MSペイントは過小評価されています


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MSペイントは常に素晴らしい時間の浪費でしたが、ほとんどのグラフィックデザイナーによって避けられました。恐ろしいカラーパレットのために、または元に戻すレベルが制限されているために、おそらく人々は興味を失いました。とにかく、標準のブラシとデフォルトのカラーパレットだけで美しい画像を生成することは可能です。

チャレンジ

デフォルトのブラシ(角のない4x4の正方形)とデフォルトのカラーパレット(以下の28色)のみを使用して、確率的ヒルクライミングに基づく手法を使用してソースイメージの複製を試みます。

ここに画像の説明を入力してください

アルゴリズム

すべての答えは、同じ基本アルゴリズム(確率的ヒルクライム)に従う必要があります。各ステップ内で詳細を調整できます。移動は(すなわち塗料にクリック)ブラシのストロークであると考えられています。

  1. 次の動きを推測します。好きなように、次の動きを(座標と色の)推測します。ただし、推測ではソース画像を参照しないでください。
  2. 推測を適用します。ペイントにブラシを適用して、動きを作成します。
  3. 運動の利点を測定します。ソース画像を参照することで、動きがペイントに利益をもたらしたかどうかを判断します(つまり、ペイントがソース画像により似ている)。有益な場合は、動きを維持し、そうでない場合は、動きを破棄します。
  4. 収束するまで繰り返します。ステップ1に進み、アルゴリズムが十分に収束するまで次の推測を試みます。この時点で、ペイントはソースイメージに非常に似ている必要があります。

プログラムがこれらの4つのステップと一致しない場合、おそらく確率的な山登りではありません。目標は限られたカラーパレットとブラシに基づいて興味深いペイントアルゴリズムを作成することなので、これを人気コンテストとしてタグ付けしました。

制約

  • アルゴリズムは何らかの方法で確率的でなければなりません。
  • 次の推測は、ソース画像の影響を受けるべきではありません。それぞれの新しい動きを推測し、それが助けになったかどうかを確認しています。たとえば、ソースイメージの色に基づいてブラシを配置する場所を決定することはできません(これは、ソースイメージのディザリングに似ていますが、これは目標ではありません)。

  • アルゴリズムのステップを自由に調整して、配置に影響を与えることができます。たとえば、エッジから推測を開始して内側に移動したり、ブラシをドラッグして各推測の線を作成したり、最初に暗い色をペイントすることを決定できます。次の目的の動きを計算するために、前の反復画像を参照できます(ソース画像は参照できません)。これらは、必要に応じて制限することができます(つまり、現在の反復の左上の象限内でのみ推測します)。

  • 他の潜在的な動きを計算して、この動きが「最良」と見なされるかどうかを判断しない限り、ソース画像と現在の反復との「差」の測定は任意に測定できます現在の動きが「最良」であるかどうかを知るべきではなく、受け入れ基準の許容範囲内に収まるかどうかだけを知る必要があります。たとえば、abs(src.R - current.R) + abs(src.G - current.G) + abs(src.B - current.B)影響を受ける各ピクセルや、よく知られている色差技術のいずれかと同じくらい簡単にできます。

パレット

あなたはできる28x1画像としてパレットをダウンロードするか、コード内で直接作成します。

みがきます

ブラシは、角のない4x4の正方形です。これはスケーリングされたバージョンです:

ここに画像の説明を入力してください

(コードは4x4バージョンを使用する必要があります)

入力:

ゴッホ-星空の夜

出力:

生成された星空

基本アルゴリズムがどのように進行するかは、私が作成した短いビデオ(各フレームは500回の繰り返し)で見ることができます:The Starry Night。最初の段階は注目に値します:

ここに画像の説明を入力してください


1
@ vihan1086:ソース画像には透明度がありません。それがあなたが意味するものである場合、現在の画像は前の反復に依存する可能性があります(前の例の上に新しいポイントが追加される私の例のように)。
grovesNL

確率的な山登りが何を追加するのかまったくわかりません...あなたが望むなら推測することができ、それらが良くないならそれらを捨てることができることを考えると、それは事実上、チェックしながらたくさんの推測するのと同じです最高のものを選ぶ。
Sp3000

@ Sp3000:ポイントは、潜在的な動きが行われるまで「最良の」動きを知らないということです。その時点で、それが自分の受け入れ基準内に収まる場合は受け入れることを選択できます(つまり、「十分に近い」 ")。受け入れ基準は、考えられるすべての動きを知っているべきではありません(これをさらに明確にする必要があるかもしれません)。基本的に、事前に「最適な」動きを判断できるはずではなく、代わりにイメージを徐々に改善する必要があります。
grovesNL

このブラシの形状では、コーナーピクセルをペイントすることは不可能ですか(この例ではこの印象が得られます)、またはブラシを部分的に画像境界の外側に配置できますか?
Oliphaunt

Sp3000の懸念には、おそらく次の決定論的アルゴリズムが含まれます。各ピクセルについて、すべての色を試します。確率論的ではなく、ディザリングと非常によく似ていますが、ルールに適合しているようです。
オリファント

回答:


35

JavaScript

このソリューションでは、HTML5キャンバス要素を使用して画像データを抽出しますが、HTMLを使用する必要がないため、コンソールで実行できます。カラーパレットイメージに配列としてアクセスします。パレット画像のすべての色を配列に保存しました)。(終了後)コンソールに出力し、結果を変数に保存します。

コードの最新のバージョンはフィドルにあります。フィドルはまた、より良いアルゴリズムを使用して、写真のノイズを低減します。アルゴリズムの改善は、主に逆色が選択される原因となる関数(最大から最小)を修正することです。

