মোনা লিসার প্যালেটে আমেরিকান গথিক: পিক্সেলগুলি পুনরায় সাজান


377

আপনাকে দুটি সত্য রঙের চিত্র দেওয়া হয়েছে, উত্স এবং প্যালেট। অগত্যা তাদের একই মাত্রা নেই তবে এটি গ্যারান্টিযুক্ত যে তাদের অঞ্চলগুলি সমান, অর্থাত্ তাদের পিক্সেলের সংখ্যা একই।

আপনার কাজটি হ'ল একটি অ্যালগরিদম তৈরি করা যা কেবল প্যালেটের পিক্সেলগুলি ব্যবহার করে উত্সটির সর্বাধিক নির্ভুল দেখাচ্ছে অনুলিপি তৈরি করে। প্যালেটের প্রতিটি পিক্সেল অবশ্যই এই অনুলিপিটিতে অনন্য অবস্থানে ঠিক একবার ব্যবহার করা উচিত। অনুলিপিটির উত্সের মতো একই মাত্রা থাকতে হবে।

এই পাইথন স্ক্রিপ্টটি এই সীমাবদ্ধতাগুলি পূরণ হয়েছে তা নিশ্চিত করে ব্যবহার করা যেতে পারে:

from PIL import Image
def check(palette, copy):
    palette = sorted(Image.open(palette).convert('RGB').getdata())
    copy = sorted(Image.open(copy).convert('RGB').getdata())
    print 'Success' if copy == palette else 'Failed'

check('palette.png', 'copy.png')

পরীক্ষার জন্য এখানে বেশ কয়েকটি ছবি দেওয়া হয়েছে। তাদের সকলেরই একই অঞ্চল have আপনার অ্যালগরিদমটি কেবল আমেরিকান গথিক এবং মোনা লিসা নয় সমান অঞ্চলযুক্ত যে কোনও দুটি চিত্রের জন্য কাজ করা উচিত। আপনার অবশ্যই আউটপুট প্রদর্শন করা উচিত।

আমেরিকান গথিক মোনালিসা তারকাময় রাত আর্তনাদ নদী রামধনু

বিখ্যাত পেইন্টিংগুলির চিত্রগুলির জন্য উইকিপিডিয়াকে ধন্যবাদ।

স্কোরিং

এটি একটি জনপ্রিয়তার প্রতিযোগিতা তাই সর্বাধিক ভোট দেওয়া উত্তর জিতল। তবে আমি নিশ্চিত যে এর সাথে সৃজনশীল হওয়ার প্রচুর উপায় আছে!

অ্যানিমেশন

মিলিননের ধারণা ছিল যে পিক্সেলগুলি পুনরায় সাজানো দেখে ভাল লাগবে। আমিও তাই ভেবেছিলাম তাই আমি এই পাইথন স্ক্রিপ্টটি লিখেছি যা একই রঙের তৈরি দুটি চিত্র নিয়ে যায় এবং তাদের মধ্যে মধ্যবর্তী চিত্রগুলি আঁকে। আপডেট: আমি কেবল এটি সংশোধন করেছি যাতে প্রতিটি পিক্সেল তার ন্যূনতম পরিমাণে চলে যায়। এটি আর এলোমেলো নয়।

প্রথমে মোনা লিসা হলেন অ্যাডিটসুর আমেরিকান গথিকে। এরপরে বিটপউনারের আমেরিকান গথিক (মোনা লিসা থেকে) অ্যাডিটসুতে পরিণত হয়েছে। এটি আশ্চর্যজনক যে দুটি সংস্করণ সঠিক রঙ প্যালেট ভাগ করে।

আমেরিকান গথিক অ্যানিমেশন থেকে মোনা লিসা মোনা লিসা থেকে তৈরি আমেরিকান গথিকের দুটি সংস্করণের মধ্যে অ্যানিমেটিং

ফলাফলগুলি সত্যিই বেশ অবাক করে দেয়। এখানে অ্যাডিটসুর রংধনু মোনা লিসা (বিশদটি দেখানোর জন্য মন্থর হয়েছে)।

মোনা লিসা অ্যানিমেশনটিতে রংধনু গোলক

এই শেষ অ্যানিমেশনটি অবশ্যই প্রতিযোগিতার সাথে সম্পর্কিত নয়। এটি দেখায় যে যখন আমার স্ক্রিপ্টটি কোনও চিত্র 90 ডিগ্রি ঘোরানোর জন্য ব্যবহৃত হয় তখন কী হয়।

গাছের আবর্তন অ্যানিমেশন


22
আপনার প্রশ্নের হিটগুলি বাড়ানোর জন্য আপনি এটিকে এনটাইটেল করার বিষয়টি বিবেচনা করতে পারেন, "মোনালিসা প্যালেটে আমেরিকান গথিক: পিক্সেলগুলি পুনরায় সাজান"
ডেভিডসি

14
হাই, আমি আপনাকে এই মূল চ্যালেঞ্জের জন্য অভিনন্দন জানাতে চাই! খুব সতেজ এবং আকর্ষণীয়।
বলভ

6
আমি আনন্দিত এটি কোনও [কোড-গল্ফ] নয়।
মিং-টাং

13
আমি যখনই এই পৃষ্ঠাটি দেখি তখন আমার মোবাইল ডেটা সীমাটি ভয়াবহ জ্বলে উঠবে।
ভেক্টরাইজড

5
সম্পর্কিত: github.com/jcjohnson/neural-style
vi।

উত্তর:


159

জাভা - প্রগতিশীল এলোমেলো রূপান্তর সহ জিইউআই

আমি প্রচুর জিনিস চেষ্টা করেছিলাম যার মধ্যে কয়েকটি খুব জটিল, তারপরে আমি এই অপেক্ষাকৃত সহজ কোডটিতে ফিরে এসেছি:

import java.awt.BorderLayout;
import java.awt.event.ActionEvent;
import java.awt.event.ActionListener;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Random;

import javax.imageio.ImageIO;
import javax.swing.ImageIcon;
import javax.swing.JButton;
import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JLabel;
import javax.swing.Timer;

@SuppressWarnings("serial")
public class CopyColors extends JFrame {
    private static final String SOURCE = "spheres";
    private static final String PALETTE = "mona";
    private static final int COUNT = 10000;
    private static final int DELAY = 20;
    private static final int LUM_WEIGHT = 10;

    private static final double[] F = {0.114, 0.587, 0.299};
    private final BufferedImage source;
    protected final BufferedImage dest;
    private final int sw;
    private final int sh;
    private final int n;
    private final Random r = new Random();
    private final JLabel l;

    public CopyColors(final String sourceName, final String paletteName) throws IOException {
        super("CopyColors by aditsu");
        source = ImageIO.read(new File(sourceName + ".png"));
        final BufferedImage palette = ImageIO.read(new File(paletteName + ".png"));
        sw = source.getWidth();
        sh = source.getHeight();
        final int pw = palette.getWidth();
        final int ph = palette.getHeight();
        n = sw * sh;
        if (n != pw * ph) {
            throw new RuntimeException();
        }
        dest = new BufferedImage(sw, sh, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
        for (int i = 0; i < sh; ++i) {
            for (int j = 0; j < sw; ++j) {
                final int x = i * sw + j;
                dest.setRGB(j, i, palette.getRGB(x % pw, x / pw));
            }
        }
        l = new JLabel(new ImageIcon(dest));
        add(l);
        final JButton b = new JButton("Save");
        add(b, BorderLayout.SOUTH);
        b.addActionListener(new ActionListener() {
            @Override
            public void actionPerformed(final ActionEvent e) {
                try {
                    ImageIO.write(dest, "png", new File(sourceName + "-" + paletteName + ".png"));
                } catch (IOException ex) {
                    ex.printStackTrace();
                }
            }
        });
    }

    protected double dist(final int x, final int y) {
        double t = 0;
        double lx = 0;
        double ly = 0;
        for (int i = 0; i < 3; ++i) {
            final double xi = ((x >> (i * 8)) & 255) * F[i];
            final double yi = ((y >> (i * 8)) & 255) * F[i];
            final double d = xi - yi;
            t += d * d;
            lx += xi;
            ly += yi;
        }
        double l = lx - ly;
        return t + l * l * LUM_WEIGHT;
    }

    public void improve() {
        final int x = r.nextInt(n);
        final int y = r.nextInt(n);
        final int sx = source.getRGB(x % sw, x / sw);
        final int sy = source.getRGB(y % sw, y / sw);
        final int dx = dest.getRGB(x % sw, x / sw);
        final int dy = dest.getRGB(y % sw, y / sw);
        if (dist(sx, dx) + dist(sy, dy) > dist(sx, dy) + dist(sy, dx)) {
            dest.setRGB(x % sw, x / sw, dy);
            dest.setRGB(y % sw, y / sw, dx);
        }
    }

    public void update() {
        l.repaint();
    }

    public static void main(final String... args) throws IOException {
        final CopyColors x = new CopyColors(SOURCE, PALETTE);
        x.setSize(800, 600);
        x.setLocationRelativeTo(null);
        x.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        x.setVisible(true);
        new Timer(DELAY, new ActionListener() {
            @Override
            public void actionPerformed(final ActionEvent e) {
                for (int i = 0; i < COUNT; ++i) {
                    x.improve();
                }
                x.update();
            }
        }).start();
    }
}

সমস্ত প্রাসঙ্গিক পরামিতি ক্লাসের শুরুতে ধ্রুবক হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়।

প্রোগ্রামটি প্রথমে প্যালেট চিত্রটি উত্সের মাত্রাগুলিতে অনুলিপি করে, তারপরে বারবার 2 টি এলোমেলো পিক্সেল চয়ন করে এবং সেগুলি উত্স চিত্রের আরও কাছাকাছি পেতে পারলে এগুলি অদলবদল করে। "ক্লোজার" একটি রঙের দূরত্বের ফাংশন ব্যবহার করে সংজ্ঞায়িত করা হয় যা লুমার জন্য আরও বেশি ওজন সহ মোট লুমার পার্থক্যের সাথে আর, জি, বি উপাদানগুলির (লুমা-ওয়েট) মধ্যে পার্থক্য গণনা করে।

আকারগুলি তৈরি হতে কয়েক সেকেন্ড সময় লাগে তবে রঙগুলি একত্রিত হতে আরও কিছুক্ষণ সময় লাগে। আপনি যে কোনও সময় বর্তমান চিত্রটি সংরক্ষণ করতে পারেন। আমি সংরক্ষণের আগে প্রায় ২-৩ মিনিট অপেক্ষা করতাম।

ফলাফল:

কিছু অন্যান্য উত্তরের মতো নয়, এই চিত্রগুলি সমস্ত একই প্যারামিটার (ফাইলের নাম বাদে) ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছিল।

আমেরিকান গথিক প্যালেট

মোনা-গথিক চিত্কার-গথিক

মোনা লিসা প্যালেট

গথিক-মোনা চিত্কার-মোনা গোলকের-মোনা

স্টারি নাইট প্যালেট

মোনা রাত্রিকালীন চিত্কার রাত্রিকালীন গোলকের রাত্রিকালীন

স্ক্রিম প্যালেট

গথিক-আর্তনাদ মোনা-আর্তনাদ রাতের আর্তনাদ গোলকের-আর্তনাদ

গোলক প্যালেট

আমি মনে করি এটি সবচেয়ে কঠিন পরীক্ষা এবং প্রত্যেকেরই এই ফলাফলটি প্যালেট দিয়ে পোস্ট করা উচিত:

গথিক-গোলকের মোনা-গোলকের চিত্কার-গোলকের

দুঃখিত, আমি নদীর চিত্রটি খুব আকর্ষণীয় পাই নি তাই এটি অন্তর্ভুক্ত করি নি।

আমি https://www.youtube.com/watch?v=_-w3cKL5teM এও একটি ভিডিও যুক্ত করেছি , এটি প্রোগ্রামটি কী করে তা দেখায় (ঠিক বাস্তব সময়ে নয় তবে অনুরূপ) তারপরে এটি ক্যালভিনের অজগরটি ব্যবহার করে ক্রমান্বয়ে পিক্সেল আন্দোলন দেখায় লিপি. দুর্ভাগ্যক্রমে ইউটিউবের এনকোডিং / সংকোচন দ্বারা ভিডিওর মান উল্লেখযোগ্যভাবে ক্ষতিগ্রস্থ হয়েছে।


2
@ কুইনকুনস এবং আমি হয় না ডাকার ডাকছি, আমাকে গুলি করুন: পি এছাড়াও, ধন্যবাদ :)
আদিতু

16
এখন পর্যন্ত সেরা উত্তর ...
যুবাল ফিল্মাস

8
সন্দেহ হলে, নিষ্ঠুর জোর করে? একটি দুর্দান্ত সমাধান বলে মনে হচ্ছে, আমি এটির জন্য একটি অ্যানিমেশন দেখতে খুব পছন্দ করব, এমনকি একটি জিআইএফের পরিবর্তে কোনও ভিডিওও দেখতে পাবে।
লিলিয়েনথল

3
অল্প অল্প উন্নতির জন্য আপনি অ্যালগরিদমকে কিছুটা সম্পূর্ণ সিমুলেটেড অ্যানিলিং প্রসারিত করতে পারেন । আপনি যা করছেন তা ইতিমধ্যে খুব কাছাকাছি (তবে এটি লোভী)। যে দূরত্বটি কমিয়ে দেয় তা নির্ধারণের জন্য এটি একটি শক্তিশালী অপ্টিমাইজেশান সমস্যার মতো মনে হয়, তাই এই ধরণের হিউরিস্টিক উপযুক্ত। @ লিলিয়েনথাল এটি জোর করে চাপিয়ে দেওয়া নয়, এটি প্রকৃতপক্ষে সাধারণভাবে ব্যবহৃত অপটিমাইজেশন কৌশলগুলির কাছাকাছি।
Szabolcs

3
এই অ্যালগরিদমের এখন পর্যন্ত সেরা ফলাফল রয়েছে। এবং এটি খুব সহজ। এটি আমার জন্য এটি একটি স্পষ্ট বিজয়ী করে তোলে।
লিফ

118

জাভা

import java.awt.Point;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import javax.imageio.ImageIO;

/**
 *
 * @author Quincunx
 */
public class PixelRearranger {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        BufferedImage source = ImageIO.read(resource("American Gothic.png"));
        BufferedImage palette = ImageIO.read(resource("Mona Lisa.png"));
        BufferedImage result = rearrange(source, palette);
        ImageIO.write(result, "png", resource("result.png"));
        validate(palette, result);
    }

    public static class MInteger {
        int val;

        public MInteger(int i) {
            val = i;
        }
    }

    public static BufferedImage rearrange(BufferedImage source, BufferedImage palette) {
        BufferedImage result = new BufferedImage(source.getWidth(),
                source.getHeight(), BufferedImage.TYPE_INT_RGB);

        //This creates a list of points in the Source image.
        //Then, we shuffle it and will draw points in that order.
        List<Point> samples = getPoints(source.getWidth(), source.getHeight());
        System.out.println("gotPoints");

        //Create a list of colors in the palette.
        rgbList = getColors(palette);
        Collections.sort(rgbList, rgb);
        rbgList = new ArrayList<>(rgbList);
        Collections.sort(rbgList, rbg);
        grbList = new ArrayList<>(rgbList);
        Collections.sort(grbList, grb);
        gbrList = new ArrayList<>(rgbList);
        Collections.sort(gbrList, gbr);
        brgList = new ArrayList<>(rgbList);
        Collections.sort(brgList, brg);
        bgrList = new ArrayList<>(rgbList);
        Collections.sort(bgrList, bgr);

        while (!samples.isEmpty()) {
            Point currentPoint = samples.remove(0);
            int sourceAtPoint = source.getRGB(currentPoint.x, currentPoint.y);
            int bestColor = search(new MInteger(sourceAtPoint));
            result.setRGB(currentPoint.x, currentPoint.y, bestColor);
        }
        return result;
    }

    public static List<Point> getPoints(int width, int height) {
        HashSet<Point> points = new HashSet<>(width * height);
        for (int x = 0; x < width; x++) {
            for (int y = 0; y < height; y++) {
                points.add(new Point(x, y));
            }
        }
        List<Point> newList = new ArrayList<>();
        List<Point> corner1 = new LinkedList<>();
        List<Point> corner2 = new LinkedList<>();
        List<Point> corner3 = new LinkedList<>();
        List<Point> corner4 = new LinkedList<>();

        Point p1 = new Point(width / 3, height / 3);
        Point p2 = new Point(width * 2 / 3, height / 3);
        Point p3 = new Point(width / 3, height * 2 / 3);
        Point p4 = new Point(width * 2 / 3, height * 2 / 3);

        newList.add(p1);
        newList.add(p2);
        newList.add(p3);
        newList.add(p4);
        corner1.add(p1);
        corner2.add(p2);
        corner3.add(p3);
        corner4.add(p4);
        points.remove(p1);
        points.remove(p2);
        points.remove(p3);
        points.remove(p4);

        long seed = System.currentTimeMillis();
        Random c1Random = new Random(seed += 179426549); //The prime number pushes the first numbers apart
        Random c2Random = new Random(seed += 179426549); //Or at least I think it does.
        Random c3Random = new Random(seed += 179426549);
        Random c4Random = new Random(seed += 179426549);

        Dir NW = Dir.NW;
        Dir N = Dir.N;
        Dir NE = Dir.NE;
        Dir W = Dir.W;
        Dir E = Dir.E;
        Dir SW = Dir.SW;
        Dir S = Dir.S;
        Dir SE = Dir.SE;
        while (!points.isEmpty()) {
            putPoints(newList, corner1, c1Random, points, NW, N, NE, W, E, SW, S, SE);
            putPoints(newList, corner2, c2Random, points, NE, N, NW, E, W, SE, S, SW);
            putPoints(newList, corner3, c3Random, points, SW, S, SE, W, E, NW, N, NE);
            putPoints(newList, corner4, c4Random, points, SE, S, SW, E, W, NE, N, NW);
        }
        return newList;
    }

    public static enum Dir {
        NW(-1, -1), N(0, -1), NE(1, -1), W(-1, 0), E(1, 0), SW(-1, 1), S(0, 1), SE(1, 1);
        final int dx, dy;

        private Dir(int dx, int dy) {
            this.dx = dx;
            this.dy = dy;
        }

        public Point add(Point p) {
            return new Point(p.x + dx, p.y + dy);
        }
    }

    public static void putPoints(List<Point> newList, List<Point> listToAddTo, Random rand,
                                 HashSet<Point> points, Dir... adj) {
        List<Point> newPoints = new LinkedList<>();
        for (Iterator<Point> iter = listToAddTo.iterator(); iter.hasNext();) {
            Point p = iter.next();
            Point pul = adj[0].add(p);
            Point pu = adj[1].add(p);
            Point pur = adj[2].add(p);
            Point pl = adj[3].add(p);
            Point pr = adj[4].add(p);
            Point pbl = adj[5].add(p);
            Point pb = adj[6].add(p);
            Point pbr = adj[7].add(p);
            int allChosen = 0;
            if (points.contains(pul)) {
                if (rand.nextInt(5) == 0) {
                    allChosen++;
                    newPoints.add(pul);
                    newList.add(pul);
                    points.remove(pul);
                }
            } else {
                allChosen++;
            }
            if (points.contains(pu)) {
                if (rand.nextInt(5) == 0) {
                    allChosen++;
                    newPoints.add(pu);
                    newList.add(pu);
                    points.remove(pu);
                }
            } else {
                allChosen++;
            }
            if (points.contains(pur)) {
                if (rand.nextInt(3) == 0) {
                    allChosen++;
                    newPoints.add(pur);
                    newList.add(pur);
                    points.remove(pur);
                }
            } else {
                allChosen++;
            }
            if (points.contains(pl)) {
                if (rand.nextInt(5) == 0) {
                    allChosen++;
                    newPoints.add(pl);
                    newList.add(pl);
                    points.remove(pl);
                }
            } else {
                allChosen++;
            }
            if (points.contains(pr)) {
                if (rand.nextInt(2) == 0) {
                    allChosen++;
                    newPoints.add(pr);
                    newList.add(pr);
                    points.remove(pr);
                }
            } else {
                allChosen++;
            }
            if (points.contains(pbl)) {
                if (rand.nextInt(5) == 0) {
                    allChosen++;
                    newPoints.add(pbl);
                    newList.add(pbl);
                    points.remove(pbl);
                }
            } else {
                allChosen++;
            }
            if (points.contains(pb)) {
                if (rand.nextInt(3) == 0) {
                    allChosen++;
                    newPoints.add(pb);
                    newList.add(pb);
                    points.remove(pb);
                }
            } else {
                allChosen++;
            }
            if (points.contains(pbr)) {
                newPoints.add(pbr);
                newList.add(pbr);
                points.remove(pbr);
            }
            if (allChosen == 7) {
                iter.remove();
            }
        }
        listToAddTo.addAll(newPoints);
    }

    public static List<MInteger> getColors(BufferedImage img) {
        int width = img.getWidth();
        int height = img.getHeight();
        List<MInteger> colors = new ArrayList<>(width * height);
        for (int x = 0; x < width; x++) {
            for (int y = 0; y < height; y++) {
                colors.add(new MInteger(img.getRGB(x, y)));
            }
        }
        return colors;
    }

    public static int search(MInteger color) {
        int rgbIndex = binarySearch(rgbList, color, rgb);
        int rbgIndex = binarySearch(rbgList, color, rbg);
        int grbIndex = binarySearch(grbList, color, grb);
        int gbrIndex = binarySearch(gbrList, color, gbr);
        int brgIndex = binarySearch(brgList, color, brg);
        int bgrIndex = binarySearch(bgrList, color, bgr);

        double distRgb = dist(rgbList.get(rgbIndex), color);
        double distRbg = dist(rbgList.get(rbgIndex), color);
        double distGrb = dist(grbList.get(grbIndex), color);
        double distGbr = dist(gbrList.get(gbrIndex), color);
        double distBrg = dist(brgList.get(brgIndex), color);
        double distBgr = dist(bgrList.get(bgrIndex), color);

        double minDist = Math.min(Math.min(Math.min(Math.min(Math.min(
                distRgb, distRbg), distGrb), distGbr), distBrg), distBgr);

        MInteger ans;
        if (minDist == distRgb) {
            ans = rgbList.get(rgbIndex);
        } else if (minDist == distRbg) {
            ans = rbgList.get(rbgIndex);
        } else if (minDist == distGrb) {
            ans = grbList.get(grbIndex);
        } else if (minDist == distGbr) {
            ans = grbList.get(grbIndex);
        } else if (minDist == distBrg) {
            ans = grbList.get(rgbIndex);
        } else {
            ans = grbList.get(grbIndex);
        }
        rgbList.remove(ans);
        rbgList.remove(ans);
        grbList.remove(ans);
        gbrList.remove(ans);
        brgList.remove(ans);
        bgrList.remove(ans);
        return ans.val;
    }

    public static int binarySearch(List<MInteger> list, MInteger val, Comparator<MInteger> cmp){
        int index = Collections.binarySearch(list, val, cmp);
        if (index < 0) {
            index = ~index;
            if (index >= list.size()) {
                index = list.size() - 1;
            }
        }
        return index;
    }

    public static double dist(MInteger color1, MInteger color2) {
        int c1 = color1.val;
        int r1 = (c1 & 0xFF0000) >> 16;
        int g1 = (c1 & 0x00FF00) >> 8;
        int b1 = (c1 & 0x0000FF);

        int c2 = color2.val;
        int r2 = (c2 & 0xFF0000) >> 16;
        int g2 = (c2 & 0x00FF00) >> 8;
        int b2 = (c2 & 0x0000FF);

        int dr = r1 - r2;
        int dg = g1 - g2;
        int db = b1 - b2;
        return Math.sqrt(dr * dr + dg * dg + db * db);
    }

    //This method is here solely for my ease of use (I put the files under <Project Name>/Resources/ )
    public static File resource(String fileName) {
        return new File(System.getProperty("user.dir") + "/Resources/" + fileName);
    }

    static List<MInteger> rgbList;
    static List<MInteger> rbgList;
    static List<MInteger> grbList;
    static List<MInteger> gbrList;
    static List<MInteger> brgList;
    static List<MInteger> bgrList;
    static Comparator<MInteger> rgb = (color1, color2) -> color1.val - color2.val;
    static Comparator<MInteger> rbg = (color1, color2) -> {
        int c1 = color1.val;
        int c2 = color2.val;
        c1 = ((c1 & 0xFF0000)) | ((c1 & 0x00FF00) >> 8) | ((c1 & 0x0000FF) << 8);
        c2 = ((c2 & 0xFF0000)) | ((c2 & 0x00FF00) >> 8) | ((c2 & 0x0000FF) << 8);
        return c1 - c2;
    };
    static Comparator<MInteger> grb = (color1, color2) -> {
        int c1 = color1.val;
        int c2 = color2.val;
        c1 = ((c1 & 0xFF0000) >> 8) | ((c1 & 0x00FF00) << 8) | ((c1 & 0x0000FF));
        c2 = ((c2 & 0xFF0000) >> 8) | ((c2 & 0x00FF00) << 8) | ((c2 & 0x0000FF));
        return c1 - c2;
    };

    static Comparator<MInteger> gbr = (color1, color2) -> {
        int c1 = color1.val;
        int c2 = color2.val;
        c1 = ((c1 & 0xFF0000) >> 16) | ((c1 & 0x00FF00) << 8) | ((c1 & 0x0000FF) << 8);
        c2 = ((c2 & 0xFF0000) >> 16) | ((c2 & 0x00FF00) << 8) | ((c2 & 0x0000FF) << 8);
        return c1 - c2;
    };

    static Comparator<MInteger> brg = (color1, color2) -> {
        int c1 = color1.val;
        int c2 = color2.val;
        c1 = ((c1 & 0xFF0000) >> 8) | ((c1 & 0x00FF00) >> 8) | ((c1 & 0x0000FF) << 16);
        c2 = ((c2 & 0xFF0000) >> 8) | ((c2 & 0x00FF00) >> 8) | ((c2 & 0x0000FF) << 16);
        return c1 - c2;
    };

    static Comparator<MInteger> bgr = (color1, color2) -> {
        int c1 = color1.val;
        int c2 = color2.val;
        c1 = ((c1 & 0xFF0000) >> 16) | ((c1 & 0x00FF00)) | ((c1 & 0x0000FF) << 16);
        c2 = ((c2 & 0xFF0000) >> 16) | ((c2 & 0x00FF00)) | ((c2 & 0x0000FF) << 16);
        return c1 - c2;
    };

    public static void validate(BufferedImage palette, BufferedImage result) {
        List<Integer> paletteColors = getTrueColors(palette);
        List<Integer> resultColors = getTrueColors(result);
        Collections.sort(paletteColors);
        Collections.sort(resultColors);
        System.out.println(paletteColors.equals(resultColors));
    }

    public static List<Integer> getTrueColors(BufferedImage img) {
        int width = img.getWidth();
        int height = img.getHeight();
        List<Integer> colors = new ArrayList<>(width * height);
        for (int x = 0; x < width; x++) {
            for (int y = 0; y < height; y++) {
                colors.add(img.getRGB(x, y));
            }
        }
        Collections.sort(colors);
        return colors;
    }
}

আমার পদ্ধতির 3-স্পেসে প্রতিটি পিক্সেলের নিকটতম রঙ (ভাল, সম্ভবত নিকটতম) খুঁজে পেয়ে কাজ করে, কারণ রং 3 ডি হয়।

আমাদের যে পয়েন্টগুলি পূরণ করতে হবে তার একটি তালিকা এবং আমরা ব্যবহার করতে পারি এমন সমস্ত সম্ভাব্য রঙের একটি তালিকা তৈরি করে এটি কাজ করে। আমরা পয়েন্টগুলির তালিকাটিকে এলোমেলো করে তুলি (সুতরাং চিত্রটি আরও ভাল হয়ে উঠবে), তারপরে আমরা প্রতিটি পয়েন্টের মধ্য দিয়ে যেতে পারি এবং উত্সের চিত্রটির রঙ পাই।

আপডেট: আমি কেবল বাইনারি অনুসন্ধান করতে ব্যবহার করতাম, তাই সবুজ রঙের চেয়ে লাল মিলছে যা নীল থেকে ভাল মেলে। আমি এখন এটি ছয়টি বাইনারি অনুসন্ধান করতে (সম্ভাব্য ক্রমানুসারে সমস্ত) করতে পরিবর্তন করেছি, তারপরে নিকটতম রঙটি চয়ন করুন। এটি কেবল ie 6 বার হিসাবে দীর্ঘ সময় নেয় (অর্থাত 1 মিনিট)। ছবিগুলি এখনও দানাদার হলেও রঙগুলি আরও ভাল মেলে।

আপডেট 2: আমি আর তালিকাটি এলোমেলো করব না। পরিবর্তে, আমি তৃতীয়াংশের নিয়ম অনুসরণ করে 4 পয়েন্ট চয়ন করি, তারপরে কেন্দ্রটি পূরণ করার পছন্দকে সাথে এলোমেলোভাবে পয়েন্টগুলি সাজিয়ে তুলি।

দ্রষ্টব্য: পুরানো ছবিগুলির জন্য পুনর্বিবেচনার ইতিহাসটি দেখুন।

মোনা লিসা -> নদী:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

মোনা লিসা -> আমেরিকান গথিক:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

মোনা লিসা -> রেট্রেসড গোলক:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

স্টারি নাইট -> মোনা লিসা:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন


চিত্রটি কীভাবে নির্মিত হয়েছিল তা এখানে একটি অ্যানিমেটেড জিফ দেখানো হয়েছে:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

এবং পিক্সেলগুলি মোনালিসা থেকে নেওয়া হচ্ছে তা দেখাচ্ছে:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন


11
এটা বেশ আশ্চর্যজনক। আমি এটা সম্ভব ভাবিনি।
AndoDaan

6
আমি সন্দেহ করি যে এটি করা তুচ্ছ হবে, তবে এটি একটি অ্যানিমেটেড সংস্করণ তৈরি করতে সক্ষম হওয়া আশ্চর্যজনক হবে যা পিক্সেলগুলি দেখায় যে মূল চিত্র থেকে নিজেকে চূড়ান্ত রূপে স্থানান্তরিত করে।
মিলিনন

