З огляду на чорно-біле зображення у будь-якому розумному форматі без втрат, як вхід, виведіть ASCII зображення, максимально наближене до вхідного зображення.
Правила
- Можуть використовуватись лише канали ліній і ASCII байти 32-127.
- Вхідне зображення буде обрізане, щоб не було сторонніх пробілів навколо зображення.
- Подання повинні бути здатні виконати весь корпус балів за 5 хвилин.
- Прийнятний лише необроблений текст; відсутні формати насиченого тексту.
- Шрифт, використаний при оцінці, - 20-pt Linux Libertine .
- Вихідний текстовий файл при перетворенні на зображення, як описано нижче, повинен мати ті ж розміри, що і вхідне зображення, у межах 30 пікселів в будь-якому вимірі.
Оцінка балів
Ці зображення будуть використані для оцінки:
Ви можете завантажити zipfile зображень тут .
Подання не повинні бути оптимізовані для цього корпусу; скоріше, вони повинні працювати для будь-яких 8 чорно-білих зображень подібних розмірів. Я залишаю за собою право змінювати зображення в корпусі, якщо я підозрюю, що матеріали оптимізовані для цих конкретних зображень.
Оцінка буде проведена за цим сценарієм:
#!/usr/bin/env python
from __future__ import print_function
from __future__ import division
# modified from http://stackoverflow.com/a/29775654/2508324
# requires Linux Libertine fonts - get them at https://sourceforge.net/projects/linuxlibertine/files/linuxlibertine/5.3.0/
# requires dssim - get it at https://github.com/pornel/dssim
import PIL
import PIL.Image
import PIL.ImageFont
import PIL.ImageOps
import PIL.ImageDraw
import pathlib
import os
import subprocess
import sys
PIXEL_ON = 0 # PIL color to use for "on"
PIXEL_OFF = 255 # PIL color to use for "off"
def dssim_score(src_path, image_path):
out = subprocess.check_output(['dssim', src_path, image_path])
return float(out.split()[0])
def text_image(text_path):
"""Convert text file to a grayscale image with black characters on a white background.
arguments:
text_path - the content of this file will be converted to an image
"""
grayscale = 'L'
# parse the file into lines
with open(str(text_path)) as text_file: # can throw FileNotFoundError
lines = tuple(l.rstrip() for l in text_file.readlines())
# choose a font (you can see more detail in my library on github)
large_font = 20 # get better resolution with larger size
if os.name == 'posix':
font_path = '/usr/share/fonts/linux-libertine/LinLibertineO.otf'
else:
font_path = 'LinLibertine_DRah.ttf'
try:
font = PIL.ImageFont.truetype(font_path, size=large_font)
except IOError:
print('Could not use Libertine font, exiting...')
exit()
# make the background image based on the combination of font and lines
pt2px = lambda pt: int(round(pt * 96.0 / 72)) # convert points to pixels
max_width_line = max(lines, key=lambda s: font.getsize(s)[0])
# max height is adjusted down because it's too large visually for spacing
test_string = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
max_height = pt2px(font.getsize(test_string)[1])
max_width = pt2px(font.getsize(max_width_line)[0])
height = max_height * len(lines) # perfect or a little oversized
width = int(round(max_width + 40)) # a little oversized
image = PIL.Image.new(grayscale, (width, height), color=PIXEL_OFF)
draw = PIL.ImageDraw.Draw(image)
# draw each line of text
vertical_position = 5
horizontal_position = 5
line_spacing = int(round(max_height * 0.8)) # reduced spacing seems better
for line in lines:
draw.text((horizontal_position, vertical_position),
line, fill=PIXEL_ON, font=font)
vertical_position += line_spacing
# crop the text
c_box = PIL.ImageOps.invert(image).getbbox()
image = image.crop(c_box)
return image
if __name__ == '__main__':
compare_dir = pathlib.PurePath(sys.argv[1])
corpus_dir = pathlib.PurePath(sys.argv[2])
images = []
scores = []
for txtfile in os.listdir(str(compare_dir)):
fname = pathlib.PurePath(sys.argv[1]).joinpath(txtfile)
if fname.suffix != '.txt':
continue
imgpath = fname.with_suffix('.png')
corpname = corpus_dir.joinpath(imgpath.name)
img = text_image(str(fname))
corpimg = PIL.Image.open(str(corpname))
img = img.resize(corpimg.size, PIL.Image.LANCZOS)
corpimg.close()
img.save(str(imgpath), 'png')
img.close()
images.append(str(imgpath))
score = dssim_score(str(corpname), str(imgpath))
print('{}: {}'.format(corpname, score))
scores.append(score)
print('Score: {}'.format(sum(scores)/len(scores)))Процедура підрахунку балів:
- Запустіть подання для кожного зображення корпусу, вивівши результати у
.txtфайли з тим самим стовбуром, що і файл корпусу (робиться вручну). - Перетворіть кожен текстовий файл у зображення PNG, використовуючи 20-кратний шрифт, обрізаючи пробіл.
- Змініть розмір отриманого зображення до розмірів вихідного зображення, використовуючи повторне виділення Lanczos.
- Порівняйте кожне текстове зображення з вихідним зображенням, використовуючи
dssim. - Виведіть бал dssim для кожного текстового файлу.
- Виведіть середній бал.
Структурна схожість (показник, за допомогою якого dssimобчислюють бали) - це метрика, заснована на зорі людини та ідентифікації об'єктів у зображеннях. Простіше кажучи: якщо два зображення будуть схожі на людину, вони (мабуть) матимуть низьку оцінку dssim.
Виграшним буде подання з найнижчою середньою оцінкою.
6
"Чорно-біле", як у "нуль / один" або скільки рівнів сірого?
—
Луїс Мендо
@DonMuesli 0 і 1.
—
Мего
Чи можете ви пояснити, що ви маєте на увазі під "Виведення результатів у
—
DanTheMan
.txtфайли"? Чи повинен текст програми виводити текст, який потрапляє у файл, або ми повинні виводити файл безпосередньо?
@DanTheMan Будь-яка прийнятна. Якщо ви виходите на STDOUT, однак, результат буде потрібно перенаправляти у файл для цілей вибору.
—
Mego
Чи не слід вказати обмеження для вирішення? В іншому випадку ми могли б створити, скажімо, зображення символів розміром 10000 на 10000, яке, коли, зменшивши його розмір, буде цілком відповідати оригінальним зображенням, а окремі символи були б нерозбірливими крапками. Розмір шрифту не має значення, чи є вихідне зображення величезним.
—
DavidC