MSペイントアイコンの形のコード!(フィドルまたはスタックスニペットのフォーマットされたコード)

eval(`                                                   function                  
                                                        Paint(t){fun              
                                                         ction n(t){va            
                                                         r n=t.toString(          
                                                         16);return 1==n.         
                                                         length?"0"+n:n}fu        
                                                         nction e(t){return       
                                                         "#"+n(t[0])+n(t[1]       
                                                          )+n(t[2])}var a=ne      
                                                          w Image,i=document.     
                                                          createElement("canv     
                                                          as"),h=null,o=docum     
                                                          ent.createElement(      
                                    "canvas"),r=          o.getContext("2d        
                               ")     ,l=[],u=this,c      =[[0,0,0],[255          
                            ,2       55,255],[ 192,192,   192],[128,12            
                          8     ,128],[126,3,8],[252,13,27] ,[255,25              
                       3,    56],[128,127,23],[15,127,18],[ 41,253                
                      ,    46],[45,255,254],[17,128,127],[2 ,12,1                 
                    2    6],[ 11,36,2 51],[252,40,252],[12 7,15,1                 
                  2    6],[  128,127 ,68],[255,253,136],[4 2,253,                 
                 1   33],   [4,64,64],[23 ,131,251],[133,255,254],                
               [    129   ,132,252],[6,6 6,126],[127,37,2 51],[127,               
              6   4,1    3],[253,128,73],[252,22,129]];a.crossOrigin              
             =   "",   a.src=t,this.done=this.done||function(){},a.o              
            n   load=function(){function t(t){var n=0,e=0,a=0;return              
           t  .forEach(function(t){n+=t[0],e+=t[1],a+=t[2]}),[n/t.leng            
          t  h,e /t.length,a/t.length]}function n(t){for(var n=[],e=0;e           
         <  t.l  ength;e+=1)n.push(t[e]);return n}function g(t,n){retur           
        n  (Ma  th.abs(t[0]-n[0])/255+Math.abs(t[1]-n[1])/255+Math.abs(t          
       [  2]- n[2])/255)/3}function f(t,n){for(var e=Math.floor(Math.ran          
          do m()*n.length),a=n[e],i=(g(t,a),1-.8),h=56,o=[];o.length<=h&          
         &g (t,a)>i;)if(o.push(a),a=n[Math.floor(Math.random()*n.length)]         
     ,  o.length==h){var r=o.map(function(n){return g(t,n)});a=o[r.indexO         
       f(Math.max.apply(Math,r))],o.push(a)}return a}function s(t,n){for(         
    v  ar e=[];t.length>0;)e.push(t.splice(0,n).slice(0,-1));return e}i.w         
   i  dth=a.width,i.height=2*a.height,h=i.getContext("2d"),h.drawImage(a,0        
   ,0,a.width,a.height);for(var d=(function(t){reduce=t.map(function(t){re        
  turn(t[ 0]+t[1]+t[2])/3})}(c),0),m=0,v=i.width*i.height/4,p=0;v>p;p+=1)d        
  >2*Mat h.ceil(a.width/2)&&(d=0,m+=1),l.push(f(t(s(n(h.getImageData(2*d,2        
  *m,4,4).data),4)),c)),d+=1;o.width=i.width,o.height=i.height;for(var d=0        
 ,m=0,v=i.width*i.height/4,p=0;v>p;p+=1)d>2*Math.ceil(a.width/2)&&(d=0,m+=        
 1),console.log("Filling point ("+d+", "+m+") : "+e(l[p])),r.fillStyle=e(l        
 [p]),r.fillRect(2*d+1,2*m,2,1)  ,r.fillRect(2*d,2*m+1,4,2),r.fillRect(2*d        
+1,2*m+3,2,1),d+=1;u.result=o      .toDataURL("image/png"),u.resultCanvas         
=o,u.imageCanvas=i,u.image=a       ,u.done(),console.log(u.result)},a.one         
rror=function(t){console.log       ("The image failed to load. "+t)}}/*..         
............................       ......................................         
. ..........................       .....................................          
............................      ......................................          
.............................    .......................................          
.......................................................................           
.......................................................................           
..................  ..................................................            
................     .................................................            
..............       ................................................             
.............       ................................................              
...........        .................................................              
 .........         ................................................               
 .......          ................................................                
  ....           ................................................                 
                ................................................                  
                ...............................................                   
               ...............................................                    
              ..............................................                      
              .............................................                       
             ............................................                         
             ..........................................                           
              .......................................                             
              .....................................                               
               .................................                                  
                .............................                                     
                  ......................                                          
                                   .....                                          
                                  .....                                           
                                  .....                                           
                                  ....                                            
                                   */`
.replace(/\n/g,''))                                             

使用法:

Paint('DATA URI');

フィドル

フィドルはcrossorigin.meを使用しているため、cross-origin-resource-sharingを心配する必要はありません。

また、フィドルを更新して、いくつかの値を調整して、見栄えの良い絵画を作成できるようにしました。一部の画像の色がオフになっている可能性があります。これを回避するには、accept_rateを調整してアルゴリズムを調整します。数値が小さいほどグラデーションが良くなり、数値が大きいほど鮮明な色になります。


Stack-Snippetとしてのフィドルは次のとおりです(フィドルが機能しない場合のために更新されません)。


ニューホライズンのPl王星のフライバイを記念して、Pl王星の画像を入力しました。

元の 描かれた

元の 描かれた

以下については、できるだけオリジナルに似るように設定しました。

OS X Yosemiteのデフォルトの壁紙でこれを実行しました。しばらく実行した後、結果は驚くほど素晴らしいものになります。元のファイルは巨大(26 MB)だったため、サイズを変更して圧縮しました。

ここに画像の説明を入力してください

星空の夜(より良い結果を得るために高解像度の画像を使用しました)

グーグルで見つけた写真: ここに画像の説明を入力してください ここに画像の説明を入力してください


12

JavaScript + HTML

ランダム:

ランダムポイント

ランダムに整列:

