Imágenes con todos los colores.


433

Similar a las imágenes en allrgb.com , cree imágenes donde cada píxel sea de un color único (no se usa color dos veces y no falta color).

Ofrezca un programa que genere dicha imagen, junto con una captura de pantalla o un archivo de la salida (cargar como PNG).

  • Crea la imagen puramente algorítmicamente.
  • La imagen debe ser 256 × 128 (o cuadrícula que se puede capturar y guardar en 256 × 128)
  • Use todos los colores de 15 bits *
  • No se permiten entradas externas (tampoco consultas web, URL o bases de datos)
  • No se permiten imágenes incrustadas (el código fuente que es una imagen está bien, por ejemplo , Piet )
  • El tramado está permitido
  • Este no es un concurso de código corto, aunque podría ganarle votos.
  • Si realmente está listo para un desafío, haga 512 × 512, 2048 × 1024 o 4096 × 4096 (en incrementos de 3 bits).

La puntuación es por voto. Vote por las imágenes más bellas hechas por el código más elegante y / o algoritmo interesante.

Los algoritmos de dos pasos, donde primero genera una buena imagen y luego ajusta todos los píxeles a uno de los colores disponibles, por supuesto, están permitidos, pero no le otorgarán puntos de elegancia.

* Los colores de 15 bits son los 32768 colores que se pueden hacer mezclando 32 rojos, 32 verdes y 32 azules, todo en pasos equidistantes y rangos iguales. Ejemplo: en imágenes de 24 bits (8 bits por canal), el rango por canal es 0..255 (o 0..224), así que divídalo en 32 tonos equidistantes.

Para ser muy claro, la matriz de píxeles de la imagen debe ser una permutación, porque todas las imágenes posibles tienen los mismos colores, solo en diferentes ubicaciones de píxeles. Daré una permutación trivial aquí, que no es hermosa en absoluto:

Java 7

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.OutputStream;
import javax.imageio.ImageIO;

public class FifteenBitColors {
    public static void main(String[] args) {
        BufferedImage img = new BufferedImage(256, 128, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);

        // Generate algorithmically.
        for (int i = 0; i < 32768; i++) {
            int x = i & 255;
            int y = i / 256;
            int r = i << 3 & 0xF8;
            int g = i >> 2 & 0xF8;
            int b = i >> 7 & 0xF8;
            img.setRGB(x, y, (r << 8 | g) << 8 | b);
        }

        // Save.
        try (OutputStream out = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream("RGB15.png"))) {
            ImageIO.write(img, "png", out);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

ingrese la descripción de la imagen aquí

Ganador

Debido a que los 7 días han terminado, estoy declarando un ganador

Sin embargo, de ninguna manera, creo que esto ha terminado. Yo, y todos los lectores, siempre damos la bienvenida a diseños más increíbles. No dejes de crear.

Ganador: fejesjoco con 231 votos.


8
Cuando dices "Dithering está permitido", ¿qué quieres decir? ¿Es esta una excepción a la regla "cada píxel es un color único"? Si no es así, ¿qué estás permitiendo que de otra manera estaba prohibido?
Peter Taylor

1
Significa que puede colocar colores en un patrón, por lo que cuando se ven a simple vista, se mezclan en un color diferente. Por ejemplo, vea la imagen "claramente todo RGB" en la página allRGB, y muchos otros allí.
Mark Jeronimus

8
De hecho, considero que su ejemplo de permutación trivial es bastante agradable a la vista.
Jason C

2
@ Zom-B Man, me encanta esta publicación. ¡Gracias!
Jason C

77
Hermosos resultados / respuestas!
EthanB

Respuestas:


534

C#

Puse un píxel aleatorio en el medio, y luego comencé a colocar píxeles aleatorios en un vecindario que se parece más a ellos. Se admiten dos modos: con una selección mínima, solo se considera un píxel vecino a la vez; con selección promedio, todos (1..8) son promediados. La selección mínima es algo ruidosa, la selección promedio es, por supuesto, más borrosa, pero ambas parecen cuadros en realidad. Después de un poco de edición, aquí está la versión actual, algo optimizada (¡incluso utiliza procesamiento paralelo!):

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.Diagnostics;
using System.IO;

class Program
{
    // algorithm settings, feel free to mess with it
    const bool AVERAGE = false;
    const int NUMCOLORS = 32;
    const int WIDTH = 256;
    const int HEIGHT = 128;
    const int STARTX = 128;
    const int STARTY = 64;

    // represent a coordinate
    struct XY
    {
        public int x, y;
        public XY(int x, int y)
        {
            this.x = x;
            this.y = y;
        }
        public override int GetHashCode()
        {
            return x ^ y;
        }
        public override bool Equals(object obj)
        {
            var that = (XY)obj;
            return this.x == that.x && this.y == that.y;
        }
    }

    // gets the difference between two colors
    static int coldiff(Color c1, Color c2)
    {
        var r = c1.R - c2.R;
        var g = c1.G - c2.G;
        var b = c1.B - c2.B;
        return r * r + g * g + b * b;
    }

    // gets the neighbors (3..8) of the given coordinate
    static List<XY> getneighbors(XY xy)
    {
        var ret = new List<XY>(8);
        for (var dy = -1; dy <= 1; dy++)
        {
            if (xy.y + dy == -1 || xy.y + dy == HEIGHT)
                continue;
            for (var dx = -1; dx <= 1; dx++)
            {
                if (xy.x + dx == -1 || xy.x + dx == WIDTH)
                    continue;
                ret.Add(new XY(xy.x + dx, xy.y + dy));
            }
        }
        return ret;
    }

    // calculates how well a color fits at the given coordinates
    static int calcdiff(Color[,] pixels, XY xy, Color c)
    {
        // get the diffs for each neighbor separately
        var diffs = new List<int>(8);
        foreach (var nxy in getneighbors(xy))
        {
            var nc = pixels[nxy.y, nxy.x];
            if (!nc.IsEmpty)
                diffs.Add(coldiff(nc, c));
        }

        // average or minimum selection
        if (AVERAGE)
            return (int)diffs.Average();
        else
            return diffs.Min();
    }

    static void Main(string[] args)
    {
        // create every color once and randomize the order
        var colors = new List<Color>();
        for (var r = 0; r < NUMCOLORS; r++)
            for (var g = 0; g < NUMCOLORS; g++)
                for (var b = 0; b < NUMCOLORS; b++)
                    colors.Add(Color.FromArgb(r * 255 / (NUMCOLORS - 1), g * 255 / (NUMCOLORS - 1), b * 255 / (NUMCOLORS - 1)));
        var rnd = new Random();
        colors.Sort(new Comparison<Color>((c1, c2) => rnd.Next(3) - 1));

        // temporary place where we work (faster than all that many GetPixel calls)
        var pixels = new Color[HEIGHT, WIDTH];
        Trace.Assert(pixels.Length == colors.Count);

        // constantly changing list of available coordinates (empty pixels which have non-empty neighbors)
        var available = new HashSet<XY>();

        // calculate the checkpoints in advance
        var checkpoints = Enumerable.Range(1, 10).ToDictionary(i => i * colors.Count / 10 - 1, i => i - 1);

        // loop through all colors that we want to place
        for (var i = 0; i < colors.Count; i++)
        {
            if (i % 256 == 0)
                Console.WriteLine("{0:P}, queue size {1}", (double)i / WIDTH / HEIGHT, available.Count);

            XY bestxy;
            if (available.Count == 0)
            {
                // use the starting point
                bestxy = new XY(STARTX, STARTY);
            }
            else
            {
                // find the best place from the list of available coordinates
                // uses parallel processing, this is the most expensive step
                bestxy = available.AsParallel().OrderBy(xy => calcdiff(pixels, xy, colors[i])).First();
            }

            // put the pixel where it belongs
            Trace.Assert(pixels[bestxy.y, bestxy.x].IsEmpty);
            pixels[bestxy.y, bestxy.x] = colors[i];

            // adjust the available list
            available.Remove(bestxy);
            foreach (var nxy in getneighbors(bestxy))
                if (pixels[nxy.y, nxy.x].IsEmpty)
                    available.Add(nxy);

            // save a checkpoint
            int chkidx;
            if (checkpoints.TryGetValue(i, out chkidx))
            {
                var img = new Bitmap(WIDTH, HEIGHT, PixelFormat.Format24bppRgb);
                for (var y = 0; y < HEIGHT; y++)
                {
                    for (var x = 0; x < WIDTH; x++)
                    {
                        img.SetPixel(x, y, pixels[y, x]);
                    }
                }
                img.Save("result" + chkidx + ".png");
            }
        }

        Trace.Assert(available.Count == 0);
    }
}

256x128 píxeles, comenzando en el medio, selección mínima:

256x128 píxeles, comenzando en la esquina superior izquierda, selección mínima:

256x128 píxeles, comenzando en el medio, selección promedio:

Aquí hay dos animgif de 10 cuadros que muestran cómo funciona la selección mínima y media (felicitaciones al formato gif por poder mostrarlo solo con 256 colores):

El modo de selección mimimum crece con un pequeño frente de onda, como una gota, llenando todos los píxeles a medida que avanza. En el modo promedio, sin embargo, cuando dos ramas de diferentes colores comienzan a crecer una al lado de la otra, habrá un pequeño espacio negro porque nada estará lo suficientemente cerca de dos colores diferentes. Debido a esas brechas, el frente de onda será un orden de magnitud mayor, por lo tanto, el algoritmo será mucho más lento. Pero es agradable porque parece un coral en crecimiento. Si dejara caer el modo promedio, podría hacerse un poco más rápido porque cada nuevo color se compara con cada píxel existente aproximadamente 2-3 veces. No veo otras formas de optimizarlo, creo que es lo suficientemente bueno como es.

