AutoDiver v1.0

Сверхзадача автоматизации формулируется просто: всё, что может быть автоматизировано — должно быть автоматизировано (и рано или поздно — будет). На странный вопрос, который почему-то часто рано или поздно понурым упрёком всплывает в подобном контексте: "возможно ли автоматизировать творчество?", следует сразу ответить "а мы и не пытаемся".

Автоматизация касается лишь рутинных составляющих процесса, на которые в результате тратится на порядок меньше времени и, как следствие, творцу становится легче удержать в памяти искру озарения и запечатлеть её сияние.

Итак, какова одна из самых рутинных составляющих процесса рисования на ZX Spectrum?

(Впрочем, уверен, что, возможно, кто-то может относиться к ней, как одной из самых увлекательных и творческих частей: решение нетривиальной логической задачи, приносящее удовольствие.)

Я бы назвал самым рутинным процесс первоначальной подгонки цветного наброска под атрибутную сетку спектрума. И поручил бы решение этой задачи компьютеру.

Итак у нас есть цветной набросок 256x192 цвет-на-точку (совершенно случайно в палитре спектрума 8/15 цветов), нам нужно научить компьютер "подгонять" изображение под сетку (это задача №1), а потом определять хорош ли данный вариант подгонки или нет (это задача №2).

Задача №1

Как живой Diver подгоняет набросок под атрибутную сетку?
По наитию.

А как это делает Autodiver?

1. Двигает картинку вверх-вниз и вправо-влево.
2. Масштабирует картинку (увеличивает-уменьшает) в каких-то пределах.
3. Вращает картинку.

Для первой операции существует всего 8*8 = 64 варианта сдвига. (Если сдвинуть на 8 вниз или влево — смещение внутри атрибутной сетки будет таким же как исходное состояние картинки.)
Для второй операции имеет смысл масштабирование в пределах от 100% до 200%.
Вращение имеет смысл от -45 до +45 градусов (большие значения угла поворота — дадут нам повторы относительного расположения внутри сетки).

Отлично, в самом дотошном случае комбинация подобных преобразований даст нам 64 * 256 * 90 = 1474560 вариантов.

Не так уж и много.

Но на практике нам понадобится ещё меньше по следующим причинам: вращение исходника на -45 и +45 градусов не всегда приемлемо и на самом деле достаточно поворотов от -15 до +15, низкое разрешение также позволяет повысить шаг изменения угла поворота: для получения различимых результатов достаточно двух-трёх градусов.

Масштабирование в 2 раза также не всегда приемлемо и достаточно перебрать масштабы от 100% до 150% с таким же шагом 2-4 пикселя.

64 * 32 * 10 = 20480 вариантов.

Задача №2

И вот есть у нас двадцать тысяч картинок.
Как живой Diver выбирает какой из них лучше? Каковы критерии оценки?

Основная причина "ухудшения" картинки при накладывании спектрумовских ограничений — это потеря пикселей третьего цвета в знакоместе, ибо в одном знакоместе возможны только два.

Таким образом метрика очевидна: сумма потенциальных потерь в каждом знакоместе и будет искомой мерой.

В каждом знакоместе картинки мы считаем количество пикселей каждого цвета, сортируем цвета по убыванию распространённости и подсчитываем количество пикселей с третьего места по частоте: их мы потеряем при накладывании ограничений.
Затем суммируем "потери" и получаем рейтинг картинки.

Чем он меньше — тем меньше потерь, тем мы ближе к идеалу.

N.B. Кажется, что улучшить эту схему можно введя ещё одну сущность: маску значимости пикселей (по сути — это монохромная картинка с разрешением аналогичным исходной картинке, в которой пиксели соответствующие значащим из первой картинки — белые, а соответствующие незначащим из первой картинки — чёрные). С маской можно игнорировать потерю "незначащих" пикселей. Но на самом деле проще избавиться от незначащих пикселей непосредственно на исходной картинке.

Практика

Генерация

Самым простым и мощным инструментом для пакетного преобразования картинок практически в любых исходных форматах является ImageMagick — он есть для всех основных платформ.