2
আমি মনে করি আপনি সমস্যাটি ভুল বুঝেছেন। অনুলিপি তৈরি করতে আপনাকে প্যালেটগুলিতে পিক্সেলগুলি পুনঃব্যবস্থা করতে হবে, প্যালেট থেকে কেবল রঙ ব্যবহার করবেন না। প্রতিটি স্বতন্ত্র রঙ অবশ্যই প্যালেটে প্রদর্শিত হয়েছিল ঠিক একই সংখ্যায় অনুলিপিটিতে অবশ্যই ব্যবহার করা উচিত। আপনার চিত্রগুলি আমার স্ক্রিপ্টটি পাস করছে না।
ক্যালভিনের

7
@ কুইনকুনস যেমন দেখা যাচ্ছে আমার স্ক্রিপ্টটি সঠিক ছিল (যদিও আমি এটি উত্তরোত্তর জন্য সহজ করেছিলাম) এবং আপনার প্রোগ্রামটিও তাই। কারণে আমি মোনা লিসা চিত্রটি আপলোড হওয়ার সময় কিছুটা পরিবর্তিত হয়েছিল তা সম্পর্কে নিশ্চিত নই। আমি লক্ষ্য করেছি যে পিক্সেলের (177, 377) আমার বাড়ির কম্পিউটারে অনলাইনে (0, 0, 16) আরজিবি ছিল (0, 0, 14)। আশা করি কোনও ক্ষতিকারক ফাইল প্রকারের সমস্যাগুলি এড়াতে আমি জেপিজকে পিএনজি দিয়ে প্রতিস্থাপন করেছি। চিত্রগুলির পিক্সেল ডেটা পরিবর্তন করা উচিত হয়নি তবে চিত্রগুলি পুনরায় ডাউনলোড করা বুদ্ধিমান হতে পারে।
ক্যালভিনের শখ

8
এটি সর্বাধিক জনপ্রিয় উত্তর হওয়া উচিত নয়। অ্যালগরিদম অহেতুক জটিল এবং ফলাফলগুলি খারাপ, যদিও এটি আকর্ষণীয় দেখায়। আর্টিটসুর ফলাফলের সাথে মোনালিসা থেকে রেট্রেসড গোলকগুলিতে রূপান্তরটির তুলনা করুন: i.stack.imgur.com/WhVcO.png
লিফ

97

পার্ল, ল্যাব রঙের স্থান এবং দুরত্ব সহ

দ্রষ্টব্য: এখন আমার কাছে একটি সি সমাধান রয়েছে কাছেও ।

অ্যাডিটস-এর অনুরূপ দৃষ্টিভঙ্গি ব্যবহার করে, (দুটি এলোমেলো অবস্থান বেছে নিন এবং পিক্সেলগুলি সেই অবস্থানগুলিতে অদলবদল করে যদি চিত্রটি লক্ষ্য চিত্রের মতো করে তোলে), দুটি বড় উন্নতি সহ:

  1. ব্যবহার সিআইই এল একটি খ * রঙ স্থান রং তুলনা করতে - এই স্থান ইউক্লিডিয় মেট্রিক, দুটি রঙ মধ্যে প্রতক্ষ্যজ পার্থক্য থেকে একটি খুব ভাল পড়তা তাই রঙ ম্যাপিং আরজিবি বা এমনকি HSV / HSL চেয়ে আরও নির্ভুল হওয়া উচিত।
  2. পিক্সেলকে সর্বোত্তম সম্ভাব্য একক অবস্থানে রাখার প্রাথমিক পাসের পরে, এটি এলোমেলোভাবে একটি অতিরিক্ত পাস দিয়ে একটি অতিরিক্ত পাস করে। দুটি অদলবদলে পিক্সেল মানগুলির তুলনা করার পরিবর্তে, এটি অদলবদ অবস্থানগুলিতে কেন্দ্রে একটি 3x3 পাড়ার গড় পিক্সেলের মানটি গণনা করে। যদি কোনও অদলবদল এর অনুমোদিত আশেপাশের গড় রঙগুলিকে উন্নত করে তবে এটি পৃথক পিক্সেলকে আরও কম নির্ভুল করে তোলে। কিছু চিত্র জোড়ার ক্ষেত্রে এটি মানের উপর সন্দেহজনক প্রভাব ফেলে (এবং প্যালেট প্রভাবটি কম আকর্ষণীয় করে তোলে) তবে কিছু ক্ষেত্রে (যেমন গোলক -> যে কোনও কিছুর জন্য) এটি বেশ খানিকটা সহায়তা করে। "বিশদ" ফ্যাক্টর একটি ভেরিয়েবল ডিগ্রিতে কেন্দ্রীয় পিক্সেলকে জোর দেয়। এটি বাড়ানো মোটামুটি পরিমাণ কমিয়ে দেয় তবে লক্ষ্য চিত্র থেকে আরও সূক্ষ্ম বিবরণ ধরে রাখে। আঁটিযুক্ত অপ্টিমাইজেশন ধীর

ল্যাব মান গড় কাঁপা মত করে, নয়, সত্যিই সমর্থনযোগ্য (তারা XYZ রূপান্তরিত করা উচিত, গড়, এবং ফিরে রূপান্তরিত) কিন্তু এটা এই উদ্দেশ্যে মাত্র কাজ করে জরিমানা।

এই চিত্রগুলির 100 এবং 200 এর সমাপ্তির সীমা রয়েছে (5000 স্তরের 1 টির কম স্বীকৃতিপ্রাপ্ত হলে প্রথম পর্বের সমাপ্তি হবে এবং দ্বিতীয় পর্যায়ে 2500 এ 1 এ 1), এবং 12 এর একটি বিস্তৃত বিবরণ ফ্যাক্টর (পূর্ববর্তী সেটটির তুলনায় কিছুটা শক্ততর দূরে) )। এই অতি উচ্চমানের সেটিং-এ, চিত্রগুলি উত্পন্ন করতে দীর্ঘ সময় নেয়, তবে সমান্তরালে পুরো কাজটি এখনও আমার 6-কোর বাক্সের এক ঘন্টার মধ্যে শেষ হয়। 500 বা তার বেশি মানের পর্যন্ত মানগুলি ছাপিয়ে কয়েক মিনিটের মধ্যে চিত্রগুলি শেষ করে, এগুলিকে কিছুটা কম পোলিশ দেখাচ্ছে। আমি সেরাটি এখানে অ্যালগরিদম দেখাতে চেয়েছিলাম।

কোড কোনওভাবেই সুন্দর নয়:

#!/usr/bin/perl
use strict;
use warnings;
use Image::Magick;
use Graphics::ColorObject 'RGB_to_Lab';
use List::Util qw(sum max);

my $source = Image::Magick->new;
$source->Read($ARGV[0]);
my $target = Image::Magick->new;
$target->Read($ARGV[1]);
my ($limit1, $limit2, $detail) = @ARGV[2,3,4];

my ($width, $height) = ($target->Get('width'), $target->Get('height'));

# Transfer the pixels of the $source onto a new canvas with the diemnsions of $target
$source->Set(magick => 'RGB');
my $img = Image::Magick->new(size => "${width}x${height}", magick => 'RGB', depth => 8);
$img->BlobToImage($source->ImageToBlob);

my ($made, $rejected) = (0,0);

system("rm anim/*.png");

my (@img_lab, @target_lab);
for my $x (0 .. $width) {
  for my $y (0 .. $height) {
    $img_lab[$x][$y] = RGB_to_Lab([$img->getPixel(x => $x, y => $y)], 'sRGB');
    $target_lab[$x][$y] = RGB_to_Lab([$target->getPixel(x => $x, y => $y)], 'sRGB');
  }
}

my $n = 0;
my $frame = 0;
my $mode = 1;

while (1) {
  $n++;

  my $swap = 0;
  my ($x1, $x2, $y1, $y2) = (int rand $width, int rand $width, int rand $height, int rand $height);
  my ($dist, $dist_swapped);

  if ($mode == 1) {
    $dist = (sum map { ($img_lab[$x1][$y1][$_] - $target_lab[$x1][$y1][$_])**2 } 0..2)
          + (sum map { ($img_lab[$x2][$y2][$_] - $target_lab[$x2][$y2][$_])**2 } 0..2);

    $dist_swapped = (sum map { ($img_lab[$x2][$y2][$_] - $target_lab[$x1][$y1][$_])**2 } 0..2)
                  + (sum map { ($img_lab[$x1][$y1][$_] - $target_lab[$x2][$y2][$_])**2 } 0..2);

  } else { # dither mode
    my $xoffmin = ($x1 == 0 || $x2 == 0 ? 0 : -1);
    my $xoffmax = ($x1 == $width - 1 || $x2 == $width - 1 ? 0 : 1);
    my $yoffmin = ($y1 == 0 || $y2 == 0 ? 0 : -1);
    my $yoffmax = ($y1 == $height - 1 || $y2 == $height - 1 ? 0 : 1);

    my (@img1, @img2, @target1, @target2, $points);
    for my $xoff ($xoffmin .. $xoffmax) {
      for my $yoff ($yoffmin .. $yoffmax) {
        $points++;
        for my $chan (0 .. 2) {
          $img1[$chan] += $img_lab[$x1+$xoff][$y1+$yoff][$chan];
          $img2[$chan] += $img_lab[$x2+$xoff][$y2+$yoff][$chan];
          $target1[$chan] += $target_lab[$x1+$xoff][$y1+$yoff][$chan];
          $target2[$chan] += $target_lab[$x2+$xoff][$y2+$yoff][$chan];
        }
      }
    }

    my @img1s = @img1;
    my @img2s = @img2;
    for my $chan (0 .. 2) {
      $img1[$chan] += $img_lab[$x1][$y1][$chan] * ($detail - 1);
      $img2[$chan] += $img_lab[$x2][$y2][$chan] * ($detail - 1);

      $target1[$chan] += $target_lab[$x1][$y1][$chan] * ($detail - 1);
      $target2[$chan] += $target_lab[$x2][$y2][$chan] * ($detail - 1);

      $img1s[$chan] += $img_lab[$x2][$y2][$chan] * $detail - $img_lab[$x1][$y1][$chan];
      $img2s[$chan] += $img_lab[$x1][$y1][$chan] * $detail - $img_lab[$x2][$y2][$chan];
    }

    $dist = (sum map { ($img1[$_] - $target1[$_])**2 } 0..2)
          + (sum map { ($img2[$_] - $target2[$_])**2 } 0..2);

    $dist_swapped = (sum map { ($img1s[$_] - $target1[$_])**2 } 0..2)
                  + (sum map { ($img2s[$_] - $target2[$_])**2 } 0..2);

  }

  if ($dist_swapped < $dist) {
    my @pix1 = $img->GetPixel(x => $x1, y => $y1);
    my @pix2 = $img->GetPixel(x => $x2, y => $y2);
    $img->SetPixel(x => $x1, y => $y1, color => \@pix2);
    $img->SetPixel(x => $x2, y => $y2, color => \@pix1);
    ($img_lab[$x1][$y1], $img_lab[$x2][$y2]) = ($img_lab[$x2][$y2], $img_lab[$x1][$y1]);
    $made ++;
  } else {
    $rejected ++;
  }

  if ($n % 50000 == 0) {
#    print "Made: $made Rejected: $rejected\n";
    $img->Write('png:out.png');
    system("cp", "out.png", sprintf("anim/frame%05d.png", $frame++));
    if ($mode == 1 and $made < $limit1) {
      $mode = 2;
      system("cp", "out.png", "nodither.png");
    } elsif ($mode == 2 and $made < $limit2) {
      last;
    }
    ($made, $rejected) = (0, 0);
  }
}

ফলাফল

আমেরিকান গথিক প্যালেট

এখানে খুব কম পার্থক্য আছে বা কমছে না।

মোনা লিসা প্যালেট

স্ফীতকরণটি গোলকের ব্যান্ডিংকে হ্রাস করে তবে বিশেষভাবে সুন্দর নয়।

স্টারি নাইট প্যালেট

মোনা লিসা মুরগীর সাথে কিছুটা বিশদ বজায় রাখে। গোলকগুলি গতবারের মতো একই পরিস্থিতি সম্পর্কে।

চিৎকার প্যালেট

ঝাঁকুনি ছাড়াই স্টারি নাইট হ'ল এখন পর্যন্ত সবচেয়ে দুর্দান্ত বিষয়। প্রচ্ছন্নতা এটিকে আরও ফটো-সঠিক করে তোলে তবে আকর্ষণীয় কম less

গোলক প্যালেট

অদিতসু যেমন বলেছেন, আসল পরীক্ষা। আমার মনে হয় আমি পাস করেছি।

ডাইথিং আমেরিকান গথিক এবং মোনা লিসার সাথে প্রচুর পরিমাণে সহায়তা করে, কিছু ধূসর এবং অন্যান্য রঙগুলিকে আরও তীব্র পিক্সেলের সাথে মিশিয়ে ভয়াবহ ব্লকগুলির পরিবর্তে আধা-নির্ভুল ত্বকের টোন তৈরি করতে সহায়তা করে। চিৎকারটি খুব কম প্রভাবিত হয়।

কামারো - মুস্তং

Flawr এর পোস্ট থেকে উত্স ইমেজ।

Camaro:

বন্য ঘোড়াবিশেষ:

কামারো প্যালেট

দারুণ ভাল লাগছে।

একটি "টাইট" কোথাও (উপরের মতো একই বিশদ ফ্যাক্টর) খুব বেশি পরিবর্তন হয় না, কেবল হুড এবং ছাদের হাইলাইটগুলিতে কিছুটা বিশদ যুক্ত করে।

একটি "আলগা" কোথাও (বিশদ ফ্যাক্টরটি 6 এ নেমে গেছে) প্রকৃতপক্ষে স্বাদটি মসৃণ করে, এবং উইন্ডশীল্ডের মাধ্যমে আরও অনেকগুলি বিশদ দৃশ্যমান হয় তবে সর্বত্র সর্বত্র নিদর্শনগুলি আরও স্পষ্ট।

মুস্তং প্যালেট

গাড়ির অংশগুলি দেখতে দুর্দান্ত, তবে ধূসর পিক্সেলগুলি চটকদার দেখাচ্ছে। আরও খারাপ, সমস্ত গা yellow় হলুদ পিক্সেলগুলি লাল কামারো দেহের উপরে বিতরণ করা হয়েছে এবং নন-ডাইটিং অ্যালগরিদম লাইটারগুলির সাথে কিছু করার জন্য খুঁজে পাচ্ছে না (তাদের গাড়িতে নিয়ে যাওয়া ম্যাচটি আরও খারাপ করে দেবে এবং এগুলিকে অন্য দিকে নিয়ে যায়) ব্যাকগ্রাউন্ডে স্পট কোনও নেট পার্থক্য করে না), তাই পটভূমিতে একটি ভূত-মুস্তাং রয়েছে।

ডাইথিং এগুলি অতিরিক্ত হলুদ পিক্সেলগুলি চারদিকে ছড়িয়ে দিতে সক্ষম হয় যাতে তারা স্পর্শ না করে, প্রক্রিয়াটির পটভূমিতে আরও কম-বেশি সমানভাবে তাদের ছড়িয়ে দেয়। গাড়ির হাইলাইটগুলি এবং ছায়াগুলি কিছুটা আরও ভাল দেখাচ্ছে।

আবার looseিলে dালা দ্বিধাহীনতায় সমান টোনালিটি রয়েছে, হেডলাইট এবং উইন্ডশীল্ডের আরও বিশদ প্রকাশ করে। গাড়িটি আবারো লাল দেখায়। পটভূমি কোনও কারণে ক্লাম্পিয়ার। আমি এটি পছন্দ করি কিনা তা নিশ্চিত নই।

ভিডিও

( এইচকিউ লিঙ্ক )


3
আমি সত্যিই এটি পছন্দ করি, ভারী ছিটেযুক্ত চিত্রগুলির একটি চমকপ্রদ পয়েন্টিস্টিলিস্ট অনুভূতি রয়েছে। সেওরাত কি মোনালিসা কেউ করে?
বোরিস স্পাইডার

2
আপনার অ্যালগরিদম স্পষ্টতই ভয়ঙ্কর স্ফিয়ার্স প্যালেট সহ একটি দুর্দান্ত কাজ করে, ভাল কাজ!
স্নোবডি

1
@ হবস রংধনু প্যালেটটির দুর্দান্ত ব্যবহার এবং আপনার গাড়িগুলি প্রায় নিখুঁত! আমি যদি আমার অ্যানিমেশন স্ক্রিপ্টটি প্রদর্শন করতে কোনও ইউটিউব ভিডিওতে আপনার কিছু চিত্র ব্যবহার করি তবে তা ঠিক হয়ে যাবে?
ক্যালভিনের

1
আমি মনে করি যে আপনার দমিয়ে যাওয়ার একমাত্র কারণটি এই প্যাটার্নটি দেয় কারণ আপনি কেবলমাত্র কেন্দ্রের জন্য পরিবর্তিত ওজনযুক্ত একটি 3x3 ব্লক পিক্সেল ব্যবহার করছেন। আপনি যদি কেন্দ্র থেকে দূরত্ব অনুযায়ী পিক্সেলগুলি ওজন করেন (সুতরাং কোণে পিক্সেলগুলি 4 সংলগ্নগুলির তুলনায় কম অবদান রাখে) এবং সম্ভবত কিছুটা আরও পিক্সেল পর্যন্ত প্রসারিত হয় তবে ডাইটিংটি কম লক্ষণীয় হওয়া উচিত। এটি ইতিমধ্যে রামধনু প্যালেটের জন্য এত বড় উন্নতি তাই এটি আরও কী কী করতে পারে তা দেখার জন্য উপযুক্ত হতে পারে ...
ট্রাইকোপল্যাক্স

1
@ Githubphagocyte আমি আধা দিন এর মতো স্টাফ চেষ্টা করে কাটিয়েছি, তবে এর কীভাবে আমি চাই তা কার্যকর হয়নি। একটি বৈকল্পিক খুব সুন্দর এলোমেলো চেহারার উত্থাপন করেছে, কিন্তু আমাকে একটি অপ্টিমাইজেশন পর্ব দিয়েছে যা কখনও শেষ হয় নি। অন্যান্য রূপগুলিতে হয় খারাপ আর্টিফ্যাক্টিং বা খুব শক্তিশালী itherেঁকো ছিল। যদিও আমার সি সমাধানটিতে ইমেজম্যাগিকের স্প্লাইন অন্তরঙ্গকরণের জন্য ধন্যবাদ আরও ভাল হয়েছে। এটি একটি কিউবিক স্প্লাইন তাই আমি মনে করি এটি একটি 5x5 পাড়া ব্যবহার করছে।
হাবস

79

পাইথন

ধারণাটি সহজ: প্রতিটি পিক্সেলের 3 ডি আরজিবি স্পেসে একটি পয়েন্ট থাকে। লক্ষ্যটি উত্সের প্রতিটি পিক্সেল এবং গন্তব্য চিত্রের সাথে একটির সাথে মিলছে, সম্ভবত তাদের 'ঘনিষ্ঠ' হওয়া উচিত ('একই' রঙের প্রতিনিধিত্ব করুন)। যেহেতু এগুলি বিভিন্নভাবে বিতরণ করা যায়, তাই আমরা কেবল নিকটবর্তী প্রতিবেশীর সাথে মেলে না match

কৌশল

যাক nএকটি পূর্ণসংখ্যা (ছোট, 3-255 বা তাই)। এখন আরজিবি স্পেসের পিক্সেলকৌডটি প্রথম অক্ষ (আর) দ্বারা সাজানো হয়েছে। পিক্সেলের এই সেটটি এখন n পার্টিশনে বিভক্ত। প্রতিটি পার্টিশন এখন দ্বিতীয় অক্ষ (বি) এর সাথে বাছাই করা হয়েছে যা আবার একইভাবে পার্টিশন করে সাজানো হয়। আমরা উভয় ছবি দিয়ে এটি করি এবং এখন উভয় পয়েন্টের অ্যারে রয়েছে। এখন আমরা কেবল অ্যারেতে তাদের অবস্থানের দ্বারা পিক্সেলগুলি মেলতে পারি, প্রতিটি অ্যারেতে একই পিক্সেলের পিক্সেলটি আরজিবি স্পেসের প্রতিটি পিক্সেলকৌডের সাথে সমান অবস্থান রয়েছে।

উভয় চিত্রের আরজিবি স্পেসে পিক্সেল বিতরণ করা হলে (কেবলমাত্র স্থানান্তরিত এবং / অথবা 3 অক্ষ বরাবর প্রসারিত) ফলাফলটি খুব অনুমানযোগ্য হবে। যদি বিতরণগুলি সম্পূর্ণ আলাদা দেখায়, তবে এই অ্যালগরিদম ভাল ফলাফল হিসাবে উত্পাদন করতে পারে না (শেষ উদাহরণটি দেখেছি) তবে এটি আমার কাছে যে কঠিন পরিস্থিতিগুলির মধ্যে এটি তার মধ্যে এটি one এটি যা না করে তা হল প্রতিবেশী পিক্সেলের পারস্পরিক মিথষ্ক্রিয়ার প্রভাবগুলি উপলব্ধি করে ব্যবহার করা।

কোড

দাবি অস্বীকার: আমি অজগর থেকে একেবারে নবাগত।

from PIL import Image

n = 5 #number of partitions per channel.

src_index = 3 #index of source image
dst_index = 2 #index of destination image

images =  ["img0.bmp","img1.bmp","img2.bmp","img3.bmp"];
src_handle = Image.open(images[src_index])
dst_handle = Image.open(images[dst_index])
src = src_handle.load()
dst = dst_handle.load()
assert src_handle.size[0]*src_handle.size[1] == dst_handle.size[0]*dst_handle.size[1],"images must be same size"

def makePixelList(img):
    l = []
    for x in range(img.size[0]):
        for y in range(img.size[1]):
            l.append((x,y))
    return l

lsrc = makePixelList(src_handle)
ldst = makePixelList(dst_handle)

def sortAndDivide(coordlist,pixelimage,channel): #core
    global src,dst,n
    retlist = []
    #sort
    coordlist.sort(key=lambda t: pixelimage[t][channel])
    #divide
    partitionLength = int(len(coordlist)/n)
    if partitionLength <= 0:
        partitionLength = 1
    if channel < 2:
        for i in range(0,len(coordlist),partitionLength):
            retlist += sortAndDivide(coordlist[i:i+partitionLength],pixelimage,channel+1)
    else:
        retlist += coordlist
    return retlist

print(src[lsrc[0]])

lsrc = sortAndDivide(lsrc,src,0)
ldst = sortAndDivide(ldst,dst,0)

for i in range(len(ldst)):
    dst[ldst[i]] = src[lsrc[i]]

dst_handle.save("exchange"+str(src_index)+str(dst_index)+".png")

ফলাফল

আমি মনে করি এটি সহজ সমাধান বিবেচনা করে খারাপ হয়নি। প্যারামিটারটি ঘুরে বেড়ানো বা প্রথমে রঙগুলিকে অন্য রঙের জায়গায় রূপান্তর করা, এমনকি পার্টিশনটি অপ্টিমাইজ করার সময় আপনি অবশ্যই আরও ভাল ফলাফল পেতে পারেন।

আমার ফলাফলের তুলনা

এখানে সম্পূর্ণ গ্যালারী: https://imgur.com/a/hzaAm#6

নদীর জন্য বিশদ

মোনালিসা> নদী

Monalisa> নদী

মানুষ> নদী

মানুষ> নদী

বল> নদী

বাজে কথা> নদী

তারার রাত> নদী

নৈশ দৃশ্যের ছবি> নদী

কান্না> নদী

thecry> নদী

বল> মোনালিসা, এন = 2,4,6, ..., 20 এর চেয়ে আলাদা

আমার কাছে মনে হয় এটিই সবচেয়ে চ্যালেঞ্জিং কাজ, সুন্দর ছবিগুলি থেকে দূরে, এখানে ডিফারেন্স প্যারামিটার মানগুলির n = 2,4,6, ..., 20 এর একটি জিআইএফ (256 রঙে হ্রাস করতে হয়েছিল)। আমার কাছে এটি আশ্চর্যজনক ছিল যে খুব কম মানগুলি আরও ভাল চিত্র তৈরি করে (যখন মাই। লিসার মুখের দিকে তাকিয়ে থাকে): বল> মোনালিসা

দুঃখিত আমি থামতে পারি না

কোনটি তুমি ভাল মনে কর? চবি কামারো নাকি ফোর্ড মুস্তং? সম্ভবত এই কৌশলটি উন্নত হতে পারে এবং ডাব্লুডাব্লু ছবি রঙ করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এখন এখানে: প্রথমে আমি গাড়িগুলি সাদা রঙে (পেইন্টে, খুব পেশাদার নয় ...) রঙ করে মোটামুটি গাড়িগুলি কেটে ফেলেছি এবং তারপরে প্রতিটি দিক দিয়ে পাইথন প্রোগ্রামটি ব্যবহার করেছি।

মুল

মূল মূল

Recoloured

কিছু নিদর্শন রয়েছে, আমি মনে করি কারণ একটি গাড়ির ক্ষেত্র অন্যটির চেয়ে কিছুটা বড় ছিল এবং কারণ আমার শৈল্পিক দক্ষতা বেশ খারাপ =) কাজে ব্যবহৃত এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন


5
বাহ, আমি স্টারি নাইট নদীটি সত্যিই পছন্দ করি এবং কীভাবে সেই স্ক্রিম এটিকে আগুনের নদীর মতো দেখায়।
ক্যালভিনের

@ ক্যালভিনের শখগুলি বাহ্! তারা প্রায় টানা দেখায়, আমি নতুন চিত্রগুলি আপলোড করতে ব্যস্ত থাকাকালীন আমি তাদের খুব কাছ থেকেও দেখিনি = পি তবে এই দুর্দান্ত চ্যালেঞ্জের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ!
flawr

3
আমি গাড়ী রূপান্তর পছন্দ করি। এটি একবারে কোনও ধরণের চিত্র সম্পাদনা রূপান্তর হতে পারে, সত্যই!
টমসডিং

@ টমসমিডিং আপনাকে ধন্যবাদ, আমি ইতিমধ্যে বি / ডব্লু ইমেজের বর্ণের জন্য কৌশলটি ব্যবহার করার কথা ভেবেছিলাম তবে এখন পর্যন্ত সীমিত সাফল্য পেয়েছি। তবে সম্ভবত এটি করার জন্য আমাদের আরও কিছু ধারণা প্রয়োজন =)
flawr

@ ফ্লোয়ার যদি আমি আমার অ্যানিমেশন স্ক্রিপ্টটি প্রদর্শন করতে কোনও ইউটিউব ভিডিওতে আপনার কিছু চিত্র ব্যবহার করি তবে তা ঠিক হয়ে যাবে?
ক্যালভিনের

48

পাইথন - একটি তাত্ত্বিকভাবে অনুকূল সমাধান

আমি তাত্ত্বিকভাবে সর্বোত্তম বলেছি কারণ সত্যিকারের সর্বোত্তম সমাধান গণনা করা বেশ সম্ভাব্য নয়। আমি তাত্ত্বিক সমাধানটি বর্ণনা করে শুরু করি, এবং তারপরে ব্যাখ্যা করব যে আমি কীভাবে এটি স্থান এবং সময় উভয় ক্ষেত্রে কম্পিউটেশনালভাবে সম্ভবযোগ্য করার জন্য এটি টুইট করেছি।

আমি সর্বাধিক অনুকূল সমাধানটিকে পুরানো এবং নতুন চিত্রগুলির মধ্যে সমস্ত পিক্সেল জুড়ে সর্বনিম্ন মোট ত্রুটি প্রদান করে হিসাবে বিবেচনা করি। দুটি পিক্সেলের মধ্যে ত্রুটিটিকে 3 ডি স্পেসের পয়েন্টগুলির মধ্যে ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যেখানে প্রতিটি রঙের মান (আর, জি, বি) একটি স্থানাঙ্ক হয়। বাস্তবে, কিভাবে মানুষের জিনিষ দেখতে কারণে সন্তোষজনক সমাধান খুব ভাল নাও হতে পারে সেরা রূপ সমাধান। যাইহোক, এটি সমস্ত ক্ষেত্রে মোটামুটি ভাল করে দেখা যাচ্ছে।

ম্যাপিং গণনা করতে, আমি এটিকে সর্বনিম্ন ওজন দ্বিপক্ষীয় মিলের সমস্যা হিসাবে বিবেচনা করেছি । অন্য কথায়, নোডের দুটি সেট রয়েছে: মূল পিক্সেল এবং প্যালেট পিক্সেল। দুটি সেট জুড়ে প্রতিটি পিক্সেলের মধ্যে একটি কিনারা তৈরি করা হয় (তবে কোনও সেট কোনও প্রান্ত তৈরি হয় না)। উপরে বর্ণিত হিসাবে দুটি পিক্সেলের মধ্যে ইউক্লিডিয়ান দূরত্বটি একটি প্রান্তের ব্যয় বা ওজন। কাছাকাছি দুটি রঙ দৃশ্যমান, পিক্সেলগুলির মধ্যে ব্যয়টি কম।

দ্বিপক্ষীয় মিলের উদাহরণ

এটি এন 2 আকারের একটি ব্যয় ম্যাট্রিক্স তৈরি করে । এই চিত্রগুলির জন্য যেখানে এন = 123520, প্রায় 40 গিগাবাইট মেমরির জন্য পূর্ণসংখ্যার হিসাবে ব্যয় উপস্থাপন করতে হবে এবং সংক্ষিপ্ত পূর্ণসংখ্যার অর্ধেক। যেভাবেই হোক, চেষ্টা করার মতো আমার মেশিনে পর্যাপ্ত স্মৃতি ছিল না। আরেকটি সমস্যা হ'ল হাঙ্গেরিয়ান অ্যালগরিদম বা জোনকার-ভোলজেন্যান্ট অ্যালগরিদম , যা এই সমস্যা সমাধানের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, এন 3 সময়ে চালিত হয় । স্পষ্টত গণনাযোগ্য হলেও চিত্র প্রতি সমাধান তৈরি করতে সম্ভবত কয়েক ঘন্টা বা দিন লেগেছিল।

