Пітон
Для кодування потрібні numpy , SciPy та scikit-образ .
Для розшифровки потрібен лише PIL .
Це метод, заснований на інтерполяції суперпікселів. Для початку кожне зображення ділиться на 70 областей однакового розміру подібного кольору. Наприклад, пейзажна картина поділяється таким чином:
Центроїд кожного регіону розташований (до найближчої растрової точки на сітці, що містить не більше 402 балів), а також його середній колір (з 216 кольорової палітри), і кожен з цих регіонів кодується як число від 0 до 86832 , які можуть зберігатися в 2,5 символів для друку ascii (фактично 2.497 , залишаючи достатньо місця для кодування бітових шматочків ).
Якщо ви уважні, ви, можливо, помітили, що 140 / 2,5 = 56 регіонів, а не 70, як я вже говорив раніше. Зауважте, однак, що кожен із цих регіонів є унікальним, порівнянним об'єктом, який може бути перелічений у будь-якому порядку. Через це ми можемо використовувати перестановку перших 56 областей для кодування для інших 14 , а також мати кілька біт, що залишилися для зберігання співвідношення сторін.
Більш конкретно, кожна з додаткових 14 областей перетворюється в число, а потім кожне з цих чисел об'єднується разом (множення поточного значення на 86832 і додавання наступного). Це (гігантське) число потім перетворюється на перестановку на 56 об'єктах.
Наприклад:
from my_geom import *
# this can be any value from 0 to 56!, and it will map unambiguously to a permutation
num = 595132299344106583056657556772129922314933943196204990085065194829854239
perm = num2perm(num, 56)
print perm
print perm2num(perm)
виведе:
[0, 3, 33, 13, 26, 22, 54, 12, 53, 47, 8, 39, 19, 51, 18, 27, 1, 41, 50, 20, 5, 29, 46, 9, 42, 23, 4, 37, 21, 49, 2, 6, 55, 52, 36, 7, 43, 11, 30, 10, 34, 44, 24, 45, 32, 28, 17, 35, 15, 25, 48, 40, 38, 31, 16, 14]
595132299344106583056657556772129922314933943196204990085065194829854239
Потім отримана перестановка застосовується до початкових 56 областей. Оригінальне число (і, таким чином, додаткових 14 регіонів) можна також отримати, перетворивши перестановку 56 закодованих областей у числове представлення.
Якщо --greyscaleпараметр використовується з кодером, замість цього використовується 94 області (розділені 70 , 24 ), з 558 растровими точками та 16 відтінками сірого.
При розшифровці кожна з цих областей розглядається як тривимірний конус, розширений у нескінченність, з вершиною в центрі області, як видно зверху (він же - діаграма Вороного). Потім межі змішуються між собою для створення кінцевого продукту.
Майбутні удосконалення
Розміри Mona Lisa трохи змінені, завдяки тому, як я зберігаю співвідношення сторін. Мені потрібно використовувати іншу систему. Виправлено, якщо припустити, що початкове співвідношення сторін знаходиться десь між 1:21 та 21: 1, що, на мою думку, є розумним припущенням.Гінденбург міг значно покращитись. Колірна палітра, яку я використовую, має лише 6 відтінків сірого. Якщо я запровадив режим лише для сірого масштабу, я міг би використовувати додаткову інформацію для збільшення глибини кольору, кількості регіонів, кількості растрових точок або будь-якої комбінації трьох. Я додав --greyscaleопцію в кодер, який робить усі три.2d Shapes, мабуть, буде виглядати краще, якщо змішування вимкнено. Я, швидше за все, додам прапор для цього. Додана опція кодера для управління коефіцієнтом сегментації та опція декодера для відключення змішування.- Більше задоволення від комбінаторики. 56! насправді досить великий, щоб зберігати 15 додаткових регіонів і 15! достатньо великий, щоб зберігати ще 2 для загальної кількості 73 . Але зачекайте, є ще більше! Розбиття цих 73 об’єктів також може бути використане для зберігання додаткової інформації. Наприклад, існує 73 вибору 56 способів вибору початкових 56 регіонів, а потім 17 вибору 15 способів вибору наступних 15 . Всього 2403922132944423072 розділів, достатньо великих, щоб зберігати ще 3 регіони на 76. Мені потрібно придумати розумний спосіб, щоб однозначно пронумерувати всі розділи 73 в групи 56 , 15 , 2 ... і назад . Можливо, не практична, але цікава проблема.
