastatur lässt sich das Fadenkreuz in Pixelschritten bewegen.