এই সমস্যাটি সম্পর্কে জানার জন্য, আমি এলোমেলোভাবে পিক্সেলের উভয় তালিকাকে বাছাই করেছি, তালিকাগুলি সি খণ্ডগুলিতে বিভক্ত করব, প্রতিটি উপ তালিকা তালিকায় জোঙ্কার-ভলজেন্যান্ট অ্যালগরিদমের একটি সি ++ প্রয়োগ করুন এবং তারপরে চূড়ান্ত ম্যাপিং তৈরি করতে তালিকাগুলিতে ফিরে আসুন। অতএব, নীচের কোডটি একটি সত্যিকারের সর্বোত্তম সমাধানের সন্ধানের অনুমতি দেবে যদি তারা শঙ্কিত আকারের সি 1 এ সেট করে (কোনও অবনতি না হয়) এবং পর্যাপ্ত স্মৃতি থাকে। এই চিত্রগুলির জন্য, আমি সিটিকে 16 এ সেট করেছি, যাতে এন প্রতি ছবিতে কয়েক মিনিট সময় নেয় 77 7720 হয়।

এটি কেন কাজ করে তা চিন্তা করার সহজ উপায় হ'ল পিক্সেলের তালিকাটিকে এলোমেলোভাবে বাছাই করা এবং তারপরে একটি উপসেট নেওয়া চিত্রটির নমুনা দেওয়ার মতো। সুতরাং সি = 16 সেট করে, এটি মূল এবং প্যালেট উভয় থেকে 16 এন / সি আকারের স্বতন্ত্র এলোমেলো নমুনা নেওয়ার মতো। মঞ্জুর, তালিকাগুলি বিভক্ত করার আরও ভাল উপায় রয়েছে তবে একটি এলোমেলো পদ্ধতির শালীন ফলাফল সরবরাহ করা হয়।

import subprocess
import multiprocessing as mp
import sys
import os
import sge
from random import shuffle
from PIL import Image
import numpy as np
import LAPJV
import pdb

def getError(p1, p2):
    return (p1[0]-p2[0])**2 + (p1[1]-p2[1])**2 + (p1[2]-p2[2])**2

def getCostMatrix(pallete_list, source_list):
    num_pixels = len(pallete_list)
    matrix = np.zeros((num_pixels, num_pixels))

    for i in range(num_pixels):
        for j in range(num_pixels):
            matrix[i][j] = getError(pallete_list[i], source_list[j])

    return matrix

def chunks(l, n):
    if n < 1:
        n = 1
    return [l[i:i + n] for i in range(0, len(l), n)]

def imageToColorList(img_file):
    i = Image.open(img_file)

    pixels = i.load()
    width, height = i.size

    all_pixels = []
    for x in range(width):
        for y in range(height):
            pixel = pixels[x, y]
            all_pixels.append(pixel)

    return all_pixels

def colorListToImage(color_list, old_img_file, new_img_file, mapping):
    i = Image.open(old_img_file)

    pixels = i.load()
    width, height = i.size
    idx = 0

    for x in range(width):
        for y in range(height):
            pixels[x, y] = color_list[mapping[idx]]
            idx += 1

    i.save(new_img_file)

def getMapping(pallete_list, source_list):
    matrix = getCostMatrix(source_list, pallete_list)
    result = LAPJV.lap(matrix)[1]
    ret = []
    for i in range(len(pallete_list)):
        ret.append(result[i])
    return ret

def randomizeList(l):
    rdm_l = list(l)
    shuffle(rdm_l)
    return rdm_l

def getPartialMapping(zipped_chunk):
    pallete_chunk = zipped_chunk[0]
    source_chunk = zipped_chunk[1]
    subl_pallete = map(lambda v: v[1], pallete_chunk)
    subl_source = map(lambda v: v[1], source_chunk)
    mapping = getMapping(subl_pallete, subl_source)
    return mapping

def getMappingWithPartitions(pallete_list, source_list, C = 1):
    rdm_pallete = randomizeList(enumerate(pallete_list))
    rdm_source = randomizeList(enumerate(source_list))
    num_pixels = len(rdm_pallete)
    real_mapping = [0] * num_pixels

    chunk_size = int(num_pixels / C)

    chunked_rdm_pallete = chunks(rdm_pallete, chunk_size)
    chunked_rdm_source = chunks(rdm_source, chunk_size)
    zipped_chunks = zip(chunked_rdm_pallete, chunked_rdm_source)

    pool = mp.Pool(2)
    mappings = pool.map(getPartialMapping, zipped_chunks)

    for mapping, zipped_chunk in zip(mappings, zipped_chunks):
        pallete_chunk = zipped_chunk[0]
        source_chunk = zipped_chunk[1]
        for idx1,idx2 in enumerate(mapping):
            src_px = source_chunk[idx1]
            pal_px = pallete_chunk[idx2]
            real_mapping[src_px[0]] = pal_px[0]

    return real_mapping

def run(pallete_name, source_name, output_name):
    print("Getting Colors...")
    pallete_list = imageToColorList(pallete_name)
    source_list = imageToColorList(source_name)

    print("Creating Mapping...")
    mapping = getMappingWithPartitions(pallete_list, source_list, C = 16)

    print("Generating Image...");
    colorListToImage(pallete_list, source_name, output_name, mapping)

if __name__ == '__main__':
    pallete_name = sys.argv[1]
    source_name = sys.argv[2]
    output_name = sys.argv[3]
    run(pallete_name, source_name, output_name)

ফলাফল:

অ্যাডিটসুর সমাধানের মতোই, এই চিত্রগুলি সমস্ত একই প্যারামিটারগুলি ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছিল। এখানে একমাত্র পরামিতি সি, যা যতটা সম্ভব কম সেট করা উচিত। আমার জন্য, সি = 16 গতি এবং মানের মধ্যে একটি ভাল ভারসাম্য ছিল।

সমস্ত চিত্র: http://imgur.com/a/RCZiX#0

আমেরিকান গথিক প্যালেট

মোনা-গথিক চিত্কার-গথিক

মোনা লিসা প্যালেট

গথিক-মোনা চিত্কার-মোনা

স্টারি নাইট প্যালেট

মোনা রাত্রিকালীন নদী রাত্রিকালীন

চিৎকার প্যালেট

গথিক-আর্তনাদ মোনা-আর্তনাদ

নদীর প্যালেট

গথিক-গোলকের মোনা-গোলকের

গোলক প্যালেট

গথিক-গোলকের মোনা-গোলকের


4
আমি সত্যিই (চিৎকার -> তারকাতারি রাত) এবং (গোলক -> তারার রাত) পছন্দ করি। (গোলক -> মোনা লিসা) খুব খারাপ নয়, তবে আমি আরও শোকে দেখতে চাই।
জন ডিভোরাক

লোল, আমি দ্বিপক্ষীয় গ্রাফের মিলের বিষয়ে একই চিন্তা করছিলাম, তবে এই ধারণাটি ত্যাগ করলাম কারণ এন ^ 3 ..
রবআউ

এই "প্রায়-নির্দোষবাদী" অ্যালগরিদম হ'ল ডিটারমিনিস্টিকদের সমস্ত আইএমওকে মারধর করে, এবং ভাল এলোমেলোভাবে এগুলি নিয়ে দাঁড়ায়। আমি এটা পছন্দ করি.
হবিস

1
আমি আপনার অনুকূল সমাধানের ধারণার সাথে একমত নই। কেন? দোহাই আপনার সংজ্ঞা ব্যবহার করে স্বল্পমাত্রায় মান (মানুষের পক্ষে) উন্নত করতে পারে। এছাড়াও সিলিলভের মতো কিছুতে আরজিবি ব্যবহার করা একটি ভুল
থমাস এডিং

39

পাইথন

সম্পাদনা: সবেমাত্র উপলব্ধি হয়ে গেছে যে ফলাফলগুলি আরও সংজ্ঞায়িত করতে আপনি চিত্রটি ফিল্টার দিয়ে উত্সটিকে তীক্ষ্ণ করতে পারেন।

রংধনু -> মোনা লিসা (তীক্ষ্ণ মোনা লিসা উত্স, কেবলমাত্র আলোকসজ্জা)

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

রংধনু -> মোনা লিসা (তীক্ষ্ণ উত্সযুক্ত, Y = 10, I = 10, Q = 0) দিয়ে ওজনযুক্ত

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

মোনা লিসা -> আমেরিকান গথিক (অ-তীক্ষ্ণ উত্স, কেবল লুমিন্যান্স)

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

মোনা লিসা -> আমেরিকান গথিক (তীক্ষ্ণ উত্স, Y = 1, I = 10, Q = 1 সহ ভারী)

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

নদী -> রংধনু (তীক্ষ্ণ উত্সযুক্ত, কেবলমাত্র আলোকসজ্জা)

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

মূলত, এটি দুটি ছবি থেকে দুটি তালিকায় সমস্ত পিক্সেল পায়।

কী হিসাবে তাদের আলোকসজ্জা দিয়ে বাছাই করুন। YIQ এ ওয়াই আলোকিতিকে উপস্থাপন করে।

তারপরে, উত্সের প্রতিটি পিক্সেলের জন্য (যা আরোহী লুমিন্যান্স ক্রমে রয়েছে) পলিট তালিকায় একই সূচকের পিক্সেল থেকে আরজিবি মান পান।

import Image, ImageFilter, colorsys

def getPixels(image):
    width, height = image.size
    pixels = []
    for x in range(width):
        for y in range(height):
            pixels.append([(x,y), image.getpixel((x,y))])
    return pixels

def yiq(pixel):
    # y is the luminance
    y,i,q = colorsys.rgb_to_yiq(pixel[1][0], pixel[1][6], pixel[1][7])
    # Change the weights accordingly to get different results
    return 10*y + 0*i + 0*q

# Open the images
source  = Image.open('ml.jpg')
pallete = Image.open('rainbow.png')

# Sharpen the source... It won't affect the palette anyway =D
source = source.filter(ImageFilter.SHARPEN)

# Sort the two lists by luminance
sourcePixels  = sorted(getPixels(source),  key=yiq)
palletePixels = sorted(getPixels(pallete), key=yiq)

copy = Image.new('RGB', source.size)

# Iterate through all the coordinates of source
# And set the new color
index = 0
for sourcePixel in sourcePixels:
    copy.putpixel(sourcePixel[0], palletePixels[index][8])
    index += 1

# Save the result
copy.save('copy.png')

অ্যানিমেশনগুলির প্রবণতাটি ধরে রাখতে ...

চিৎকারের পিক্সেলগুলি তারার রাতে এবং তদ্বিপরীতকে তত্ক্ষণিত করা হচ্ছে

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন


2
এই সহজ ধারণাটি সত্যই ভাল কাজ করে। আমি বিস্মিত হই যদি এটি প্রসারিত করা যায় এবং ভারযুক্ত লুমিন্যান্স, স্যাচুরেশন এবং হিউ ব্যবহার করা যায়। (উদাহরণস্বরূপ 10 * এল + এস + এইচ) আরও একই ক্ষেত্রের রঙের মিল।
মোগি

1
@bitpwnr আপনার চিত্রগুলি আমার স্ক্রিপ্টটি পার করছে না তবে এটি প্রায় অবশ্যই কারণ আপনি আমার শুরুতে কিছুটা আলাদা জেপিগ ব্যবহার করছেন, তাই কোনও বড় কথা নয়। তবে আমি কেবল আপনার কোডটি [6], [7], এবং [8] এর সাথে [1], [2] এবং [1] প্রতিস্থাপনের পরে চালাতে সক্ষম হয়েছি। আমি একই চিত্র পাচ্ছি তবে এটি একটি খুব অনন্য টাইপো: পি
ক্যালভিনের

আপনার চিত্রগুলি খুব স্পষ্ট তবে দারুণ
স্বাচ্ছন্দ্যযুক্ত

@ ক্যালভিনের শখস অপস, টাইপগুলি সংশোধন করেছেন।
ভেক্টরাইজড

@ বিটপউনার যদি আমি আমার অ্যানিমেশন স্ক্রিপ্টটি প্রদর্শন করতে কোনও ইউটিউব ভিডিওতে আপনার কিছু চিত্র ব্যবহার করি তবে কি ঠিক হবে?
ক্যালভিনের শখ

39

সি # উইনফর্ম - ভিজ্যুয়াল স্টুডিও 2010

সম্পাদনা দিতি যোগ করা হয়েছে।

এটি আমার র্যান্ডম-অদলবদল অ্যালগরিদমের সংস্করণ - @ হবসের স্বাদ। আমি এখনও অনুভব করি যে একরকম অ-র্যান্ডম দিশেহারা আরও ভাল করতে পারে ...

ওয়াই-সিবি-সিআর স্পেসে রঙের বিস্তৃতি (জেপিইগ সংক্ষেপণের মতো)

দুটি পর্বের বিবরণ:

  1. লুমিন্যান্স ক্রমে উত্স থেকে পিক্সেলের অনুলিপি। এটি ইতিমধ্যে একটি ভাল চিত্র দেয়, তবে বিস্মৃত - প্রায় ধূসর স্কেল - কাছাকাছি 0 সময়ে
  2. বার বার পিক্সেলের এলোমেলো অদলবদল। এটি পিক্সেলযুক্ত 3x3 কোষে আরও ভাল ব-দ্বীপ (উত্সকে সম্মান) দিলে অদলবদল করা হয়। সুতরাং এটি একটি দুরন্ত প্রভাব। ডেল্টাটি Y-CR-Cb স্পেসে বিভিন্ন উপাদানগুলির ওজন ছাড়াই গণনা করা হয়।

এটি প্রথমে @ হবস দ্বারা ব্যবহৃত একই পদ্ধতি, প্রথম র্যান্ডম অদলবদল না করেই ither কেবলমাত্র, আমার সময়গুলি সংক্ষিপ্ত (ভাষা গণনা?) এবং আমার ধারণা আমার চিত্রগুলি আরও ভাল (সম্ভবত ব্যবহৃত রঙের স্থানটি আরও নির্ভুল)।

প্রোগ্রামের ব্যবহার: আপনার গ: .png চিত্রগুলিতে রাখুন:, টেম্প ফোল্ডার, প্যালেট চিত্র চয়ন করার জন্য তালিকায় উপাদানটি চেক করুন, উত্স চিত্র চয়ন করার জন্য তালিকায় উপাদান নির্বাচন করুন (এত ব্যবহারকারী বান্ধব নয়)। সম্প্রসারণ শুরু করতে স্টার্ট বোতামটি ক্লিক করুন, সংরক্ষণ স্বয়ংক্রিয় হয় (এমনকি আপনি যখন পছন্দ করেন না - সাবধান হন)।

90 সেকেন্ডের নীচে বিস্তারের সময়।

আপডেট ফলাফল

প্যালেট: আমেরিকান গথিক

মোনা লিসা রামধনু নদী চিত্কার তারকাময় রাত

প্যালেট: মোনা লিসা

আমেরিকান গথিক রামধনু নদী চিত্কার তারকাময় রাত

প্যালেট: রেইনবো

আমেরিকান গথিক মোনা লিসা নদী চিত্কার তারকাময় রাত

প্যালেট: নদী

আমেরিকান গথিক মোনা লিসা রামধনু চিত্কার তারকাময় রাত

প্যালেট: চিৎকার

আমেরিকান গথিক মোনা লিসা রামধনু নদী তারকাময় রাত

প্যালেট: স্টারি নাইট

আমেরিকান গথিক মোনা লিসা রামধনু নদী চিত্কার

Form1.cs

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Drawing.Imaging;
using System.IO;

namespace Palette
{
    public struct YRB
    {
        public int y, cb, cr;

        public YRB(int r, int g, int b)
        {
            y = (int)(0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b);
            cb = (int)(128 - 0.168736 * r - 0.331264 * g + 0.5 * b);
            cr = (int)(128 + 0.5 * r - 0.418688 * g - 0.081312 * b);
        }
    }

    public struct Pixel
    {
        private const int ARGBAlphaShift = 24;
        private const int ARGBRedShift = 16;
        private const int ARGBGreenShift = 8;
        private const int ARGBBlueShift = 0;

        public int px, py;
        private uint _color;
        public YRB yrb;

        public Pixel(uint col, int px = 0, int py = 0)
        {
            this.px = px;
            this.py = py;
            this._color = col;
            yrb = new YRB((int)(col >> ARGBRedShift) & 255, (int)(col >> ARGBGreenShift) & 255, (int)(col >> ARGBBlueShift) & 255); 
        }

        public uint color
        {
            get { 
                return _color; 
            }
            set {
                _color = color;
                yrb = new YRB((int)(color >> ARGBRedShift) & 255, (int)(color >> ARGBGreenShift) & 255, (int)(color >> ARGBBlueShift) & 255);
            }
        }

        public int y
        {
            get { return yrb.y; }
        }
        public int cr
        {
            get { return yrb.cr; }
        }
        public int cb
        {
            get { return yrb.cb; }
        }
    }

    public partial class Form1 : Form
    {
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            DirectoryInfo di = new System.IO.DirectoryInfo(@"c:\temp\");
            foreach (FileInfo file in di.GetFiles("*.png"))
            {
                ListViewItem item = new ListViewItem(file.Name);
                item.SubItems.Add(file.FullName);
                lvFiles.Items.Add(item);
            }
        }

        private void lvFiles_ItemSelectionChanged(object sender, ListViewItemSelectionChangedEventArgs e)
        {
            if (e.IsSelected)
            {
                string file = e.Item.SubItems[1].Text;
                GetImagePB(pbSource, file);
                pbSource.Tag = file; 
                DupImage(pbSource, pbOutput);

                this.Width = pbOutput.Width + pbOutput.Left + 20;
                this.Height = Math.Max(pbOutput.Height, pbPalette.Height)+lvFiles.Height*2;   
            }
        }

        private void lvFiles_ItemCheck(object sender, ItemCheckEventArgs e)
        {
            foreach (ListViewItem item in lvFiles.CheckedItems)
            {
                if (item.Index != e.Index) item.Checked = false;
            }
            string file = lvFiles.Items[e.Index].SubItems[1].Text;
            GetImagePB(pbPalette, file);
            pbPalette.Tag = lvFiles.Items[e.Index].SubItems[0].Text; 

            this.Width = pbOutput.Width + pbOutput.Left + 20;
            this.Height = Math.Max(pbOutput.Height, pbPalette.Height) + lvFiles.Height * 2;   
        }

        Pixel[] Palette;
        Pixel[] Source;

        private void BtnStart_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            lvFiles.Enabled = false;
            btnStart.Visible = false;
            progressBar.Visible = true; 
            DupImage(pbSource, pbOutput);

            Work(pbSource.Image as Bitmap, pbPalette.Image as Bitmap, pbOutput.Image as Bitmap);

            string newfile = (string)pbSource.Tag +"-"+ (string)pbPalette.Tag;
            pbOutput.Image.Save(newfile, ImageFormat.Png);   

            lvFiles.Enabled = true;
            btnStart.Visible = true;
            progressBar.Visible = false;
        }

        private void Work(Bitmap srcb, Bitmap palb, Bitmap outb)
        {
            GetData(srcb, out Source);
            GetData(palb, out Palette);

            FastBitmap fout = new FastBitmap(outb);
            FastBitmap fsrc = new FastBitmap(srcb);
            int pm = Source.Length;
            int w = outb.Width;
            int h = outb.Height;
            progressBar.Maximum = pm;

            fout.LockImage();
            for (int p = 0; p < pm; p++)
            {
                fout.SetPixel(Source[p].px, Source[p].py, Palette[p].color);
            }
            fout.UnlockImage();

            pbOutput.Refresh();

            var rnd = new Random();
            int totsw = 0;
            progressBar.Maximum = 200;
            for (int i = 0; i < 200; i++)
            {
                int nsw = 0;
                progressBar.Value = i;
                fout.LockImage();
                fsrc.LockImage();
                for (int j = 0; j < 200000; j++)
                {
                    nsw += CheckSwap(fsrc, fout, 1 + rnd.Next(w - 2), 1 + rnd.Next(h - 2), 1 + rnd.Next(w - 2), 1 + rnd.Next(h - 2));
                }
                totsw += nsw;
                lnCurSwap.Text = nsw.ToString();
                lnTotSwap.Text = totsw.ToString();
                fout.UnlockImage();
                fsrc.UnlockImage();
                pbOutput.Refresh();
                Application.DoEvents();
                if (nsw == 0)
                {
                    break;
                }
            }            
        }

        int CheckSwap(FastBitmap fsrc, FastBitmap fout, int x1, int y1, int x2, int y2)
        {
            const int fmax = 3;
            YRB ov1 = new YRB();
            YRB sv1 = new YRB();
            YRB ov2 = new YRB();
            YRB sv2 = new YRB();

            int f;
            for (int dx = -1; dx <= 1; dx++)
            {
                for (int dy = -1; dy <= 1; dy++)
                {
                    f = (fmax - Math.Abs(dx) - Math.Abs(dy));
                    {
                        Pixel o1 = new Pixel(fout.GetPixel(x1 + dx, y1 + dy));
                        ov1.y += o1.y * f;
                        ov1.cb += o1.cr * f;
                        ov1.cr += o1.cb * f;

                        Pixel s1 = new Pixel(fsrc.GetPixel(x1 + dx, y1 + dy));
                        sv1.y += s1.y * f;
                        sv1.cb += s1.cr * f;
                        sv1.cr += s1.cb * f;

                        Pixel o2 = new Pixel(fout.GetPixel(x2 + dx, y2 + dy));
                        ov2.y += o2.y * f;
                        ov2.cb += o2.cr * f;
                        ov2.cr += o2.cb * f;

                        Pixel s2 = new Pixel(fsrc.GetPixel(x2 + dx, y2 + dy));
                        sv2.y += s2.y * f;
                        sv2.cb += s2.cr * f;
                        sv2.cr += s2.cb * f;
                    }
                }
            }
            YRB ox1 = ov1;
            YRB ox2 = ov2;
            Pixel oc1 = new Pixel(fout.GetPixel(x1, y1));
            Pixel oc2 = new Pixel(fout.GetPixel(x2, y2));
            ox1.y += fmax * oc2.y - fmax * oc1.y;
            ox1.cb += fmax * oc2.cr - fmax * oc1.cr;
            ox1.cr += fmax * oc2.cb - fmax * oc1.cb;
            ox2.y += fmax * oc1.y - fmax * oc2.y;
            ox2.cb += fmax  * oc1.cr - fmax * oc2.cr;
            ox2.cr += fmax * oc1.cb - fmax * oc2.cb;

            int curd = Delta(ov1, sv1, 1) + Delta(ov2, sv2, 1);
            int newd = Delta(ox1, sv1, 1) + Delta(ox2, sv2, 1);
            if (newd < curd)
            {
                fout.SetPixel(x1, y1, oc2.color);
                fout.SetPixel(x2, y2, oc1.color);
                return 1;
            }
            return 0;
        }

        int Delta(YRB p1, YRB p2, int sf)
        {
            int dy = (p1.y - p2.y);
            int dr = (p1.cr - p2.cr);
            int db = (p1.cb - p2.cb);

            return dy * dy * sf + dr * dr + db * db;
        }

        Bitmap GetData(Bitmap bmp, out Pixel[] Output)
        {
            FastBitmap fb = new FastBitmap(bmp);
            BitmapData bmpData = fb.LockImage(); 

            Output = new Pixel[bmp.Width * bmp.Height];

            int p = 0;
            for (int y = 0; y < bmp.Height; y++)
            {
                uint col = fb.GetPixel(0, y);
                Output[p++] = new Pixel(col, 0, y);

                for (int x = 1; x < bmp.Width; x++)
                {
                    col = fb.GetNextPixel();
                    Output[p++] = new Pixel(col, x, y);
                }
            }
            fb.UnlockImage(); // Unlock the bits.

            Array.Sort(Output, (a, b) => a.y - b.y);

            return bmp;
        }

        void DupImage(PictureBox s, PictureBox d)
        {
            if (d.Image != null)
                d.Image.Dispose();
            d.Image = new Bitmap(s.Image.Width, s.Image.Height);  
        }

        void GetImagePB(PictureBox pb, string file)
        {
            Bitmap bms = new Bitmap(file, false);
            Bitmap bmp = bms.Clone(new Rectangle(0, 0, bms.Width, bms.Height), PixelFormat.Format32bppArgb);
            bms.Dispose(); 
            if (pb.Image != null)
                pb.Image.Dispose();
            pb.Image = bmp;
        }
    }

    //Adapted from Visual C# Kicks - http://www.vcskicks.com/
    unsafe public class FastBitmap
    {
        private Bitmap workingBitmap = null;
        private int width = 0;
        private BitmapData bitmapData = null;
        private Byte* pBase = null;

        public FastBitmap(Bitmap inputBitmap)
        {
            workingBitmap = inputBitmap;
        }

        public BitmapData LockImage()
        {
            Rectangle bounds = new Rectangle(Point.Empty, workingBitmap.Size);

            width = (int)(bounds.Width * 4 + 3) & ~3;

            //Lock Image
            bitmapData = workingBitmap.LockBits(bounds, ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format32bppArgb);
            pBase = (Byte*)bitmapData.Scan0.ToPointer();
            return bitmapData;
        }

        private uint* pixelData = null;

        public uint GetPixel(int x, int y)
        {
            pixelData = (uint*)(pBase + y * width + x * 4);
            return *pixelData;
        }

        public uint GetNextPixel()
        {
            return *++pixelData;
        }

        public void GetPixelArray(int x, int y, uint[] Values, int offset, int count)
        {
            pixelData = (uint*)(pBase + y * width + x * 4);
            while (count-- > 0)
            {
                Values[offset++] = *pixelData++;
            }
        }

        public void SetPixel(int x, int y, uint color)
        {
            pixelData = (uint*)(pBase + y * width + x * 4);
            *pixelData = color;
        }

        public void SetNextPixel(uint color)
        {
            *++pixelData = color;
        }

        public void UnlockImage()
        {
            workingBitmap.UnlockBits(bitmapData);
            bitmapData = null;
            pBase = null;
        }
    }

}

Form1.Designer.cs

namespace Palette
{
    partial class Form1
    {
        /// <summary>
        /// Variabile di progettazione necessaria.
        /// </summary>
        private System.ComponentModel.IContainer components = null;

        /// <summary>
        /// Liberare le risorse in uso.
        /// </summary>
        /// <param name="disposing">ha valore true se le risorse gestite devono essere eliminate, false in caso contrario.</param>
        protected override void Dispose(bool disposing)
        {
            if (disposing && (components != null))
            {
                components.Dispose();
            }
            base.Dispose(disposing);
        }