0VW*`Gnyq;c1JBY}tj#rOcKm)v_Ac\S.r[>,Xd_(qT6 >]!xOfU9~0jmIMG{hcg-'*a.s<X]6*%U5>/FOze?cPv@hI)PjpK9\iA7P ]a-7eC&ttS[]K>NwN-^$T1E.1OH^c0^"J 4V9X
0Jc?NsbD#1WDuqT]AJFELu<!iE3d!BB>jOA'L|<j!lCWXkr:gCXuD=D\BL{gA\ 8#*RKQ*tv\\3V0j;_4|o7>{Xage-N85):Q/Hl4.t&'0pp)d|Ry+?|xrA6u&2E!Ls]i]T<~)58%RiA
і
4PV 9G7X|}>pC[Czd!5&rA5 Eo1Q\+m5t:r#;H65NIggfkw'h4*gs.:~<bt'VuVL7V8Ed5{`ft7e>HMHrVVUXc.{#7A|#PBm,i>1B781.K8>s(yUV?a<*!mC@9p+Rgd<twZ.wuFnN dp
Другий кодується --greyscaleопцією.
3dVY3TY?9g+b7!5n`)l"Fg H$ 8n?[Q-4HE3.c:[pBBaH`5'MotAj%a4rIodYO.lp$h a94$n!M+Y?(eAR,@Y*LiKnz%s0rFpgnWy%!zV)?SuATmc~-ZQardp=?D5FWx;v=VA+]EJ(:%
Зашифрований --greyscaleопцією.
.9l% Ge<'_)3(`DTsH^eLn|l3.D_na,,sfcpnp{"|lSv<>}3b})%m2M)Ld{YUmf<Uill,*:QNGk,'f2; !2i88T:Yjqa8\Ktz4i@h2kHeC|9,P` v7Xzd Yp&z:'iLra&X&-b(g6vMq
Кодується --ratio 60і розшифровується з --no-blendingопціями.
encoder.py
from __future__ import division
import argparse, numpy
from skimage.io import imread
from skimage.transform import resize
from skimage.segmentation import slic
from skimage.measure import regionprops
from my_geom import *
def encode(filename, seg_ratio, greyscale):
img = imread(filename)
height = len(img)
width = len(img[0])
ratio = width/height
if greyscale:
raster_size = 558
raster_ratio = 11
num_segs = 94
set1_len = 70
max_num = 8928 # 558 * 16
else:
raster_size = 402
raster_ratio = 13
num_segs = 70
set1_len = 56
max_num = 86832 # 402 * 216
raster_width = (raster_size*ratio)**0.5
raster_height = int(raster_width/ratio)
raster_width = int(raster_width)
resize_height = raster_height * raster_ratio
resize_width = raster_width * raster_ratio
img = resize(img, (resize_height, resize_width))
segs = slic(img, n_segments=num_segs-4, ratio=seg_ratio).astype('int16')
max_label = segs.max()
numpy.place(segs, segs==0, [max_label+1])
regions = [None]*(max_label+2)
for props in regionprops(segs):
label = props['Label']
props['Greyscale'] = greyscale
regions[label] = Region(props)
for i, a in enumerate(regions):
for j, b in enumerate(regions):
if a==None or b==None or a==b: continue
if a.centroid == b.centroid:
numpy.place(segs, segs==j, [i])
regions[j] = None
for y in range(resize_height):
for x in range(resize_width):
label = segs[y][x]
regions[label].add_point(img[y][x])
regions = [r for r in regions if r != None]
if len(regions)>num_segs:
regions = sorted(regions, key=lambda r: r.area)[-num_segs:]
regions = sorted(regions, key=lambda r: r.to_num(raster_width))
set1, set2 = regions[-set1_len:], regions[:-set1_len]
set2_num = 0
for s in set2:
set2_num *= max_num
set2_num += s.to_num(raster_width)
set2_num = ((set2_num*85 + raster_width)*85 + raster_height)*25 + len(set2)
perm = num2perm(set2_num, set1_len)
set1 = permute(set1, perm)
outnum = 0
for r in set1:
outnum *= max_num
outnum += r.to_num(raster_width)
outnum *= 2
outnum += greyscale
outstr = ''
for i in range(140):
outstr = chr(32 + outnum%95) + outstr
outnum //= 95
print outstr
parser = argparse.ArgumentParser(description='Encodes an image into a tweetable format.')