キャンバスを4x4の正方形に分割し、正方形のいずれかの内側のポイントをランダムに選択します。オフセットはグリッドを移動するので、小さな隙間を埋めることができます。

ループ:

グリッドを作成し、すべてのポイントをループします。オフセットはグリッドを移動します。間隔によって各セルのサイズが決まります。(それらは重複し始めます)

色の違い:

  • RGB
  • HSL
  • HSV

var draw = document.getElementById("canvas").getContext("2d");
var data = document.getElementById("data").getContext("2d");
colors = [
    [0, 0, 0],
    [255, 255, 255],
    [192, 192, 192],
    [128, 128, 128],
    [126, 3, 8],
    [252, 13, 27],
    [255, 253, 56],
    [128, 127, 23],
    [15, 127, 18],
    [41, 253, 46],
    [45, 255, 254],
    [17, 128, 127],
    [2, 12, 126],
    [11, 36, 251],
    [252, 40, 252],
    [127, 15, 126],
    [128, 127, 68],
    [255, 253, 136],
    [42, 253, 133],
    [4, 64, 64],
    [23, 131, 251],
    [133, 255, 254],
    [129, 132, 252],
    [6, 66, 126],
    [127, 37, 251],
    [127, 64, 13],
    [253, 128, 73],
    [252, 22, 129]
];
iteration = 0;
fails = 0;
success = 0;
x = 0;
y = 0;
//Init when the Go! button is pressed
document.getElementById("file").onchange = function (event) {
    document.getElementById("img").src = URL.createObjectURL(event.target.files[0]);
    filename = document.getElementById("file").value;
    /*if (getCookie("orginal") == filename) {
        console.log("Loading from Cookie");
        reload = true;
        document.getElementById("reload").src = getCookie("picture");
    }*/
};

/*function getCookie(cname) {
    var name = cname + "=";
    var ca = document.cookie.split(';');
    for (var i = 0; i < ca.length; i++) {
        var c = ca[i];
        while (c.charAt(0) == ' ') c = c.substring(1);
        if (c.indexOf(name) == 0) return c.substring(name.length, c.length);
    }
    return "";
}*/

//Run when the image has been loaded into memory
document.getElementById("img").onload = function () {
    document.getElementById("file").disable = "true";
    document.getElementById("canvas").hidden = "";
    document.getElementById("canvas").height = document.getElementById("img").height;
    document.getElementById("data").height = document.getElementById("img").height;
    document.getElementById("canvas").width = document.getElementById("img").width;
    document.getElementById("data").width = document.getElementById("img").width;

    var imgData = draw.createImageData(document.getElementById("img").width, document.getElementById("img").height);
    for (var i = 0; i < imgData.data.length; i += 4) {
        imgData.data[i + 0] = 0;
        imgData.data[i + 1] = 0;
        imgData.data[i + 2] = 0;
        imgData.data[i + 3] = 255;
    }
    draw.putImageData(imgData, 0, 0);
    data.putImageData(imgData, 0, 0);
    if (reload == true) {
        draw.drawImage(document.getElementById("reload"), 0, 0);
    }
    data.drawImage(document.getElementById("img"), 0, 0);
    setInterval(function () {
        for (var u = 0; u < document.getElementById("selectColor").value; u++) {
            doThing();
        }
    }, 0);
};

//The core function. Every time this function is called, is checks/adds a dot.
function doThing() {
    getCoords();
    paintBucket();
    console.count("Iteration");
    if (compare(x, y)) {
        draw.putImageData(imgData, x, y);
    }
}

function getCoords() {
    switch (document.getElementById("selectCord").value) {
        case "1":
            x = Math.floor(Math.random() * (document.getElementById("img").width + 4));
            y = Math.floor(Math.random() * (document.getElementById("img").height + 4));
            break;
        case "2":
            x = Math.floor(Math.random() * ((document.getElementById("img").width + 4) / 4)) * 4;
            console.log(x);
            x += parseInt(document.getElementById("allignX").value);
            console.log(x);
            y = Math.floor(Math.random() * ((document.getElementById("img").height + 4) / 4)) * 4;
            y += parseInt(document.getElementById("allignY").value);
            break;
        case "3":
            x += parseInt(document.getElementById("loopX").value);
            if (x > document.getElementById("img").width + 5) {
                x = parseInt(document.getElementById("allignX").value);
                y += parseInt(document.getElementById("loopY").value);
            }
            if (y > document.getElementById("img").height + 5) {
                y = parseInt(document.getElementById("allignY").value);
            }
    }
}

function compare(arg1, arg2) {
    var arg3 = arg1 + 4;
    var arg4 = arg2 + 4;
    imgData2 = data.getImageData(arg1, arg2, 4, 4);
    imgData3 = draw.getImageData(arg1, arg2, 4, 4);
    N = 0;
    O = 0;
    i = 4;
    addCompare();
    addCompare();
    i += 4;
    for (l = 0; l < 8; l++) {
        addCompare();
    }
    i += 4;
    addCompare();
    addCompare();
    i += 4;
    //console.log("New Score: " + N + " Old Score: " + O);
    iteration++;
    /*if(iteration>=1000){
        document.cookie="orginal="+filename;
        document.cookie="picture length="+document.getElementById("canvas").toDataURL().length;
        document.cookie="picture="+document.getElementById("canvas").toDataURL();
        