        #region Codice generato da Progettazione Windows Form

        /// <summary>
        /// Metodo necessario per il supporto della finestra di progettazione. Non modificare
        /// il contenuto del metodo con l'editor di codice.
        /// </summary>
        private void InitializeComponent()
        {
            this.components = new System.ComponentModel.Container();
            this.panel = new System.Windows.Forms.FlowLayoutPanel();
            this.pbSource = new System.Windows.Forms.PictureBox();
            this.pbPalette = new System.Windows.Forms.PictureBox();
            this.pbOutput = new System.Windows.Forms.PictureBox();
            this.btnStart = new System.Windows.Forms.Button();
            this.progressBar = new System.Windows.Forms.ProgressBar();
            this.imageList1 = new System.Windows.Forms.ImageList(this.components);
            this.lvFiles = new System.Windows.Forms.ListView();
            this.lnTotSwap = new System.Windows.Forms.Label();
            this.lnCurSwap = new System.Windows.Forms.Label();
            this.panel.SuspendLayout();
            ((System.ComponentModel.ISupportInitialize)(this.pbSource)).BeginInit();
            ((System.ComponentModel.ISupportInitialize)(this.pbPalette)).BeginInit();
            ((System.ComponentModel.ISupportInitialize)(this.pbOutput)).BeginInit();
            this.SuspendLayout();
            // 
            // panel
            // 
            this.panel.AutoScroll = true;
            this.panel.AutoSize = true;
            this.panel.Controls.Add(this.pbSource);
            this.panel.Controls.Add(this.pbPalette);
            this.panel.Controls.Add(this.pbOutput);
            this.panel.Dock = System.Windows.Forms.DockStyle.Top;
            this.panel.Location = new System.Drawing.Point(0, 0);
            this.panel.Name = "panel";
            this.panel.Size = new System.Drawing.Size(748, 266);
            this.panel.TabIndex = 3;
            this.panel.WrapContents = false;
            // 
            // pbSource
            // 
            this.pbSource.BorderStyle = System.Windows.Forms.BorderStyle.FixedSingle;
            this.pbSource.Location = new System.Drawing.Point(3, 3);
            this.pbSource.Name = "pbSource";
            this.pbSource.Size = new System.Drawing.Size(157, 260);
            this.pbSource.SizeMode = System.Windows.Forms.PictureBoxSizeMode.AutoSize;
            this.pbSource.TabIndex = 1;
            this.pbSource.TabStop = false;
            // 
            // pbPalette
            // 
            this.pbPalette.BorderStyle = System.Windows.Forms.BorderStyle.FixedSingle;
            this.pbPalette.Location = new System.Drawing.Point(166, 3);
            this.pbPalette.Name = "pbPalette";
            this.pbPalette.Size = new System.Drawing.Size(172, 260);
            this.pbPalette.SizeMode = System.Windows.Forms.PictureBoxSizeMode.AutoSize;
            this.pbPalette.TabIndex = 3;
            this.pbPalette.TabStop = false;
            // 
            // pbOutput
            // 
            this.pbOutput.BorderStyle = System.Windows.Forms.BorderStyle.FixedSingle;
            this.pbOutput.Location = new System.Drawing.Point(344, 3);
            this.pbOutput.Name = "pbOutput";
            this.pbOutput.Size = new System.Drawing.Size(172, 260);
            this.pbOutput.SizeMode = System.Windows.Forms.PictureBoxSizeMode.AutoSize;
            this.pbOutput.TabIndex = 4;
            this.pbOutput.TabStop = false;
            // 
            // btnStart
            // 
            this.btnStart.Anchor = ((System.Windows.Forms.AnchorStyles)((System.Windows.Forms.AnchorStyles.Bottom | System.Windows.Forms.AnchorStyles.Right)));
            this.btnStart.Location = new System.Drawing.Point(669, 417);
            this.btnStart.Name = "btnStart";
            this.btnStart.Size = new System.Drawing.Size(79, 42);
            this.btnStart.TabIndex = 4;
            this.btnStart.Text = "Start";
            this.btnStart.UseVisualStyleBackColor = true;
            this.btnStart.Click += new System.EventHandler(this.BtnStart_Click);
            // 
            // progressBar
            // 
            this.progressBar.Dock = System.Windows.Forms.DockStyle.Bottom;
            this.progressBar.Location = new System.Drawing.Point(0, 465);
            this.progressBar.Name = "progressBar";
            this.progressBar.Size = new System.Drawing.Size(748, 16);
            this.progressBar.TabIndex = 5;
            // 
            // imageList1
            // 
            this.imageList1.ColorDepth = System.Windows.Forms.ColorDepth.Depth8Bit;
            this.imageList1.ImageSize = new System.Drawing.Size(16, 16);
            this.imageList1.TransparentColor = System.Drawing.Color.Transparent;
            // 
            // lvFiles
            // 
            this.lvFiles.Anchor = ((System.Windows.Forms.AnchorStyles)(((System.Windows.Forms.AnchorStyles.Bottom | System.Windows.Forms.AnchorStyles.Left) 
            | System.Windows.Forms.AnchorStyles.Right)));
            this.lvFiles.CheckBoxes = true;
            this.lvFiles.HideSelection = false;
            this.lvFiles.Location = new System.Drawing.Point(12, 362);
            this.lvFiles.MultiSelect = false;
            this.lvFiles.Name = "lvFiles";
            this.lvFiles.Size = new System.Drawing.Size(651, 97);
            this.lvFiles.Sorting = System.Windows.Forms.SortOrder.Ascending;
            this.lvFiles.TabIndex = 7;
            this.lvFiles.UseCompatibleStateImageBehavior = false;
            this.lvFiles.View = System.Windows.Forms.View.List;
            this.lvFiles.ItemCheck += new System.Windows.Forms.ItemCheckEventHandler(this.lvFiles_ItemCheck);
            this.lvFiles.ItemSelectionChanged += new System.Windows.Forms.ListViewItemSelectionChangedEventHandler(this.lvFiles_ItemSelectionChanged);
            // 
            // lnTotSwap
            // 
            this.lnTotSwap.Anchor = ((System.Windows.Forms.AnchorStyles)((System.Windows.Forms.AnchorStyles.Bottom | System.Windows.Forms.AnchorStyles.Right)));
            this.lnTotSwap.Location = new System.Drawing.Point(669, 362);
            this.lnTotSwap.Name = "lnTotSwap";
            this.lnTotSwap.Size = new System.Drawing.Size(58, 14);
            this.lnTotSwap.TabIndex = 8;
            this.lnTotSwap.Text = "label1";
            // 
            // lnCurSwap
            // 
            this.lnCurSwap.Anchor = ((System.Windows.Forms.AnchorStyles)((System.Windows.Forms.AnchorStyles.Bottom | System.Windows.Forms.AnchorStyles.Right)));
            this.lnCurSwap.Location = new System.Drawing.Point(669, 385);
            this.lnCurSwap.Name = "lnCurSwap";
            this.lnCurSwap.Size = new System.Drawing.Size(58, 14);
            this.lnCurSwap.TabIndex = 9;
            this.lnCurSwap.Text = "label1";
            // 
            // Form1
            // 
            this.AutoScaleDimensions = new System.Drawing.SizeF(6F, 13F);
            this.AutoScaleMode = System.Windows.Forms.AutoScaleMode.Font;
            this.BackColor = System.Drawing.SystemColors.ControlDark;
            this.ClientSize = new System.Drawing.Size(748, 481);
            this.Controls.Add(this.lnCurSwap);
            this.Controls.Add(this.lnTotSwap);
            this.Controls.Add(this.lvFiles);
            this.Controls.Add(this.progressBar);
            this.Controls.Add(this.btnStart);
            this.Controls.Add(this.panel);
            this.Name = "Form1";
            this.Text = "Form1";
            this.Load += new System.EventHandler(this.Form1_Load);
            this.panel.ResumeLayout(false);
            this.panel.PerformLayout();
            ((System.ComponentModel.ISupportInitialize)(this.pbSource)).EndInit();
            ((System.ComponentModel.ISupportInitialize)(this.pbPalette)).EndInit();
            ((System.ComponentModel.ISupportInitialize)(this.pbOutput)).EndInit();
            this.ResumeLayout(false);
            this.PerformLayout();

        }

        #endregion

        private System.Windows.Forms.FlowLayoutPanel panel;
        private System.Windows.Forms.PictureBox pbSource;
        private System.Windows.Forms.PictureBox pbPalette;
        private System.Windows.Forms.PictureBox pbOutput;
        private System.Windows.Forms.Button btnStart;
        private System.Windows.Forms.ProgressBar progressBar;
        private System.Windows.Forms.ImageList imageList1;
        private System.Windows.Forms.ListView lvFiles;
        private System.Windows.Forms.Label lnTotSwap;
        private System.Windows.Forms.Label lnCurSwap;
    }
}

Program.cs

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Windows.Forms;

namespace Palette
{
    static class Program
    {
        /// <summary>
        /// Punto di ingresso principale dell'applicazione.
        /// </summary>
        [STAThread]
        static void Main()
        {
            Application.EnableVisualStyles();
            Application.SetCompatibleTextRenderingDefault(false);
            Application.Run(new Form1());
        }
    }
}

সংকলনের জন্য প্রকল্পের সম্পত্তিটিতে 'অনিরাপদ কোড' পরীক্ষা করুন।


4
আইএমও
এটির

9
যে ভয়ঙ্কর রংধনু প্যালেট সঙ্গে এটি সম্পূর্ণ অবিশ্বাস্য।
মাইকেল বি

1
বিস্ময়কর, বিজয়ী!
jjrv

25

জাতীয়

দুটি চিত্রের ইউআরএল চালান।

জেএস প্যাকেজ হিসাবে আপনি এটি ব্রাউজারে নিজের দ্বারা চালাতে পারেন। প্রদত্ত ফিডলগুলি বিভিন্ন সেটিং সহ চারপাশে খেলা করে। দয়া করে মনে রাখবেন যে এই ফিডাল: http://jsfiddle.net/eithe/J7jEk/ সর্বদা আপ টু ডেট থাকবে (সমস্ত সেটিংস ধারণ করে)। যেহেতু এটি বাড়ছে (নতুন বিকল্প যুক্ত করা হয়েছে), আমি আগের সমস্ত ফিডলগুলি আপডেট করব না।

কল

  • f("string to image (palette)", "string to image", {object of options});
  • f([[palette pixel], [palette pixel], ..., "string to image", {object of options});

বিকল্প

  • অ্যালগরিদম: 'balanced', 'surrounding', 'reverse', 'hsv', 'yiq','lab'
  • গতি: অ্যানিমেশন গতি
  • চলাচল: true- অ্যানিমেশনটি শুরু থেকে শেষের পজিশনে চলাচল করবে
  • পার্শ্ববর্তী: যদি 'surrounding'অ্যালগরিদম নির্বাচন করা হয় তবে প্রদত্ত পিক্সেলের ওজন গণনা করার সময় এটি আশেপাশের ওজন হিসাবে বিবেচিত হবে
  • এইচএসভি: যদি 'hsv'অ্যালগরিদম নির্বাচন করা হয় তবে এই পরামিতিগুলি হিউ, স্যাচুরেশন এবং মান ওজনকে কতটা প্রভাবিত করে তা নিয়ন্ত্রণ করে
  • yiq: যদি 'qiv'অ্যালগরিদম নির্বাচন করা হয় তবে এই প্যারামিটারগুলি ওজনকে কতটা প্রভাবিত করে তা নিয়ন্ত্রণ করে
  • ল্যাব: যদি 'lab'অ্যালগরিদম নির্বাচন করা হয় তবে এই পরামিতিগুলি ল্যাব ওজনকে কতটা প্রভাবিত করে তা নিয়ন্ত্রণ করে
  • গোলমাল: ওজনে এলোমেলোভাবে কত যোগ হবে
  • অনন্য: প্যালেট থেকে পিক্সেলগুলি একবারে ব্যবহার করা উচিত (দেখুন: ফোটোমোসাইক বা:: হালকা বাল্ব প্রতিস্থাপনে কত প্রোগ্রামার লাগবে? )
  • পিক্সেল_1 / পিক্সেল_2 {প্রস্থ, উচ্চতা}: পিক্সেলের আকার (পিক্সেলগুলিতে: ডি)

গ্যালারী (শোকেসগুলির জন্য আমি সর্বদা মোনা লিসা এবং আমেরিকান গথিক ব্যবহার করি, অন্য নির্দিষ্ট না করা পর্যন্ত):


অ্যানিমেশন দুর্দান্ত দেখায়! তবে আপনার চিত্রটি স্বাভাবিকের চেয়ে এক পিক্সেল খাটো।
ক্যালভিনের

@ ক্যালভিনের শখগুলি - এটিকে পেইন্টে কাটাতে হয়েছিল: পি সম্ভবত এটিই এসেছে where আপডেট করা হয়েছে!
এডিট হয়েছে

আমি এটি পছন্দ করি: jsfiddle.net/q865W/4
জাস্টিন

@ কুইনকুন্স চিয়ার্স! ভরযুক্ত সংস্করণের সাথে এটা আরও ভাল কাজ করে
eithed

কি দারুন. 0_0 সত্যিই ভাল। jsfiddle.net/q865W/6
জাস্টিন

24

সি, ল্যাব রঙের স্থান এবং উন্নত দুরত্ব সহ

আমি কি বলেছিলাম যে আমার কাজ শেষ হয়েছে? আমি মিথ্যে বলেছি. আমি মনে করি আমার অন্যান্য দ্রবণে অ্যালগরিদম সেখানে আউট সেরা, কিন্তু পার্ল শুধু যথেষ্ট দ্রুত নাম্বার ক্রান্চিং কাজের জন্য নয়, তাই আমি সি আমার কাজ এখন রান reimplemented সব একটি উচ্চ গুণমানে এই পোস্টে ইমেজ, প্রতি চিত্র প্রতি প্রায় 3 মিনিটের আসল তুলনায় এবং সামান্য নিম্ন মানের (0.5% স্তর) প্রতি চিত্র 20-30 সেকেন্ডে চলে। মূলত সমস্ত কাজ ইমেজম্যাগিকের সাথে সম্পন্ন হয় এবং ইমেজম্যাগিকের কিউবিক স্প্লাইন ইন্টারপোলেশন ব্যবহার করে দুরত্বটি করা হয় যা একটি ভাল / কম প্যাটার্নযুক্ত ফলাফল দেয়।

কোড

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <math.h>
#include <unistd.h>
#include <wand/MagickWand.h>

#define ThrowWandException(wand) \
{ \
  char \
  *description; \
  \
  ExceptionType \
  severity; \
  \
  description=MagickGetException(wand,&severity); \
  (void) fprintf(stderr,"%s %s %lu %s\n",GetMagickModule(),description); \
  description=(char *) MagickRelinquishMemory(description); \
  abort(); \
  exit(-1); \
}

int width, height; /* Target image size */
MagickWand *source_wand, *target_wand, *img_wand, *target_lab_wand, *img_lab_wand;
PixelPacket *source_pixels, *target_pixels, *img_pixels, *target_lab_pixels, *img_lab_pixels;
Image *img, *img_lab, *target, *target_lab;
CacheView *img_lab_view, *target_lab_view;
ExceptionInfo *e;

MagickWand *load_image(const char *filename) {
  MagickWand *img = NewMagickWand();
  if (!MagickReadImage(img, filename)) {
    ThrowWandException(img);
  }
  return img;
}

PixelPacket *get_pixels(MagickWand *wand) {
  PixelPacket *ret = GetAuthenticPixels(
      GetImageFromMagickWand(wand), 0, 0,
      MagickGetImageWidth(wand), MagickGetImageHeight(wand), e);
  CatchException(e);
  return ret;
}

void sync_pixels(MagickWand *wand) {
  SyncAuthenticPixels(GetImageFromMagickWand(wand), e);
  CatchException(e);
}

MagickWand *transfer_pixels() {
  if (MagickGetImageWidth(source_wand) * MagickGetImageHeight(source_wand)
      != MagickGetImageWidth(target_wand) * MagickGetImageHeight(target_wand)) {
    perror("size mismtch");
  }

  MagickWand *img_wand = CloneMagickWand(target_wand);
  img_pixels = get_pixels(img_wand);
  memcpy(img_pixels, source_pixels, 
      MagickGetImageWidth(img_wand) * MagickGetImageHeight(img_wand) * sizeof(PixelPacket));

  sync_pixels(img_wand);
  return img_wand;
}

MagickWand *image_to_lab(MagickWand *img) {
  MagickWand *lab = CloneMagickWand(img);
  TransformImageColorspace(GetImageFromMagickWand(lab), LabColorspace);
  return lab;
}

int lab_distance(PixelPacket *a, PixelPacket *b) {
  int l_diff = (GetPixelL(a) - GetPixelL(b)) / 256,
      a_diff = (GetPixela(a) - GetPixela(b)) / 256,
      b_diff = (GetPixelb(a) - GetPixelb(b)) / 256;

  return (l_diff * l_diff + a_diff * a_diff + b_diff * b_diff);
}

int should_swap(int x1, int x2, int y1, int y2) {
  int dist = lab_distance(&img_lab_pixels[width * y1 + x1], &target_lab_pixels[width * y1 + x1])
           + lab_distance(&img_lab_pixels[width * y2 + x2], &target_lab_pixels[width * y2 + x2]);
  int swapped_dist = lab_distance(&img_lab_pixels[width * y2 + x2], &target_lab_pixels[width * y1 + x1])
                   + lab_distance(&img_lab_pixels[width * y1 + x1], &target_lab_pixels[width * y2 + x2]);

  return swapped_dist < dist;
}

void pixel_multiply_add(MagickPixelPacket *dest, PixelPacket *src, double mult) {
  dest->red += (double)GetPixelRed(src) * mult;
  dest->green += ((double)GetPixelGreen(src) - 32768) * mult;
  dest->blue += ((double)GetPixelBlue(src) - 32768) * mult;
}

#define min(x,y) (((x) < (y)) ? (x) : (y))
#define max(x,y) (((x) > (y)) ? (x) : (y))

double mpp_distance(MagickPixelPacket *a, MagickPixelPacket *b) {
  double l_diff = QuantumScale * (a->red - b->red),
         a_diff = QuantumScale * (a->green - b->green),
         b_diff = QuantumScale * (a->blue - b->blue);
  return (l_diff * l_diff + a_diff * a_diff + b_diff * b_diff);
}

void do_swap(PixelPacket *pix, int x1, int x2, int y1, int y2) {
  PixelPacket tmp = pix[width * y1 + x1];
  pix[width * y1 + x1] = pix[width * y2 + x2];
  pix[width * y2 + x2] = tmp;
}

int should_swap_dither(double detail, int x1, int x2, int y1, int y2) {
//  const InterpolatePixelMethod method = Average9InterpolatePixel;
  const InterpolatePixelMethod method = SplineInterpolatePixel;

  MagickPixelPacket img1, img2, img1s, img2s, target1, target2;
  GetMagickPixelPacket(img, &img1);
  GetMagickPixelPacket(img, &img2);
  GetMagickPixelPacket(img, &img1s);
  GetMagickPixelPacket(img, &img2s);
  GetMagickPixelPacket(target, &target1);
  GetMagickPixelPacket(target, &target2);
  InterpolateMagickPixelPacket(img, img_lab_view, method, x1, y1, &img1, e);
  InterpolateMagickPixelPacket(img, img_lab_view, method, x2, y2, &img2, e);
  InterpolateMagickPixelPacket(target, target_lab_view, method, x1, y1, &target1, e);
  InterpolateMagickPixelPacket(target, target_lab_view, method, x2, y2, &target2, e);
  do_swap(img_lab_pixels, x1, x2, y1, y2);
//  sync_pixels(img_wand);
  InterpolateMagickPixelPacket(img, img_lab_view, method, x1, y1, &img1s, e);
  InterpolateMagickPixelPacket(img, img_lab_view, method, x2, y2, &img2s, e);
  do_swap(img_lab_pixels, x1, x2, y1, y2);
//  sync_pixels(img_wand);

  pixel_multiply_add(&img1, &img_lab_pixels[width * y1 + x1], detail);
  pixel_multiply_add(&img2, &img_lab_pixels[width * y2 + x2], detail);
  pixel_multiply_add(&img1s, &img_lab_pixels[width * y2 + x2], detail);
  pixel_multiply_add(&img2s, &img_lab_pixels[width * y1 + x1], detail);
  pixel_multiply_add(&target1, &target_lab_pixels[width * y1 + x1], detail);
  pixel_multiply_add(&target2, &target_lab_pixels[width * y2 + x2], detail);

  double dist = mpp_distance(&img1, &target1)
              + mpp_distance(&img2, &target2);
  double swapped_dist = mpp_distance(&img1s, &target1)
                      + mpp_distance(&img2s, &target2);

  return swapped_dist + 1.0e-4 < dist;
}

int main(int argc, char *argv[]) {
  if (argc != 7) {
    fprintf(stderr, "Usage: %s source.png target.png dest nodither_pct dither_pct detail\n", argv[0]);
    return 1;
  }
  char *source_filename = argv[1];
  char *target_filename = argv[2];
  char *dest = argv[3];
  double nodither_pct = atof(argv[4]);
  double dither_pct = atof(argv[5]);
  double detail = atof(argv[6]) - 1;
  const int SWAPS_PER_LOOP = 1000000;
  int nodither_limit = ceil(SWAPS_PER_LOOP * nodither_pct / 100);
  int dither_limit = ceil(SWAPS_PER_LOOP * dither_pct / 100);
  int dither = 0, frame = 0;
  char outfile[256], cmdline[1024];
  sprintf(outfile, "out/%s.png", dest);

  MagickWandGenesis();
  e = AcquireExceptionInfo();
  source_wand = load_image(source_filename);
  source_pixels = get_pixels(source_wand);
  target_wand = load_image(target_filename);
  target_pixels = get_pixels(target_wand);
  img_wand = transfer_pixels();
  img_pixels = get_pixels(img_wand);
  target_lab_wand = image_to_lab(target_wand);
  target_lab_pixels = get_pixels(target_lab_wand);
  img_lab_wand = image_to_lab(img_wand);
  img_lab_pixels = get_pixels(img_lab_wand);
  img = GetImageFromMagickWand(img_lab_wand);
  target = GetImageFromMagickWand(target_lab_wand);
  img_lab_view = AcquireAuthenticCacheView(img, e);
  target_lab_view = AcquireAuthenticCacheView(target,e);
  CatchException(e);

  width = MagickGetImageWidth(img_wand);
  height = MagickGetImageHeight(img_wand);

  while (1) {
    int swaps_made = 0;
    for (int n = 0 ; n < SWAPS_PER_LOOP ; n++) {
      int x1 = rand() % width,
          x2 = rand() % width,
          y1 = rand() % height,
          y2 = rand() % height;

      int swap = dither ?
        should_swap_dither(detail, x1, x2, y1, y2)
        : should_swap(x1, x2, y1, y2);

      if (swap) {
        do_swap(img_pixels, x1, x2, y1, y2);
        do_swap(img_lab_pixels, x1, x2, y1, y2);
        swaps_made ++;
      }
    }

    sync_pixels(img_wand);
    if (!MagickWriteImages(img_wand, outfile, MagickTrue)) {
      ThrowWandException(img_wand);
    }
    img_pixels = get_pixels(img_wand);
    sprintf(cmdline, "cp out/%s.png anim/%s/%05i.png", dest, dest, frame++);
    system(cmdline);

    if (!dither && swaps_made < nodither_limit) {
      sprintf(cmdline, "cp out/%s.png out/%s-nodither.png", dest, dest);
      system(cmdline);
      dither = 1;
    } else if (dither && swaps_made < dither_limit)
      break;
  }

  return 0;
}

সঙ্গে সংকলন

gcc -std=gnu99 -O3 -march=native -ffast-math \
  -o transfer `pkg-config --cflags MagickWand` \
  transfer.c `pkg-config --libs MagickWand` -lm

ফলাফল

বেশিরভাগ পার্ল সংস্করণ হিসাবে একই, কিছুটা ভাল, তবে কিছু ব্যতিক্রম আছে। ডাইটিং সাধারণত সাধারণভাবে কম লক্ষণীয়। চিৎকার -> স্টারি নাইটে "জ্বলন্ত পর্বত" প্রভাব নেই, এবং কামারো ধূসর পিক্সেলের সাথে কম চটকদার দেখাচ্ছে looks আমি মনে করি পার্ল সংস্করণের কালারস্পেস কোডটিতে লো-স্যাচুরেশন পিক্সেল সহ একটি বাগ রয়েছে।

আমেরিকান গথিক প্যালেট

মোনা লিসা প্যালেট

স্টারি নাইট প্যালেট

চিৎকার প্যালেট

গোলক প্যালেট

মুস্তং (কামারো প্যালেট)

কামারো (মুস্তং প্যালেট)


হ্যাঁ স্যার, সত্যিই আপনার মধ্যে সেরা। কেন সি এ এটি উত্পন্ন করে? 5% খারাপ?
আরমালকে

@ আরমালকে কেবলমাত্র 20-30 সেকেন্ডের জন্য চালাতে দিলে এটি আরও খারাপ।
ট্রিল্কলি

আপনি মান আপনি হিসাবে ব্যবহার পোস্ট করুন গেল nodither_pct, dither_pctএবং detailএই উদাহরণে? আমি আপনার প্রোগ্রামটি বিভিন্ন সংমিশ্রণে চালাচ্ছি, তবে আমার চিত্রগুলির জন্য এগুলি উপ-অনুকূল বলে মনে হচ্ছে, এবং প্যালেটগুলি আপনার পছন্দগুলির নিকটে রয়েছে, তাই ... দয়া করে?
Andreï Kostyrka

@ AndreïKostyrka হ'ল 0.1 0.1 1.6মানগুলি আমি এই চিত্রগুলি তৈরি করতে ব্যবহার করেছি।
hobbs

@ AndreïKostyrka এর 0.5 0.5 1.6ফলাফল প্রায় দ্রুত গতির সাথে প্রায় ভাল মানের হওয়া উচিত ।
হাবস

23

ত্রুটি প্রচার এবং দূষিত হওয়ার সাথে এইচএসএল নিকটতম মান

আমি আমার অলআরজিবি চিত্রগুলির জন্য যে কোডটি ব্যবহার করেছি তার সাথে সামান্য অভিযোজন করেছি । যুক্তিসঙ্গত সময় এবং মেমরির সীমাবদ্ধতার সাথে এটি 16 মেগাপিক্সেল চিত্রগুলি প্রক্রিয়া করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, সুতরাং এটি কিছু ডেটা স্ট্রাকচার ক্লাস ব্যবহার করে যা স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরিতে নেই; তবে, আমি সেগুলি বাদ দিয়েছি কারণ ইতিমধ্যে এখানে প্রচুর কোড রয়েছে এবং এটি আকর্ষণীয় কোড।

অলআরজিবি-র জন্য আমি ম্যানুয়ালি ওয়েবেলেটের সাথে সুর করি যা চিত্রের নির্দিষ্ট ক্ষেত্রগুলিকে অগ্রাধিকার দেয়; এই অনিশ্চিত ব্যবহারের জন্য, আমি একটি তরঙ্গলেট বাছাই করছি যা মূল আগ্রহকে উপরের দিক থেকে নীচে রেখে এক তৃতীয়াংশ রেখে তৃতীয় অংশের বিন্যাসের নিয়ম ধরেছে।

মোনা লিসা থেকে প্যালেট সহ আমেরিকান গথিক আমেরিকান গথিক থেকে প্যালেট সহ মোনা লিসা

আমার 36 এর প্রিয়:

মোনা লিসা থেকে প্যালেট সহ নদী

(চিত্র, প্যালেট) এর সম্পূর্ণ কার্টেসিয়ান পণ্য

package org.cheddarmonk.graphics;

import org.cheddarmonk.util.*;
import java.awt.Point;
import java.awt.image.*;
import java.io.File;
import java.util.Random;
import javax.imageio.ImageIO;

public class PaletteApproximator {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // Adjust this to fine-tune for the areas which are most important.
        float[] waveletDefault = new float[] {0.5f, 0.333f, 0.5f, 0.5f, 1};

        generateAndSave(args[0], args[1], args[2], waveletDefault);
    }

    private static void generateAndSave(String paletteFile, String fileIn, String fileOut, float[]... wavelets) throws Exception {
        BufferedImage imgIn = ImageIO.read(new File(fileIn));
        int w = imgIn.getWidth(), h = imgIn.getHeight();

        int[] buf = new int[w * h];
        imgIn.getRGB(0, 0, w, h, buf, 0, w);

        SimpleOctTreeInt palette = loadPalette(paletteFile);
        generate(palette, buf, w, h, wavelets);

        // Masks for R, G, B, A.
        final int[] off = new int[]{0xff0000, 0xff00, 0xff, 0xff000000};
        // The corresponding colour model.
        ColorModel colourModel = ColorModel.getRGBdefault();
        DataBufferInt dbi = new DataBufferInt(buf, buf.length);
        Point origin = new Point(0, 0);
        WritableRaster raster = Raster.createPackedRaster(dbi, w, h, w, off, origin);
        BufferedImage imgOut = new BufferedImage(colourModel, raster, false, null);

        ImageIO.write(imgOut, "PNG", new File(fileOut));
    }

    private static SimpleOctTreeInt loadPalette(String paletteFile) throws Exception {
        BufferedImage img = ImageIO.read(new File(paletteFile));
        int w = img.getWidth(), h = img.getHeight();

        int[] buf = new int[w * h];
        img.getRGB(0, 0, w, h, buf, 0, w);

        // Parameters tuned for 4096x4096
        SimpleOctTreeInt octtree = new SimpleOctTreeInt(0, 1, 0, 1, 0, 1, 16, 12);
        for (int i = 0; i < buf.length; i++) {
            octtree.add(buf[i], transform(buf[i]));
        }

        return octtree;
    }

    private static void generate(SimpleOctTreeInt octtree, int[] buf, int w, int h, float[]... wavelets) {
        int m = w * h;

        LeanBinaryHeapInt indices = new LeanBinaryHeapInt();
        Random rnd = new Random();
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            float x = (i % w) / (float)w, y = (i / w) / (float)w;

            float weight = 0;
            for (float[] wavelet : wavelets) {
                weight += wavelet[4] * Math.exp(-Math.pow((x - wavelet[0]) / wavelet[2], 2) - Math.pow((y - wavelet[1]) / wavelet[3], 2));
            }

            // Random element provides some kind of dither
            indices.insert(i, -weight + 0.2f * rnd.nextFloat());
        }

        // Error diffusion buffers.
        float[] errx = new float[m], erry = new float[m], errz = new float[m];

        for (int i = 0; i < m; i++) {
            int idx = indices.pop();
            int x = idx % w, y = idx / w;

            // TODO Bicubic interpolation? For the time being, prefer to scale the input image externally...
            float[] tr = transform(buf[x + w * y]);
            tr[0] += errx[idx]; tr[1] += erry[idx]; tr[2] += errz[idx];

            int pixel = octtree.nearestNeighbour(tr, 2);
            buf[x + y * w] = 0xff000000 | pixel;

            // Don't reuse pixels.
            float[] trPix = transform(pixel);
            boolean ok = octtree.remove(pixel, trPix);
            if (!ok) throw new IllegalStateException("Failed to remove from octtree");

            // Propagate error in 4 directions, not caring whether or not we've already done that pixel.
            // This will lose some error, but that might be a good thing.
            float dx = (tr[0] - trPix[0]) / 4, dy = (tr[1] - trPix[1]) / 4, dz = (tr[2] - trPix[2]) / 4;
            if (x > 0) {
                errx[idx - 1] += dx;
                erry[idx - 1] += dy;
                errz[idx - 1] += dz;
            }
            if (x < w - 1) {
                errx[idx + 1] += dx;
                erry[idx + 1] += dy;
                errz[idx + 1] += dz;
            }
            if (y > 0) {
                errx[idx - w] += dx;
                erry[idx - w] += dy;
                errz[idx - w] += dz;
            }
            if (y < h - 1) {
                errx[idx + w] += dx;
                erry[idx + w] += dy;
                errz[idx + w] += dz;
            }
        }
    }

    private static final float COS30 = (float)Math.sqrt(3) / 2;
    private static float[] transform(int rgb) {
        float r = ((rgb >> 16) & 0xff) / 255.f;
        float g = ((rgb >> 8) & 0xff) / 255.f;
        float b = (rgb & 0xff) / 255.f;

        // HSL cone coords
        float cmax = (r > g) ? r : g; if (b > cmax) cmax = b;
        float cmin = (r < g) ? r : g; if (b < cmin) cmin = b;
        float[] cone = new float[3];
        cone[0] = (cmax + cmin) / 2;
        cone[1] = 0.5f * (1 + r - (g + b) / 2);
        cone[2] = 0.5f * (1 + (g - b) * COS30);
        return cone;
    }
}