Y la gran atracción, aquí hay una representación de 512x512 píxeles, inicio medio, selección mínima:

¡No puedo dejar de jugar con esto! En el código anterior, los colores se ordenan al azar. Si no ordenamos en absoluto, o ordenamos por hue ( (c1, c2) => c1.GetHue().CompareTo(c2.GetHue())), obtenemos estos, respectivamente (inicio medio y selección mínima):

Otra combinación, donde la forma de coral se mantiene hasta el final: tono ordenado con selección promedio, con un animgif de 30 cuadros:

ACTUALIZACIÓN: ¡ESTÁ LISTO!

Querías alta resolución, yo quería alta resolución, estabas impaciente, apenas dormí. Ahora estoy emocionado de anunciar que finalmente está listo, calidad de producción. ¡Y lo estoy lanzando con una gran explosión, un increíble video de 1080p en YouTube! Haga clic aquí para ver el video , hagámoslo viral para promover el estilo geek. También estoy publicando cosas en mi blog en http://joco.name/ , habrá una publicación técnica sobre todos los detalles interesantes, las optimizaciones, cómo hice el video, etc. Y finalmente, estoy compartiendo la fuente código bajo GPL. Se ha vuelto enorme, por lo que un alojamiento adecuado es el mejor lugar para esto, ya no editaré la parte anterior de mi respuesta. ¡Asegúrese de compilar en modo de lanzamiento! El programa escala bien a muchos núcleos de CPU. Un render 4Kx4K requiere aproximadamente 2-3 GB de RAM.

Ahora puedo renderizar imágenes enormes en 5-10 horas. Ya tengo algunos renders 4Kx4K, los publicaré más tarde. El programa ha avanzado mucho, ha habido innumerables optimizaciones. También lo hice fácil de usar para que cualquiera pueda usarlo fácilmente, tiene una buena línea de comando. El programa también es determinísticamente aleatorio, lo que significa que puede usar una semilla aleatoria y generará la misma imagen cada vez.

Aquí hay algunos grandes renders.

Mi 512 favorito:


(fuente: joco.name )

Los 2048 que aparecen en mi video :


(fuente: joco.name )


(fuente: joco.name )


(fuente: joco.name )


(fuente: joco.name )

Los primeros 4096 renders (TODO: se están cargando, y mi sitio web no puede manejar el gran tráfico, por lo que se reubican temporalmente):


(fuente: joco.name )


(fuente: joco.name )


(fuente: joco.name )


(fuente: joco.name )


25
Ahora esto es genial!
Jaa-c

55
Muy bien :-D ¡Ahora haz algunos más grandes!
aprensivo ossifrage

20
Eres un verdadero artista! :)
AL

10
¿Cuánto cuesta una impresión?
primo

16
Estoy trabajando en grandes renderizados y un video de 1080p. Voy a tomar horas o días. Espero que alguien pueda crear una impresión a partir de un gran render. O incluso una camiseta: código en un lado, imagen en el otro. ¿Alguien puede arreglar eso?
fejesjoco

248

Tratamiento

¡Actualizar! 4096x4096 imágenes!

He fusionado mi segunda publicación en esta combinando los dos programas.

Puede encontrar una colección completa de imágenes seleccionadas aquí, en Dropbox . (Nota: DropBox no puede generar vistas previas para las imágenes 4096x4096; simplemente haga clic en ellas y luego haga clic en "Descargar").

¡Si solo miras un vistazo a este (enlosable)! Aquí se reduce (y muchos más a continuación), original 2048x1024:

ingrese la descripción de la imagen aquí

Este programa funciona caminando rutas desde puntos seleccionados al azar en el cubo de color, luego dibujándolos en rutas seleccionadas al azar en la imagen. Hay muchas posibilidades. Las opciones configurables son:

  • Longitud máxima del camino del cubo de color.
  • Paso máximo para atravesar el cubo de color (los valores más grandes causan una mayor variación pero minimizan el número de caminos pequeños hacia el final cuando las cosas se ponen apretadas).
  • Mosaico de la imagen.
  • Actualmente hay dos modos de ruta de imagen:
    • Modo 1 (el modo de esta publicación original): encuentra un bloque de píxeles no utilizados en la imagen y lo representa en ese bloque. Los bloques pueden ubicarse al azar u ordenarse de izquierda a derecha.
    • Modo 2 (el modo de mi segunda publicación que fusioné con esta): selecciona un punto de inicio aleatorio en la imagen y recorre un camino a través de píxeles no utilizados; puede caminar alrededor de píxeles usados. Opciones para este modo:
      • Conjunto de direcciones para caminar (ortogonal, diagonal o ambas).
      • Si cambiar o no la dirección (actualmente en el sentido de las agujas del reloj pero el código es flexible) después de cada paso, o solo cambiar la dirección al encontrar un píxel ocupado.
      • Opción para mezclar el orden de los cambios de dirección (en lugar de en sentido horario)

Funciona para todos los tamaños hasta 4096x4096.

El boceto completo de procesamiento se puede encontrar aquí: Tracer.zip

He pegado todos los archivos en el mismo bloque de código a continuación solo para ahorrar espacio (incluso todos en un solo archivo, sigue siendo un boceto válido). Si desea utilizar uno de los ajustes preestablecidos, cambie el índice en la gPresetasignación. Si ejecuta esto en Processing, puede presionar rmientras se está ejecutando para generar una nueva imagen.

  • Actualización 1: Código optimizado para rastrear el primer color / píxel no utilizado y no buscar en píxeles usados ​​conocidos; redujo el tiempo de generación de 2048x1024 de 10-30 minutos a aproximadamente 15 segundos, y 4096x4096 de 1-3 horas a aproximadamente 1 minuto. Fuente del cuadro desplegable y fuente actualizada a continuación.
  • Actualización 2: Se corrigió el error que impedía que se generaran imágenes de 4096x4096.
final int BITS = 5; // Set to 5, 6, 7, or 8!

// Preset (String name, int colorBits, int maxCubePath, int maxCubeStep, int imageMode, int imageOpts)
final Preset[] PRESETS = new Preset[] {
  // 0
  new Preset("flowers",      BITS, 8*32*32, 2, ImageRect.MODE2, ImageRect.ALL_CW | ImageRect.CHANGE_DIRS),
  new Preset("diamonds",     BITS, 2*32*32, 2, ImageRect.MODE2, ImageRect.ORTHO_CW | ImageRect.CHANGE_DIRS),
  new Preset("diamondtile",  BITS, 2*32*32, 2, ImageRect.MODE2, ImageRect.ORTHO_CW | ImageRect.CHANGE_DIRS | ImageRect.WRAP),
  new Preset("shards",       BITS, 2*32*32, 2, ImageRect.MODE2, ImageRect.ALL_CW | ImageRect.CHANGE_DIRS | ImageRect.SHUFFLE_DIRS),
  new Preset("bigdiamonds",  BITS,  100000, 6, ImageRect.MODE2, ImageRect.ORTHO_CW | ImageRect.CHANGE_DIRS),
  // 5
  new Preset("bigtile",      BITS,  100000, 6, ImageRect.MODE2, ImageRect.ORTHO_CW | ImageRect.CHANGE_DIRS | ImageRect.WRAP),
  new Preset("boxes",        BITS,   32*32, 2, ImageRect.MODE2, ImageRect.ORTHO_CW),
  new Preset("giftwrap",     BITS,   32*32, 2, ImageRect.MODE2, ImageRect.ORTHO_CW | ImageRect.WRAP),
  new Preset("diagover",     BITS,   32*32, 2, ImageRect.MODE2, ImageRect.DIAG_CW),
  new Preset("boxfade",      BITS,   32*32, 2, ImageRect.MODE2, ImageRect.DIAG_CW | ImageRect.CHANGE_DIRS),
  // 10
  new Preset("randlimit",    BITS,     512, 2, ImageRect.MODE1, ImageRect.RANDOM_BLOCKS),
  new Preset("ordlimit",     BITS,      64, 2, ImageRect.MODE1, 0),
  new Preset("randtile",     BITS,    2048, 3, ImageRect.MODE1, ImageRect.RANDOM_BLOCKS | ImageRect.WRAP),
  new Preset("randnolimit",  BITS, 1000000, 1, ImageRect.MODE1, ImageRect.RANDOM_BLOCKS),
  new Preset("ordnolimit",   BITS, 1000000, 1, ImageRect.MODE1, 0)
};


PGraphics gFrameBuffer;
Preset gPreset = PRESETS[2];

void generate () {
  ColorCube cube = gPreset.createCube();
  ImageRect image = gPreset.createImage();
  gFrameBuffer = createGraphics(gPreset.getWidth(), gPreset.getHeight(), JAVA2D);
  gFrameBuffer.noSmooth();
  gFrameBuffer.beginDraw();
  while (!cube.isExhausted())
    image.drawPath(cube.nextPath(), gFrameBuffer);
  gFrameBuffer.endDraw();
  if (gPreset.getName() != null)
    gFrameBuffer.save(gPreset.getName() + "_" + gPreset.getCubeSize() + ".png");
  //image.verifyExhausted();
  //cube.verifyExhausted();
}

void setup () {
  size(gPreset.getDisplayWidth(), gPreset.getDisplayHeight());
  noSmooth();
  generate();
}

void keyPressed () {
  if (key == 'r' || key == 'R')
    generate();
}

boolean autogen = false;
int autop = 0;
int autob = 5;

void draw () {
  if (autogen) {
    gPreset = new Preset(PRESETS[autop], autob);
    generate();
    if ((++ autop) >= PRESETS.length) {
      autop = 0;
      if ((++ autob) > 8)
        autogen = false;
    }
  }
  if (gPreset.isWrapped()) {
    int hw = width/2;
    int hh = height/2;
    image(gFrameBuffer, 0, 0, hw, hh);
    image(gFrameBuffer, hw, 0, hw, hh);
    image(gFrameBuffer, 0, hh, hw, hh);
    image(gFrameBuffer, hw, hh, hw, hh);
  } else {
    image(gFrameBuffer, 0, 0, width, height);
  }
}

static class ColorStep {
  final int r, g, b;
  ColorStep (int rr, int gg, int bb) { r=rr; g=gg; b=bb; }
}

class ColorCube {

  final boolean[] used;
  final int size; 
  final int maxPathLength;
  final ArrayList<ColorStep> allowedSteps = new ArrayList<ColorStep>();

  int remaining;
  int pathr = -1, pathg, pathb;
  int firstUnused = 0;