    }*/
    if (N < O) {
        return true;
    } else {
        return false;
    }
}

function addCompare() {
    if (document.getElementById("colorDif").value == "HSL") {
        HSLCompare();
        i += 4;
        return;
    }
    if (document.getElementById("colorDif").value == "HSV") {
        HSVCompare();
        i += 4;
        return;
    }
    N += Math.abs(imgData.data[i] - imgData2.data[i]);
    N += Math.abs(imgData.data[i + 1] - imgData2.data[i + 1]);
    N += Math.abs(imgData.data[i + 2] - imgData2.data[i + 2]);
    O += Math.abs(imgData3.data[i] - imgData2.data[i]);
    O += Math.abs(imgData3.data[i + 1] - imgData2.data[i + 1]);
    O += Math.abs(imgData3.data[i + 2] - imgData2.data[i + 2]);
    i += 4;
}

function HSVCompare() {
    var NewHue = rgbToHsv(imgData.data[i], imgData.data[i + 1], imgData.data[i + 2])[0];
    var PicHue = rgbToHsv(imgData2.data[i], imgData2.data[i + 1], imgData2.data[i + 2])[0];
    var OldHue = rgbToHsv(imgData3.data[i], imgData3.data[i + 1], imgData3.data[i + 2])[0];

    var NScore = [Math.abs(NewHue - PicHue), ((NewHue < PicHue) ? NewHue + (1 - PicHue) : PicHue + (1 - NewHue))];
    var OScore = [Math.abs(OldHue - PicHue), ((OldHue < PicHue) ? OldHue + (1 - PicHue) : PicHue + (1 - OldHue))];
    
    
    NScore = Math.min(NScore[0], NScore[1]);
    OScore = Math.min(OScore[0], OScore[1]);
    
    NewHue = rgbToHsv(imgData.data[i], imgData.data[i + 1], imgData.data[i + 2])[1];
    PicHue = rgbToHsv(imgData2.data[i], imgData2.data[i + 1], imgData2.data[i + 2])[1];
    OldHue = rgbToHsv(imgData3.data[i], imgData3.data[i + 1], imgData3.data[i + 2])[1];
    
    NScore += Math.abs(NewHue-PicHue);
    OScore += Math.abs(OldHue-PicHue);
    
    NewHue = rgbToHsv(imgData.data[i], imgData.data[i + 1], imgData.data[i + 2])[2];
    PicHue = rgbToHsv(imgData2.data[i], imgData2.data[i + 1], imgData2.data[i + 2])[2];
    OldHue = rgbToHsv(imgData3.data[i], imgData3.data[i + 1], imgData3.data[i + 2])[2];
    
    N += Math.abs(NewHue-PicHue) + NScore;
    O += Math.abs(OldHue-PicHue) + OScore;
}

function rgbToHsv(r, g, b){
    r = r/255, g = g/255, b = b/255;
    var max = Math.max(r, g, b), min = Math.min(r, g, b);
    var h, s, v = max;

    var d = max - min;
    s = max == 0 ? 0 : d / max;

    if(max == min){
        h = 0; // achromatic
    }else{
        switch(max){
            case r: h = (g - b) / d + (g < b ? 6 : 0); break;
            case g: h = (b - r) / d + 2; break;
            case b: h = (r - g) / d + 4; break;
        }
        h /= 6;
    }

    return [h, s, v];
}

function HSLCompare() {
    var result = 0;
    rgb = false;

    var NewHue = rgbToHue(imgData.data[i], imgData.data[i + 1], imgData.data[i + 2])[0];
    var PicHue = rgbToHue(imgData2.data[i], imgData2.data[i + 1], imgData2.data[i + 2])[0];
    var OldHue = rgbToHue(imgData3.data[i], imgData3.data[i + 1], imgData3.data[i + 2])[0];
    if (rgb == true) {
        N += Math.abs(imgData.data[i] - imgData2.data[i]);
        N += Math.abs(imgData.data[i + 1] - imgData2.data[i + 1]);
        N += Math.abs(imgData.data[i + 2] - imgData2.data[i + 2]);
        O += Math.abs(imgData3.data[i] - imgData2.data[i]);
        O += Math.abs(imgData3.data[i + 1] - imgData2.data[i + 1]);
        O += Math.abs(imgData3.data[i + 2] - imgData2.data[i + 2]);
        return;
    }
    var NScore = [Math.abs(NewHue - PicHue), ((NewHue < PicHue) ? NewHue + (1 - PicHue) : PicHue + (1 - NewHue))];
    var OScore = [Math.abs(OldHue - PicHue), ((OldHue < PicHue) ? OldHue + (1 - PicHue) : PicHue + (1 - OldHue))];
    
    
    NScore = Math.min(NScore[0], NScore[1]);
    OScore = Math.min(OScore[0], OScore[1]);
    
    NewHue = rgbToHue(imgData.data[i], imgData.data[i + 1], imgData.data[i + 2])[1];
    PicHue = rgbToHue(imgData2.data[i], imgData2.data[i + 1], imgData2.data[i + 2])[1];
    OldHue = rgbToHue(imgData3.data[i], imgData3.data[i + 1], imgData3.data[i + 2])[1];
    
    NScore += Math.abs(NewHue-PicHue);
    OScore += Math.abs(OldHue-PicHue);
    
    NewHue = rgbToHue(imgData.data[i], imgData.data[i + 1], imgData.data[i + 2])[2];
    PicHue = rgbToHue(imgData2.data[i], imgData2.data[i + 1], imgData2.data[i + 2])[2];
    OldHue = rgbToHue(imgData3.data[i], imgData3.data[i + 1], imgData3.data[i + 2])[2];
    
    N += Math.abs(NewHue-PicHue) + NScore;
    O += Math.abs(OldHue-PicHue) + OScore;
}

function rgbToHue(r, g, b) {
    if (Math.max(r, g, b) - Math.min(r, g, b) < 50) {
        rgb = true
    }
    r /= 255, g /= 255, b /= 255;
    var max = Math.max(r, g, b),
        min = Math.min(r, g, b);
    var h, s, l = (max + min) / 2;

    if (max == min) {
        h = s = 0; // achromatic
    } else {
        var d = max - min;
        s = l > 0.5 ? d / (2 - max - min) : d / (max + min);
        switch (max) {
            case r:
                h = (g - b) / d + (g < b ? 6 : 0);
                break;
            case g:
                h = (b - r) / d + 2;
                break;
            case b:
                h = (r - g) / d + 4;
                break;
        }
        h /= 6;
    }
    return [h,s,l];
}