22

পাইথন

সুন্দর কোডওয়ালা নয়, ফলাফল অনুসারেও নয়।

from blist import blist
from PIL import Image
import random

def randpop(colors):
    j = random.randrange(len(colors))
    return colors.pop(j)

colors = blist(Image.open('in1.png').getdata())
random.shuffle(colors)
target = Image.open('in2.png')

out = target.copy()
data = list(list(i) for i in out.getdata())

assert len(data) == len(colors)

w, h = out.size

coords = []
for i in xrange(h):
    for j in xrange(w):
        coords.append((i, j))

# Adjust color balance
dsum = [sum(d[i] for d in data) for i in xrange(3)]
csum = [sum(c[i] for c in colors) for i in xrange(3)]
adjust = [(csum[i] - dsum[i]) // len(data) for i in xrange(3)]
for i, j in coords:
    for k in xrange(3):
        data[i*w + j][k] += adjust[k]

random.shuffle(coords)

# larger value here gives better results but take longer
choose = 100
threshold = 10

done = set()
while len(coords):
    if not len(coords) % 1000:
        print len(coords) // 1000
    i, j = coords.pop()
    ind = i*w + j
    done.add(ind)
    t = data[ind]
    dmin = 255*3
    kmin = 0
    choices = []
    while colors and len(choices) < choose:
        k = len(choices)
        choices.append(randpop(colors))
        c = choices[-1]
        d = sum(abs(t[l] - c[l]) for l in xrange(3))
        if d < dmin:
            dmin = d
            kmin = k
            if d < threshold:
                break
    c = choices.pop(kmin)
    data[ind] = c
    colors.extend(choices)

    # Push the error to nearby pixels for dithering
    if ind + 1 < len(data) and ind + 1 not in done:
        ind2 = ind + 1
    elif ind + w < len(data) and ind + w not in done:
        ind2 = ind + w
    elif ind > 0 and ind - 1 not in done:
        ind2 = ind - 1
    elif ind - w > 0 and ind - w not in done:
        ind2 = ind - w
    else:
        ind2 = None
    if ind2 is not None:
        for k in xrange(3):
            err = abs(t[k] - c[k])
            data[ind2][k] += err

out.putdata(data)
out.save('out.png')

সম্ভাব্য উন্নতি:

  • স্মার্ট রঙ সংশোধন?
  • ভাল মানের মেট্রিক?
  • একের চেয়ে আশেপাশের সমস্ত পিক্সেলে ত্রুটিটি চাপ দিন

কুরুচিপূর্ণ (1-> 2): 1-> 2

কিছুটা ভাল (2-> 1): 2-> 1

মার্জিত (2-> 3): 2-> 3

খারাপ রেট্রেসার (3-> 4) এর মতো: 3-> 4

প্রতারণা - উপরের অর্ধে সমস্ত ভাল পিক্সেল ব্যবহার করুন এবং দাবি রঙ করুন: 1-> 2


3
শেষটি হ'ল ... একটি আকর্ষণীয় ধারণা। তবে তবুও আপত্তি নেই।
জন ডিভোরাক

20

পাইথন (কেডি-ট্রি এবং লাইটোসিটি ব্যবহার করে)

দুর্দান্ত চ্যালেঞ্জ। আমি কেডি-ট্রি অ্যাপ্রোচ নিয়ে যাওয়ার সিদ্ধান্ত নিয়েছি। সুতরাং কে-ডি-ট্রি পদ্ধতির ব্যবহারের পিছনে মূল ধারণাটি হ'ল এটি ছবিতে উপস্থিতি অনুযায়ী রঙ এবং আলোকসজ্জা বিভক্ত করে।

সুতরাং কেডি-ট্রি জন্য প্রথম বাছাই লাল উপর ভিত্তি করে। এটি দুটি বর্ণকে প্রায় দুটি সমান গ্রুপ রেডগুলিতে বিভক্ত করে (হালকা লাল এবং গা dark় লাল)। এর পরে এটি গ্রিনস বরাবর এই দুটি পার্টিশন বিভক্ত করে। পরবর্তী নীল এবং তারপরে লাইটোনিটি এবং তারপরে আবার লাল। এবং গাছ অবধি নির্মিত না হওয়া পর্যন্ত। এই পদ্ধতির মধ্যে আমি উত্স চিত্র এবং গন্তব্য চিত্রের জন্য একটি কেডি-ট্রি তৈরি করেছি। এর পরে আমি উত্স থেকে গন্তব্যে ট্রি ম্যাপ করেছি এবং গন্তব্য ফাইলের রঙের ডেটা ওভাররাইট করে। ফলাফল সব এখানে প্রদর্শিত হয়

কিছু উদাহরণ:

মোনা লিসা -> আমেরিকান গথিক

মোনালিসা আমেরিকান গথিক (মোনা_লিসা স্টাইল)

আমেরিকান গথিক -> মোনা লিসা

আমেরিকান গথিক মোনা_লিসা (আমেরিকান গোথিক স্টাইল)

তারার রাত -> চিৎকার

তারকাময় রাত তারার চিৎকার

চিৎকার -> তারার রাত

চিত্কার চিৎকারকারী তারা

রামধনু গোলক

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন মোনা লিসার বল চিৎকারযুক্ত বল

@ ক্যালভিনের শখের চলচ্চিত্রের ফ্রেম নির্মাতা ব্যবহার করে এখানে শর্ট মুভিটি দেওয়া হল:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

এবং এখন কোডের জন্য :-)

from PIL import Image

""" Computation of hue, saturation, luminosity.
Based on http://stackoverflow.com/questions/3732046/how-do-you-get-the-hue-of-a-xxxxxx-colour
"""
def rgbToLsh(t):
    r = t[0]
    g = t[1]
    b = t[2]
    r /= 255.
    g /= 255.
    b /= 255.
    vmax = max([r, g, b])
    vmin = min([r, g, b]);
    h = s = l = (vmax + vmin) / 2.;

    if (vmax == vmin):
        h = s = 0.  # achromatic
    else:
        d = vmax - vmin;
        if l > 0.5:
            s = d / (2. - vmax - vmin)
        else:
            s = d / (vmax + vmin);
        if vmax == r:
            if g<b: 
                m = 6. 
            else: 
                m = 0. 
            h = (g - b) / d + m
        elif vmax == g: 
            h = (b - r) / d + 2.
        elif vmax == b: 
            h = (r - g) / d + 4.
        h /= 6.;
    return [l,s,h];



""" KDTree implementation.
Based on https://code.google.com/p/python-kdtree/ 
"""
__version__ = "1r11.1.2010"
__all__ = ["KDTree"]

def square_distance(pointA, pointB):
    # squared euclidean distance
    distance = 0
    dimensions = len(pointA) # assumes both points have the same dimensions
    for dimension in range(dimensions):
        distance += (pointA[dimension] - pointB[dimension])**2
    return distance

class KDTreeNode():
    def __init__(self, point, left, right):
        self.point = point
        self.left = left
        self.right = right

    def is_leaf(self):
        return (self.left == None and self.right == None)

class KDTreeNeighbours():
    """ Internal structure used in nearest-neighbours search.
    """
    def __init__(self, query_point, t):
        self.query_point = query_point
        self.t = t # neighbours wanted
        self.largest_distance = 0 # squared
        self.current_best = []

    def calculate_largest(self):
        if self.t >= len(self.current_best):
            self.largest_distance = self.current_best[-1][1]
        else:
            self.largest_distance = self.current_best[self.t-1][1]

    def add(self, point):
        sd = square_distance(point, self.query_point)
        # run through current_best, try to find appropriate place
        for i, e in enumerate(self.current_best):
            if i == self.t:
                return # enough neighbours, this one is farther, let's forget it
            if e[1] > sd:
                self.current_best.insert(i, [point, sd])
                self.calculate_largest()
                return
        # append it to the end otherwise
        self.current_best.append([point, sd])
        self.calculate_largest()

    def get_best(self):
        return [element[0] for element in self.current_best[:self.t]]



class KDTree():
    """ KDTree implementation.

        Example usage:

            from kdtree import KDTree

            data = <load data> # iterable of points (which are also iterable, same length)
            point = <the point of which neighbours we're looking for>

            tree = KDTree.construct_from_data(data)
            nearest = tree.query(point, t=4) # find nearest 4 points
    """

    def __init__(self, data):

        self.data_listing = []
        def build_kdtree(point_list, depth):

            # code based on wikipedia article: http://en.wikipedia.org/wiki/Kd-tree
            if not point_list:
                return None

            # select axis based on depth so that axis cycles through all valid values
            axis = depth % 4 #len(point_list[0]) # assumes all points have the same dimension

            # sort point list and choose median as pivot point,
            # TODO: better selection method, linear-time selection, distribution
            point_list.sort(key=lambda point: point[axis])
            median = len(point_list)/2 # choose median

            # create node and recursively construct subtrees
            node = KDTreeNode(point=point_list[median],
                              left=build_kdtree(point_list[0:median], depth+1),
                              right=build_kdtree(point_list[median+1:], depth+1))

            # add point to listing                   
            self.data_listing.append(point_list[median])
            return node

        self.root_node = build_kdtree(data, depth=0)

    @staticmethod
    def construct_from_data(data):
        tree = KDTree(data)
        return tree

    def query(self, query_point, t=1):
        statistics = {'nodes_visited': 0, 'far_search': 0, 'leafs_reached': 0}

        def nn_search(node, query_point, t, depth, best_neighbours):
            if node == None:
                return

            #statistics['nodes_visited'] += 1

            # if we have reached a leaf, let's add to current best neighbours,
            # (if it's better than the worst one or if there is not enough neighbours)
            if node.is_leaf():
                #statistics['leafs_reached'] += 1
                best_neighbours.add(node.point)
                return

            # this node is no leaf

            # select dimension for comparison (based on current depth)
            axis = depth % len(query_point)

            # figure out which subtree to search
            near_subtree = None # near subtree
            far_subtree = None # far subtree (perhaps we'll have to traverse it as well)

            # compare query_point and point of current node in selected dimension
            # and figure out which subtree is farther than the other
            if query_point[axis] < node.point[axis]:
                near_subtree = node.left
                far_subtree = node.right
            else:
                near_subtree = node.right
                far_subtree = node.left

            # recursively search through the tree until a leaf is found
            nn_search(near_subtree, query_point, t, depth+1, best_neighbours)

            # while unwinding the recursion, check if the current node
            # is closer to query point than the current best,
            # also, until t points have been found, search radius is infinity
            best_neighbours.add(node.point)

            # check whether there could be any points on the other side of the
            # splitting plane that are closer to the query point than the current best
            if (node.point[axis] - query_point[axis])**2 < best_neighbours.largest_distance:
                #statistics['far_search'] += 1
                nn_search(far_subtree, query_point, t, depth+1, best_neighbours)

            return

        # if there's no tree, there's no neighbors
        if self.root_node != None:
            neighbours = KDTreeNeighbours(query_point, t)
            nn_search(self.root_node, query_point, t, depth=0, best_neighbours=neighbours)
            result = neighbours.get_best()
        else:
            result = []

        #print statistics
        return result


#List of files: 
files = ['JXgho.png','N6IGO.png','c5jq1.png','itzIe.png','xPAwA.png','y2VZJ.png']

#Loop over source files 
for im_orig in range(len(files)):
    srch = Image.open(files[im_orig])   #Open file handle 
    src = srch.load();                  #Load file  

    # Build data structure (R,G,B,lum,xpos,ypos) for source file
    srcdata =  [(src[i,j][0],src[i,j][1],src[i,j][2],rgbToLsh(src[i,j])[0],i,j) \
                     for i in range(srch.size[0]) \
                     for j in range(srch.size[1])]  

    # Build kd-tree for source
    srctree = KDTree.construct_from_data(srcdata)

    for im in range(len(files)):
        desh = Image.open(files[im])
        des = desh.load();

        # Build data structure (R,G,B,lum,xpos,ypos) for destination file
        desdata =  [(des[i,j][0],des[i,j][1],des[i,j][2],rgbToLsh(des[i,j]),i,j) \
                     for i in range(desh.size[0]) \
                     for j in range(desh.size[1])]  

        # Build kd-tree for destination
        destree = KDTree.construct_from_data(desdata)

        # Switch file mode
        desh.mode = srch.mode
        for k in range(len(srcdata)):
            # Get locations from kd-tree sorted data
            i   = destree.data_listing[k][-2]
            j   = destree.data_listing[k][-1]
            i_s = srctree.data_listing[k][-2]
            j_s = srctree.data_listing[k][-1]

            # Overwrite original colors with colors from source file 
            des[i,j] = src[i_s,j_s]

        # Save to disk  
        desh.save(files[im_orig].replace('.','_'+`im`+'.'))

আমি এক বছর আগে এটি লক্ষ্য করিনি তবে এটি বেশ ভাল!
hobbs

16

পাইথন

কেবল বলটি ঘূর্ণায়মান রাখার জন্য, এখানে আমার নিজের সহজ এবং বেদনাদায়ক ধীর উত্তর।

import Image

def countColors(image):
    colorCounts = {}
    for color in image.getdata():
        if color in colorCounts:
            colorCounts[color] += 1
        else:
            colorCounts[color] = 1
    return colorCounts

def colorDist(c1, c2):
    def ds(c1, c2, i):
        return (c1[i] - c2[i])**2
    return (ds(c1, c2, 0) + ds(c1, c2, 1) + ds(c1, c2, 2))**0.5

def findClosestColor(palette, color):
    closest = None
    minDist = (3*255**2)**0.5
    for c in palette:
        dist = colorDist(color, c)
        if dist < minDist:
            minDist = dist
            closest = c
    return closest

def removeColor(palette, color):
    if palette[color] == 1:
        del palette[color]
    else:
        palette[color] -= 1

def go(paletteFile, sourceFile):
    palette = countColors(Image.open(paletteFile).convert('RGB'))
    source = Image.open(sourceFile).convert('RGB')
    copy = Image.new('RGB', source.size)
    w, h = copy.size

    for x in range(w):
        for y in range(h):
            c = findClosestColor(palette, source.getpixel((x, y)))
            removeColor(palette, c)
            copy.putpixel((x, y), c)
        print x #print progress
    copy.save('copy.png')

#the respective file paths go here
go('../ag.png', '../r.png')

উত্সের প্রতিটি পিক্সেলের জন্য এটি প্যালেটে অব্যবহৃত পিক্সেলের সন্ধান করে যা আরজিবি রঙের কিউবের নিকটে রয়েছে। এটি মূলত কুইচুনাক্সের অ্যালগোরিদমের মতো তবে কোনও এলোমেলোতা এবং ভিন্ন রঙের তুলনা ফাংশন ছাড়াই।

আপনি বলতে পারেন যে আমি বাম থেকে ডানে সরে যাচ্ছি কারণ অনুরূপ রঙগুলি হ্রাসের কারণে চিত্রের ডান দিকে অনেক কম বিশদ রয়েছে।

আমেরিকান গথিক থেকে নদী

আমেরিকান গথিক থেকে নদী

রেনবো গোলক থেকে মোনা লিসা

রেনবো গোলক থেকে মোনা লিসা


1
MME। লিসা কিছুটা হলুদ ...
টমসডিং করুন

4
আমি সত্যিই থেকে বাম 'চমৎকার' অধিকার 'বিমূর্ত' থেকে =) আমেরিকান গথিক থেকে নদীর রূপান্তরটি মত
flawr

12

Haskell,

এই সমাধানটিতে স্থির হওয়ার আগে আমি নিকটবর্তী প্রতিবেশী অনুসন্ধানগুলি ব্যবহার করে কয়েকটি ভিন্ন পদ্ধতির চেষ্টা করেছি (যা আসলে আমার প্রথম ধারণা ছিল)। আমি প্রথমে চিত্রগুলির পিক্সেল ফর্ম্যাটগুলি YCbCr এ রূপান্তর করি এবং তাদের পিক্সেল ডেটাযুক্ত দুটি তালিকা তৈরি করি। তারপরে, তালিকাগুলি লুমিন্যান্স মানকে অগ্রাধিকার প্রদান করে বাছাই করা হয়। এর পরে, আমি কেবল প্যালেট চিত্রের সাথে ইনপুট চিত্রের সাজানো পিক্সেল তালিকাটি প্রতিস্থাপন করেছি এবং তারপরে এটিকে মূল ক্রমে পুনরায় অবলম্বন করব এবং এটি একটি নতুন চিত্র তৈরি করতে ব্যবহার করব।

module Main where

import System.Environment    (getArgs)
import System.Exit           (exitSuccess, exitFailure)
import System.Console.GetOpt (getOpt, ArgOrder(..), OptDescr(..), ArgDescr(..))
import Data.List             (sortBy)

import Codec.Picture
import Codec.Picture.Types

import qualified Data.Vector as V

main :: IO ()
main = do
    (ioOpts, _) <- getArgs >>= getOpts
    opts        <- ioOpts
    image       <- loadImage $ imageFile opts
    palette     <- loadImage $ paletteFile opts
    case swapPalette image palette of
      Nothing -> do
          putStrLn "Error: image and palette dimensions do not match"
          exitFailure
      Just img ->
          writePng (outputFile opts) img

swapPalette :: Image PixelYCbCr8 -> Image PixelYCbCr8 -> Maybe (Image PixelRGB8)
swapPalette img pal
    | area1 == area2 =
        let cmpCr (_, (PixelYCbCr8 _ _ r1)) (_, (PixelYCbCr8 _ _ r2)) = r1 `compare` r2
            cmpCb (_, (PixelYCbCr8 _ c1 _)) (_, (PixelYCbCr8 _ c2 _)) = c1 `compare` c2
            cmpY  (_, (PixelYCbCr8 y1 _ _)) (_, (PixelYCbCr8 y2 _ _)) = y2 `compare` y1
            w       = imageWidth  img
            h       = imageHeight img
            imgData = sortBy cmpY $ sortBy cmpCr $ sortBy cmpCb $ zip [1 :: Int ..] $ getPixelList img
            palData = sortBy cmpY $ sortBy cmpCr $ sortBy cmpCb $ zip [1 :: Int ..] $ getPixelList pal
            newData = zipWith (\(n, _) (_, p) -> (n, p)) imgData palData
            pixData = map snd $ sortBy (\(n1, _) (n2, _) -> n1 `compare` n2) newData
            dataVec = V.reverse $ V.fromList pixData
        in  Just $ convertImage $ generateImage (lookupPixel dataVec w h) w h
    | otherwise = Nothing
    where area1 = (imageWidth img) * (imageHeight img)
          area2 = (imageWidth pal) * (imageHeight pal)

lookupPixel :: V.Vector PixelYCbCr8 -> Int -> Int -> Int -> Int -> PixelYCbCr8
lookupPixel vec w h x y = vec V.! i
    where i = flattenIndex w h x y

getPixelList :: Image PixelYCbCr8 -> [PixelYCbCr8]
getPixelList img = foldl (\ps (x, y) -> (pixelAt img x y):ps) [] coords
    where coords = [(x, y) | x <- [0..(imageWidth img) - 1], y <- [0..(imageHeight img) - 1]]

flattenIndex :: Int -> Int -> Int -> Int -> Int
flattenIndex _ h x y = y + (x * h)

-------------------------------------------------
-- Command Line Option Functions
-------------------------------------------------

getOpts :: [String] -> IO (IO Options, [String])
getOpts args = case getOpt Permute options args of
    (opts, nonOpts, []) -> return (foldl (>>=) (return defaultOptions) opts, nonOpts)
    (_, _, errs)        -> do
        putStrLn $ concat errs
        printUsage
        exitFailure

data Options = Options
  { imageFile   :: Maybe FilePath
  , paletteFile :: Maybe FilePath
  , outputFile  :: FilePath
  }

defaultOptions :: Options
defaultOptions = Options
  { imageFile   = Nothing
  , paletteFile = Nothing
  , outputFile  = "out.png"
  }

options :: [OptDescr (Options -> IO Options)]
options = [ Option ['i'] ["image"]   (ReqArg setImage   "FILE") "",
            Option ['p'] ["palette"] (ReqArg setPalette "FILE") "",
            Option ['o'] ["output"]  (ReqArg setOutput  "FILE") "",
            Option ['v'] ["version"] (NoArg showVersion)        "",
            Option ['h'] ["help"]    (NoArg exitPrintUsage)     ""]

setImage :: String -> Options -> IO Options
setImage image opts = return $ opts { imageFile = Just image }

setPalette :: String -> Options -> IO Options
setPalette palette opts = return $ opts { paletteFile = Just palette }

setOutput :: String -> Options -> IO Options
setOutput output opts = return $ opts { outputFile = output }

printUsage :: IO ()
printUsage = do
    putStrLn "Usage: repix [OPTION...] -i IMAGE -p PALETTE [-o OUTPUT]"
    putStrLn "Rearrange pixels in the palette file to closely resemble the given image."
    putStrLn ""
    putStrLn "-i, --image    specify the image to transform"
    putStrLn "-p, --palette  specify the image to use as the palette"
    putStrLn "-o, --output   specify the output image file"
    putStrLn ""
    putStrLn "-v, --version  display version information and exit"
    putStrLn "-h, --help     display this help and exit"

exitPrintUsage :: a -> IO Options
exitPrintUsage _ = do
    printUsage
    exitSuccess

showVersion :: a -> IO Options
showVersion _ = do
    putStrLn "Pixel Rearranger v0.1"
    exitSuccess

-------------------------------------------------
-- Image Loading Util Functions
-------------------------------------------------

loadImage :: Maybe FilePath -> IO (Image PixelYCbCr8)
loadImage Nothing     = do
    printUsage
    exitFailure
loadImage (Just path) = do
    rdImg <- readImage path
    case rdImg of
      Left err -> do
          putStrLn err
          exitFailure
      Right img -> getRGBImage img

getRGBImage :: DynamicImage -> IO (Image PixelYCbCr8)
getRGBImage dynImg =
    case dynImg of
      ImageYCbCr8 img -> return img
      ImageRGB8   img -> return $ convertImage img
      ImageY8     img -> return $ convertImage (promoteImage img :: Image PixelRGB8)
      ImageYA8    img -> return $ convertImage (promoteImage img :: Image PixelRGB8)
      ImageCMYK8  img -> return $ convertImage (convertImage img :: Image PixelRGB8)
      ImageRGBA8  img -> return $ convertImage (pixelMap dropTransparency img :: Image PixelRGB8)
      _               -> do
          putStrLn "Error: incompatible image type."
          exitFailure

ফলাফল

আমার প্রোগ্রামটি যে চিত্রগুলি তৈরি করে সেগুলি অন্যান্য সমাধানগুলির তুলনায় অনেক স্বতন্ত্র থাকে এবং এটি বড় শক্ত অঞ্চল বা গ্রেডিয়েন্টগুলির সাথে ভালভাবে মোকাবেলা করে না।

সম্পূর্ণ অ্যালবামের একটি লিঙ্ক এখানে।

আমেরিকান গথিক -> মোনা লিসা

মোনা লিসা -> আমেরিকান গথিক

গোলক -> মোনা লিসা

চিৎকার -> তারার রাত

চিৎকার -> গোলক


3
আমি (গোলক -> মোনা লিসা) এদিক সেদিক পছন্দ করি কিন্তু (চিত্কার -> গোলক) কোথা থেকে এই কদর্য শিল্পকর্মগুলি?
জন ডিভোরাক

1
শিল্পকর্মগুলি কীভাবে আমার অ্যালগোরিদম পিক্সেলকে বাছাই করে তার পার্শ্ব প্রতিক্রিয়া। এই মুহুর্তে, প্রতিটি পিক্সেলের লাল-পার্থক্যটি বাছাইকরণের ধাপে নীল-পার্থক্যের চেয়ে বেশি প্রাধান্য পেয়েছে, যার অর্থ ইনপুট চিত্রের অনুরূপ রঙগুলি প্যালেট চিত্র থেকে খুব আলাদা রঙের সাথে মিলে যায়। যাইহোক, আমি প্রায় নিশ্চিত যে এই একই প্রভাবটিই গোলক -> মোনা লিসার মতো চিত্রগুলিতে আপাত দৃষ্টিশক্তি সৃষ্টি করে, তাই আমি এটি রাখার সিদ্ধান্ত নিয়েছি।
চ্যাসি

9

জাভা

কুইঞ্চুনস থেকে পূর্ববর্তী জাভা উত্তর দ্বারা অনুপ্রাণিত

     package paletteswap;

import java.awt.Point;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.BitSet;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;

import javax.imageio.ImageIO;

public class Test
{
    public static class Bits
    {

        public static BitSet convert( int value )
        {
            BitSet bits = new BitSet();
            int index = 0;
            while ( value != 0L )
            {
                if ( value % 2 != 0 )
                {
                    bits.set( index );
                }
                ++index;
                value = value >>> 1;
            }
            return bits;
        }

        public static int convert( BitSet bits )
        {
            int value = 0;
            for ( int i = 0; i < bits.length(); ++i )
            {
                value += bits.get( i ) ? ( 1 << i ) : 0;
            }
            return value;
        }
    }

    public static void main( String[] args ) throws IOException
    {
        BufferedImage source = ImageIO.read( resource( "river.png" ) ); // My names
                                                                            // for the
                                                                            // files
        BufferedImage palette = ImageIO.read( resource( "farmer.png" ) );
        BufferedImage result = rearrange( source, palette );
        ImageIO.write( result, "png", resource( "result.png" ) );
    }

    public static BufferedImage rearrange( BufferedImage source, BufferedImage palette )
    {
        BufferedImage result = new BufferedImage( source.getWidth(), source.getHeight(), BufferedImage.TYPE_INT_RGB );

        // This creates a list of points in the Source image.
        // Then, we shuffle it and will draw points in that order.
        List<Point> samples = getPoints( source.getWidth(), source.getHeight() );
        Collections.sort( samples, new Comparator<Point>()
        {

            @Override
            public int compare( Point o1, Point o2 )
            {
                int c1 = getRGB( source, o1.x, o1.y );
                int c2 = getRGB( source, o2.x, o2.y );
                return c1 -c2;
            }
        } );

        // Create a list of colors in the palette.
        List<Integer> colors = getColors( palette );

        while ( !samples.isEmpty() )
        {
            Point currentPoint = samples.remove( 0 );
            int sourceAtPoint = getRGB( source, currentPoint.x, currentPoint.y );
            int colorIndex = binarySearch( colors, sourceAtPoint );
            int bestColor = colors.remove( colorIndex );
            setRGB( result, currentPoint.x, currentPoint.y, bestColor );
        }
        return result;
    }

    public static int unpack( int rgbPacked )
    {
        BitSet packed = Bits.convert( rgbPacked );
        BitSet rgb = Bits.convert( 0 );
        for (int i=0; i<8; i++)
        {
            rgb.set( i,    packed.get( i*3 )  );
            rgb.set( i+16,    packed.get( i*3+1 )  );
            rgb.set( i+8,    packed.get( i*3+2 )  );
        }
        return Bits.convert( rgb);
    }

    public static int pack( int rgb )
    {
        int myrgb = rgb & 0x00FFFFFF;

        BitSet bits = Bits.convert( myrgb );
        BitSet packed = Bits.convert( 0 );

        for (int i=0; i<8; i++)
        {
            packed.set( i*3,    bits.get( i )  );
            packed.set( i*3+1,  bits.get( i+16 )  );
            packed.set( i*3+2,  bits.get( i+8 )  );
        }
        return Bits.convert( packed);

    }

    public static int getRGB( BufferedImage image, int x, int y )
    {
        return pack( image.getRGB( x, y ) );
    }

    public static void setRGB( BufferedImage image, int x, int y, int color )
    {
        image.setRGB( x, y, unpack( color ) );
    }

    public static List<Point> getPoints( int width, int height )
    {
        List<Point> points = new ArrayList<>( width * height );
        for ( int x = 0; x < width; x++ )
        {
            for ( int y = 0; y < height; y++ )
            {
                points.add( new Point( x, y ) );
            }
        }
        return points;
    }

    public static List<Integer> getColors( BufferedImage img )
    {
        int width = img.getWidth();
        int height = img.getHeight();
        List<Integer> colors = new ArrayList<>( width * height );
        for ( int x = 0; x < width; x++ )
        {
            for ( int y = 0; y < height; y++ )
            {
                colors.add( getRGB( img, x, y ) );
            }
        }
        Collections.sort( colors );
        return colors;
    }

    public static int binarySearch( List<Integer> toSearch, int obj )
    {
        int index = toSearch.size() >> 1;
        for ( int guessChange = toSearch.size() >> 2; guessChange > 0; guessChange >>= 1 )
        {
            int value = toSearch.get( index );
            if ( obj == value )
            {
                return index;
            }
            else if ( obj < value )
            {
                index -= guessChange;
            }
            else
            {
                index += guessChange;
            }
        }
        return index;
    }

    public static File resource( String fileName )
    { // This method is here solely
        // for my ease of use (I put
        // the files under <Project
        // Name>/Resources/ )
        return new File( System.getProperty( "user.home" ) + "/pictureswap/" + fileName );
    }
}

মোনা লিসা -> কৃষকরা

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

এটি কী এমন বিন্দুগুলি সাজায় যা এলোমেলো পরিবর্তে তাদের তীব্রতার দ্বারা প্রতিস্থাপন করা দরকার।


8

চুনি

সংক্ষিপ্ত বিবরণ:

সত্যিই সহজ পদ্ধতির, তবে বেশ ভাল ফলাফল পাওয়া যাচ্ছে বলে মনে হচ্ছে:

  1. প্যালেটটি নিন এবং লক্ষ্য করুন, কিছু ফাংশন দ্বারা তাদের পিক্সেল দু'টিকে বাছাই করুন; এগুলিকে "রেফারেন্স" অ্যারে বলুন। আমি এইচএসএলএ অনুসারে বাছাই করতে বেছে নিয়েছি, তবে স্যাচুরেশন টু হিউয়ের জন্য লুমিন্যান্সকে পছন্দ করছি (ওরফে "এলএসএইচএ")
  2. লক্ষ্য চিত্রের প্রতিটি পিক্সেলের উপরে পুনরাবৃত্তি করে লক্ষ্য রেফারেন্স অ্যারেটিতে এটি কোথায় বাছাই হয় তা খুঁজে বের করে এবং প্যালেট থেকে পিক্সেলটি নিয়ে যায় যা প্যালেট রেফারেন্স অ্যারেতে একই সূচীতে সাজানো হয়।