  ColorCube (int size, int maxPathLength, int maxStep) {
    this.used = new boolean[size*size*size];
    this.remaining = size * size * size;
    this.size = size;
    this.maxPathLength = maxPathLength;
    for (int r = -maxStep; r <= maxStep; ++ r)
      for (int g = -maxStep; g <= maxStep; ++ g)
        for (int b = -maxStep; b <= maxStep; ++ b)
          if (r != 0 && g != 0 && b != 0)
            allowedSteps.add(new ColorStep(r, g, b));
  }

  boolean isExhausted () {
    println(remaining);
    return remaining <= 0;
  }

  boolean isUsed (int r, int g, int b) {
    if (r < 0 || r >= size || g < 0 || g >= size || b < 0 || b >= size)
      return true;
    else
      return used[(r*size+g)*size+b];
  }

  void setUsed (int r, int g, int b) {
    used[(r*size+g)*size+b] = true;
  }

  int nextColor () {

    if (pathr == -1) { // Need to start a new path.

      // Limit to 50 attempts at random picks; things get tight near end.
      for (int n = 0; n < 50 && pathr == -1; ++ n) {
        int r = (int)random(size);
        int g = (int)random(size);
        int b = (int)random(size);
        if (!isUsed(r, g, b)) {
          pathr = r;
          pathg = g;
          pathb = b;
        }
      }
      // If we didn't find one randomly, just search for one.
      if (pathr == -1) {
        final int sizesq = size*size;
        final int sizemask = size - 1;
        for (int rgb = firstUnused; rgb < size*size*size; ++ rgb) {
          pathr = (rgb/sizesq)&sizemask;//(rgb >> 10) & 31;
          pathg = (rgb/size)&sizemask;//(rgb >> 5) & 31;
          pathb = rgb&sizemask;//rgb & 31;
          if (!used[rgb]) {
            firstUnused = rgb;
            break;
          }
        }
      }

      assert(pathr != -1);

    } else { // Continue moving on existing path.

      // Find valid next path steps.
      ArrayList<ColorStep> possibleSteps = new ArrayList<ColorStep>();
      for (ColorStep step:allowedSteps)
        if (!isUsed(pathr+step.r, pathg+step.g, pathb+step.b))
          possibleSteps.add(step);

      // If there are none end this path.
      if (possibleSteps.isEmpty()) {
        pathr = -1;
        return -1;
      }

      // Otherwise pick a random step and move there.
      ColorStep s = possibleSteps.get((int)random(possibleSteps.size()));
      pathr += s.r;
      pathg += s.g;
      pathb += s.b;

    }

    setUsed(pathr, pathg, pathb);  
    return 0x00FFFFFF & color(pathr * (256/size), pathg * (256/size), pathb * (256/size));

  } 

  ArrayList<Integer> nextPath () {

    ArrayList<Integer> path = new ArrayList<Integer>(); 
    int rgb;

    while ((rgb = nextColor()) != -1) {
      path.add(0xFF000000 | rgb);
      if (path.size() >= maxPathLength) {
        pathr = -1;
        break;
      }
    }

    remaining -= path.size();

    //assert(!path.isEmpty());
    if (path.isEmpty()) {
      println("ERROR: empty path.");
      verifyExhausted();
    }
    return path;

  }

  void verifyExhausted () {
    final int sizesq = size*size;
    final int sizemask = size - 1;
    for (int rgb = 0; rgb < size*size*size; ++ rgb) {
      if (!used[rgb]) {
        int r = (rgb/sizesq)&sizemask;
        int g = (rgb/size)&sizemask;
        int b = rgb&sizemask;
        println("UNUSED COLOR: " + r + " " + g + " " + b);
      }
    }
    if (remaining != 0)
      println("REMAINING COLOR COUNT IS OFF: " + remaining);
  }

}


static class ImageStep {
  final int x;
  final int y;
  ImageStep (int xx, int yy) { x=xx; y=yy; }
}

static int nmod (int a, int b) {
  return (a % b + b) % b;
}

class ImageRect {

  // for mode 1:
  //   one of ORTHO_CW, DIAG_CW, ALL_CW
  //   or'd with flags CHANGE_DIRS
  static final int ORTHO_CW = 0;
  static final int DIAG_CW = 1;
  static final int ALL_CW = 2;
  static final int DIR_MASK = 0x03;
  static final int CHANGE_DIRS = (1<<5);
  static final int SHUFFLE_DIRS = (1<<6);

  // for mode 2:
  static final int RANDOM_BLOCKS = (1<<0);

  // for both modes:
  static final int WRAP = (1<<16);

  static final int MODE1 = 0;
  static final int MODE2 = 1;

  final boolean[] used;
  final int width;
  final int height;
  final boolean changeDir;
  final int drawMode;
  final boolean randomBlocks;
  final boolean wrap;
  final ArrayList<ImageStep> allowedSteps = new ArrayList<ImageStep>();

  // X/Y are tracked instead of index to preserve original unoptimized mode 1 behavior
  // which does column-major searches instead of row-major.
  int firstUnusedX = 0;
  int firstUnusedY = 0;

  ImageRect (int width, int height, int drawMode, int drawOpts) {
    boolean myRandomBlocks = false, myChangeDir = false;
    this.used = new boolean[width*height];
    this.width = width;
    this.height = height;
    this.drawMode = drawMode;
    this.wrap = (drawOpts & WRAP) != 0;
    if (drawMode == MODE1) {
      myRandomBlocks = (drawOpts & RANDOM_BLOCKS) != 0;
    } else if (drawMode == MODE2) {
      myChangeDir = (drawOpts & CHANGE_DIRS) != 0;
      switch (drawOpts & DIR_MASK) {
      case ORTHO_CW:
        allowedSteps.add(new ImageStep(1, 0));
        allowedSteps.add(new ImageStep(0, -1));
        allowedSteps.add(new ImageStep(-1, 0));
        allowedSteps.add(new ImageStep(0, 1));
        break;
      case DIAG_CW:
        allowedSteps.add(new ImageStep(1, -1));
        allowedSteps.add(new ImageStep(-1, -1));
        allowedSteps.add(new ImageStep(-1, 1));
        allowedSteps.add(new ImageStep(1, 1));
        break;
      case ALL_CW:
        allowedSteps.add(new ImageStep(1, 0));
        allowedSteps.add(new ImageStep(1, -1));
        allowedSteps.add(new ImageStep(0, -1));
        allowedSteps.add(new ImageStep(-1, -1));
        allowedSteps.add(new ImageStep(-1, 0));
        allowedSteps.add(new ImageStep(-1, 1));
        allowedSteps.add(new ImageStep(0, 1));
        allowedSteps.add(new ImageStep(1, 1));
        break;
      }
      if ((drawOpts & SHUFFLE_DIRS) != 0)
        java.util.Collections.shuffle(allowedSteps);
    }
    this.randomBlocks = myRandomBlocks;
    this.changeDir = myChangeDir;
  }

  boolean isUsed (int x, int y) {
    if (wrap) {
      x = nmod(x, width);
      y = nmod(y, height);
    }
    if (x < 0 || x >= width || y < 0 || y >= height)
      return true;
    else
      return used[y*width+x];
  }

  boolean isUsed (int x, int y, ImageStep d) {
    return isUsed(x + d.x, y + d.y);
  }

  void setUsed (int x, int y) {
    if (wrap) {
      x = nmod(x, width);
      y = nmod(y, height);
    }
    used[y*width+x] = true;
  }

  boolean isBlockFree (int x, int y, int w, int h) {
    for (int yy = y; yy < y + h; ++ yy)
      for (int xx = x; xx < x + w; ++ xx)
        if (isUsed(xx, yy))
          return false;
    return true;
  }

  void drawPath (ArrayList<Integer> path, PGraphics buffer) {
    if (drawMode == MODE1)
      drawPath1(path, buffer);
    else if (drawMode == MODE2)
      drawPath2(path, buffer);
  }

  void drawPath1 (ArrayList<Integer> path, PGraphics buffer) {

    int w = (int)(sqrt(path.size()) + 0.5);
    if (w < 1) w = 1; else if (w > width) w = width;
    int h = (path.size() + w - 1) / w; 
    int x = -1, y = -1;

    int woff = wrap ? 0 : (1 - w);
    int hoff = wrap ? 0 : (1 - h);

    // Try up to 50 times to find a random location for block.
    if (randomBlocks) {
      for (int n = 0; n < 50 && x == -1; ++ n) {
        int xx = (int)random(width + woff);
        int yy = (int)random(height + hoff);
        if (isBlockFree(xx, yy, w, h)) {
          x = xx;
          y = yy;
        }
      }
    }

