серое вещество, эпизодически ставлю перед собой какие-нибудь задачки, в принципе бессмысленные, но если хорошо присмотреться в практической плоскости «может пригодиться», то интерес подогревается пока не приходит аврал или какие-то дела посерьёзней. Потом к этим задачкам возвращаюсь, например, когда узнаю что-то новое, что может помочь в этой области. Сегодня хочу показать аудитории свои поделки на тему изображений, вдохновлённый статейками с хабра.

Итак, поделка №1 - восстанавливалка картинок (скорее, убиралка), и сразу пример практического применения: нивелировать к ебене фене зелёную свечку и следы от неё в виде тени на стене. Слева - исходное изображение, справа цветом magenta руками неаккуратно нанесена маска.

Жму кнопочку «Сложно» - вуаля, свечки и след простыл, за один проход.

Усложняем задачу: портим изображение кнопкой «Портить!» рандомными прямоугольниками и иным ручным мусором. Жмём «Сложно».

За один проход не справляется, на картинке слева - результат работы программки, справа видно ход мыслей (алгоритма), сперва восстанавливаются самые окружённые информацией пустышки, то есть те, которые ближе к краям прямоугольников и одиночный мусор.

Ещё через пару проходов видим, что получилось на выходе.

Принцип прост: усреднение цветов соседних 8 пикселов без учёта их весов в картинке или области, первоначально прога «цепляет» те, у которых больше всего известно соседей, угловые и одиночные пикселы, как доходит до низа изображения - проход (pass) закончен. И так столько раз, сколько нужно. В итоге за недостатоком информации к середине испорченной области образуется настолько усреднённый цвет (как на полу возле каблука), что энтропия может достигнуть максимума (серый цвет: 127,127,127), если картинка состоит из ключевых граничных цветов. Большая испорченная область демонстрирует направление работы слева сверху (опционально), и исходные цвета берутся оттуда.

Разумеется, ничего ценного восстановить на такой большой области не удалось просто потому, что двухмерная картинка не избыточна в принципе. Налицо признаки размытия, пропорционального удалению от исходных пикселов.

Кнопочка «ОчСложно» not implemented yet, а «Просто» рассчитана на прямоугольные косяки, где восстановление идёт от углов без приоритетов соседних пикселов, и более вероятна полная энтропия к центру. Вот такая вот бесполезная поделка, годная разве что для убирания свечек.

Поделка №2. Вдохновлён щелевой фотосъёмкой, особенно фильмом The Fourth Dimension (1988) и обложкой альбома Bent Out of Shape группы Rainbow. Математически картинка для одного пиксела содержит два измерения: X и Y, а видео - три: X, Y и T (время). Формулировка не совсем верная (из-за значения цвета пиксела, которое меняется по времени и является отдельным измерением), но для простоты сойдёт. В SLIT-фотосъёмке мы меняем ось Y на ось времени, располагая по вертикали полоску изображения из каждого кадра шириной 1px. В поделке я отошёл от канонической SLIT-съёмки и сделал нечто, более подходящее под определение rolling shutter.

Я раскадровал обычное видео открывания и закрывания двери в серию bitmap'ов.

Затем моя программка берёт за основу нулевой кадр, и по заданным параметрам (стоп-кадр, количество повторов и начальная строка) накладывает по одной строчке из каждого кадра со смещением в 1px на выходное изображение.

Балуясь с параметрами, удаётся получить тот самый рейнбоувский эффект. Вторая картинка перед публикацией прошла через первую поделку дабы не смущать читателей.

Такие дела. И смехуёчков ради кадры с Аланом Рикманом в роли Метатрона из к/ф «Догма», 1999.