কোড:

require 'rubygems'
require 'chunky_png'
require 'rmagick' # just for the rgba => hsla converter, feel free to use something lighter-weight you have on hand

def pixel_array_for_image(image)
  # [r, b, g, a]
  image.pixels.map{|p| ChunkyPNG::Color.to_truecolor_alpha_bytes(p)}
end

def sorted_pixel_references(pixel_array)
  pixel_array.map{|a| yield(a)}.map.with_index.sort_by(&:first).map(&:last)
end

def sort_by_lsha(pixel_array)
  sorted_pixel_references(pixel_array) {|p|
    # feel free to drop in any sorting function you want here!
    hsla = Magick::Pixel.new(*p).to_hsla # [h, s, l, a]
    [hsla[2], hsla[1], hsla[0], hsla[3]]
  }
end

def make_target_out_of_palette(target_filename, palette_filename, output_filename)
  puts "making #{target_filename} out of #{palette_filename}"

  palette = ChunkyPNG::Image.from_file(palette_filename)
  target = ChunkyPNG::Image.from_file(target_filename)
  puts "  loaded images"

  palette_array = pixel_array_for_image(palette)
  target_array = pixel_array_for_image(target)
  puts "  have pixel arrays"

  palette_spr = sort_by_lsha(palette_array)
  target_spr = sort_by_lsha(target_array)
  puts "  have sorted-pixel reference arrays"

  output = ChunkyPNG::Image.new(target.dimension.width, target.dimension.height, ChunkyPNG::Color::TRANSPARENT)
  (0...target_array.count).each { |index|
    spr_index = target_spr.index(index)
    index_in_palette = palette_spr[spr_index]
    palette_pixel = palette_array[index_in_palette]
    index_as_x = (index % target.dimension.width)
    index_as_y = (index / target.dimension.width)
    output[index_as_x, index_as_y] = ChunkyPNG::Color.rgba(*palette_pixel)
  }
  output.save(output_filename)
  puts "  saved to #{output_filename}"
end

palette_filename, target_filename, output_filename = ARGV
make_target_out_of_palette(target_filename, palette_filename, output_filename)

ফলাফল:

http://imgur.com/a/Iu7Ds

হাইলাইটস:

চিৎকার থেকে স্টারি নাইট তৈরি আমেরিকান গথিক মোনা লিসা থেকে তৈরি নদীর ছবি থেকে তৈরি মোনা লিসা স্টারি নাইট থেকে তৈরি নদীর ছবি photo


2
আপনি কি প্রতিটি চিত্রের জন্য উত্স প্যালেটগুলি যুক্ত করতে পারেন?
প্লাজমাএইচএইচ

7

পার্ল

এখানে বরং একটি সরল পদ্ধতি রয়েছে। আমার ম্যাকবুক প্রোতে চিত্র প্রতি জোড়া 100 ফ্রেম উত্পন্ন করতে প্রায় পাঁচ সেকেন্ড সময় লাগে প্রায় 120 এমবি স্মৃতির মেমরির ছাপ সহ ।

ধারণাটি হ'ল পিক্সেলগুলিকে উভয় এবং প্যালেট চিত্রগুলিতে 24-বিট প্যাক করা আরজিবি দ্বারা বাছাই করা এবং প্যালেট থেকে ধারাবাহিকভাবে রঙের সাথে উত্সের রঙগুলি প্রতিস্থাপন করা।

#!/usr/bin/env perl

use 5.020; # just because
use strict;
use warnings;

use Const::Fast;
use GD;
GD::Image->trueColor(1);

use Path::Class;

const my $COLOR => 0;
const my $COORDINATES => 1;
const my $RGB => 2;
const my $ANIMATION_FRAMES => 100;

const my %MASK => (
    RED => 0x00ff0000,
    GREEN => 0x0000ff00,
    BLUE => 0x000000ff,
);

run(@ARGV);

sub run {
    unless (@_ == 2) {
        die "Need source and palette images\n";
    }
    my $source_file = file(shift)->resolve;
    my $palette_file = file(shift)->resolve;

    my $source = GD::Image->new("$source_file")
        or die "Failed to create source image from '$source_file'";
    my $palette = GD::Image->new("$palette_file")
        or die "Failed to create palette image from '$palette_file'";

    my %source =  map { $_ => $source->$_ } qw(width height);
    my %palette = map { $_ => $palette->$_ } qw(width height);
    my ($frame_prefix) = ($source_file->basename =~ /\A([^.]+)/);

    unless (
        (my $source_area = $source{width} * $source{height}) <=
        (my $palette_area = $palette{width} * $source{height})
    ) {
        die "Source area ($source_area) is greater than palette area ($palette_area)";
    }

    my ($last_frame, $png) = recreate_source_image_from_palette(
        \%source,
        get_source_pixels( get_pixels_by_color($source, \%source) ),
        get_palette_colors( get_pixels_by_color($palette, \%palette) ),
        sub { save_frame($frame_prefix, @_) }
    );

    save_frame($frame_prefix, $last_frame, $png);
    return;
}

sub save_frame {
    my $frame_prefix = shift;
    my $frame = shift;
    my $png = shift;
    file(
        sprintf("${frame_prefix}-%d.png", $frame)
    )->spew(iomode => '>:raw', $$png);
    return;
}

sub recreate_source_image_from_palette {
    my $dim = shift;
    my $source_pixels = shift;
    my $palette_colors = shift;
    my $callback = shift;
    my $frame = 0;

    my %colors;
    $colors{$_} = undef for @$palette_colors;

    my $gd = GD::Image->new($dim->{width}, $dim->{height}, 1);
    for my $x (keys %colors) {
          $colors{$x} = $gd->colorAllocate(unpack_rgb($x));
    }

    my $period = sprintf '%.0f', @$source_pixels / $ANIMATION_FRAMES;
    for my $i (0 .. $#$source_pixels) {
        $gd->setPixel(
            @{ $source_pixels->[$i] },
            $colors{ $palette_colors->[$i] }
        );
        if ($i % $period == 0) {
            $callback->($frame, \ $gd->png);
            $frame += 1;
        }
    }
    return ($frame, \ $gd->png);
}

sub get_palette_colors { [ map sprintf('%08X', $_->[$COLOR]), @{ $_[0] } ] }

sub get_source_pixels { [ map $_->[$COORDINATES], @{ $_[0] } ] }

sub get_pixels_by_color {
    my $gd = shift;
    my $dim = shift;
    return [
        sort { $a->[$COLOR] <=> $b->[$COLOR] }
        map {
            my $y = $_;
            map {
                [ pack_rgb( $gd->rgb( $gd->getPixel($_, $y) ) ), [$_, $y] ];
            } 0 .. $dim->{width}
        } 0 .. $dim->{height}
    ];
}

sub pack_rgb { $_[0] << 16 | $_[1] << 8 | $_[2] }

sub unpack_rgb {
    my ($r, $g, $b) = map $MASK{$_} & hex($_[0]), qw(RED GREEN BLUE);
    return ($r >> 16, $g >> 8, $b);
}

আউটপুট

স্টারি নাইট প্যালেট ব্যবহার করে চিৎকার করুন

স্টারি নাইট প্যালেট ব্যবহার করে চিৎকার করুন

আমেরিকা গথিক মোনা লিসার রঙ ব্যবহার করে

আমেরিকা গথিক মোনা লিসার রঙ ব্যবহার করে

স্ক্রিম রঙ ব্যবহার করে মোনা লিসা

স্ক্রিম রঙ ব্যবহার করে মোনা লিসা

মার্বেল রঙ ব্যবহার করে নদী

মার্বেল রঙ ব্যবহার করে নদী

অ্যানিমেশন

আমি অলস ছিলাম, তাই আমি ইউটিউবে অ্যানিমেশনগুলি রেখেছি: স্টার নাইটের রঙ ব্যবহার করে মোনালিসা এবং আমেরিকা গথিক মোনা লিসার রঙগুলি ব্যবহার করে


7

পাইথন

অনুভূত যে আমি কোড গল্ফটি গ্রহণ করার জন্য এই সামান্য সুযোগটি নেব এবং আমার পাইথন চপগুলিতে কাজ করার অজুহাত হিসাবে এটি ব্যবহার করব যেহেতু এই দিনগুলিতে এটি প্রায়শই বেশি কাজ করে আসছে। ও (এন ^ 2) এবং ও (এনলগ (এন)) এর সাথে রঙগুলি চেষ্টা করার এবং অনুকূল করার সময় সহ আমি কয়েকটি সংখ্যক অ্যালগরিদমের মধ্য দিয়ে দৌড়েছি, তবে এটি খুব স্পষ্ট হয়ে উঠেছে যে এটি উভয়ই গণনামূলকভাবে ব্যয়বহুল এবং আসলে খুব সামান্য ছিল had আপাত ফলাফলের উপর প্রভাব। সুতরাং নীচে আমি ও (এন) সময়ে (মূলত আমার সিস্টেমে তাত্ক্ষণিকভাবে) কাজ করে এমন জিনিসগুলি নিয়েছিলাম যা সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ ভিজ্যুয়াল এলিমেন্ট (আলোকসজ্জা) যথাযথ হিসাবে সঠিকভাবে পায় এবং ক্রোমা জমি যেখানে দেয় সেখানে দেয়।

from PIL import Image
def check(palette, copy):
    palette = sorted(palette.getdata())
    copy = sorted(copy.getdata())
    print "Master says it's good!" if copy == palette else "The master disapproves."

def GetLuminance(pixel):
    # Extract the pixel channel data
    b, g, r = pixel
    # and used the standard luminance curve to get luminance.
    return .3*r+.59*g+.11*b

print "Putting pixels on the palette..."
# Open up the image and get all of the pixels out of it. (Memory intensive!)
palette = Image.open("2.png").convert(mode="RGB")

pixelsP = [] # Allocate the array
width,height = palette.size # Unpack the image size
for y in range(height): # Scan the lines
    for x in range(width): # within the line, scan the pixels
        curpixel = palette.getpixel((x,y)) # get the pixel
        pixelsP.append((GetLuminance(curpixel),curpixel)) # and add a (luminance, color) tuple to the array.


# sort the pixels by the calculated luminescence
pixelsP.sort()

print "Getting the reference picture..."
# Open up the image and get all of the pixels out of it. (Memory intensive!)
source = Image.open("6.png").convert(mode="RGB")
pixelsR = [] # Allocate the array
width,height = source.size # Unpack the image size
for y in range(height): # Scan the lines
    for x in range(width): # within the line, scan the pixels
        curpixel = source.getpixel((x,y)) # get the pixel
        pixelsR.append((GetLuminance(curpixel),(x,y))) # and add a (luminance, position) tuple

# Sort the Reference pixels by luminance too
pixelsR.sort()

# Now for the neat observation. Luminance matters more to humans than chromanance,
# given this then we want to match luminance as well as we can. However, we have
# a finite luminance distribution to work with. Since we can't change that, it's best
# just to line the two images up, sorted by luminance, and just simply assign the
# luminance directly. The chrominance will be all kinds of whack, but fixing that
# by way of loose sorting possible chrominance errors takes this algorithm from O(n)
# to O(n^2), which just takes forever (trust me, I've tried it.)

print "Painting reference with palette..."
for p in range(len(pixelsP)): # For each pixel in the palette
    pl,pixel = pixelsP[p] # Grab the pixel from the palette
    l,cord = pixelsR[p] # Grab the location from the reference
    source.putpixel(cord,pixel) # and assign the pallet pixel to the refrence pixels place

print "Applying fixative..."
# save out the result.
source.save("o.png","PNG")

print "Handing it to the master to see if he approves..."
check(palette, source)
print "Done!"

শেষ ফলাফলের কিছু ঝরঝরে ফলাফল রয়েছে। যাইহোক, চিত্রগুলি বন্যভাবে বিভিন্ন আলোকসজ্জা বিতরণ থাকলে, উন্নত এবং মাতাল হওয়া ছাড়া এটি করার মতো খুব বেশি কিছু করা যায় না, এটি কোনও কোনও সময়ে করা একটি আকর্ষণীয় জিনিস হতে পারে, তবে সংক্ষিপ্তসার হিসাবে এখানে বাদ দেওয়া হয়েছে।

সবকিছু -> মোনা লিসা

আমেরিকান গথিক -> মোনা লিসা স্টারি নাইট -> মোনা লিসা চিৎকার -> মোনা লিসা নদী -> মোনা লিসা গোলক -> মোনা লিসা

মোনা লিসা -> গোলক

মোনা লিসা -> গোলক


6

গণিত - এলোমেলো অনুমতি

ধারণা

উত্স চিত্রটিতে দুটি পিক্সেল নির্বাচন করুন এবং গন্তব্য চিত্রটিতে ত্রুটিটি হ্রাস পেয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করুন যদি এই দুটি পিক্সেল অদলবদল হয়। স্থানীয় মিনিমা এড়াতে আমরা ফলাফলটিতে একটি ছোট এলোমেলো সংখ্যা (-d | + d) যুক্ত করি। পদ্ধতি পুনরাবৃত্তি করুন। গতির জন্য একবারে 10000 পিক্সেল দিয়ে এটি করুন।

এটি কিছুটা মার্কভ র্যান্ডম চেইনের মতো। সিমুলেটেড অ্যানেলিংয়ের অনুরূপ অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়া চলাকালীন এলোমেলোতা হ্রাস করা ভাল।

কোড

colorSpace = "RGB";
\[Delta] = 0.05;
ClearAll[loadImgur, imgToList, listToImg, improveN, err, rearrange, \
rearrangeImg]
loadImgur[tag_] := 
 RemoveAlphaChannel@
  Import["http://i.stack.imgur.com/" <> tag <> ".png"]
imgToList[img_] := Flatten[ImageData[ColorConvert[img, colorSpace]], 1]
listToImg[u_, w_] := Image[Partition[u, w], ColorSpace -> colorSpace]
err[{x_, y_, z_}] := x^2 + y^2 + z^2
improveN[a_, t_, n_] := Block[{i, j, ai, aj, ti, tj},
  {i, j} = Partition[RandomSample[Range@Length@a, 2 n], n];
  ai = a[[i]];
  aj = a[[j]];
  ti = t[[i]];
  tj = t[[j]];
  ReplacePart[
   a, (#1 -> #3) & @@@ 
    Select[Transpose[{i, 
       err /@ (ai - ti) + err /@ (aj - tj) - err /@ (ai - tj) - 
        err /@ (aj - ti) + RandomReal[\[Delta]^2 {-1, +1}, n], aj}], #[[2]] > 0 &]]
  ]
rearrange[ua_, ub_, iterations_: 100] := Block[{tmp = ua},
  Do[tmp = improveN[tmp, ub, Floor[.1 Length@ua]];, {i, iterations}]; 
  tmp]
rearrangeImg[a_, b_, iterations_: 100] := With[{imgdst = loadImgur[b]},
  listToImg[rearrange[
    RandomSample@imgToList@loadImgur[a],
    imgToList@imgdst, iterations], First@ImageDimensions@imgdst]]
rearrangeImg["JXgho","itzIe"]

ফলাফল

গনাথ টু মোনা লিসাকে। বাম: ল্যাব রঙের স্থান ব্যবহার করে (ডেল্টা = 0)। ডান: আরবিজি রঙের স্থান ব্যবহার করে (ডেল্টা = 0) img7 img8

গনাথ টু মোনা লিসাকে। বাম: আরজিবি রঙের স্থান, ডেল্টা = 0.05। ডান: আরজিবি রঙের স্থান, ডেল্টা = 0.15। img9 img10

নিম্নলিখিত চিত্রগুলি আরজিবি রঙের স্থান এবং ডেল্টা = 0 সহ প্রায় 3,500,000 অদলবদলের জন্য অ্যানিমেশন দেখায়।

img1 img2 img3 img4 img5 img6


অ্যাডিটসুর মতো দেখায়, তবে আমি আপনার ফলাফলের অপেক্ষায় রয়েছি।
লিফ

5

প্রসেসিং

উত্স এবং প্যালেট পাশাপাশি পাশাপাশি দেখানো হয়েছে এবং প্যালেট থেকে পিক্সেল নেওয়া হচ্ছে;

লাইনে int i = chooseIndexIncremental();, আপনি chooseIndex*পিক্সেলগুলির নির্বাচনের ক্রম দেখতে ফাংশনগুলি পরিবর্তন করতে পারেন ।

int scanRate = 20; // pixels per frame

// image filenames
String source = "N6IGO.png";
String palette = "JXgho.png";

PImage src, pal, res;
int area;
int[] lut;
boolean[] processed;
boolean[] taken;
int count = 0;

void start() {
  //size(800, 600);

  src = loadImage(source);
  pal = loadImage(palette);

  size(src.width + pal.width, max(src.height, pal.height));

  src.loadPixels();
  pal.loadPixels();

  int areaSrc = src.pixels.length;
  int areaPal = pal.pixels.length;

  if (areaSrc != areaPal) {
    println("Areas mismatch: src: " + areaSrc + ", pal: " + areaPal);
    return;
  }

  area = areaSrc;

  println("Area: " + area);

  lut = new color[area];
  taken = new boolean[area];
  processed = new boolean[area];

  randomSeed(1);
}

void draw() {
  background(0);
  image(src, 0, 0);
  image(pal, src.width, 0);

  for (int k = 0; k < scanRate; k ++)
  if (count < area) {
    // choose from chooseIndexRandom, chooseIndexSkip and chooseIndexIncremental
    int i = chooseIndexIncremental();
    process(i);

    processed[i] = true;
    count ++;
  }
}

int chooseIndexRandom() {
  int i = 0;
  do i = (int) random(area); while (processed[i]);
  return i;
}

int chooseIndexSkip(int n) {
  int i = (n * count) % area;
  while (processed[i] || i >= area) i = (int) random(area);
  return i;
}

int chooseIndexIncremental() {
  return count;
}

void process(int i) {
  lut[i] = findPixel(src.pixels[i]);
  taken[lut[i]] = true;

  src.loadPixels();
  src.pixels[i] = pal.pixels[lut[i]];
  src.updatePixels();

  pal.loadPixels();
  pal.pixels[lut[i]] = color(0);
  pal.updatePixels();

  stroke(src.pixels[i]);
  int sy = i / src.width;
  int sx = i % src.width;

  int j = lut[i];
  int py = j / pal.width;
  int px = j % pal.width;
  line(sx, sy, src.width + px, py);
}

int findPixel(color c) {
  int best;
  do best = (int) random(area); while (taken[best]);
  float bestDist = colorDist(c, pal.pixels[best]);

  for (int k = 0; k < area; k ++) {
    if (taken[k]) continue;
    color c1 = pal.pixels[k];
    float dist = colorDist(c, c1);
    if (dist < bestDist) {
      bestDist = dist;
      best = k;
    }
  }
  return best;
}

float colorDist(color c1, color c2) {
  return S(red(c1) - red(c2)) + S(green(c1) - green(c2)) + S(blue(c1) - blue(c2));
}

float S(float x) { return x * x; }

আমেরিকান গথিক -> মোনা লিসা, ইনক্রিমেন্টাল

ক্রমবর্ধমান

আমেরিকান গথিক -> মোনা লিসা, এলোমেলো

এলোমেলো


2
আপনি যদি রামধনু গোলক প্যালেট ব্যবহার করেন তবে এটি কেমন দেখাচ্ছে?
ফাইজম

5

সি-শার্প

কোনও নতুন / উত্তেজনাপূর্ণ ধারণা নেই, তবে আমি ভেবেছিলাম এটি ব্যবহার করে দেখি। হিউ ওভার স্যাচুরেশনের চেয়ে উজ্জ্বলতার প্রাধান্য দিয়ে কেবল পিক্সেলগুলি বাছাই করে। কোডটি যথাযথভাবে সংক্ষিপ্ত, যদিও এর মূল্য।

সম্পাদনা: একটি আরও সংক্ষিপ্ত সংস্করণ যুক্ত করা হয়েছে

using System;
using System.Drawing;
using System.Collections.Generic;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        Bitmap sourceImg = new Bitmap("TheScream.png"),
            arrangImg = new Bitmap("StarryNight.png"),
            destImg = new Bitmap(arrangImg.Width, arrangImg.Height);

        List<Pix> sourcePixels = new List<Pix>(), arrangPixels = new List<Pix>();

        for (int i = 0; i < sourceImg.Width; i++)
            for (int j = 0; j < sourceImg.Height; j++)
                sourcePixels.Add(new Pix(sourceImg.GetPixel(i, j), i, j));

        for (int i = 0; i < arrangImg.Width; i++)
            for (int j = 0; j < arrangImg.Height; j++)
                arrangPixels.Add(new Pix(arrangImg.GetPixel(i, j), i, j));

        sourcePixels.Sort();
        arrangPixels.Sort();

        for (int i = 0; i < arrangPixels.Count; i++)
            destImg.SetPixel(arrangPixels[i].x,
                             arrangPixels[i].y,
                             sourcePixels[i].col);

        destImg.Save("output.png");
    }
}

class Pix : IComparable<Pix>
{
    public Color col;
    public int x, y;
    public Pix(Color col, int x, int y)
    {
        this.col = col;
        this.x = x;
        this.y = y;
    }

    public int CompareTo(Pix other)
    {
        return(int)(255 * 255 * 255 * (col.GetBrightness() - other.col.GetBrightness())
                + (255 * (col.GetHue() - other.col.GetHue()))
                + (255 * 255 * (col.GetSaturation() - other.col.GetSaturation())));
    }
}

নমুনা:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

+ +

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

=

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন


5

জাভা

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import javax.imageio.ImageIO;

/**
 *
 * @author Quincunx
 */
public class PixelRearrangerMK2 {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        BufferedImage source = ImageIO.read(resource("Raytraced Spheres.png"));
        BufferedImage palette = ImageIO.read(resource("American Gothic.png"));
        BufferedImage result = rearrange(source, palette);
        ImageIO.write(result, "png", resource("result.png"));
        validate(palette, result);
    }

    public static BufferedImage rearrange(BufferedImage source, BufferedImage palette) {
        List<Color> sColors = Color.getColors(source);
        List<Color> pColors = Color.getColors(palette);
        Collections.sort(sColors);
        Collections.sort(pColors);

        BufferedImage result = new BufferedImage(source.getWidth(), source.getHeight(), BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
        Iterator<Color> sIter = sColors.iterator();
        Iterator<Color> pIter = pColors.iterator();

        while (sIter.hasNext()) {
            Color s = sIter.next();
            Color p = pIter.next();

            result.setRGB(s.x, s.y, p.rgb);
        }
        return result;
    }

    public static class Color implements Comparable {
        int x, y;
        int rgb;
        double hue;

        private int r, g, b;

        public Color(int x, int y, int rgb) {
            this.x = x;
            this.y = y;
            this.rgb = rgb;
            r = (rgb & 0xFF0000) >> 16;
            g = (rgb & 0x00FF00) >> 8;
            b = rgb & 0x0000FF;
            hue = Math.atan2(Math.sqrt(3) * (g - b), 2 * r - g - b);
        }

        @Override
        public int compareTo(Object o) {
            Color c = (Color) o;
            return hue < c.hue ? -1 : hue == c.hue ? 0 : 1;
        }

        public static List<Color> getColors(BufferedImage img) {
            List<Color> result = new ArrayList<>();
            for (int y = 0; y < img.getHeight(); y++) {
                for (int x = 0; x < img.getWidth(); x++) {
                    result.add(new Color(x, y, img.getRGB(x, y)));
                }
            }
            return result;
        }
    }

    //Validation and util methods follow
    public static void validate(BufferedImage palette, BufferedImage result) {
        List<Integer> paletteColors = getColorsAsInt(palette);
        List<Integer> resultColors = getColorsAsInt(result);
        Collections.sort(paletteColors);
        Collections.sort(resultColors);
        System.out.println(paletteColors.equals(resultColors));
    }

    public static List<Integer> getColorsAsInt(BufferedImage img) {
        int width = img.getWidth();
        int height = img.getHeight();
        List<Integer> colors = new ArrayList<>(width * height);
        for (int x = 0; x < width; x++) {
            for (int y = 0; y < height; y++) {
                colors.add(img.getRGB(x, y));
            }
        }
        Collections.sort(colors);
        return colors;
    }

    public static File resource(String fileName) {
        return new File(System.getProperty("user.dir") + "/Resources/" + fileName);
    }
}

এখানে একটি সম্পূর্ণ ভিন্ন ধারণা। আমি প্রতিটি চিত্রের রঙের একটি তালিকা তৈরি করি, তারপরে আমি হিউ অনুসারে বাছাই করি যা উইকিপিডিয়া সূত্রে গণনা করা হয়:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

আমার অন্য উত্তরের মতো নয় এটি অত্যন্ত দ্রুত। এটি বৈধতা সহ প্রায় 2 সেকেন্ড সময় নেয়।

ফলাফল কিছু বিমূর্ত শিল্প। এখানে কিছু চিত্র (মাউসওভারটি দেখতে / দেখতে):

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন


5
দেখে মনে হচ্ছে প্রিডেটর o_O দেখতে পাবে
এডিড হয়েছে

এগুলি বরং ভীতিজনক, তবে তারা সত্যই সঠিক!
ক্যালভিনের শখ 21

1
@ ক্যালভিনের শখগুলি কীভাবে এই ভীতিজনক? আমি এটাকে সুন্দরতা বলি।
জাস্টিন

3
তাদের মুখগুলি ফাঁকা এবং অদ্ভুত ... তবে তাদের ভুতুড়ে সৌন্দর্য আছে।
ক্যালভিনের শখ

1
গোলকগুলি দুর্দান্ত।
সাইলেদ

5

পাইথন

ঠিক আছে, আমি স্থির করেছি যে আমি আমার সমাধানও পোস্ট করতে পারি, যেহেতু আমি এটি করার জন্য সময় ব্যয় করেছি। মূলত, আমি যা করলাম তা হ'ল চিত্রগুলির কাঁচা পিক্সেল ডেটা পাওয়া, brightজ্জ্বল্য অনুসারে ডেটা বাছাই করা এবং তারপরে একই সূচীর মানগুলি একটি নতুন চিত্রের মধ্যে রেখে দেওয়া। আমি উজ্জ্বলতা সম্পর্কে আমার মন পরিবর্তন করেছি, এবং পরিবর্তে লুমিন্যান্স ব্যবহার করেছি। আমি এর সাথে বেশ কিছু সুন্দর ফলাফল পেয়েছি।

from PIL import Image
from optparse import OptionParser


def key_func(arr):
    # Sort the pixels by luminance
    r = 0.2126*arr[0] + 0.7152*arr[1] + 0.0722*arr[2]
    return r


def main():
    # Parse options from the command line
    parser = OptionParser()
    parser.add_option("-p", "--pixels", dest="pixels",
                      help="use pixels from FILE", metavar="FILE")
    parser.add_option("-i", "--input", dest="input", metavar="FILE",
                      help="recreate FILE")
    parser.add_option("-o", "--out", dest="output", metavar="FILE",
                      help="output to FILE", default="output.png")

    (options, args) = parser.parse_args()

    if not options.pixels or not options.input:
        raise Exception("Missing arguments. See help for more info.")

    # Load the images
    im1 = Image.open(options.pixels)
    im2 = Image.open(options.input)

    # Get the images into lists
    px1 = list(im1.getdata())
    px2 = list(im2.getdata())
    w1, h1 = im1.size
    w2, h2 = im2.size

    if w1*h1 != w2*h2:
        raise Exception("Images must have the same number of pixels.")