    // If random choice failed just search for one.
    int starty = firstUnusedY;
    for (int xx = firstUnusedX; xx < width + woff && x == -1; ++ xx) {
      for (int yy = starty; yy < height + hoff && x == -1; ++ yy) {
        if (isBlockFree(xx, yy, w, h)) {
          firstUnusedX = x = xx;
          firstUnusedY = y = yy;
        }  
      }
      starty = 0;
    }

    if (x != -1) {
      for (int xx = x, pathn = 0; xx < x + w && pathn < path.size(); ++ xx)
        for (int yy = y; yy < y + h && pathn < path.size(); ++ yy, ++ pathn) {
          buffer.set(nmod(xx, width), nmod(yy, height), path.get(pathn));
          setUsed(xx, yy);
        }
    } else {
      for (int yy = 0, pathn = 0; yy < height && pathn < path.size(); ++ yy)
        for (int xx = 0; xx < width && pathn < path.size(); ++ xx)
          if (!isUsed(xx, yy)) {
            buffer.set(nmod(xx, width), nmod(yy, height), path.get(pathn));
            setUsed(xx, yy);
            ++ pathn;
          }
    }

  }

  void drawPath2 (ArrayList<Integer> path, PGraphics buffer) {

    int pathn = 0;

    while (pathn < path.size()) {

      int x = -1, y = -1;

      // pick a random location in the image (try up to 100 times before falling back on search)

      for (int n = 0; n < 100 && x == -1; ++ n) {
        int xx = (int)random(width);
        int yy = (int)random(height);
        if (!isUsed(xx, yy)) {
          x = xx;
          y = yy;
        }
      }  

      // original:
      //for (int yy = 0; yy < height && x == -1; ++ yy)
      //  for (int xx = 0; xx < width && x == -1; ++ xx)
      //    if (!isUsed(xx, yy)) {
      //      x = xx;
      //      y = yy;
      //    }
      // optimized:
      if (x == -1) {
        for (int n = firstUnusedY * width + firstUnusedX; n < used.length; ++ n) {
          if (!used[n]) {
            firstUnusedX = x = (n % width);
            firstUnusedY = y = (n / width);
            break;
          }     
        }
      }

      // start drawing

      int dir = 0;

      while (pathn < path.size()) {

        buffer.set(nmod(x, width), nmod(y, height), path.get(pathn ++));
        setUsed(x, y);

        int diro;
        for (diro = 0; diro < allowedSteps.size(); ++ diro) {
          int diri = (dir + diro) % allowedSteps.size();
          ImageStep step = allowedSteps.get(diri);
          if (!isUsed(x, y, step)) {
            dir = diri;
            x += step.x;
            y += step.y;
            break;
          }
        }

        if (diro == allowedSteps.size())
          break;

        if (changeDir) 
          ++ dir;

      }    

    }

  }

  void verifyExhausted () {
    for (int n = 0; n < used.length; ++ n)
      if (!used[n])
        println("UNUSED IMAGE PIXEL: " + (n%width) + " " + (n/width));
  }

}


class Preset {

  final String name;
  final int cubeSize;
  final int maxCubePath;
  final int maxCubeStep;
  final int imageWidth;
  final int imageHeight;
  final int imageMode;
  final int imageOpts;
  final int displayScale;

  Preset (Preset p, int colorBits) {
    this(p.name, colorBits, p.maxCubePath, p.maxCubeStep, p.imageMode, p.imageOpts);
  }

  Preset (String name, int colorBits, int maxCubePath, int maxCubeStep, int imageMode, int imageOpts) {
    final int csize[] = new int[]{ 32, 64, 128, 256 };
    final int iwidth[] = new int[]{ 256, 512, 2048, 4096 };
    final int iheight[] = new int[]{ 128, 512, 1024, 4096 };
    final int dscale[] = new int[]{ 2, 1, 1, 1 };
    this.name = name; 
    this.cubeSize = csize[colorBits - 5];
    this.maxCubePath = maxCubePath;
    this.maxCubeStep = maxCubeStep;
    this.imageWidth = iwidth[colorBits - 5];
    this.imageHeight = iheight[colorBits - 5];
    this.imageMode = imageMode;
    this.imageOpts = imageOpts;
    this.displayScale = dscale[colorBits - 5];
  }

  ColorCube createCube () {
    return new ColorCube(cubeSize, maxCubePath, maxCubeStep);
  }

  ImageRect createImage () {
    return new ImageRect(imageWidth, imageHeight, imageMode, imageOpts);
  }

  int getWidth () {
    return imageWidth;
  }

  int getHeight () {
    return imageHeight;
  }

  int getDisplayWidth () {
    return imageWidth * displayScale * (isWrapped() ? 2 : 1);
  }

  int getDisplayHeight () {
    return imageHeight * displayScale * (isWrapped() ? 2 : 1);
  }

  String getName () {
    return name;
  }

  int getCubeSize () {
    return cubeSize;
  }

  boolean isWrapped () {
    return (imageOpts & ImageRect.WRAP) != 0;
  }

}

Aquí hay un conjunto completo de imágenes de 256x128 que me gustan:

Modo 1:

Mi favorito del conjunto original (max_path_length = 512, path_step = 2, aleatorio, se muestra 2x, enlace 256x128 ):

ingrese la descripción de la imagen aquí

Otros (izquierda dos ordenados, derecha dos aleatorios, longitud de ruta superior dos limitada, dos inferiores ilimitados):

ordlimit randlimit ordnolimit randnolimit

Este puede ser en mosaico:

randtile

Modo 2:

diamantes flores desvanecimiento resaca Bigdiamonds cajas2 fragmentos

Estos pueden ser en mosaico:

bigtile diamante papel de regalo

Selecciones 512x512:

Diamantes enlosables, mi favorito del modo 2; Puedes ver en este cómo los caminos recorren los objetos existentes:

ingrese la descripción de la imagen aquí

Paso de ruta más grande y longitud máxima de ruta, enlosables:

ingrese la descripción de la imagen aquí

Modo aleatorio 1, enlosable:

ingrese la descripción de la imagen aquí

Más selecciones:

ingrese la descripción de la imagen aquí ingrese la descripción de la imagen aquí ingrese la descripción de la imagen aquí

Todas las representaciones de 512x512 se pueden encontrar en la carpeta de Dropbox (* _64.png).

2048x1024 y 4096x4096:

Estos son demasiado grandes para incrustarlos y todos los hosts de imágenes que encontré los bajan a 1600x1200. Actualmente estoy renderizando un conjunto de imágenes de 4096x4096, por lo que pronto habrá más disponibles. En lugar de incluir todos los enlaces aquí, simplemente échales un vistazo en la carpeta de Dropbox (* _128.png y * _256.png, nota: los 4096x4096 son demasiado grandes para la vista previa de Dropbox, solo haz clic en "descargar"). Sin embargo, estos son algunos de mis favoritos:

2048x1024 diamantes grandes enlosables (el mismo al que me vinculé al comienzo de esta publicación)

2048x1024 diamantes (¡me encanta este!), Reducido:

ingrese la descripción de la imagen aquí

4096x4096 diamantes enlosables grandes (¡Finalmente! Haga clic en 'descargar' en el enlace de Dropbox; es demasiado grande para su vista previa), a escala reducida:

4096x4096 grandes diamantes enlosables

4096x4096 modo aleatorio 1 : ingrese la descripción de la imagen aquí

4096x4096 otro genial

Actualización: el conjunto de imágenes preestablecidas 2048x1024 está terminado y en el cuadro desplegable. El conjunto 4096x4096 debe hacerse dentro de la hora.

Hay toneladas de buenas, me está costando mucho elegir cuáles publicar, ¡así que mira el enlace de la carpeta!


66
Me recuerda a las vistas en primer plano de algunos minerales.
Morwenn

3
No es parte del concurso, pero pensé que era genial ; Apliqué un gran desenfoque gaussiano y una mejora de contraste automático en una de las fotos de modo aleatorio 1 en Photoshop y fue una especie de buen fondo de escritorio.
Jason C

2
whoa, estas son fotos geniales!
sevenseacat

2
Me recuerda a las texturas de Gustav Klimt.
Kim

2
¿Sabías que puedes vincular imágenes en Dropbox? Sólo tienes que copiar la URL de descarga, quitar el dl=1y la token_hash=<something>pieza y hacer un enlace a su imagen como esta: [![Alt text of my small preview image](https://i.stack.imgur.com/smallpreview.png)](https://dl.dropbox.com/linktoyourfullsiz‌​eimage.png). Otro consejo: puedes comprimir tus imágenes (obtengo buenos resultados con TruePNG ( Descargar )). Pude guardar el 28,1% del tamaño del archivo en esta imagen .
user2428118

219

Python con PIL

Esto se basa en un Fractal Newtoniano , específicamente para z → z 5 - 1 . Debido a que hay cinco raíces y, por lo tanto, cinco puntos de convergencia, el espacio de color disponible se divide en cinco regiones, según Hue. Los puntos individuales se ordenan primero por el número de iteraciones requeridas para alcanzar su punto de convergencia, y luego por distancia a ese punto, asignándose a los valores anteriores un color más luminoso.

Actualización: 4096x4096 grandes renders, alojados en allrgb.com .

Original (33,7 MB)

Un primer plano del centro (tamaño real):

Un punto de vista diferente usando estos valores:

xstart = 0
ystart = 0

xd = 1 / dim[0]
yd = 1 / dim[1]

Original (32,2 MB)

Y otro usando estos:

xstart = 0.5
ystart = 0.5

xd = 0.001 / dim[0]
yd = 0.001 / dim[1]

Original (27,2 MB)


Animación

Por solicitud, he compilado una animación de zoom.

