Что ещё можно сказать: так как первая задача решается с помощью командной строки: работа её происходит медленнее, если бы эти же самые преобразования происходили с помощью библиотеки и прямо в памяти и не было бы открытия исходника каждый раз заново — всё работало бы быстрее. После преобразования картинки можно было бы сразу выполнить оценку — и не сохранять целиком всё изображение, а только параметры преобразования и оценку.
ну там миллионы настроек, наверняка есть на порядок оптимальнее. я хз зачем именно xvid, но с libx264 конфигом, с добавлением лишь -vf scale=iw*2:ih*2 -sws_flags neighbor, ни запись не тормозит, и видео получается чоткое и битрейт в разы ниже.
Вся оценка умещается в следующую функцию:
на вход которой поступает img — картинка, px и py — координаты знакоместа (в пикселях):
def eval_cell(img,px,py) cell = img.get_pixels(px,py,8,8)# получаем массив пикселей 8x8 (64) по коодинатам px и py
rcell = cell.reduce(Hash.new(0)) {|a,b| a[b] += 1;a}#из массива конструируем словарь/хэш у которого ключ — это цвет пикселя(сам пиксель), а значение — количество этих пикселей в массиве
acell = rcell.values.sort.reverse[2,64]#получаем массив пикселей, ниже второго места по распространённости в нашем знакоместе — «потерянные» пиксели bcell = acell != nil? acell: [0]# если таких не было (в знакоместе только один или два цвета) — то создаём массив из одного элемента, равный нулю. err = bcell.inject(0, &:+)# суммируем элементы массива — получаем сумму «потерянных» пикселей в знакоместе end
То на первом этапе получим хэш 1=>44, 0=>16, 2=>3, 3=>1
затем получим все, что ниже «второго места»: 3, 1
затем суммируем: 4.
«Штрафной рейтинг» знакоместа = 4.
Да, у меня видео получается тоже норм с этими настройками, иногда даже не тормозит эмулятор, но жмёт очень плохо. Если видео залить на YouTube и у себя удалить — не проблема. Хранить как бы не очень…
на вход которой поступает img — картинка, px и py — координаты знакоместа (в пикселях):
def eval_cell(img,px,py)
cell = img.get_pixels(px,py,8,8) # получаем массив пикселей 8x8 (64) по коодинатам px и py
rcell = cell.reduce(Hash.new(0)) {|a,b| a[b] += 1;a} #из массива конструируем словарь/хэш у которого ключ — это цвет пикселя(сам пиксель), а значение — количество этих пикселей в массиве
acell = rcell.values.sort.reverse[2,64] #получаем массив пикселей, ниже второго места по распространённости в нашем знакоместе — «потерянные» пиксели
bcell = acell != nil? acell: [0] # если таких не было (в знакоместе только один или два цвета) — то создаём массив из одного элемента, равный нулю.
err = bcell.inject(0, &:+) # суммируем элементы массива — получаем сумму «потерянных» пикселей в знакоместе
end
то есть, предположим у нас есть массив:
1,1,1,1,1,1,1,1
1,1,1,1,1,1,1,1
1,1,1,1,0,0,0,0
1,1,1,1,0,0,0,0
1,1,1,1,0,0,0,0
1,1,1,1,2,2,2,3
То на первом этапе получим хэш 1=>44, 0=>16, 2=>3, 3=>1
затем получим все, что ниже «второго места»: 3, 1
затем суммируем: 4.
«Штрафной рейтинг» знакоместа = 4.
Повторить 768 раз =)
Нам уже сообщили!
Вот ещё парочка:
мышь не забудь включить :))
сорри, вырвалось…