    # Sort the pixels lists by luminance
    px1_s = sorted(px1, key=key_func)
    px2_s = sorted(px2, key=key_func)

    # Create an array of nothing but black pixels
    arr = [(0, 0, 0)]*w2*h2

    # Create a dict that contains a list of locations with pixel value as key
    # This speeds up the process a lot, since before it was O(n^2)
    locations_cache = {}
    for index, val in enumerate(px2):
        v = str(val)
        if v in locations_cache:
            locations_cache[v].append(index)
        else:
            locations_cache[v] = [index]

    # Loop through each value of the sorted pixels
    for index, val in enumerate(px2_s):
        # Find the original location of the pixel
        # v = px2.index(val)
        v = locations_cache[str(val)].pop(0)
        # Set the value of the array at the given location to the pixel of the
        # equivalent luminance from the source image
        arr[v] = px1_s[index]
        # v2 = px1.index(px1_s[index])
        # Set the value of px2 to an arbitrary value outside of the RGB range
        # This prevents duplicate pixel locations
        # I would use "del px2[v]", but it wouldn't work for some reason
        px2[v] = (512, 512, 512)
        # px1[v2] = (512, 512, 512)
        # Print the percent progress
        print("%f%%" % (index/len(px2)*100))
        """if index % 500 == 0 or index == len(px2_s)-1:
            if h1 > h2:
                size = (w1+w2, h1)
            else:
                size = (w1+w2, h2)
            temp_im1 = Image.new("RGB", im2.size)
            temp_im1.putdata(arr)

            temp_im2 = Image.new("RGB", im1.size)
            temp_im2.putdata(px1)

            temp_im3 = Image.new("RGB", size)
            temp_im3.paste(temp_im1, (0, 0))
            temp_im3.paste(temp_im2, (w2, 0))
            temp_im3.save("still_frames/img_%04d.png" % (index/500))"""

    # Save the image
    im3 = Image.new('RGB', im2.size)
    im3.putdata(arr)
    im3.save(options.output)

if __name__ == '__main__':
    main()

ফলাফল

ফলাফল নিয়ে আমি বেশ খুশি ছিলাম। এটির মাধ্যমে আমি যে সমস্ত চিত্র রেখেছি তাতে এটি ধারাবাহিকভাবে কাজ করে বলে মনে হয়েছিল।

স্ক্রিম পিক্সেল সহ স্টারি নাইট

চিৎকার + স্টারি নাইট

রেনবো পিক্সেল সহ স্টারি নাইট

রেইনবো + স্টারি নাইট

স্টারি নাইট পিক্সেল সহ রেইনবো

স্টারি নাইট + রেইনবো

স্ক্রিন পিক্সেল সহ মোনা লিসা

চিৎকার + মোনা লিসা

স্টারি নাইট পিক্সেল সহ নদী

স্টারি নাইট + নদী

আমেরিকান গথিক পিক্সেল সহ মোনা লিসা

গথিক + মোনা লিসা

চেভি পিক্সেল সহ মাস্তং

আমার হার্ডওয়ারের সীমাবদ্ধতাগুলি দেখিয়ে আমার সম্ভবত চিত্রগুলি ছোট করে দেওয়া উচিত ছিল, তবে ওহ ভাল।

হয়রান + + বন্য ঘোড়াবিশেষ

মুস্তং পিক্সেল সহ চেভি

বন্য ঘোড়াবিশেষ + + পশ্চাদ্ধাবন

রেইনবো পিক্সেল সহ নদী

রেনবো + + নদী

রেনবো পিক্সেল সহ মোনা লিসা

রেইনবো + মোনা লিসা

রেনবো পিক্সেল সহ আমেরিকান গথিক

রেনবো + + গথিক


আপডেট আমি আরও কয়েকটি ছবি যুক্ত করেছি এবং এখানে বেশ কয়েকটি অ্যানিমেশন রয়েছে। প্রথমটি দেখায় যে আমার পদ্ধতিটি কীভাবে কাজ করেছে এবং দ্বিতীয়টি @ ক্যালভিনের শখগুলি পোস্ট করা স্ক্রিপ্টটি ব্যবহার করছে।

আমার পদ্ধতি

@ ক্যালভিনের শখের স্ক্রিপ্ট


আপডেট 2 আমি পিক্সেলগুলির সূচকগুলি তাদের রঙ দ্বারা সংরক্ষণ করে একটি ডিক যুক্ত করেছি। এটি স্ক্রিপ্টের উপায়টিকে আরও দক্ষ করে তুলেছে। আসলটি দেখতে, পুনর্বিবেচনার ইতিহাসটি পরীক্ষা করুন।


5

সি ++ 11

শেষ পর্যন্ত, আমি তুলনামূলকভাবে সরল ডিস্ট্রিমেন্টিক লোভী অ্যালগরিদমে স্থির হয়েছি। এটি একক থ্রেডেড, তবে আমার মেশিনে 4 সেকেন্ডের বেশি চুলের মধ্যে চলে।

মৌলিক অ্যালগরিদম প্যালেট এবং লক্ষ্য চিত্র উভয় উভয় পিক্সেল বাছাই করে লুমিন্যান্স (L এর একটি এল এল * ) হ্রাস করে কাজ করে । তারপরে, অর্ডার করা টার্গেট পিক্সেলের প্রত্যেকের জন্য এটি প্যালেটের প্রথম 75 টি এন্ট্রিগুলির মধ্যে নিকটতম ম্যাচটি অনুসন্ধান করে , প্যালেট রঙের আলোকসজ্জা সহ সিআইআইডিইডি 2000 স্যাটেলাইট মেট্রিকের বর্গক্ষেত্রটি ব্যবহার করে লক্ষ্যবস্তুটির সাথে আবদ্ধ হয় । (CIEDE2000 বাস্তবায়ন এবং ডিবাগিংয়ের জন্য, এই পৃষ্ঠাটি খুব সহায়ক ছিল)। এরপরে সেরা ম্যাচটি প্যালেট থেকে সরিয়ে ফেলা হয়, ফলাফলকে বরাদ্দ করা হয় এবং অ্যালগরিদম লক্ষ্য চিত্রের পরবর্তী লাইটেস্ট পিক্সেল পর্যন্ত যায়।

লক্ষ্য এবং প্যালেট উভয়ের জন্য বাছাই করা আলোকসজ্জা ব্যবহার করে আমরা নিশ্চিত করি যে ফলাফলের সামগ্রিক আলোকসজ্জা (সর্বাধিক দৃষ্টি আকর্ষণীয় উপাদান) যথাসম্ভব ঘনিষ্ঠভাবে লক্ষ্যটির সাথে মেলে। 75 টি এন্ট্রিগুলির একটি ছোট উইন্ডো ব্যবহার করে এটির যদি সঠিক ব্রাইটনেস থাকে তবে এটির সাথে একটি রঙের মিল খুঁজে পাওয়া যায়। যদি একটি না থাকে তবে রঙটি বন্ধ হয়ে যাবে, তবে কমপক্ষে উজ্জ্বলতাটি সামঞ্জস্যপূর্ণ হওয়া উচিত। ফলস্বরূপ, যখন প্যালেটের রঙগুলি ভাল মেলে না তবে এটি মোটামুটি করুণভাবে হ্রাস পায়।

কোড

এটি সঙ্কলন করতে আপনার প্রয়োজন চিত্রম্যাগিক ++ বিকাশ গ্রন্থাগার। এটি সঙ্কলনের জন্য একটি ছোট সিএমকে ফাইলও নীচে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে।

palette.cpp

#include <Magick++.h>
#include <algorithm>
#include <functional>
#include <utility>
#include <set>

using namespace std;
using namespace Magick;

struct Lab
{
    PixelPacket rgb;
    float L, a, b;

    explicit Lab(
        PixelPacket rgb )
        : rgb( rgb )
    {
        auto R_srgb = static_cast< float >( rgb.red ) / QuantumRange;
        auto G_srgb = static_cast< float >( rgb.green ) / QuantumRange;
        auto B_srgb = static_cast< float >( rgb.blue ) / QuantumRange;
        auto R_lin = R_srgb < 0.04045f ? R_srgb / 12.92f :
            powf( ( R_srgb + 0.055f ) / 1.055f, 2.4f );
        auto G_lin = G_srgb < 0.04045f ? G_srgb / 12.92f :
            powf( ( G_srgb + 0.055f ) / 1.055f, 2.4f );
        auto B_lin = B_srgb < 0.04045f ? B_srgb / 12.92f :
            powf( ( B_srgb + 0.055f ) / 1.055f, 2.4f );
        auto X = 0.4124f * R_lin + 0.3576f * G_lin + 0.1805f * B_lin;
        auto Y = 0.2126f * R_lin + 0.7152f * G_lin + 0.0722f * B_lin;
        auto Z = 0.0193f * R_lin + 0.1192f * G_lin + 0.9502f * B_lin;
        auto X_norm = X / 0.9505f;
        auto Y_norm = Y / 1.0000f;
        auto Z_norm = Z / 1.0890f;
        auto fX = ( X_norm > 216.0f / 24389.0f ?
                    powf( X_norm, 1.0f / 3.0f ) :
                    X_norm * ( 841.0f / 108.0f ) + 4.0f / 29.0f );
        auto fY = ( Y_norm > 216.0f / 24389.0f ?
                    powf( Y_norm, 1.0f / 3.0f ) :
                    Y_norm * ( 841.0f / 108.0f ) + 4.0f / 29.0f );
        auto fZ = ( Z_norm > 216.0f / 24389.0f ?
                    powf( Z_norm, 1.0f / 3.0f ) :
                    Z_norm * ( 841.0f / 108.0f ) + 4.0f / 29.0f );
        L = 116.0f * fY - 16.0f;
        a = 500.0f * ( fX - fY );
        b = 200.0f * ( fY - fZ );
    }

    bool operator<(
        Lab const that ) const
    {
        return ( L > that.L ? true :
                 L < that.L ? false :
                 a > that.a ? true :
                 a < that.a ? false :
                 b > that.b );
    }

    Lab clampL(
        Lab const that ) const
    {
        auto result = Lab( *this );
        if ( result.L > that.L )
            result.L = that.L;
        return result;
    }

    float cieDe2000(
        Lab const that,
        float const k_L = 1.0f,
        float const k_C = 1.0f,
        float const k_H = 1.0f ) const
    {
        auto square = []( float value ){ return value * value; };
        auto degs = []( float rad ){ return rad * 180.0f / 3.14159265359f; };
        auto rads = []( float deg ){ return deg * 3.14159265359f / 180.0f; };
        auto C_1 = hypot( a, b );
        auto C_2 = hypot( that.a, that.b );
        auto C_bar = ( C_1 + C_2 ) * 0.5f;
        auto C_bar_7th = square( square( C_bar ) ) * square( C_bar ) * C_bar;
        auto G = 0.5f * ( 1.0f - sqrtf( C_bar_7th / ( C_bar_7th + 610351562.0f ) ) );
        auto a_1_prime = ( 1.0f + G ) * a;
        auto a_2_prime = ( 1.0f + G ) * that.a;
        auto C_1_prime = hypot( a_1_prime, b );
        auto C_2_prime = hypot( a_2_prime, that.b );
        auto h_1_prime = C_1_prime == 0.0f ? 0.0f : degs( atan2f( b, a_1_prime ) );
        if ( h_1_prime < 0.0f )
            h_1_prime += 360.0f;
        auto h_2_prime = C_2_prime == 0.0f ? 0.0f : degs( atan2f( that.b, a_2_prime ) );
        if ( h_2_prime < 0.0f )
            h_2_prime += 360.0f;
        auto delta_L_prime = that.L - L;
        auto delta_C_prime = C_2_prime - C_1_prime;
        auto delta_h_prime =
            C_1_prime * C_2_prime == 0.0f ? 0 :
            fabs( h_2_prime - h_1_prime ) <= 180.0f ? h_2_prime - h_1_prime :
            h_2_prime - h_1_prime > 180.0f ? h_2_prime - h_1_prime - 360.0f :
            h_2_prime - h_1_prime + 360.0f;
        auto delta_H_prime = 2.0f * sqrtf( C_1_prime * C_2_prime ) *
            sinf( rads( delta_h_prime * 0.5f ) );
        auto L_bar_prime = ( L + that.L ) * 0.5f;
        auto C_bar_prime = ( C_1_prime + C_2_prime ) * 0.5f;
        auto h_bar_prime =
            C_1_prime * C_2_prime == 0.0f ? h_1_prime + h_2_prime :
            fabs( h_1_prime - h_2_prime ) <= 180.0f ? ( h_1_prime + h_2_prime ) * 0.5f :
            h_1_prime + h_2_prime < 360.0f ? ( h_1_prime + h_2_prime + 360.0f ) * 0.5f :
            ( h_1_prime + h_2_prime - 360.0f ) * 0.5f;
        auto T = ( 1.0f
                   - 0.17f * cosf( rads( h_bar_prime - 30.0f ) )
                   + 0.24f * cosf( rads( 2.0f * h_bar_prime ) )
                   + 0.32f * cosf( rads( 3.0f * h_bar_prime + 6.0f ) )
                   - 0.20f * cosf( rads( 4.0f * h_bar_prime - 63.0f ) ) );
        auto delta_theta = 30.0f * expf( -square( ( h_bar_prime - 275.0f ) / 25.0f ) );
        auto C_bar_prime_7th = square( square( C_bar_prime ) ) *
            square( C_bar_prime ) * C_bar_prime;
        auto R_C = 2.0f * sqrtf( C_bar_prime_7th / ( C_bar_prime_7th + 610351562.0f ) );
        auto S_L = 1.0f + ( 0.015f * square( L_bar_prime - 50.0f ) /
                            sqrtf( 20.0f + square( L_bar_prime - 50.0f ) ) );
        auto S_C = 1.0f + 0.045f * C_bar_prime;
        auto S_H = 1.0f + 0.015f * C_bar_prime * T;
        auto R_T = -sinf( rads( 2.0f * delta_theta ) ) * R_C;
        return (
            square( delta_L_prime / ( k_L * S_L ) ) +
            square( delta_C_prime / ( k_C * S_C ) ) +
            square( delta_H_prime / ( k_H * S_H ) ) +
            R_T * delta_C_prime * delta_H_prime / ( k_C * S_C * k_H * S_H ) );
    }

};

Image read_image(
    char * const filename )
{
    auto result = Image( filename );
    result.type( TrueColorType );
    result.matte( true );
    result.backgroundColor( Color( 0, 0, 0, QuantumRange ) );
    return result;
}

template< typename T >
multiset< T > map_image(
    Image const &image,
    function< T( unsigned, PixelPacket ) > const transform )
{
    auto width = image.size().width();
    auto height = image.size().height();
    auto result = multiset< T >();
    auto pixels = image.getConstPixels( 0, 0, width, height );
    for ( auto index = 0; index < width * height; ++index, ++pixels )
        result.emplace( transform( index, *pixels ) );
    return result;
}

int main(
    int argc,
    char **argv )
{
    auto palette = map_image(
        read_image( argv[ 1 ] ),
        function< Lab( unsigned, PixelPacket ) >(
            []( unsigned index, PixelPacket rgb ) {
                return Lab( rgb );
            } ) );

    auto target_image = read_image( argv[ 2 ] );
    auto target_colors = map_image(
        target_image,
        function< pair< Lab, unsigned >( unsigned, PixelPacket ) >(
            []( unsigned index, PixelPacket rgb ) {
                return make_pair( Lab( rgb ), index );
            } ) );

    auto pixels = target_image.setPixels(
        0, 0,
        target_image.size().width(),
        target_image.size().height() );
    for ( auto &&target : target_colors )
    {
        auto best_color = palette.begin();
        auto best_difference = 1.0e38f;
        auto count = 0;
        for ( auto candidate = palette.begin();
              candidate != palette.end() && count < 75;
              ++candidate, ++count )
        {
            auto difference = target.first.cieDe2000(
                candidate->clampL( target.first ) );
            if ( difference < best_difference )
            {
                best_color = candidate;
                best_difference = difference;
            }
        }
        pixels[ target.second ] = best_color->rgb;
        palette.erase( best_color );
    }
    target_image.syncPixels();
    target_image.write( argv[ 3 ] );

    return 0;
}

CMakeList.txt

cmake_minimum_required( VERSION 2.8.11 )
project( palette )
add_executable( palette palette.cpp)
find_package( ImageMagick COMPONENTS Magick++ )
if( ImageMagick_FOUND )
    include_directories( ${ImageMagick_INCLUDE_DIRS} )
    target_link_libraries( palette ${ImageMagick_LIBRARIES} )
endif( ImageMagick_FOUND )

ফলাফল

সম্পূর্ণ অ্যালবাম এখানে। নীচের ফলাফলগুলির মধ্যে আমার প্রিয়গুলি সম্ভবত মোনালিসা প্যালেটের সাথে আমেরিকান গথিক এবং স্পেরিস প্যালেট সহ স্টেরি নাইট।

আমেরিকান গথিক প্যালেট

মোনা লিসা প্যালেট

প্যালেট নদী

স্ক্রিম প্যালেট

গোলক প্যালেট

স্টারি নাইট প্যালেট


এটি দুর্দান্ত দেখাচ্ছে! এটি কীভাবে গতি বাড়ানো যায় সে সম্পর্কে আপনি কী ভাবেন? রিয়েল টাইম, অর্থাৎ গড় হার্ডওয়ারে 60fps এর কি কোনও সুযোগ আছে?
দানিজার

4

সি ++

সংক্ষিপ্ততম কোড নয়, তবে একক থ্রেডযুক্ত এবং অপ-অনুকূলিত হওয়া সত্ত্বেও উত্তরটি 'তাত্ক্ষণিকভাবে' উত্পন্ন করে gene আমি ফলাফল নিয়ে সন্তুষ্ট।

আমি পিক্সেলের দুটি বাছাই করা তালিকা তৈরি করি, প্রতিটি চিত্রের জন্য একটি, এবং বাছাই 'উজ্জ্বলতা' এর একটি ভারিত মানের উপর ভিত্তি করে। আমি উজ্জ্বলতা গণনা করতে 100% সবুজ, 50% লাল এবং 10% নীল ব্যবহার করি, এটি মানুষের চোখের জন্য ভারী করে (কম বা কম)। আমি তখন প্যালেট চিত্রটিতে তাদের একই সূচকযুক্ত পিক্সেলের জন্য উত্স চিত্রটিতে অদলবদল করি এবং গন্তব্য চিত্রটি লিখি destination

আমি ইমেজ ফাইলগুলি পড়তে / লিখতে ফ্রি আইমেজ লাইব্রেরিটি ব্যবহার করি।

কোড

/* Inputs: 2 image files of same area
Outputs: image1 made from pixels of image2*/
#include <iostream>
#include <stdlib.h>
#include "FreeImage.h"
#include <vector>
#include <algorithm>

class pixel
{
public:
    int x, y;
    BYTE r, g, b;
    float val;  //color value; weighted 'brightness'
};

bool sortByColorVal(const pixel &lhs, const pixel &rhs) { return lhs.val > rhs.val; }

FIBITMAP* GenericLoader(const char* lpszPathName, int flag) 
{
    FREE_IMAGE_FORMAT fif = FIF_UNKNOWN;

    // check the file signature and deduce its format
    // (the second argument is currently not used by FreeImage)
    fif = FreeImage_GetFileType(lpszPathName, 0);
    if (fif == FIF_UNKNOWN) 
    {
        // no signature ?
        // try to guess the file format from the file extension
        fif = FreeImage_GetFIFFromFilename(lpszPathName);
    }
    // check that the plugin has reading capabilities ...
    if ((fif != FIF_UNKNOWN) && FreeImage_FIFSupportsReading(fif)) 
    {
        // ok, let's load the file
        FIBITMAP *dib = FreeImage_Load(fif, lpszPathName, flag);
        // unless a bad file format, we are done !
        return dib;
    }
    return NULL;
}

bool GenericWriter(FIBITMAP* dib, const char* lpszPathName, int flag) 
{
    FREE_IMAGE_FORMAT fif = FIF_UNKNOWN;
    BOOL bSuccess = FALSE;

    if (dib) 
    {
        // try to guess the file format from the file extension
        fif = FreeImage_GetFIFFromFilename(lpszPathName);
        if (fif != FIF_UNKNOWN) 
        {
            // check that the plugin has sufficient writing and export capabilities ...
            WORD bpp = FreeImage_GetBPP(dib);
            if (FreeImage_FIFSupportsWriting(fif) && FreeImage_FIFSupportsExportBPP(fif, bpp)) 
            {
                // ok, we can save the file
                bSuccess = FreeImage_Save(fif, dib, lpszPathName, flag);
                // unless an abnormal bug, we are done !
            }
        }
    }
    return (bSuccess == TRUE) ? true : false;
}

void FreeImageErrorHandler(FREE_IMAGE_FORMAT fif, const char *message) 
{
    std::cout << std::endl << "*** ";
    if (fif != FIF_UNKNOWN) 
    {
        std::cout << "ERROR: " << FreeImage_GetFormatFromFIF(fif) << " Format" << std::endl;
    }
    std::cout << message;
    std::cout << " ***" << std::endl;
}

FIBITMAP* Convert24BPP(FIBITMAP* dib)
{
    if (FreeImage_GetBPP(dib) == 24) return dib;

    FIBITMAP *dib2 = FreeImage_ConvertTo24Bits(dib);
    FreeImage_Unload(dib);
    return dib2;
}
// ----------------------------------------------------------

int main(int argc, char **argv)
{
    // call this ONLY when linking with FreeImage as a static library
#ifdef FREEIMAGE_LIB
    FreeImage_Initialise();
#endif

    FIBITMAP *src = NULL, *pal = NULL;
    int result = EXIT_FAILURE;

    // initialize my own FreeImage error handler
    FreeImage_SetOutputMessage(FreeImageErrorHandler);

    // print version
    std::cout << "FreeImage version : " << FreeImage_GetVersion() << std::endl;

    if (argc != 4) 
    {
        std::cout << "USAGE : Pic2Pic <source image> <palette image> <output file name>" << std::endl;
        return EXIT_FAILURE;
    }

    // Load the src image
    src = GenericLoader(argv[1], 0);
    if (src) 
    {
        // load the palette image
        pal = GenericLoader(argv[2], 0);

        if (pal) 
        {
            //compare areas
            // if(!samearea) return EXIT_FAILURE;
            unsigned int width_src = FreeImage_GetWidth(src);
            unsigned int height_src = FreeImage_GetHeight(src);
            unsigned int width_pal = FreeImage_GetWidth(pal);
            unsigned int height_pal = FreeImage_GetHeight(pal);

            if (width_src * height_src != width_pal * height_pal)
            {
                std::cout << "ERROR: source and palette images do not have the same pixel area." << std::endl;
                result = EXIT_FAILURE;
            }
            else
            {
                //go to work!

                //first make sure everything is 24 bit:
                src = Convert24BPP(src);
                pal = Convert24BPP(pal);

                //retrieve the image data
                BYTE *bits_src = FreeImage_GetBits(src);
                BYTE *bits_pal = FreeImage_GetBits(pal);

                //make destination image
                FIBITMAP *dst = FreeImage_ConvertTo24Bits(src);
                BYTE *bits_dst = FreeImage_GetBits(dst);

                //make a vector of all the src pixels that we can sort by color value
                std::vector<pixel> src_pixels;
                for (unsigned int y = 0; y < height_src; ++y)
                {
                    for (unsigned int x = 0; x < width_src; ++x)
                    {
                        pixel p;
                        p.x = x;
                        p.y = y;

                        p.b = bits_src[y*width_src * 3 + x * 3];
                        p.g = bits_src[y*width_src * 3 + x * 3 + 1];
                        p.r = bits_src[y*width_src * 3 + x * 3 + 2];

                        //calculate color value using a weighted brightness for each channel
                        //p.val = 0.2126f * p.r + 0.7152f * p.g + 0.0722f * p.b; //from http://www.poynton.com/notes/colour_and_gamma/ColorFAQ.html
                        p.val = 0.5f * p.r + p.g + 0.1f * p.b;                      

                        src_pixels.push_back(p);
                    }
                }

                //sort by color value
                std::sort(src_pixels.begin(), src_pixels.end(), sortByColorVal);

                //make a vector of all palette pixels we can use
                std::vector<pixel> pal_pixels;

                for (unsigned int y = 0; y < height_pal; ++y)
                {
                    for (unsigned int x = 0; x < width_pal; ++x)
                    {
                        pixel p;

                        p.b = bits_pal[y*width_pal * 3 + x * 3];
                        p.g = bits_pal[y*width_pal * 3 + x * 3 + 1];
                        p.r = bits_pal[y*width_pal * 3 + x * 3 + 2];

                        p.val = 0.5f * p.r + p.g + 0.1f * p.b;

                        pal_pixels.push_back(p);
                    }
                }

                //sort by color value
                std::sort(pal_pixels.begin(), pal_pixels.end(), sortByColorVal);

                //for each src pixel, match it with same index palette pixel and copy to destination
                for (unsigned int i = 0; i < width_src * height_src; ++i)
                {
                    bits_dst[src_pixels[i].y * width_src * 3 + src_pixels[i].x * 3] = pal_pixels[i].b;
                    bits_dst[src_pixels[i].y * width_src * 3 + src_pixels[i].x * 3 + 1] = pal_pixels[i].g;
                    bits_dst[src_pixels[i].y * width_src * 3 + src_pixels[i].x * 3 + 2] = pal_pixels[i].r;
                }

                // Save the destination image
                bool bSuccess = GenericWriter(dst, argv[3], 0);
                if (!bSuccess)
                {
                    std::cout << "ERROR: unable to save " << argv[3] << std::endl;
                    std::cout << "This format does not support 24-bit images" << std::endl;
                    result = EXIT_FAILURE;
                }
                else result = EXIT_SUCCESS;

                FreeImage_Unload(dst);
            }

            // Free pal
            FreeImage_Unload(pal);
        }

        // Free src
        FreeImage_Unload(src);
    }

#ifdef FREEIMAGE_LIB
    FreeImage_DeInitialise();
#endif

    if (result == EXIT_SUCCESS) std::cout << "SUCCESS!" << std::endl;
    else std::cout << "FAILURE!" << std::endl;
    return result;
}

ফলাফল

আমেরিকা গথিক মোনা লিসা প্যালেট ব্যবহার করে আমেরিকান গথিক মোনা লিসা প্যালেট আমেরিকান গথিক রেইনবো প্যালেট ব্যবহার করে ব্যবহার করে আমেরিকান গথিক রেনবো প্যালেট স্ক্রিট প্যালেট ব্যবহার করে মোনা লিসা ব্যবহার করে মোনা লিসা স্ক্রিম প্যালেট রেনবো প্যালেট ব্যবহার করে মোনা লিসা ব্যবহার করে মোনা লিসা রেনবো প্যালেট স্টারি নাইট প্যালেট ব্যবহার করে চিৎকার করুন ব্যবহার করে স্কিমি স্ট্রি নাইট প্যালেট ব্যবহার করে


4

সি শার্প

পয়েন্টগুলি কেন্দ্র থেকে শুরু করে এলোমেলোভাবে হাঁটার আদেশ দেওয়া হয়। প্যালেট চিত্রটিতে সর্বদা নিকটতম রঙ পান। তাই শেষ পিক্সেল কিছুটা খারাপ bad

ফলাফল

গথিক প্যালেট

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

এবং উইকিপিডিয়া থেকে আমেরিকান দম্পতি দর্শকদের

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

মোনা প্যালেট

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

কোড:

আমি জানি না কেন তবে কোডটি বেশ ধীর ...

public class PixelExchanger
{
    public class ProgressInfo
    {
        public readonly Pixel NewPixel;
        public readonly int Percentage;

        public ProgressInfo(Pixel newPixel, int percentage)
        {
            this.NewPixel = newPixel;
            this.Percentage = percentage;
        }
    }

    public class Pixel
    {
        public readonly int X;
        public readonly int Y;
        public readonly Color Color;

        public Pixel(int x, int y, Color color)
        {
            this.X = x;
            this.Y = y;
            this.Color = color;
        }
    }

    private static Random r = new Random(0);

    private readonly Bitmap Pallete;
    private readonly Bitmap Image;

    private readonly int Width;
    private readonly int Height;

    private readonly Action<ProgressInfo> ProgressCallback;
    private System.Drawing.Image image1;
    private System.Drawing.Image image2;

    private int Area { get { return Width * Height; } }

    public PixelExchanger(Bitmap pallete, Bitmap image, Action<ProgressInfo> progressCallback = null)
    {
        this.Pallete = pallete;
        this.Image = image;

        this.ProgressCallback = progressCallback;

        Width = image.Width;
        Height = image.Height;

        if (Area != pallete.Width * pallete.Height)
            throw new ArgumentException("Image and Pallete have different areas!");
    }

    public Bitmap DoWork()
    {
        var array = GetColorArray();
        var map = GetColorMap(Image);
        var newMap = Go(array, map);

        var bm = new Bitmap(map.Length, map[0].Length);

        for (int i = 0; i < Width; i++)
        {
            for (int j = 0; j < Height; j++)
            {
                bm.SetPixel(i, j, newMap[i][j]);
            }
        }

        return bm;
    }

    public Color[][] Go(List<Color> array, Color[][] map)
    {
        var centralPoint = new Point(Width / 2, Height / 2);

        var q = OrderRandomWalking(centralPoint).ToArray();

        Color[][] newMap = new Color[map.Length][];
        for (int i = 0; i < map.Length; i++)
        {
            newMap[i] = new Color[map[i].Length];
        }

        double pointsDone = 0;

        foreach (var p in q)
        {
            newMap[p.X][p.Y] = Closest(array, map[p.X][p.Y]);

            pointsDone++;

            if (ProgressCallback != null)
            {
                var percent = 100 * (pointsDone / (double)Area);

                var progressInfo = new ProgressInfo(new Pixel(p.X, p.Y, newMap[p.X][p.Y]), (int)percent);

                ProgressCallback(progressInfo);
            }
        }

        return newMap;
    }

    private int[][] GetCardinals()
    {
        int[] nn = new int[] { -1, +0 };
        // int[] ne = new int[] { -1, +1 };
        int[] ee = new int[] { +0, +1 };
        // int[] se = new int[] { +1, +1 };
        int[] ss = new int[] { +1, +0 };
        // int[] sw = new int[] { +1, -1 };
        int[] ww = new int[] { +0, -1 };
        // int[] nw = new int[] { -1, -1 };

        var dirs = new List<int[]>();

        dirs.Add(nn);
        // dirs.Add(ne);
        dirs.Add(ee);
        // dirs.Add(se);
        dirs.Add(ss);
        // dirs.Add(sw);
        dirs.Add(ww);
        // dirs.Add(nw);

        return dirs.ToArray();
    }

    private Color Closest(List<Color> array, Color c)
    {
        int closestIndex = -1;

        int bestD = int.MaxValue;

        int[] ds = new int[array.Count];
        Parallel.For(0, array.Count, (i, state) =>
        {
            ds[i] = Distance(array[i], c);

            if (ds[i] <= 50)
            {
                closestIndex = i;
                state.Break();
            }
            else if (bestD > ds[i])
            {
                bestD = ds[i];
                closestIndex = i;
            }
        });

        var closestColor = array[closestIndex];

        array.RemoveAt(closestIndex);

        return closestColor;
    }

    private int Distance(Color c1, Color c2)
    {
        var r = Math.Abs(c1.R - c2.R);
        var g = Math.Abs(c1.G - c2.G);
        var b = Math.Abs(c1.B - c2.B);
        var s = Math.Abs(c1.GetSaturation() - c1.GetSaturation());

        return (int)s + r + g + b;
    }

    private HashSet<Point> OrderRandomWalking(Point p)
    {
        var points = new HashSet<Point>();

        var dirs = GetCardinals();
        var dir = new int[] { 0, 0 };

        while (points.Count < Width * Height)
        {
            bool inWidthBound = p.X + dir[0] < Width && p.X + dir[0] >= 0;
            bool inHeightBound = p.Y + dir[1] < Height && p.Y + dir[1] >= 0;

            if (inWidthBound && inHeightBound)
            {
                p.X += dir[0];
                p.Y += dir[1];

                points.Add(p);
            }

            dir = dirs.Random(r);
        }

        return points;
    }

    private static Color[][] GetColorMap(Bitmap b1)
    {
        int hight = b1.Height;
        int width = b1.Width;

        Color[][] colorMatrix = new Color[width][];
        for (int i = 0; i < width; i++)
        {
            colorMatrix[i] = new Color[hight];
            for (int j = 0; j < hight; j++)
            {
                colorMatrix[i][j] = b1.GetPixel(i, j);
            }
        }
        return colorMatrix;
    }

    private List<Color> GetColorArray()
    {
        var map = GetColorMap(Pallete);