Punto focal: ( 0.50051 , -0.50051 )
Factor de zoom: 2 1/5

El punto focal es un valor ligeramente extraño, porque no quería acercarme a un punto negro. El factor de zoom se elige de modo que se duplique cada 5 cuadros.

Un teaser de 32x32:

Se puede ver una versión de 256x256 aquí:
http://www.pictureshack.org/images/66172_frac.gif (5.4MB)

Puede haber puntos que matemáticamente se acerquen "sobre sí mismos", lo que permitiría una animación infinita. Si puedo identificar alguno, los agregaré aquí.


Fuente

from __future__ import division
from PIL import Image, ImageDraw
from cmath import phase
from sys import maxint

dim  = (4096, 4096)
bits = 8

def RGBtoHSV(R, G, B):
  R /= 255
  G /= 255
  B /= 255

  cmin = min(R, G, B)
  cmax = max(R, G, B)
  dmax = cmax - cmin

  V = cmax

  if dmax == 0:
    H = 0
    S = 0

  else:
    S = dmax/cmax

    dR = ((cmax - R)/6 + dmax/2)/dmax
    dG = ((cmax - G)/6 + dmax/2)/dmax
    dB = ((cmax - B)/6 + dmax/2)/dmax

    if   R == cmax: H = (dB - dG)%1
    elif G == cmax: H = (1/3 + dR - dB)%1
    elif B == cmax: H = (2/3 + dG - dR)%1

  return (H, S, V)

cmax = (1<<bits)-1
cfac = 255/cmax

img  = Image.new('RGB', dim)
draw = ImageDraw.Draw(img)

xstart = -2
ystart = -2

xd = 4 / dim[0]
yd = 4 / dim[1]

tol = 1e-12

a = [[], [], [], [], []]

for x in range(dim[0]):
  print x, "\r",
  for y in range(dim[1]):
    z = d = complex(xstart + x*xd, ystart + y*yd)
    c = 0
    l = 1
    while abs(l-z) > tol and abs(z) > tol:
      l = z
      z -= (z**5-1)/(5*z**4)
      c += 1
    if z == 0: c = maxint
    p = int(phase(z))

    a[p] += (c,abs(d-z), x, y),

for i in range(5):
  a[i].sort(reverse = False)

pnum = [len(a[i]) for i in range(5)]
ptot = dim[0]*dim[1]

bounds = []
lbound = 0
for i in range(4):
  nbound = lbound + pnum[i]/ptot
  bounds += nbound,
  lbound = nbound

t = [[], [], [], [], []]
for i in range(ptot-1, -1, -1):
  r = (i>>bits*2)*cfac
  g = (cmax&i>>bits)*cfac
  b = (cmax&i)*cfac
  (h, s, v) = RGBtoHSV(r, g, b)
  h = (h+0.1)%1
  if   h < bounds[0] and len(t[0]) < pnum[0]: p=0
  elif h < bounds[1] and len(t[1]) < pnum[1]: p=1
  elif h < bounds[2] and len(t[2]) < pnum[2]: p=2
  elif h < bounds[3] and len(t[3]) < pnum[3]: p=3
  else: p=4
  t[p] += (int(r), int(g), int(b)),

for i in range(5):
  t[i].sort(key = lambda c: c[0]*2126 + c[1]*7152 + c[2]*722, reverse = True)

r = [0, 0, 0, 0, 0]
for p in range(5):
  for c,d,x,y in a[p]:
    draw.point((x,y), t[p][r[p]])
    r[p] += 1

img.save("out.png")

66
Finalmente un fractal :) Me encantan esos. Además, ese verde a 144 grados es mi color favorito (a diferencia del verde puro a 120 grados, que es aburrido).
Mark Jeronimus

2
No sé, en realidad me gustan más las versiones AllRGB; La necesidad de utilizar todo el espacio de luminancia enfatiza muy bien los gradientes.
Ilmari Karonen

2
+1 ¡Finalmente algunos buenos fractales! El último es mi favorito personal. ¡Deberías hacer un video haciendo zoom! (@Quincunx: ¡Vi el tuyo también; tuvo mi voto desde el día 1!)
Jason C

1
@JasonC He añadido una animación;)
primo

2
@primo Sé que llego tarde, pero solo quería decir que estas imágenes son espectaculares.
Ashwin Gupta

130

Obtuve esta idea del algoritmo del usuario fejesjoco y quería jugar un poco, así que comencé a escribir mi propio algoritmo desde cero.

Estoy publicando esto porque siento que si puedo hacer algo mejor * que lo mejor de ustedes, no creo que este desafío esté terminado todavía. Para comparar, hay algunos diseños impresionantes en allRGB que considero mucho más allá del nivel alcanzado aquí y no tengo idea de cómo lo hicieron.

*) aún se decidirá por votos

Este algoritmo:

  1. Comience con una (pocas) semilla (s), con colores lo más cercanos posible al negro.
  2. Mantenga una lista de todos los píxeles que no se han visitado y que están conectados a un punto visitado.
  3. Seleccione un punto aleatorio ** de esa lista
  4. Calcule el color promedio de todos los píxeles calculados [Editar ... en un cuadrado de 9x9 usando un núcleo Gaussiano] 8 conectado a él (esta es la razón por la que se ve tan suave) Si no se encuentra ninguno, tome negro.
  5. en un cubo de 3x3x3 alrededor de este color, busque un color no utilizado.
    • Cuando encuentre colores múltiples, tome el más oscuro.
    • Cuando se encuentran varios colores igualmente oscuros, tome uno aleatorio de ellos.
    • Cuando no se encuentre nada, actualice el rango de búsqueda a 5x5x5, 7x7x7, etc. Repita desde 5.
  6. Trazar píxeles, actualizar la lista y repetir desde 3

También experimenté con diferentes probabilidades de elegir puntos candidatos basados ​​en contar cuántos vecinos visitados tiene el píxel seleccionado, pero solo ralentizó el algoritmo sin hacerlo más bonito. El algoritmo actual no usa probabilidades y elige un punto aleatorio de la lista. Esto hace que los puntos con muchos vecinos se llenen rápidamente, por lo que es solo una bola sólida en crecimiento con un borde difuso. Esto también evita la falta de disponibilidad de colores vecinos si las grietas se llenan más adelante en el proceso.

La imagen es toroidal.

Java

Descargar: com.digitalmodularbiblioteca

package demos;

import java.awt.event.ActionEvent;
import java.awt.event.ActionListener;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;

import com.digitalmodular.utilities.RandomFunctions;
import com.digitalmodular.utilities.gui.ImageFunctions;
import com.digitalmodular.utilities.swing.window.PixelImage;
import com.digitalmodular.utilities.swing.window.PixelWindow;

/**
 * @author jeronimus
 */
// Date 2014-02-28
public class AllColorDiffusion extends PixelWindow implements Runnable {
    private static final int    CHANNEL_BITS    = 7;

    public static void main(String[] args) {
        int bits = CHANNEL_BITS * 3;
        int heightBits = bits / 2;
        int widthBits = bits - heightBits;

        new AllColorDiffusion(CHANNEL_BITS, 1 << widthBits, 1 << heightBits);
    }

    private final int           width;
    private final int           height;
    private final int           channelBits;
    private final int           channelSize;

    private PixelImage          img;
    private javax.swing.Timer   timer;

    private boolean[]           colorCube;
    private long[]              foundColors;
    private boolean[]           queued;
    private int[]               queue;
    private int                 queuePointer    = 0;
    private int                 remaining;

    public AllColorDiffusion(int channelBits, int width, int height) {
        super(1024, 1024 * height / width);

        RandomFunctions.RND.setSeed(0);

        this.width = width;
        this.height = height;
        this.channelBits = channelBits;
        channelSize = 1 << channelBits;
    }

    @Override
    public void initialized() {
        img = new PixelImage(width, height);

        colorCube = new boolean[channelSize * channelSize * channelSize];
        foundColors = new long[channelSize * channelSize * channelSize];
        queued = new boolean[width * height];
        queue = new int[width * height];
        for (int i = 0; i < queue.length; i++)
            queue[i] = i;

        new Thread(this).start();
    }

    @Override
    public void resized() {}

    @Override
    public void run() {
        timer = new javax.swing.Timer(500, new ActionListener() {
            @Override
            public void actionPerformed(ActionEvent e) {
                draw();
            }
        });

        while (true) {
            img.clear(0);
            init();
            render();
        }

        // System.exit(0);
    }

    private void init() {
        RandomFunctions.RND.setSeed(0);

        Arrays.fill(colorCube, false);
        Arrays.fill(queued, false);
        remaining = width * height;

        // Initial seeds (need to be the darkest colors, because of the darkest
        // neighbor color search algorithm.)
        setPixel(width / 2 + height / 2 * width, 0);
        remaining--;
    }

    private void render() {
        timer.start();

        for (; remaining > 0; remaining--) {
            int point = findPoint();
            int color = findColor(point);
            setPixel(point, color);
        }

        timer.stop();
        draw();

        try {
            ImageFunctions.savePNG(System.currentTimeMillis() + ".png", img.image);
        }
        catch (IOException e1) {
            e1.printStackTrace();
        }
    }

    void draw() {
        g.drawImage(img.image, 0, 0, getWidth(), getHeight(), 0, 0, width, height, null);
        repaintNow();
    }

    private int findPoint() {
        while (true) {
            // Time to reshuffle?
            if (queuePointer == 0) {
                for (int i = queue.length - 1; i > 0; i--) {
                    int j = RandomFunctions.RND.nextInt(i);
                    int temp = queue[i];
                    queue[i] = queue[j];
                    queue[j] = temp;
                    queuePointer = queue.length;
                }
            }

            if (queued[queue[--queuePointer]])
                return queue[queuePointer];
        }
    }

    private int findColor(int point) {
        int x = point & width - 1;
        int y = point / width;