//Create a 4x4 ImageData object, random color selected from the colors var, transparent corners.
function paintBucket() {
    color = Math.floor(Math.random() * 28);
    imgData = draw.createImageData(4, 4);
    imgData2 = draw.getImageData(x, y, 4, 4);
    i = 0;
    createCorn();
    createColor();
    createColor();
    createCorn();
    for (l = 0; l < 8; l++) {
        createColor();
    }
    createCorn();
    createColor();
    createColor();
    createCorn();
}

function createCorn() {
    imgData.data[i] = imgData2.data[i];
    imgData.data[i + 1] = imgData2.data[i + 1];
    imgData.data[i + 2] = imgData2.data[i + 2];
    imgData.data[i + 3] = 255;
    i += 4;
}

function createColor() {
    imgData.data[i] = colors[color][0];
    imgData.data[i + 1] = colors[color][1];
    imgData.data[i + 2] = colors[color][2];
    imgData.data[i + 3] = 255;
    i += 4;
}
<canvas id="canvas" hidden></canvas>
<br>
<canvas id="data" hidden></canvas>
<br>
<input type="file" id="file"></input>
<br>
<img id="img">
<img id="reload" hidden>
<p>Algorithms:</p>
<select id="selectCord">
    <option value="1">Random</option>
    <option value="2">Random Alligned</option>
    <option value="3" selected>Loop</option>
</select>
<select id="selectColor">
    <option value="2000">Super Speedy</option>
    <option value="1000">Very Speedy</option>
    <option value="500" selected>Speedy</option>
    <option value="1">Visual</option>
</select>
<select id="colorDif">
    <option value="RGB" selected>RGB</option>
    <option value="HSL">HSL</option>
    <option value="HSV">HSV</option>
</select>
<p>Algorithm Options:
    <br>
</p>
<p>X Offset:
    <input id="allignX" type="range" min="0" max="3" value="0"></input>
</p>
<p>Y Offset:
    <input id="allignY" type="range" min="0" max="3" value="0"></input>
</p>
<p>Spacing X:
    <input id="loopX" type="range" min="1" max="4" value="2"></input>
</p>
<p>Spacing Y:
    <input id="loopY" type="range" min="1" max="4" value="2"></input>
</p>

ここに画像の説明を入力してください
RGB: ここに画像の説明を入力してください
HSL: ここに画像の説明を入力してください
HSV: ここに画像の説明を入力してください


とてもかっこいい。document.cookieドキュメントがサンドボックス化されているため、(1000回の反復後)設定しようとすると、「コードスニペットを実行」が壊れます。クッキーは必要ですか?
grovesNL

いいえ、むかしむかし数時間プログラムを実行しましたが、その後ブラウザがクラッシュしました。それで、私はクッキーをバックアップとして焼きました。しかし、スタックエクスチェンジがCookieを嫌うように見えるため、削除します。
グラントデイビス

1
あなたのコードを見ると、の代わりに適用されることを除き、wolfhammerの答え提案したのと同じ高速化の恩恵を受けると思います。余分な行の価値がある速度の増加を見つけるかもしれませんdoThingloop
...-trichoplax

1
@trichoplaxありがとう、プログラムの速度が向上しただけでなく、数学エラーを見つけて修正しただけでなく、プログラムはそれらの小さな黒い点を生成しなくなりました。
グラントデイビス

それは素晴らしいことです!新しい出力イメージの外観は非常に良くなりました。
trichoplax

8

C#(参照実装)

これは、問題の画像を生成するために使用されるコードです。一部の人々にアルゴリズムを整理するためのリファレンスを提供することは有用だと思いました。動きごとに完全にランダムな座標と色が選択されます。ブラシのサイズ/許容基準によって課される制限を考慮すると、驚くほどうまく機能します。

オープンソースライブラリColorMineのCIEDE2000アルゴリズムを使用して、色の違いを測定します。これにより、(人間の観点から)より近い色の一致が得られますが、このパレットで使用した場合、目立った違いはないようです。

using System;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.Runtime.InteropServices;
using ColorMine.ColorSpaces;
using ColorMine.ColorSpaces.Comparisons;

namespace Painter
{
    public class Painter
    {
        private readonly Bitmap _source;
        private readonly Bitmap _painting;
        private readonly int _width;
        private readonly int _height;
        private readonly CieDe2000Comparison _comparison = new CieDe2000Comparison();
        private const int BRUSHSIZE = 4;
        private readonly Random _random = new Random();
        private readonly ColorPalette _palette;

        private static readonly int[][] BRUSH = {
            new[] {1, 0}, new[] {2, 0},
            new[] {0, 1}, new[] {1, 1}, new[] {2, 1}, new[] {3, 1}, 
            new[] {0, 2}, new[] {1, 2}, new[] {2, 2}, new[] {3, 2}, 
            new[] {1, 3}, new[] {2, 3}
        };

        public Painter(string sourceFilename, string paletteFilename)
        {
            _source = (Bitmap)Image.FromFile(sourceFilename);
            _width = _source.Width;
            _height = _source.Height;

            _palette = Image.FromFile(paletteFilename).Palette;
            _painting = new Bitmap(_width, _height, PixelFormat.Format8bppIndexed) {Palette = _palette};

            // search for black in the color palette
            for (int i = 0; i < _painting.Palette.Entries.Length; i++)
            {
                Color color = _painting.Palette.Entries[i];
                if (color.R != 0 || color.G != 0 || color.B != 0) continue;
                SetBackground((byte)i);
            }
        }

        public void Paint()
        {
            // pick a color from the palette
            int brushIndex = _random.Next(0, _palette.Entries.Length);
            Color brushColor = _palette.Entries[brushIndex];