parser.add_argument('filename', type=str,
help='The filename of the image to encode.')
parser.add_argument('--ratio', dest='seg_ratio', type=float, default=30,
help='The segmentation ratio. Higher values (50+) will result in more regular shapes, lower values in more regular region color.')
parser.add_argument('--greyscale', dest='greyscale', action='store_true',
help='Encode the image as greyscale.')
args = parser.parse_args()
encode(args.filename, args.seg_ratio, args.greyscale)
decoder.py
from __future__ import division
import argparse
from PIL import Image, ImageDraw, ImageChops, ImageFilter
from my_geom import *
def decode(instr, no_blending=False):
innum = 0
for c in instr:
innum *= 95
innum += ord(c) - 32
greyscale = innum%2
innum //= 2
if greyscale:
max_num = 8928
set1_len = 70
image_mode = 'L'
default_color = 0
raster_ratio = 11
else:
max_num = 86832
set1_len = 56
image_mode = 'RGB'
default_color = (0, 0, 0)
raster_ratio = 13
nums = []
for i in range(set1_len):
nums = [innum%max_num] + nums
innum //= max_num
set2_num = perm2num(nums)
set2_len = set2_num%25
set2_num //= 25
raster_height = set2_num%85
set2_num //= 85
raster_width = set2_num%85
set2_num //= 85
resize_width = raster_width*raster_ratio
resize_height = raster_height*raster_ratio
for i in range(set2_len):
nums += set2_num%max_num,
set2_num //= max_num
regions = []
for num in nums:
r = Region()
r.from_num(num, raster_width, greyscale)
regions += r,
masks = []
outimage = Image.new(image_mode, (resize_width, resize_height), default_color)
for a in regions:
mask = Image.new('L', (resize_width, resize_height), 255)
for b in regions:
if a==b: continue
submask = Image.new('L', (resize_width, resize_height), 0)
poly = a.centroid.bisected_poly(b.centroid, resize_width, resize_height)
ImageDraw.Draw(submask).polygon(poly, fill=255, outline=255)
mask = ImageChops.multiply(mask, submask)
outimage.paste(a.avg_color, mask=mask)
if not no_blending:
outimage = outimage.resize((raster_width, raster_height), Image.ANTIALIAS)
outimage = outimage.resize((resize_width, resize_height), Image.BICUBIC)
smooth = ImageFilter.Kernel((3,3),(1,2,1,2,4,2,1,2,1))
for i in range(20):outimage = outimage.filter(smooth)
outimage.show()
parser = argparse.ArgumentParser(description='Decodes a tweet into and image.')
parser.add_argument('--no-blending', dest='no_blending', action='store_true',
help="Do not blend the borders in the final image.")