Описываемое выше преобразование с помощью ImageMagick будет выглядеть так:

convert source_image.png -gravity center -filter point -resize #{newsize} -rotate #{rotateangle} +repage -crop 256x192#{offsetx}#{offsety} -gravity forget -extent 256x192 target_image.png

где:

• #{new_size} — это новый размер
• #{rotate_angle} — угол поворота
• #{offsetx}#{offsety} — смещения по x и y

Например:
convert in.png -gravity center -filter point -resize 257x -rotate 8 +repage -crop 256x192+4+4 -gravity forget -extent 256x192+4+4 ./eval/in.pngr8s257x4y4.png

Для генерации 20 тысяч таких строк мы воспользуемся соответствующим генератором на ruby "gen.rb":

ruby gen.rb in.png 30 3 128 4 1 0

где:

1. in.png — исходная картинка
2. 30 — угол отклонения между первым и последним вариантом (то есть от -15 до +15)
3. 3 — шаг угла вращения
4. 128 — максимальный добавочный размер (256+128 = 384)
5. 4 — шаг масштабирования
6. 1 — необходимость перебора всех 64 смещений
7. 0 — отсутствие маски (над маской, которая должна носить имя mask{sourcefile} — то есть в нашем случае maskin.png проделываются все те же операции вращения, смещения и масштабирования что и над исходной картинкой с тем лишь отличием, что маска преобразуется в монохром и складывается в каталог ./evalmask, а не ./eval, в дальнейшем маска используется при оценке).

Результатом работы генератора является командный .sh или .bat файл, который следует запустить для начала массовых преобразований над картинкой.

После выполнения массовых преобразований исходные картинки будут в каталоге ./eval (от evaluate) и ./eval_mask (если маска использовалась).

Оценка

Оценка выполняется с помощью файла ev.rb:

ruby ev.rb

Результатом его работы являются файлы: result.csv (с результатами оценки всех картинок) и best.csv (c результатами, отсортированными по рейтингу) в каталоге ./best.
А также в каталог ./best копируется несколько лучших картинок (с лучшим рейтингом).

Резюме

Надеюсь вы сможете по достоинству оценить вашего домашнего персонального автодайвера, готового прийти к вам на помощь и выбрать лучший вариант цветного наброска (лучше если он будет уже в спектрумовской палитре — автодайвер это оценит и порадуется). Надеюсь также этот инструмент освободит вас от рутины и вы больше времени сможете уделить творчеству.
Возможно вы сами доработаете автодайвера, научите более хитрым алгоритмам оценки, учитывающим цветовое расстояние между цветами в знакоместе, усреднённый цвет участков с дизерингом или что-нибудь ещё не менее увлекательное.

Исходники выложены тут: github.com/oisee/autodiver
Fork'айте, дорабатывайте, переписывайте на своих любимых языках программирования (первую часть «генератор» — можно легко переписать на .bat/.sh)

Спасибо за внимание =)

UPD1:

FAQ
Q:Не убъёт ли autodiver GFX-сцену?
A:Нет, autodiver исключительный пацифист, также как autosiril, который за 4 года существования никого не только не убил, но и не оживил.

Q:Не является ли название autodiver — оскорбительным для Diver'а?
Отвечает Diver/4D:
A:Нет не является абсолютно. Мне даже польстило. Вообще то автодайвера мы придумали вместе с сирилом. Просто программер он, а не я. Поэтому он и написал его. {отя у меня есть прототип, который писал я сам в bat.

Q:Не является ли название autosiril — оскорбительным для Siril'а?
Отвечает Taylor S.:
A: shake, shake, shake, shake, shake.

Q:Как пользоваться этим вашим конвертором?
A:Autodiver, как и Diver против конверсий, а потому он ничего не конвертирует. Autodiver просто просматривает тысячи вариантов преобразованного изображения и рекомендует лучший. Тот, который потеряет наименьшее количество пикселей при накладывании ограничений атрибутной сетки.

UPD2

Q:Примеры!
A:Ок:

Исходник	Вариант, выбранный autodiver	bmp2scr

UPD3

diver4d: Идея набрасывать в цвете на точку. Это просто технология быстрого получения цветного наброска в скр с наименьшим клэшингом. Для чистых конверсий это неприменимо. Точнее применимо, но там слишком много других параметров, которые автодайвер не применяет. То есть конверсия/срисовка в спек цвет — в 8 или 15 цветов предполагается, что уже сделана. Для этого надо или с нуля нарисовать скетч, либо как минимум обвести оригинал по второму слою, самостоятельно выбирая цвета и границы теней.