            // choose coordinate
            int x = _random.Next(0, _width - BRUSHSIZE + 1);
            int y = _random.Next(0, _height - BRUSHSIZE + 1);

            // determine whether to accept/reject brush
            if (GetBrushAcceptance(brushColor, x, y))
            {
                BitmapData data = _painting.LockBits(new Rectangle(0, y, _width, BRUSHSIZE), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format8bppIndexed);
                byte[] bytes = new byte[data.Height * data.Stride];
                Marshal.Copy(data.Scan0, bytes, 0, bytes.Length);

                // apply 4x4 brush without corners
                foreach (int[] offset in BRUSH)
                {
                    bytes[offset[1] * data.Stride + offset[0] + x] = (byte)brushIndex;
                }
                Marshal.Copy(bytes, 0, data.Scan0, bytes.Length);
                _painting.UnlockBits(data);
            }
        }

        public void Save(string filename)
        {
            _painting.Save(filename, ImageFormat.Png);
        }

        private void SetBackground(byte index)
        {
            BitmapData data = _painting.LockBits(new Rectangle(0, 0, _width, _height), ImageLockMode.WriteOnly, PixelFormat.Format8bppIndexed);
            byte[] bytes = new byte[data.Height * data.Stride];
            for (int i = 0; i < data.Height; i++)
            {
                for (int j = 0; j < data.Stride; j++)
                {
                    bytes[i*data.Stride + j] = index;
                }
            }
            Marshal.Copy(bytes, 0, data.Scan0, bytes.Length);
            _painting.UnlockBits(data);
        }

        private bool GetBrushAcceptance(Color brushColor, int x, int y)
        {
            double currentDifference = 0.0;
            double brushDifference = 0.0;
            foreach (int[] offset in BRUSH)
            {
                Color sourceColor = _source.GetPixel(x + offset[0], y + offset[1]);
                Rgb sourceRgb = new Rgb {R = sourceColor.R, G = sourceColor.G, B = sourceColor.B};
                Color currentColor = _painting.GetPixel(x + offset[0], y + offset[1]);

                currentDifference += sourceRgb.Compare(new Rgb {R = currentColor.R, G = currentColor.G, B = currentColor.B}, _comparison);
                brushDifference += sourceRgb.Compare(new Rgb {R = brushColor.R, G = brushColor.G, B = brushColor.B}, _comparison);
            }
            return brushDifference < currentDifference;
        }
    }
}

次に、以下のコードに似た方法でインスタンスを呼び出すことにより、(私のビデオのような)一連の画像を生成できます(必要な反復/フレーム/名前の数に基づいて調整します)。最初の引数はソース画像へのファイルパス、2番目の引数はパレットへのファイルパス(質問にリンクされています)、3番目の引数は出力画像のファイルパスです。

namespace Painter
{
    class Program
    {
        private static void Main(string[] args)
        {
            int i = 0;
            int counter = 1;
            Painter painter = new Painter(args[0], args[1]);
            while (true)
            {
                painter.Paint();
                if (i%500000 == 0)
                {
                    counter++;
                    painter.Save(string.Format("{0}{1:D7}.png", args[2], counter));
                }
                i++;
            }
        }
    }
}

私はいくつかのカラフルなキャンバスの絵をオンラインで検索し、下の画像を見つけました。これは素晴らしい(複雑な)テスト画像のようです。すべての著作権はそれぞれの所有者に帰属します。

ここに画像の説明を入力してくださいここに画像の説明を入力してください ソース

ここに画像の説明を入力してくださいここに画像の説明を入力してください

ソース

ここに画像の説明を入力してくださいここに画像の説明を入力してください

ソース


これは私が何かについて何も知らないことを知る方法です。良い解決策
ブランドン

6

JavaScriptキャンバス

更新

コメントの優れた提案。現在は高速で、UIが遅くなりません!

function previewFile() {
  var srcImage = document.getElementById('srcImage');
  var file = document.querySelector('input[type=file]').files[0];
  var reader = new FileReader();

  reader.onloadend = function() {
    srcImage.src = reader.result;
  }

  if (file) {
    reader.readAsDataURL(file);
  } else {
    srcImage.src = "";
  }
}

var buckets = []; // buckets / iterations
var iter_per_focus = 5000;

var pal = "00FFFF,0000FF,00FF00,FFFF00,\
C0C0C0,FF0000,FF00FF,FFFF78,\
FF0078,FF7848,7878FF,78FFFF,\
00FF78,784800,007800,\
007878,787800,780000,787878,\
000078,780078,004878,7800FF,\
0078FF,004848,787848,000000,FFFFFF".split(",");
var pLen = pal.length;
var p = 0;
var _R = 0;
var _G = 1;
var _B = 2;
var _CAN = 3;

// Create fast access palette with r,g,b values and
// brush image for color.
function initPal() {

  for (var i = 0; i < pal.length; i++) {
    var r = parseInt(pal[i].substr(0, 2), 16);
    var g = parseInt(pal[i].substr(2, 2), 16);
    var b = parseInt(pal[i].substr(4, 2), 16);
    var pcan = document.createElement('canvas');
    pcan.width = 4;
    pcan.height = 4;
    var pctx = pcan.getContext('2d');
    pctx.fillStyle = '#' + pal[i];
    pctx.beginPath();
    pctx.rect(1, 0, 2, 4);
    pctx.rect(0, 1, 4, 2);
    pctx.fill();

    pal[i] = [r,g,b,pcan];