        // Calculate the reference color as the average of all 8-connected
        // colors.
        int r = 0;
        int g = 0;
        int b = 0;
        int n = 0;
        for (int j = -1; j <= 1; j++) {
            for (int i = -1; i <= 1; i++) {
                point = (x + i & width - 1) + width * (y + j & height - 1);
                if (img.pixels[point] != 0) {
                    int pixel = img.pixels[point];

                    r += pixel >> 24 - channelBits & channelSize - 1;
                    g += pixel >> 16 - channelBits & channelSize - 1;
                    b += pixel >> 8 - channelBits & channelSize - 1;
                    n++;
                }
            }
        }
        r /= n;
        g /= n;
        b /= n;

        // Find a color that is preferably darker but not too far from the
        // original. This algorithm might fail to take some darker colors at the
        // start, and when the image is almost done the size will become really
        // huge because only bright reference pixels are being searched for.
        // This happens with a probability of 50% with 6 channelBits, and more
        // with higher channelBits values.
        //
        // Try incrementally larger distances from reference color.
        for (int size = 2; size <= channelSize; size *= 2) {
            n = 0;

            // Find all colors in a neighborhood from the reference color (-1 if
            // already taken).
            for (int ri = r - size; ri <= r + size; ri++) {
                if (ri < 0 || ri >= channelSize)
                    continue;
                int plane = ri * channelSize * channelSize;
                int dr = Math.abs(ri - r);
                for (int gi = g - size; gi <= g + size; gi++) {
                    if (gi < 0 || gi >= channelSize)
                        continue;
                    int slice = plane + gi * channelSize;
                    int drg = Math.max(dr, Math.abs(gi - g));
                    int mrg = Math.min(ri, gi);
                    for (int bi = b - size; bi <= b + size; bi++) {
                        if (bi < 0 || bi >= channelSize)
                            continue;
                        if (Math.max(drg, Math.abs(bi - b)) > size)
                            continue;
                        if (!colorCube[slice + bi])
                            foundColors[n++] = Math.min(mrg, bi) << channelBits * 3 | slice + bi;
                    }
                }
            }

            if (n > 0) {
                // Sort by distance from origin.
                Arrays.sort(foundColors, 0, n);

                // Find a random color amongst all colors equally distant from
                // the origin.
                int lowest = (int)(foundColors[0] >> channelBits * 3);
                for (int i = 1; i < n; i++) {
                    if (foundColors[i] >> channelBits * 3 > lowest) {
                        n = i;
                        break;
                    }
                }

                int nextInt = RandomFunctions.RND.nextInt(n);
                return (int)(foundColors[nextInt] & (1 << channelBits * 3) - 1);
            }
        }

        return -1;
    }

    private void setPixel(int point, int color) {
        int b = color & channelSize - 1;
        int g = color >> channelBits & channelSize - 1;
        int r = color >> channelBits * 2 & channelSize - 1;
        img.pixels[point] = 0xFF000000 | ((r << 8 | g) << 8 | b) << 8 - channelBits;

        colorCube[color] = true;

        int x = point & width - 1;
        int y = point / width;
        queued[point] = false;
        for (int j = -1; j <= 1; j++) {
            for (int i = -1; i <= 1; i++) {
                point = (x + i & width - 1) + width * (y + j & height - 1);
                if (img.pixels[point] == 0) {
                    queued[point] = true;
                }
            }
        }
    }
}
  • 512 × 512
  • 1 semilla original
  • 1 segundo

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  • 2048 × 1024
  • ligeramente en mosaico para escritorio 1920 × 1080
  • 30 segundos
  • negativo en photoshop

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  • 2048 × 1024
  • 8 semillas
  • 27 segundos

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  • 512 × 512
  • 40 semillas al azar
  • 6 segundos

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  • 4096 × 4096
  • 1 semilla
  • Las rayas se vuelven significativamente más nítidas (ya que parecen que podrían cortar un pez en sashimi)
  • Parecía que terminó en 20 minutos, pero ... no pudo terminar por alguna razón, así que ahora estoy ejecutando 7 instancias en paralelo durante la noche.

[Vea abajo]

[Editar]
** Descubrí que mi método de elegir píxeles no era totalmente aleatorio. Pensé que tener una permutación aleatoria del espacio de búsqueda sería aleatorio y más rápido que el aleatorio real (porque un punto no se elegirá dos veces por casualidad. Sin embargo, de alguna manera, al reemplazarlo con aleatorio real, constantemente obtengo más manchas de ruido en mi imagen.

[Se eliminó el código de la versión 2 porque superaba el límite de 30,000 caracteres]

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  • Se incrementó el cubo de búsqueda inicial a 5x5x5

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  • Aún más grande, 9x9x9

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  • Accidente 1. Inhabilitó la permutación para que el espacio de búsqueda sea siempre lineal.

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  • Accidente 2. Probé una nueva técnica de búsqueda usando una cola de quince. Todavía tengo que analizar esto, pero pensé que valía la pena compartirlo.

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  • Siempre elegir dentro de X píxeles no utilizados desde el centro
  • X varía de 0 a 8192 en pasos de 256

La imagen no se puede cargar: "¡Vaya! Algo malo sucedió! No eres tú, somos nosotros. Esto es nuestra culpa". La imagen es demasiado grande para imgur. Intentando en otro lado ...

ingrese la descripción de la imagen aquí

Experimentando con un paquete de planificador que encontré en la digitalmodularbiblioteca para determinar el orden en que se manejan los píxeles (en lugar de la difusión).

package demos;

import java.awt.event.ActionEvent;
import java.awt.event.ActionListener;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;

import com.digitalmodular.utilities.RandomFunctions;
import com.digitalmodular.utilities.gui.ImageFunctions;
import com.digitalmodular.utilities.gui.schedulers.ScheduledPoint;
import com.digitalmodular.utilities.gui.schedulers.Scheduler;
import com.digitalmodular.utilities.gui.schedulers.XorScheduler;
import com.digitalmodular.utilities.swing.window.PixelImage;
import com.digitalmodular.utilities.swing.window.PixelWindow;

/**
 * @author jeronimus
 */
// Date 2014-02-28
public class AllColorDiffusion3 extends PixelWindow implements Runnable {
    private static final int    CHANNEL_BITS    = 7;

    public static void main(String[] args) {

        int bits = CHANNEL_BITS * 3;
        int heightBits = bits / 2;
        int widthBits = bits - heightBits;

        new AllColorDiffusion3(CHANNEL_BITS, 1 << widthBits, 1 << heightBits);
    }

    private final int           width;
    private final int           height;
    private final int           channelBits;
    private final int           channelSize;

    private PixelImage          img;
    private javax.swing.Timer   timer;
    private Scheduler           scheduler   = new XorScheduler();

    private boolean[]           colorCube;
    private long[]              foundColors;

    public AllColorDiffusion3(int channelBits, int width, int height) {
        super(1024, 1024 * height / width);

        this.width = width;
        this.height = height;
        this.channelBits = channelBits;
        channelSize = 1 << channelBits;
    }

    @Override
    public void initialized() {
        img = new PixelImage(width, height);

        colorCube = new boolean[channelSize * channelSize * channelSize];
        foundColors = new long[channelSize * channelSize * channelSize];

        new Thread(this).start();
    }

    @Override
    public void resized() {}

    @Override
    public void run() {
        timer = new javax.swing.Timer(500, new ActionListener() {
            @Override
            public void actionPerformed(ActionEvent e) {
                draw();
            }
        });

        // for (double d = 0.2; d < 200; d *= 1.2)
        {
            img.clear(0);
            init(0);
            render();
        }

        // System.exit(0);
    }

    private void init(double param) {
        // RandomFunctions.RND.setSeed(0);

        Arrays.fill(colorCube, false);

        // scheduler = new SpiralScheduler(param);
        scheduler.init(width, height);
    }

    private void render() {
        timer.start();

        while (scheduler.getProgress() != 1) {
            int point = findPoint();
            int color = findColor(point);
            setPixel(point, color);
        }

        timer.stop();
        draw();

        try {
            ImageFunctions.savePNG(System.currentTimeMillis() + ".png", img.image);
        }
        catch (IOException e1) {
            e1.printStackTrace();
        }
    }

    void draw() {
        g.drawImage(img.image, 0, 0, getWidth(), getHeight(), 0, 0, width, height, null);
        repaintNow();
        setTitle(Double.toString(scheduler.getProgress()));
    }

    private int findPoint() {
        ScheduledPoint p = scheduler.poll();

        // try {
        // Thread.sleep(1);
        // }
        // catch (InterruptedException e) {
        // }

        return p.x + width * p.y;
    }

    private int findColor(int point) {
        // int z = 0;
        // for (int i = 0; i < colorCube.length; i++)
        // if (!colorCube[i])
        // System.out.println(i);

        int x = point & width - 1;
        int y = point / width;