args = parser.parse_args()
instr = raw_input()
decode(instr, args.no_blending)
my_geom.py
from __future__ import division
class Point:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
self.xy = (x, y)
def __eq__(self, other):
return self.x == other.x and self.y == other.y
def __lt__(self, other):
return self.y < other.y or (self.y == other.y and self.x < other.x)
def inv_slope(self, other):
return (other.x - self.x)/(self.y - other.y)
def midpoint(self, other):
return Point((self.x + other.x)/2, (self.y + other.y)/2)
def dist2(self, other):
dx = self.x - other.x
dy = self.y - other.y
return dx*dx + dy*dy
def bisected_poly(self, other, resize_width, resize_height):
midpoint = self.midpoint(other)
points = []
if self.y == other.y:
points += (midpoint.x, 0), (midpoint.x, resize_height)
if self.x < midpoint.x:
points += (0, resize_height), (0, 0)
else:
points += (resize_width, resize_height), (resize_width, 0)
return points
elif self.x == other.x:
points += (0, midpoint.y), (resize_width, midpoint.y)
if self.y < midpoint.y:
points += (resize_width, 0), (0, 0)
else:
points += (resize_width, resize_height), (0, resize_height)
return points
slope = self.inv_slope(other)
y_intercept = midpoint.y - slope*midpoint.x
if self.y > midpoint.y:
points += ((resize_height - y_intercept)/slope, resize_height),
if slope < 0:
points += (resize_width, slope*resize_width + y_intercept), (resize_width, resize_height)
else:
points += (0, y_intercept), (0, resize_height)
else:
points += (-y_intercept/slope, 0),
if slope < 0:
points += (0, y_intercept), (0, 0)
else:
points += (resize_width, slope*resize_width + y_intercept), (resize_width, 0)
return points
class Region:
def __init__(self, props={}):
if props:
self.greyscale = props['Greyscale']
self.area = props['Area']
cy, cx = props['Centroid']
if self.greyscale:
self.centroid = Point(int(cx/11)*11+5, int(cy/11)*11+5)
else:
self.centroid = Point(int(cx/13)*13+6, int(cy/13)*13+6)
self.num_pixels = 0
self.r_total = 0
self.g_total = 0
self.b_total = 0
def __lt__(self, other):
return self.centroid < other.centroid
def add_point(self, rgb):
r, g, b = rgb
self.r_total += r
self.g_total += g
self.b_total += b
self.num_pixels += 1
if self.greyscale:
self.avg_color = int((3.2*self.r_total + 10.7*self.g_total + 1.1*self.b_total)/self.num_pixels + 0.5)*17
else:
self.avg_color = (
int(5*self.r_total/self.num_pixels + 0.5)*51,
int(5*self.g_total/self.num_pixels + 0.5)*51,
int(5*self.b_total/self.num_pixels + 0.5)*51)
def to_num(self, raster_width):
if self.greyscale:
raster_x = int((self.centroid.x - 5)/11)
raster_y = int((self.centroid.y - 5)/11)
return (raster_y*raster_width + raster_x)*16 + self.avg_color//17
else:
r, g, b = self.avg_color
r //= 51
g //= 51
b //= 51
raster_x = int((self.centroid.x - 6)/13)
raster_y = int((self.centroid.y - 6)/13)
return (raster_y*raster_width + raster_x)*216 + r*36 + g*6 + b
def from_num(self, num, raster_width, greyscale):
self.greyscale = greyscale
if greyscale:
self.avg_color = num%16*17
num //= 16
raster_x, raster_y = num%raster_width, num//raster_width
self.centroid = Point(raster_x*11 + 5, raster_y*11+5)
else:
rgb = num%216
r, g, b = rgb//36, rgb//6%6, rgb%6
self.avg_color = (r*51, g*51, b*51)
num //= 216
raster_x, raster_y = num%raster_width, num//raster_width
self.centroid = Point(raster_x*13 + 6, raster_y*13 + 6)
def perm2num(perm):
num = 0
size = len(perm)
for i in range(size):
num *= size-i
for j in range(i, size): num += perm[j]<perm[i]
return num
def num2perm(num, size):
perm = [0]*size
for i in range(size-1, -1, -1):
perm[i] = int(num%(size-i))
num //= size-i
for j in range(i+1, size): perm[j] += perm[j] >= perm[i]
return perm
def permute(arr, perm):
size = len(arr)
out = [0] * size
for i in range(size):
val = perm[i]
out[i] = arr[val]
return out
і розбиваю зображення на блоки палітри (у цьому випадку 2х2 пікселі) переднього та заднього кольорів.