  }
}
initPal();

var score = [];
var can = document.getElementById("canB");
var ctx = can.getContext('2d');
var mainDiv = document.getElementById("main");
var bCan = document.createElement('canvas');
bCan.width = can.width;
bCan.height = can.height;
var bCtx = bCan.getContext('2d');

var canA = document.getElementById("canA");
can.width = can.height = canA.width = canA.height = 200;
var ctxA = canA.getContext('2d');
var imageData;
var data;

function getSrcImage() {
  var img = document.getElementById('srcImage');
  can.width = canA.width = img.width;
  can.height = canA.height = img.height;
  ctxA.drawImage(img, 0, 0);
  imageData = ctxA.getImageData(0, 0, img.width, img.height);
  data = imageData.data;
  
  // adjust for brush offset
  var w = can.width - 2;
  var h = can.height - 2;
  
  var n = Math.floor((w * h) / iter_per_focus);
  buckets = [];
  for (var i = 0; i < n; i++) {
    var bucket = [];
    bucket.r = Math.floor(Math.random() * pLen);
    buckets.push(bucket);
  }
  var b = 0;
  var pt = 0;
  for (var y = 0; y < h; y++) {
    for (var x = 0; x < w; x++, pt+=4) {
      var r = Math.floor((Math.random() * n));
      buckets[r].push([x,y,pt,256 * 12,Math.floor(Math.random()*pLen)]);
      b %= n;
    }
    pt += 8; // move past brush offset.
  }
    
}

var loopTimeout = null;

function loopInit() {
  var r, y, x, pt, c, s;
  var row = can.width * 4;
  
  var b = 0;

  function loop() {
    clearTimeout(loopTimeout);
    var bucket = buckets[b++];
    var len = bucket.length;
    // Stepping color
    //c = pal[p];
    // Pulsing color;
    //c = pal[Math.floor(Math.random()*pLen)]
    // Pulsting step
    c = pal[bucket.r++];
    bucket.r%=pLen;
    b %= buckets.length;
    if (b === 0) {
      p++;
      p%=pLen;
    }
    
    for (var i = 0; i < len; i++) {

      var x = bucket[i][0]
      var y = bucket[i][1];
      var pt = bucket[i][2];
      // Random color
      //c = pal[bucket[i][4]++];
      //bucket[i][4]%=pLen;
      
     
      s = Math.abs(data[pt] - c[_R]) +
        Math.abs(data[pt + 1] - c[_G]) +
        Math.abs(data[pt + 2] - c[_B]) +
        Math.abs(data[pt + 4] - c[_R]) +
        Math.abs(data[pt + 5] - c[_G]) +
        Math.abs(data[pt + 6] - c[_B]) +
        Math.abs(data[pt + row] - c[_R]) +
        Math.abs(data[pt + row + 1] - c[_G]) +
        Math.abs(data[pt + row + 2] - c[_B]) +
        Math.abs(data[pt + row + 4] - c[_R]) +
        Math.abs(data[pt + row + 5] - c[_G]) +
        Math.abs(data[pt + row + 6] - c[_B]);
      if (bucket[i][3] > s) {
        bucket[i][3] = s;
        bCtx.drawImage(c[_CAN], x - 1, y - 1);
      }

    }
    loopTimeout = setTimeout(loop, 0);
  }

  loop();
}

// Draw function is separate from rendering. We render
// to a backing canvas first.
function draw() {
  ctx.drawImage(bCan, 0, 0);
  setTimeout(draw, 100);
}

function start() {

  getSrcImage();
  imageData = ctxA.getImageData(0, 0, can.width, can.height);
  data = imageData.data;
  bCan.width = can.width;
  bCan.height = can.height;
  bCtx.fillStyle = "black";
  bCtx.fillRect(0, 0, can.width, can.height);
  loopInit();

  draw();
}
body {
  background-color: #444444;
  color: #DDDDEE;
}
#srcImage {
  display: none;
}
#testBtn {
  display: none;
}
#canA {
  display:none;
}
<input type="file" onchange="previewFile()">
<br>
<img src="" height="200" alt="Upload Image for MS Painting">

<button onclick="genImage()" id="testBtn">Generate Image</button>

<div id="main">
  <img id="srcImage" src="" onload="start()">
  <canvas id="canA"></canvas>
  <canvas id="canB"></canvas>
</div>


@trichoplax画像の読み込みに関して、クロスサイトの問題がいくつかありました。私は何かを理解できるかどうかを確認します。
ウルフハンマー

1
@trichoplaxいいえ、暗闇は意図的なものではありません。これは、生成された画像の透明度に関するバグでした。透明と思われる比較コードは黒である必要があります。
ウルフハンマー

@trichoplaxランダムな色のみを比較するように変更しました。
ウルフハンマー

1
コードをjsfiddleにコピーして、実験を試みました。収束が多少速くなりました。試してみたいと思うかもしれません...私がしたことは、ループ関数の内容をforループで囲み、内容を1000回繰り返すだけでした。つまり、マウスとキーボードのイベントは、反復ごとではなく、1000反復ごとにのみチェックされます。ループは十分に高速であるため、1000回の反復ごとにマウスとキーボードの応答性が
維持さ

1
@tricholplaxこれらの提案により、物事がずっと速くなりました。s / = 4が必要だと思いますが、それでクールなカラーアニメーションを取得できません。
ウルフハンマー

3

Mathematica

それほど高速ではありませんが、少なくともあいまいに認識できる画像になるので、うれしいです。

img = Import["http://i.stack.imgur.com/P7X6g.jpg"]
squigglesize = 20;
squiggleterb = 35;
colors = Import["http://i.stack.imgur.com/u9JAD.png"];
colist = Table[RGBColor[PixelValue[colors, {x, 1}]], {x, 28}];
imgdim0 = ImageDimensions[img];
curimg = Image[ConstantArray[0, Reverse[imgdim0]]];

rp := RandomInteger[squigglesize, 2] - squigglesize/2;
i = 0; j = 0;
Module[{imgdim = imgdim0, randimg, points, randcol, squigmid, st, 
  randist, curdist = curdist0, i = 0, j = 0},