        // Calculate the reference color as the average of all 8-connected
        // colors.
        int r = 0;
        int g = 0;
        int b = 0;
        int n = 0;
        for (int j = -3; j <= 3; j++) {
            for (int i = -3; i <= 3; i++) {
                point = (x + i & width - 1) + width * (y + j & height - 1);
                int f = (int)Math.round(10000 * Math.exp((i * i + j * j) * -0.4));
                if (img.pixels[point] != 0) {
                    int pixel = img.pixels[point];

                    r += (pixel >> 24 - channelBits & channelSize - 1) * f;
                    g += (pixel >> 16 - channelBits & channelSize - 1) * f;
                    b += (pixel >> 8 - channelBits & channelSize - 1) * f;
                    n += f;
                }
                // System.out.print(f + "\t");
            }
            // System.out.println();
        }
        if (n > 0) {
            r /= n;
            g /= n;
            b /= n;
        }

        // Find a color that is preferably darker but not too far from the
        // original. This algorithm might fail to take some darker colors at the
        // start, and when the image is almost done the size will become really
        // huge because only bright reference pixels are being searched for.
        // This happens with a probability of 50% with 6 channelBits, and more
        // with higher channelBits values.
        //
        // Try incrementally larger distances from reference color.
        for (int size = 2; size <= channelSize; size *= 2) {
            n = 0;

            // Find all colors in a neighborhood from the reference color (-1 if
            // already taken).
            for (int ri = r - size; ri <= r + size; ri++) {
                if (ri < 0 || ri >= channelSize)
                    continue;
                int plane = ri * channelSize * channelSize;
                int dr = Math.abs(ri - r);
                for (int gi = g - size; gi <= g + size; gi++) {
                    if (gi < 0 || gi >= channelSize)
                        continue;
                    int slice = plane + gi * channelSize;
                    int drg = Math.max(dr, Math.abs(gi - g));
                    // int mrg = Math.min(ri, gi);
                    long srg = ri * 299L + gi * 436L;
                    for (int bi = b - size; bi <= b + size; bi++) {
                        if (bi < 0 || bi >= channelSize)
                            continue;
                        if (Math.max(drg, Math.abs(bi - b)) > size)
                            continue;
                        if (!colorCube[slice + bi])
                            // foundColors[n++] = Math.min(mrg, bi) <<
                            // channelBits * 3 | slice + bi;
                            foundColors[n++] = srg + bi * 114L << channelBits * 3 | slice + bi;
                    }
                }
            }

            if (n > 0) {
                // Sort by distance from origin.
                Arrays.sort(foundColors, 0, n);

                // Find a random color amongst all colors equally distant from
                // the origin.
                int lowest = (int)(foundColors[0] >> channelBits * 3);
                for (int i = 1; i < n; i++) {
                    if (foundColors[i] >> channelBits * 3 > lowest) {
                        n = i;
                        break;
                    }
                }

                int nextInt = RandomFunctions.RND.nextInt(n);
                return (int)(foundColors[nextInt] & (1 << channelBits * 3) - 1);
            }
        }

        return -1;
    }

    private void setPixel(int point, int color) {
        int b = color & channelSize - 1;
        int g = color >> channelBits & channelSize - 1;
        int r = color >> channelBits * 2 & channelSize - 1;
        img.pixels[point] = 0xFF000000 | ((r << 8 | g) << 8 | b) << 8 - channelBits;

        colorCube[color] = true;
    }
}
  • Angular (8)

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  • Angular (64)

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  • CRT

ingrese la descripción de la imagen aquí

  • Vacilar

ingrese la descripción de la imagen aquí

  • Flor (5, X), donde X varía de 0.5 a 20 en pasos de X = X × 1.2

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  • Mod

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  • Pitágoras

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  • Radial

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  • Aleatorio

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  • Scanline

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  • Espiral (X), donde X varía de 0.1 a 200 en pasos de X = X × 1.2
  • Puede ver que varía entre radial a angular (5)

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  • División

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  • SquareSpiral

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  • XOR

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Nueva comida para los ojos

  • Efecto de la selección de color por max(r, g, b)

ingrese la descripción de la imagen aquí

  • Efecto de la selección de color por min(r, g, b)
  • ¡Tenga en cuenta que este tiene exactamente las mismas características / detalles que el anterior, solo que con diferentes colores! (misma semilla aleatoria)

ingrese la descripción de la imagen aquí

  • Efecto de la selección de color por max(r, min(g, b))

ingrese la descripción de la imagen aquí

  • Efecto de la selección de color por valor de gris 299*r + 436*g + 114*b

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  • Efecto de la selección de color por 1*r + 10*g + 100*b

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  • Efecto de la selección de color por 100*r + 10*g + 1*b

ingrese la descripción de la imagen aquí

  • Accidentes felices cuando se 299*r + 436*g + 114*bdesbordan en un entero de 32 bits

ingrese la descripción de la imagen aquí ingrese la descripción de la imagen aquí ingrese la descripción de la imagen aquí

  • Variante 3, con valor gris y planificador radial

ingrese la descripción de la imagen aquí

  • Olvidé cómo creé esto

ingrese la descripción de la imagen aquí

  • El CRT Scheduler también tuvo un error de desbordamiento de enteros felices (actualizó el ZIP), esto hizo que comenzara a la mitad, con imágenes de 512 × 512, en lugar de en el centro. Así es como se supone que debe verse:

ingrese la descripción de la imagen aquí ingrese la descripción de la imagen aquí

  • InverseSpiralScheduler(64) (nuevo)

ingrese la descripción de la imagen aquí

  • Otro XOR

ingrese la descripción de la imagen aquí

  • Primer render 4096 exitoso después de la corrección de errores. Creo que esta era la versión 3 SpiralScheduler(1)o algo así

ingrese la descripción de la imagen aquí (50MB !!)

  • Versión 1 4096, pero accidentalmente dejé los criterios de color en max()

ingrese la descripción de la imagen aquí (50MB !!)

  • 4096, ahora con min()
  • ¡Tenga en cuenta que este tiene exactamente las mismas características / detalles que el anterior, solo que con diferentes colores! (misma semilla aleatoria)
  • Tiempo: olvidé grabarlo, pero la marca de tiempo del archivo es de 3 minutos después de la imagen anterior

ingrese la descripción de la imagen aquí (50MB !!)


Bueno. Su imagen final es similar a una segunda idea que he estado lanzando, aunque tengo la sensación de que la mía no se verá tan bien como eso. Por cierto, hay uno similar en allrgb.com/diffusive .
Jason C

Se suponía que era solo un reclamo, pero lo edité por temor a ser marcado, lo que aparentemente sucedió :)
Mark Jeronimus

2
Incluso los accidentes se ven bien :). El cubo de color parece una muy buena idea, y sus velocidades de render son increíbles, en comparación con las mías. Algunos diseños en allrgb tienen una buena descripción, por ejemplo, allrgb.com/dla. Ojalá tuviera más tiempo para hacer más experimentos, hay tantas posibilidades ...
fejesjoco

Casi se me olvida, acabo de subir algunos de mis grandes renders. Creo que uno de ellos, el humo del arco iris / tinta derramada, es mejor que cualquier cosa en allrgb :). Estoy de acuerdo, los otros no son tan impresionantes, por eso hice un video para hacer algo más de ellos :).
fejesjoco

Se agregó el código fuente y el enlace a la biblioteca de Digisoft, para que realmente pueda compilar mi código
Mark Jeronimus

72

C ++ con Qt

Te veo versión:

ingrese la descripción de la imagen aquí

usando distribución normal para los colores:

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o primero ordenado por rojo / tono (con una desviación menor):

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o algunas otras distribuciones:

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Distribución de Cauchy (hsl / rojo):

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cols ordenados por ligereza (hsl):

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código fuente actualizado - produce la sexta imagen:

int main() {
    const int c = 256*128;
    std::vector<QRgb> data(c);
    QImage image(256, 128, QImage::Format_RGB32);

    std::default_random_engine gen;
    std::normal_distribution<float> dx(0, 2);
    std::normal_distribution<float> dy(0, 1);

    for(int i = 0; i < c; ++i) {
        data[i] = qRgb(i << 3 & 0xF8, i >> 2 & 0xF8, i >> 7 & 0xF8);
    }
    std::sort(data.begin(), data.end(), [] (QRgb a, QRgb b) -> bool {
        return QColor(a).hsvHue() < QColor(b).hsvHue();
    });

    int i = 0;
    while(true) {
        if(i % 10 == 0) { //no need on every iteration
            dx = std::normal_distribution<float>(0, 8 + 3 * i/1000.f);
            dy = std::normal_distribution<float>(0, 4 + 3 * i/1000.f);
        }
        int x = (int) dx(gen);
        int y = (int) dy(gen);
        if(x < 256 && x >= 0 && y >= 0 && y < 128) {
            if(!image.pixel(x, y)) {
                image.setPixel(x, y, data[i]);
                if(i % (c/100) == 1) {
                    std::cout << (int) (100.f*i/c) << "%\n";
                }
                if(++i == c) break;
            }
        }
    }
    image.save("tmp.png");
    return 0;
}

Bien hecho. Sin embargo, ¿no podría image.pixel(x, y) == 0fallar y sobrescribir el primer píxel colocado?
Mark Jeronimus

@ Zom-B: puede, pero el último será negro, por lo que está dentro de las reglas ..
Jaa-c

Sin embargo, no hay problema de reglas. Solo pensé que te lo habrías perdido. Bien podría contar desde 1 entonces. ¡Amo a los otros!
Mark Jeronimus

@ Zom-B: gracias, podría agregar algunas más, me gusta un poco: P
Jaa-c

El que tiene dos círculos y el que está debajo juntos parecen una cara de mono.
Jason C