        List<Color> colors = new List<Color>();

        foreach (var line in map)
        {
            colors.AddRange(line);
        }

        return colors;
    }
}

2
এগুলি বেশ দুর্দান্ত। এগুলি দেখতে এমন ফোটোগুলির মতো লাগে যা পোড়ানো বা পচে যাওয়ার জন্য কোথাও রেখে দেওয়া হয়েছে।

ধন্যবাদ, এ বেশ কয়েকটি অ্যালগরিদম করেছিলেন তবে অন্যান্যগুলি অন্য উত্তরগুলির চেয়ে অনেকটা সমান ছিল। তাই আমি আরও স্বাতন্ত্র্য পোস্ট করেছি
আরমালকে

3

সি শার্প

রঙগুলি তাদের কতদূর থেকে তুলনা করে। কেন্দ্র থেকে শুরু হয়।

সম্পাদনা: আপডেট হয়েছে, এখন প্রায় 1.5x দ্রুত হওয়া উচিত।

আমেরিকান গথিক
এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন
দ্য স্ক্রিম
এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন
স্টারি নাইট
এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন
মার্বেলস
এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন
রিভার
এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন
এছাড়াও, হলুদ চেভি এখানে:
এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Drawing;
using System.Threading.Tasks;
using System.Diagnostics;

namespace ConsoleApplication1
{
    class Pixel
    {
        public int X = 0;
        public int Y = 0;
        public Color Color = new Color();
        public Pixel(int x, int y, Color clr)
        {
            Color = clr;
            X = x;
            Y = y;
        }
        public Pixel()
        {
        }
    }
    class Vector2
    {
        public int X = 0;
        public int Y = 0;
        public Vector2(int x, int y)
        {
            X = x;
            Y = y;
        }
        public Vector2()
        {
        }
        public double Diagonal()
        {
            return Math.Sqrt((X * X) + (Y * Y));
        }
    }
    class ColorCollection
    {
        Dictionary<Color, int> dict = new Dictionary<Color, int>();
        public ColorCollection()
        {
        }
        public void AddColor(Color color)
        {
            if (dict.ContainsKey(color))
            {
                dict[color]++;
                return;
            }
            dict.Add(color, 1);
        }
        public void UseColor(Color color)
        {
            if (dict.ContainsKey(color))
                dict[color]--;
            if (dict[color] < 1)
                dict.Remove(color);
        }
        public Color FindBestColor(Color color)
        {
            Color ret = dict.First().Key;
            int p = this.CalculateDifference(ret, color);
            foreach (KeyValuePair<Color, int> pair in dict)
            {
                int points = CalculateDifference(pair.Key, color);
                if (points < p)
                {
                    ret = pair.Key;
                    p = points;
                }
            }
            this.UseColor(ret);
            return ret;
        }
        int CalculateDifference(Color c1, Color c2)
        {
            int ret = 0;
            ret = ret + Math.Abs(c1.R - c2.R);
            ret = ret + Math.Abs(c1.G - c2.G);
            ret = ret + Math.Abs(c1.B - c2.B);
            return ret;
        }
    }

    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            string img1 = "";
            string img2 = "";
            if (args.Length != 2)
            {
                Console.Write("Where is the first picture located? ");
                img1 = Console.ReadLine();
                Console.Write("Where is the second picture located? ");
                img2 = Console.ReadLine();
            }
            else
            {
                img1 = args[0];
                img2 = args[1];
            }
            Bitmap bmp1 = new Bitmap(img1);
            Bitmap bmp2 = new Bitmap(img2);
            Console.WriteLine("Getting colors....");
            ColorCollection colors = GetColors(bmp1);
            Console.WriteLine("Getting pixels....");
            List<Pixel> pixels = GetPixels(bmp2);
            int centerX = bmp2.Width / 2;
            int centerY = bmp2.Height / 2;
            pixels.Sort((p1, p2) =>
            {
                Vector2 p1_v = new Vector2(Math.Abs(p1.X - centerX), Math.Abs(p1.Y - centerY));
                Vector2 p2_v = new Vector2(Math.Abs(p2.X - centerX), Math.Abs(p2.Y - centerY));
                double d1 = p1_v.Diagonal();
                double d2 = p2_v.Diagonal();
                if (d1 > d2)
                    return 1;
                else if (d1 == d2)
                    return 0;
                return -1;
            });
            Console.WriteLine("Calculating...");
            int k = 0;
            Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew();
            for (int i = 0; i < pixels.Count; i++)
            {
                if (i % 100 == 0 && i != 0)
                {
                    float percentage = ((float)i / (float)pixels.Count) * 100;
                    Console.WriteLine(percentage.ToString("0.00") + "% completed(" + i + "/" + pixels.Count + ")");
                    Console.SetCursorPosition(0, Console.CursorTop - 1);
                }
                Color set = colors.FindBestColor(pixels[i].Color);
                pixels[i].Color = set;
                k++;
            }
            sw.Stop();
            Console.WriteLine("Saving...");
            Bitmap result = WritePixelsToBitmap(pixels, bmp2.Width, bmp2.Height);
            result.Save(img1 + ".png");
            Console.WriteLine("Completed in " + sw.Elapsed.TotalSeconds + " seconds. Press a key to exit.");
            Console.ReadKey();
        }
        static Bitmap WritePixelsToBitmap(List<Pixel> pixels, int width, int height)
        {
            Bitmap bmp = new Bitmap(width, height);
            foreach (Pixel pixel in pixels)
            {
                bmp.SetPixel(pixel.X, pixel.Y, pixel.Color);
            }
            return bmp;
        }

        static ColorCollection GetColors(Bitmap bmp)
        {
            ColorCollection ret = new ColorCollection();
            for (int x = 0; x < bmp.Width; x++)
            {
                for (int y = 0; y < bmp.Height; y++)
                {
                    Color clr = bmp.GetPixel(x, y);
                    ret.AddColor(clr);
                }
            }
            return ret;
        }
        static List<Pixel> GetPixels(Bitmap bmp)
        {
            List<Pixel> ret = new List<Pixel>();
            for (int x = 0; x < bmp.Width; x++)
            {
                for (int y = 0; y < bmp.Height; y++)
                {
                    Color clr = bmp.GetPixel(x, y);
                    ret.Add(new Pixel(x, y, clr));
                }
            }
            return ret;
        }
    }
}

3

আমি আমার অন্যান্য উত্তর হিসাবে খুব অনুরূপ অ্যালগরিদম ব্যবহার করার চেষ্টা করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি, তবে পৃথক পিক্সেলের পরিবর্তে পিক্সেলের 2x2 ব্লক অদলবদল করব। দুর্ভাগ্যক্রমে, এই অ্যালগরিদমটি চিত্রের মাত্রাগুলি 2 দ্বারা বিভাজ্য হওয়ার প্রয়োজনের অতিরিক্ত বাধা যুক্ত করে, যা আমি আকারগুলি পরিবর্তন না করলে রেট্রেসড গোলকগুলিকে অকেজো করে তোলে।

আমি সত্যিই কিছু ফলাফল পছন্দ!

আমেরিকান গথিক নদীর প্যালেট সহ:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

আমেরিকান গথিক প্যালেট সহ মোনা লিসা:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

নদীর প্যালেট সহ মোনা লিসা:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

আমি 4x4 চেষ্টাও করেছি, এবং এখানে আমার প্রিয়!

স্ক্রিম প্যালেট সহ স্টারি নাইট:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

আমেরিকান গথিক প্যালেট সহ মোনা লিসা:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

মোনালিসা প্যালেট সহ চিৎকার:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

আমেরিকা গথিক মোনা লিসা প্যালেট সহ:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন


1
স্কয়ার ব্লকগুলির উপর ভিত্তি করে পিক্সেল ওজনের গণনা + একই জিনিসটি করার বিষয়ে ভাবছিলাম। আমি মোনা লিসার ফলাফলগুলি খুব পছন্দ করি - তারা আমাকে চিত্রের জিনিস থেকে চিত্রের কথা মনে করিয়ে দেয়। আপনি কি কোনও সুযোগে 4x4 ব্লক করতে পারেন?

1
@ ইথেডোগ আমি 4x4 চেষ্টা করেছিলাম এবং দেখতে বেশ সুন্দর দেখাচ্ছে। আমার আপডেট উত্তর দেখুন!
এলভিবেন

3

সি শার্প

এটি সত্যই সত্যই ধীর, তবে এটি দুর্দান্ত কাজ করে, বিশেষত যখন রেট্রেসড গোলক প্যালেট ব্যবহার করা হয়।

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

চিৎকার প্যালেট:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

মোনা লিসা প্যালেট:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

আমেরিকান গথিক প্যালেট:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

নদীর প্যালেট:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

দ্য স্টারি নাইট প্যালেট:

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

   class Program
   {
      class Pixel
      {
         public int x;
         public int y;
         public Color color;
         public Pixel(int x, int y, Color color)
         {
            this.x = x;
            this.y = y;
            this.color = color;
         }
      }

      static Pixel BaselineColor = new Pixel(0, 0, Color.FromArgb(0, 0, 0, 0));

      static void Main(string[] args)
      {
         string sourceDirectory = "pic" + args[0] + ".png";
         string paletteDirectory = "pic" + args[1] + ".png";

         using (Bitmap source = Bitmap.FromFile(sourceDirectory) as Bitmap)
         {
            List<Pixel> sourcePixels = GetPixels(source).ToList();
            LinkedList<Pixel> palettePixels;

            using (Bitmap palette = Bitmap.FromFile(paletteDirectory) as Bitmap)
            {
               palettePixels = GetPixels(palette) as LinkedList<Pixel>;
            }

            if (palettePixels.Count != sourcePixels.Count)
            {
               throw new Exception("OH NO!!!!!!!!");
            }

            sourcePixels.Sort((x, y) => GetDiff(y, BaselineColor) - GetDiff(x, BaselineColor));

            LinkedList<Pixel> newPixels = new LinkedList<Pixel>();
            foreach (Pixel p in sourcePixels)
            {
               Pixel newPixel = GetClosestColor(palettePixels, p);
               newPixels.AddLast(newPixel);
            }

            foreach (var p in newPixels)
            {
               source.SetPixel(p.x, p.y, p.color);
            }
            source.Save("Out" + args[0] + "to" + args[1] + ".png");
         }
      }

      private static IEnumerable<Pixel> GetPixels(Bitmap source)
      {
         List<Pixel> newList = new List<Pixel>();
         for (int x = 0; x < source.Width; x++)
         {
            for (int y = 0; y < source.Height; y++)
            {
               newList.Add(new Pixel(x, y, source.GetPixel(x, y)));
            }
         }
         return newList;
      }

      private static Pixel GetClosestColor(LinkedList<Pixel> palettePixels, Pixel p)
      {
         Pixel minPixel = palettePixels.First();
         int diff = GetDiff(minPixel, p);
         foreach (var pix in palettePixels)
         {
            int current = GetDiff(pix, p);
            if (current < diff)
            {
               diff = current;
               minPixel = pix;
               if (diff == 0)
               {
                  return minPixel;
               }
            }
         }
         palettePixels.Remove(minPixel);
         return new Pixel(p.x, p.y, minPixel.color);
      }

      private static int GetDiff(Pixel a, Pixel p)
      {
         return GetProx(a.color, p.color);
      }

      private static int GetProx(Color a, Color p)
      {
         int red = (a.R - p.R) * (a.R - p.R);
         int green = (a.G - p.G) * (a.G - p.G);
         int blue = (a.B - p.B) * (a.B - p.B);
         return red + blue + green;
      }
   }

3

জাভা - অন্য ম্যাপিং পদ্ধতির

সম্পাদনা 1: এর পরে জি + এর একটি "গণিত" পরিবেশে ভাগ হওয়ার পরে, আমরা সকলেই জটিলতা রোধ করার জন্য বিভিন্ন উপায়ে মেলানো পন্থাগুলি ব্যবহার করব বলে মনে করি।

সম্পাদনা 2: আমি আমার গুগল ড্রাইভে চিত্রগুলি গণ্ডগোল করে আবার চালু করেছি, যাতে পুরানো লিঙ্কগুলি আর কাজ করে না। দুঃখিত, আমি আরও লিঙ্কের জন্য আরও খ্যাতি নিয়ে কাজ করছি।

3 সম্পাদনা করুন: অন্যান্য পোস্টগুলি পড়ে কিছু অনুপ্রেরণা পেয়েছি। আমি এখনই প্রোগ্রামমটি দ্রুত পেয়েছি এবং লক্ষ্য চিত্রের অবস্থানের উপর নির্ভর করে কিছু পরিবর্তন করতে, কিছু সিপিইউ সময় পুনরায় বিনিয়োগ করেছি।

সম্পাদনা 4: নতুন প্রোগ্রাম সংস্করণ। দ্রুত! তীক্ষ্ণ কোণ এবং খুব মসৃণ পরিবর্তনগুলি সহ উভয় অঞ্চলের বিশেষ চিকিত্সা (রশ্মির সন্ধানে অনেক সাহায্য করে, তবে মোনালিসাকে মাঝে মাঝে লাল চোখ দেয়)! অ্যানিমেশন থেকে মধ্যবর্তী ফ্রেম উত্পন্ন করার ক্ষমতা!

আমি সত্যিই ধারণা এবং কুইকুনাক্স সমাধান ধরণের আমার আগ্রহী। সুতরাং আমি ভেবেছিলাম আমি ভাল আমার 2 ইউরো শতাংশ যোগ করতে সক্ষম হতে পারে।

আইডিয়াটি ছিল, আমাদের অবশ্যই দুটি রঙের প্যালেটগুলির মধ্যে একটি (কোনওভাবে কাছে) ম্যাপিংয়ের প্রয়োজন।

এই ধারণার সাহায্যে আমি প্রথম রাতটি দ্রুত চালানোর জন্য একটি স্থিতিশীল বিবাহের অ্যালগরিদমকে টুইট করার চেষ্টা করে এবং আমার পিসির স্মৃতি দিয়ে 123520 পরীক্ষার্থীর সাথে কাটিয়েছি। আমি স্মৃতি সীমার মধ্যে gotুকতে গিয়ে রানটাইম সমস্যাটি অলসযোগ্য বলে পেলাম।

দ্বিতীয় রাতের আমি ঠিক করেছি এবং হাঙ্গেরিয়ান অ্যালগরিদমে ডুব দেবার সিদ্ধান্ত নিয়েছি যা প্রতিশ্রুত বৈশিষ্ট্যগুলিও সরবরাহ করার প্রতিশ্রুতি দিয়েছে, উভয় চিত্রের রঙের মধ্যে ন্যূনতম দূরত্ব। ভাগ্যক্রমে আমি 3 টি এর জাভা বাস্তবায়ন প্লাগ করতে প্রস্তুত পেয়েছি (প্রাথমিক স্তরের অ্যালগরিদমের জন্য গুগল করা সত্যিই কঠিন হওয়া শুরু করে এমন অনেকগুলি আধা সমাপ্ত শিক্ষার্থীর অ্যাসাইনমেন্ট গণনা করা হয়নি)। তবে যেহেতু একজনের প্রত্যাশা থাকতে পারে, হাঙ্গেরীয় অ্যালগরিদমগুলি চলমান সময় এবং মেমরির ব্যবহারের ক্ষেত্রে আরও খারাপ। আরও খারাপ, 3 টি বাস্তবায়ন যা আমি পরীক্ষা করেছি, মাঝে মাঝে ভুল ফলাফল পেয়েছি। আমি যখন কাঁপতে কাঁপতে থাকি যখন আমি অন্যান্য প্রোগ্রামগুলির কথা চিন্তা করি যা এগুলির উপর ভিত্তি করে হতে পারে।

তৃতীয় পদ্ধতি (দ্বিতীয় রাতের শেষ) ছিল সহজ, দ্রুত, দ্রুত এবং এতটা খারাপ নয় both এটি তত্ক্ষণাত কিছু এলোমেলো রঙের চারপাশে স্প্রে করে তীক্ষ্ণ বর্ণের কালো এবং সাদা পুনর্গঠন তৈরি করে।

* এ পর্যন্ত 4 এবং চূড়ান্ত পদ্ধতির (দ্বিতীয় রাতের সকালে) উপরের আলোকিত আলোকিত ম্যাপিং দিয়ে শুরু হয় এবং পিক্সেলের বিভিন্ন ওভারল্যাপিং সিকোয়েন্সগুলিতে হাঙ্গেরীয় অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে এর সাথে স্থানীয় সংশোধন যুক্ত করে। এইভাবে আমি আরও ভাল ম্যাপিং পেয়েছি এবং সমস্যার জটিলতা এবং বাস্তবায়নের বাগগুলি উভয়কে ঘিরে কাজ করেছি।

সুতরাং এখানে কিছু জাভা কোড রয়েছে, কিছু অংশগুলি এখানে পোস্ট করা অন্য জাভা কোডের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ হতে পারে। ব্যবহৃত হান্দি হ'ল জন মিলার্সের মূলত অ্যান্টোলজি সিমিলারি প্রকল্পে প্যাচ করা সংস্করণ। এটি ছিল সবচেয়ে দ্রুততম আমি খুঁজে পেয়েছি এবং সবচেয়ে কম বাগগুলি দেখিয়েছি।

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import javax.imageio.ImageIO;

/**
 *
 */
public class PixelRearranger {

    private final String mode;

    public PixelRearranger(String mode)
    {
        this.mode = mode;
    }

    public final static class Pixel {
        final BufferedImage img;
        final int val;
        final int r, g, b;
        final int x, y;

        public Pixel(BufferedImage img, int x, int y) {
            this.x = x;
            this.y = y;
            this.img = img;
            if ( img != null ) {
                val = img.getRGB(x,y);
                r = ((val & 0xFF0000) >> 16);
                g = ((val & 0x00FF00) >> 8);
                b = ((val & 0x0000FF));
            } else {
                val = r = g = b = 0;
            }
        }

        @Override
        public int hashCode() {
            return x + img.getWidth() * y + img.hashCode();
        }

        @Override
        public boolean equals(Object o) {
            if ( !(o instanceof Pixel) ) return false;
            Pixel p2 = (Pixel) o;
            return p2.x == x && p2.y == y && p2.img == img;
        }

        public double cd() {
            double x0 = 0.5 * (img.getWidth()-1);
            double y0 = 0.5 * (img.getHeight()-1);
            return Math.sqrt(Math.sqrt((x-x0)*(x-x0)/x0 + (y-y0)*(y-y0)/y0));
        }

        @Override
        public String toString() { return "P["+r+","+g+","+b+";"+x+":"+y+";"+img.getWidth()+":"+img.getHeight()+"]"; }
    }

    public final static class Pair
        implements Comparable<Pair>
    {   
        public Pixel palette, from;
        public double d;

        public Pair(Pixel palette, Pixel from)
        {
            this.palette = palette;
            this.from = from;
            this.d = distance(palette, from);
        }

        @Override
        public int compareTo(Pair e2)
        {
            return sgn(e2.d - d);
        }

        @Override
        public String toString() { return "E["+palette+from+";"+d+"]"; }
    }

    public static int sgn(double d) { return d > 0.0 ? +1 : d < 0.0 ? -1 : 0; }

    public final static int distance(Pixel p, Pixel q)
    {
        return 3*(p.r-q.r)*(p.r-q.r) + 6*(p.g-q.g)*(p.g-q.g) + (p.b-q.b)*(p.b-q.b);
    }

    public final static Comparator<Pixel> LUMOSITY_COMP = (p1,p2) -> 3*(p1.r-p2.r)+6*(p1.g-p2.g)+(p1.b-p2.b);


    public final static class ArrangementResult
    {
        private List<Pair> pairs;

        public ArrangementResult(List<Pair> pairs)
        {
            this.pairs = pairs;
        }

        /** Provide the output image */
        public BufferedImage finalImage()
        {
            BufferedImage target = pairs.get(0).from.img;
            BufferedImage res = new BufferedImage(target.getWidth(),
                target.getHeight(), BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
            for(Pair p : pairs) {
                Pixel left = p.from;
                Pixel right = p.palette;
                res.setRGB(left.x, left.y, right.val);
            }
            return res;
        }

        /** Provide an interpolated image. 0 le;= alpha le;= 1 */
        public BufferedImage interpolateImage(double alpha)
        {
            BufferedImage target = pairs.get(0).from.img;
            int wt = target.getWidth(), ht = target.getHeight();
            BufferedImage palette = pairs.get(0).palette.img;
            int wp = palette.getWidth(), hp = palette.getHeight();
            int w = Math.max(wt, wp), h = Math.max(ht, hp);
            BufferedImage res = new BufferedImage(w, h, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
            int x0t = (w-wt)/2, y0t = (h-ht)/2;
            int x0p = (w-wp)/2, y0p = (h-hp)/2;
            double a0 = (3.0 - 2.0*alpha)*alpha*alpha;
            double a1 = 1.0 - a0;
            for(Pair p : pairs) {
                Pixel left = p.from;
                Pixel right = p.palette;
                int x = (int) (a1 * (right.x + x0p) + a0 * (left.x + x0t));
                int y = (int) (a1 * (right.y + y0p) + a0 * (left.y + y0t));
                if ( x < 0 || x >= w ) System.out.println("x="+x+", w="+w+", alpha="+alpha);
                if ( y < 0 || y >= h ) System.out.println("y="+y+", h="+h+", alpha="+alpha);
                res.setRGB(x, y, right.val);
            }
            return res;
        }
    }

    public ArrangementResult rearrange(BufferedImage target, BufferedImage palette)
    {
        List<Pixel> targetPixels = getColors(target);
        int n = targetPixels.size();
        System.out.println("total Pixels "+n);
        Collections.sort(targetPixels, LUMOSITY_COMP);

        final double[][] energy = energy(target);

        List<Pixel> palettePixels = getColors(palette);
        Collections.sort(palettePixels, LUMOSITY_COMP);

        ArrayList<Pair> pairs = new ArrayList<>(n);
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            Pixel pal = palettePixels.get(i);
            Pixel to = targetPixels.get(i);
            pairs.add(new Pair(pal, to));
        }
        correct(pairs, (p1,p2) -> sgn(p2.d*p2.from.b - p1.d*p1.from.b));
        correct(pairs, (p1,p2) -> sgn(p2.d*p2.from.r - p1.d*p1.from.r));
        // generates visible circular artifacts: correct(pairs, (p1,p2) -> sgn(p2.d*p2.from.cd() - p1.d*p1.from.cd()));
        correct(pairs, (p1,p2) -> sgn(energy[p2.from.x][p2.from.y]*p2.d - energy[p1.from.x][p1.from.y]*p1.d));
        correct(pairs, (p1,p2) -> sgn(p2.d/(1+energy[p2.from.x][p2.from.y]) - p1.d/(1+energy[p1.from.x][p1.from.y])));
        // correct(pairs, null);
        return new ArrangementResult(pairs);

    }

    /**
     * derive an energy map, to detect areas of lots of change.
     */
    public double[][] energy(BufferedImage img)
    {
        int n = img.getWidth();
        int m = img.getHeight();
        double[][] res = new double[n][m];
        for(int x = 0; x < n; x++) {
            for(int y = 0; y < m; y++) {
                int rgb0 = img.getRGB(x,y);
                int count = 0, sum = 0;
                if ( x > 0 ) {
                    count++; sum += dist(rgb0, img.getRGB(x-1,y));
                    if ( y > 0 ) { count++; sum += dist(rgb0, img.getRGB(x-1,y-1)); }
                    if ( y < m-1 ) { count++; sum += dist(rgb0, img.getRGB(x-1,y+1)); }
                }
                if ( x < n-1 ) {
                    count++; sum += dist(rgb0, img.getRGB(x+1,y));
                    if ( y > 0 ) { count++; sum += dist(rgb0, img.getRGB(x+1,y-1)); }
                    if ( y < m-1 ) { count++; sum += dist(rgb0, img.getRGB(x+1,y+1)); }
                }
                if ( y > 0 ) { count++; sum += dist(rgb0, img.getRGB(x,y-1)); }
                if ( y < m-1 ) { count++; sum += dist(rgb0, img.getRGB(x,y+1)); }
                res[x][y] = Math.sqrt((double)sum/count);
            }
        }
        return res;
    }

    public int dist(int rgb0, int rgb1) {
        int r0 = ((rgb0 & 0xFF0000) >> 16);
        int g0 = ((rgb0 & 0x00FF00) >> 8);
        int b0 = ((rgb0 & 0x0000FF));
        int r1 = ((rgb1 & 0xFF0000) >> 16);
        int g1 = ((rgb1 & 0x00FF00) >> 8);
        int b1 = ((rgb1 & 0x0000FF));
        return 3*(r0-r1)*(r0-r1) + 6*(g0-g1)*(g0-g1) + (b0-b1)*(b0-b1);
    }

    private void correct(ArrayList<Pair> pairs, Comparator<Pair> comp)
    {
        Collections.sort(pairs, comp);
        int n = pairs.size();
        int limit = Math.min(n, 133); // n / 1000;
        int limit2 = Math.max(1, n / 3 - limit);
        int step = (2*limit + 2)/3;
        for(int base = 0; base < limit2; base += step ) {
            List<Pixel> list1 = new ArrayList<>();
            List<Pixel> list2 = new ArrayList<>();
            for(int i = base; i < base+limit; i++) {
                list1.add(pairs.get(i).from);
                list2.add(pairs.get(i).palette);
            }
            Map<Pixel, Pixel> connection = rematch(list1, list2);
            int i = base;
            for(Pixel p : connection.keySet()) {
                pairs.set(i++, new Pair(p, connection.get(p)));
            }
        }
    }

    /**
     * Glue code to do an hungarian algorithm distance optimization.
     */
    public Map<Pixel,Pixel> rematch(List<Pixel> liste1, List<Pixel> liste2)
    {
        int n = liste1.size();
        double[][] cost = new double[n][n];
        Set<Pixel> s1 = new HashSet<>(n);
        Set<Pixel> s2 = new HashSet<>(n);
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            Pixel ii = liste1.get(i);
            for(int j = 0; j < n; j++) {
                Pixel ij = liste2.get(j);
                cost[i][j] = -distance(ii,ij);
            }
        }
        Map<Pixel,Pixel> res = new HashMap<>();
        int[] resArray = Hungarian.hungarian(cost);
        for(int i = 0; i < resArray.length; i++) {
            Pixel ii = liste1.get(i);
            Pixel ij = liste2.get(resArray[i]);
            res.put(ij, ii);
        }
        return res;
    }

    public static List<Pixel> getColors(BufferedImage img) {
        int width = img.getWidth();
        int height = img.getHeight();
        List<Pixel> colors = new ArrayList<>(width * height);
        for (int x = 0; x < width; x++) {
            for (int y = 0; y < height; y++) {
                colors.add(new Pixel(img, x, y));
            }
        }
        return colors;
    }

    public static List<Integer> getSortedTrueColors(BufferedImage img) {
        int width = img.getWidth();
        int height = img.getHeight();
        List<Integer> colors = new ArrayList<>(width * height);
        for (int x = 0; x < width; x++) {
            for (int y = 0; y < height; y++) {
                colors.add(img.getRGB(x, y));
            }
        }
        Collections.sort(colors);
        return colors;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        int i = 0;
        String mode = args[i++];
        PixelRearranger pr = new PixelRearranger(mode);
        String a1 = args[i++];
        File in1 = new File(a1);
        String a2 = args[i++];
        File in2 = new File(a2);
        File out = new File(args[i++]);
        //
        BufferedImage target = ImageIO.read(in1);
        BufferedImage palette = ImageIO.read(in2);
        long t0 = System.currentTimeMillis();
        ArrangementResult result = pr.rearrange(target, palette);
        BufferedImage resultImg = result.finalImage();
        long t1 = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("took "+0.001*(t1-t0)+" s");
        ImageIO.write(resultImg, "png", out);
        // Check validity
        List<Integer> paletteColors = getSortedTrueColors(palette);
        List<Integer> resultColors = getSortedTrueColors(resultImg);
        System.out.println("validate="+paletteColors.equals(resultColors));
        // In Mode A we do some animation!
        if ( "A".equals(mode) ) {
            for(int j = 0; j <= 50; j++) {
                BufferedImage stepImg = result.interpolateImage(0.02 * j);
                File oa = new File(String.format("anim/%s-%s-%02d.png", a1, a2, j));
                ImageIO.write(stepImg, "png", oa);
            }
        }
    }
}

বর্তমান চলমান সময় উপরের চিত্রের জুটির প্রতি 20 থেকে 30 সেকেন্ড সময় হয় তবে এটিকে আরও দ্রুত চালাতে হয় বা এ থেকে কিছুটা আরও গুণমান পেতে সম্ভবত প্রচুর টুইট রয়েছে।

মনে হচ্ছে আমার নবাগত খ্যাতি এই জাতীয় অনেকগুলি লিঙ্ক / চিত্রের জন্য যথেষ্ট নয়, তাই এখানে চিত্রের নমুনাগুলির জন্য আমার গুগল ড্রাইভ ফোল্ডারে একটি পাঠ্য শর্টকাট দেওয়া হয়েছে: http://goo.gl/qZHTao

আমি যে নমুনাগুলি প্রথমে প্রদর্শন করতে চেয়েছিলাম:

লোক -> মোনা লিসা http://goo.gl/mGvq9h

প্রোগ্রামাম সমস্ত পয়েন্ট স্থানাঙ্কের উপর নজর রাখে, তবে আমি এখন ক্লান্ত বোধ করি এবং আপাতত অ্যানিমেশনগুলি করার পরিকল্পনা করি না। আমি যদি বেশি সময় ব্যয় করতে পারি তবে আমি নিজেই একটি হাঙ্গেরিয়ান অ্যালগরিদম করতে পারি বা আমার প্রোগ্রামের স্থানীয় অপ্টিমাইজেশান শিডিয়ুলটি টুইট করতে পারি।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.