 While[j < 10,
  squigmid = {RandomInteger[imgdim[[1]]], RandomInteger[imgdim[[1]]]};      
  While[i < 20,
   randcol = RandomChoice[colist];
   st = RandomInteger[squiggleterb, 2] - squiggleterb/2;
   points = {rp + squigmid + st, rp + squigmid + st, rp + squigmid + st, rp + squigmid + st};

   randimg = 
    Rasterize[
     Style[Graphics[{Inset[curimg, Center, Center, imgdim],
        {randcol, BezierCurve[Table[{-1, 0}, {4}] + points]},
        {randcol, BezierCurve[Table[{-1, 1}, {4}] + points]},
        {randcol, BezierCurve[Table[{0, -1}, {4}] + points]},
        {randcol, BezierCurve[points]},
        {randcol, BezierCurve[Table[{0, 1}, {4}] + points]},
        {randcol, BezierCurve[Table[{0, 2}, {4}] + points]},
        {randcol, BezierCurve[Table[{1, -1}, {4}] + points]},
        {randcol, BezierCurve[Table[{1, 0}, {4}] + points]},
        {randcol, BezierCurve[Table[{1, 1}, {4}] + points]},
        {randcol, BezierCurve[Table[{1, 2}, {4}] + points]},
        {randcol, BezierCurve[Table[{2, 0}, {4}] + points]},
        {randcol, BezierCurve[Table[{2, 1}, {4}] + points]}
       }, ImageSize -> imgdim, PlotRange -> {{0, imgdim[[1]]}, {0, imgdim[[2]]}}], 
      Antialiasing -> False], RasterSize -> imgdim];
   randist = ImageDistance[img, randimg];
   If[randist < curdist, curimg = randimg; curdist = randist; i = 0; 
    j = 0;];
   i += 1;
   ]; j += 1; i = 0;];
 Print[curimg]]

出力:

入力 出力

入力 出力

繰り返しを重ねると出力はおそらく少し良くなる可能性があり、それを加速/収束を改善するためにできることはまだたくさんありますが、今のところこれで十分です。


2

スマイルベーシック

OPTION STRICT
OPTION DEFINT

DEF MSPAINT(IMAGE,WIDTH,HEIGHT,STEPS)
 'read color data
 DIM COLORS[28]
 COPY COLORS%,@COLORS
 @COLORS
 DATA &H000000,&H808080,&H800000
 DATA &H808000,&H008000,&H008080
 DATA &H000080,&H800080,&H808040
 DATA &H004040,&H0080FF,&H004080
 DATA &H8000FF,&H804000,&HFFFFFF
 DATA &HC0C0C0,&HFF0000,&HFFFF00
 DATA &H00FF00,&H00FFFF,&H0000FF
 DATA &HFF00FF,&HFFFF80,&H00FF80
 DATA &H80FFFF,&H8080FF,&HFF0080
 DATA &HFF8040

 'create output array and fill with white
 DIM OUTPUT[WIDTH,HEIGHT]
 FILL OUTPUT,&HFFFFFFFF

 VAR K
 FOR K=1 TO STEPS
  'Pick random position/color
  VAR X=RND(WIDTH -3)
  VAR Y=RND(HEIGHT-3)
  VAR COLOR=COLORS[RND(28)]

  'Extract average (really the sum) color in a 4x4 area.
  'this is less detailed than checking the difference of every pixel
  'but it's better in some ways...
  'corners are included so it will do SOME dithering
  'R1/G1/B1 = average color in original image
  'R2/G2/B2 = average color in current drawing
  'R3/G3/B3 = average color if brush is used
  VAR R1=0,G1=0,B1=0,R2=0,G2=0,B2=0,R3=0,G3=0,B3=0
  VAR R,G,B
  VAR I,J
  FOR J=0 TO 3
   FOR I=0 TO 3
    'original image average
    RGBREAD IMAGE[Y+J,X+I] OUT R,G,B
    INC R1,R
    INC G1,G
    INC B1,B
    'current drawing average
    RGBREAD OUTPUT[Y+J,X+I] OUT R,G,B
    INC R2,R
    INC G2,G
    INC B2,B
    'add the old color to the brush average if we're in a corner
    IF (J==0||J==3)&&(I==0||I==3) THEN
     INC R3,R
     INC G3,G
     INC B3,B
    ENDIF
   NEXT
  NEXT
  'brush covers 12 pixels
  RGBREAD COLOR OUT R,G,B
  INC R3,R*12
  INC G3,G*12
  INC B3,B*12

  'Compare
  BEFORE=ABS(R1-R2)+ABS(G1-G2)+ABS(B1-B2)
  AFTER =ABS(R1-R3)+ABS(G1-G3)+ABS(B1-B3)

  'Draw if better
  IF AFTER<BEFORE THEN
   FILL OUTPUT,COLOR, Y   *WIDTH+X+1,2 ' ##
   FILL OUTPUT,COLOR,(Y+1)*WIDTH+X  ,4 '####
   FILL OUTPUT,COLOR,(Y+2)*WIDTH+X  ,4 '####
   FILL OUTPUT,COLOR,(Y+3)*WIDTH+X+1,2 ' ##
  ENDIF
 NEXT

 RETURN OUTPUT
END

MSPAINT image%[] width% height% steps% OUT 出力%[]

  • image%-画像データを含む2D [y、x]整数配列(32ビットARGB形式(アルファは無視されます))
  • width%-画像の幅
  • height%-画像の高さ
  • steps%-反復回数
  • output%-出力配列、image%と同じ。

ここに画像の説明を入力してください


例をいくつか追加できますか?
-drham

ええ、すぐに追加します(ただし、画像を転送するのは大変な作業なので、今のところ画面の写真を撮るだけです)
12Me21
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