64

En Java:

import java.awt.Color;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Collections;
import java.util.LinkedList;

import javax.imageio.ImageIO;

public class ImgColor {

    private static class Point {
        public int x, y;
        public color c;

        public Point(int x, int y, color c) {
            this.x = x;
            this.y = y;
            this.c = c;
        }
    }

    private static class color {
        char r, g, b;

        public color(int i, int j, int k) {
            r = (char) i;
            g = (char) j;
            b = (char) k;
        }
    }

    public static LinkedList<Point> listFromImg(String path) {
        LinkedList<Point> ret = new LinkedList<>();
        BufferedImage bi = null;
        try {
            bi = ImageIO.read(new File(path));
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        for (int x = 0; x < 4096; x++) {
            for (int y = 0; y < 4096; y++) {
                Color c = new Color(bi.getRGB(x, y));
                ret.add(new Point(x, y, new color(c.getRed(), c.getGreen(), c.getBlue())));
            }
        }
        Collections.shuffle(ret);
        return ret;
    }

    public static LinkedList<color> allColors() {
        LinkedList<color> colors = new LinkedList<>();
        for (int r = 0; r < 256; r++) {
            for (int g = 0; g < 256; g++) {
                for (int b = 0; b < 256; b++) {
                    colors.add(new color(r, g, b));
                }
            }
        }
        Collections.shuffle(colors);
        return colors;
    }

    public static Double cDelta(color a, color b) {
        return Math.pow(a.r - b.r, 2) + Math.pow(a.g - b.g, 2) + Math.pow(a.b - b.b, 2);
    }

    public static void main(String[] args) {
        BufferedImage img = new BufferedImage(4096, 4096, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
        LinkedList<Point> orig = listFromImg(args[0]);
        LinkedList<color> toDo = allColors();

        Point p = null;
        while (orig.size() > 0 && (p = orig.pop()) != null) {
            color chosen = toDo.pop();
            for (int i = 0; i < Math.min(100, toDo.size()); i++) {
                color c = toDo.pop();
                if (cDelta(c, p.c) < cDelta(chosen, p.c)) {
                    toDo.add(chosen);
                    chosen = c;
                } else {
                    toDo.add(c);
                }
            }
            img.setRGB(p.x, p.y, new Color(chosen.r, chosen.g, chosen.b).getRGB());
        }
        try {
            ImageIO.write(img, "PNG", new File(args[1]));
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

}

y una imagen de entrada:

lémur

Genero algo como esto:

acidLemur

versión sin comprimir aquí: https://www.mediafire.com/?7g3fetvaqhoqgh8

Mi computadora tarda aproximadamente 30 minutos en hacer una imagen 4096 ^ 2, lo cual es una gran mejora en los 32 días que me habría llevado mi primera implementación.


1
Ay; 32 días aún no ha sonaban divertido ..... el algoritmo medio en fejesjocos responden en 4k antes de optimizar la habría tomado probablemente varios meses
masterX244

55
¡Me encantan sus cejas punk!
Level River St

45

Java con BubbleSort

(por lo general, a Bubblesort no le gusta mucho, pero para este desafío finalmente tuvo un uso :) generó una línea con todos los elementos en 4096 pasos y luego la barajó; la clasificación se realizó y cada uno obtuvo 1 agregado a su valor mientras se ordenaba, por lo que obtuvo los valores ordenados y todos los colores

Se actualizó el código fuente para eliminar esas rayas grandes
(necesitaba algo de magia bit a bit: P)

class Pix
{
    public static void main(String[] devnull) throws Exception
    {
        int chbits=8;
        int colorsperchannel=1<<chbits;
        int xsize=4096,ysize=4096;
        System.out.println(colorsperchannel);
        int[] x = new int[xsize*ysize];//colorstream

        BufferedImage i = new BufferedImage(xsize,ysize, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
        List<Integer> temp = new ArrayList<>();
        for (int j = 0; j < 4096; j++)
        {
            temp.add(4096*j);
        }
        int[] temp2=new int[4096];

        Collections.shuffle(temp,new Random(9263));//intended :P looked for good one
        for (int j = 0; j < temp.size(); j++)
        {
            temp2[j]=(int)(temp.get(j));
        }
        x = spezbubblesort(temp2, 4096);
        int b=-1;
        int b2=-1;
        for (int j = 0; j < x.length; j++)
        {
            if(j%(4096*16)==0)b++;
            if(j%(4096)==0)b2++;
            int h=j/xsize;
            int w=j%xsize;
            i.setRGB(w, h, x[j]&0xFFF000|(b|(b2%16)<<8));
            x[j]=x[j]&0xFFF000|(b|(b2%16)<<8);
        }  

        //validator sorting and checking that all values only have 1 difference
        Arrays.sort(x);
        int diff=0;
        for (int j = 1; j < x.length; j++)
        {
            int ndiff=x[j]-x[j-1];
            if(ndiff!=diff)
            {
                System.out.println(ndiff);
            }
            diff=ndiff;

        }
        OutputStream out = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream("RGB24.bmp"));
        ImageIO.write(i, "bmp", out);

    }
    public static int[] spezbubblesort(int[] vals,int lines)
    {
        int[] retval=new int[vals.length*lines];
        for (int i = 0; i < lines; i++)
        {
            retval[(i<<12)]=vals[0];
            for (int j = 1; j < vals.length; j++)
            {
                retval[(i<<12)+j]=vals[j];
                if(vals[j]<vals[j-1])
                {

                    int temp=vals[j-1];
                    vals[j-1]=vals[j];
                    vals[j]=temp;
                }
                vals[j-1]=vals[j-1]+1;
            }
            vals[lines-1]=vals[lines-1]+1;
        }
        return retval;
    }
}

Resultado:

Versión antigua

class Pix
{
    public static void main(String[] devnull) throws Exception
    {
        int[] x = new int[4096*4096];//colorstream
        int idx=0;
        BufferedImage i = new BufferedImage(4096, 4096, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
        //GENCODE
        List<Integer> temp = new ArrayList<>();
        for (int j = 0; j < 4096; j++)
        {
            temp.add(4096*j);
        }
        int[] temp2=new int[4096];

        Collections.shuffle(temp,new Random(9263));//intended :P looked for good one
        for (int j = 0; j < temp.size(); j++)
        {
            temp2[j]=(int)(temp.get(j));
        }
        x = spezbubblesort(temp2, 4096);
        for (int j = 0; j < x.length; j++)
        {
            int h=j/4096;
            int w=j%4096;
            i.setRGB(w, h, x[j]);
        }
        //validator sorting and checking that all values only have 1 difference
        Arrays.sort(x);
        int diff=0;
        for (int j = 1; j < x.length; j++)
        {
            int ndiff=x[j]-x[j-1];
            if(ndiff!=diff)
            {
                System.out.println(ndiff);
            }
            diff=ndiff;

        }
        OutputStream out = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream("RGB24.bmp"));
        ImageIO.write(i, "bmp", out);
    }
    public static int[] spezbubblesort(int[] vals,int lines)
    {
        int[] retval=new int[vals.length*lines];
        for (int i = 0; i < lines; i++)
        {
            retval[(i<<12)]=vals[0];
            for (int j = 1; j < vals.length; j++)
            {
                retval[(i<<12)+j]=vals[j];
                if(vals[j]<vals[j-1])
                {

                    int temp=vals[j-1];
                    vals[j-1]=vals[j];
                    vals[j]=temp;
                }
                vals[j-1]=vals[j-1]+1;
            }
            vals[lines-1]=vals[lines-1]+1;
        }
        return retval;
    }
}

vista previa de salida


Ya hay una versión de QuickSort en la página allRGB.
Mark Jeronimus

1
@ Zom-B Quicksort es un algoritmo diferente que Bubblesort
masterX244

43

C

Crea un vórtice, por razones que no entiendo, con marcos pares e impares que contienen vórtices completamente diferentes.

Esta es una vista previa de los primeros 50 cuadros impares:

vista previa de vórtice

Imagen de muestra convertida de PPM para demo de cobertura de color completa

Imagen de muestra

Más tarde, cuando todo se mezcla en gris, aún se puede ver girando: secuencia más larga .

Codifique de la siguiente manera. Para ejecutar, incluya el número de cuadro, por ejemplo:

./vortex 35 > 35.ppm

Usé esto para obtener un GIF animado:

convert -delay 10 `ls * .ppm | ordenar -n | xargs` -loop 0 vortex.gif
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

#define W 256
#define H 128

typedef struct {unsigned char r, g, b;} RGB;

int S1(const void *a, const void *b)
{
    const RGB *p = a, *q = b;
    int result = 0;

    if (!result)
        result = (p->b + p->g * 6 + p->r * 3) - (q->b + q->g * 6 + q->r * 3);

    return result;
}

int S2(const void *a, const void *b)
{
    const RGB *p = a, *q = b;
    int result = 0;

    if (!result)
        result = p->b * 6 - p->g;
    if (!result)
        result = p->r - q->r;
    if (!result)
        result = p->g - q->b * 6;

    return result;
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    int i, j, n;
    RGB *rgb = malloc(sizeof(RGB) * W * H);
    RGB c[H];

    for (i = 0; i < W * H; i++)
    {
        rgb[i].b = (i & 0x1f) << 3;
        rgb[i].g = ((i >> 5) & 0x1f) << 3;
        rgb[i].r = ((i >> 10) & 0x1f) << 3;
    }

    qsort(rgb, H * W, sizeof(RGB), S1);

    for (n = 0; n < atoi(argv[1]); n++)
    {
        for (i = 0; i < W; i++)
        {
            for (j = 0; j < H; j++)
                c[j] = rgb[j * W + i];
            qsort(c, H, sizeof(RGB), S2);
            for (j = 0; j < H; j++)
                rgb[j * W + i] = c[j];
        }

        for (i = 0; i < W * H; i += W)
            qsort(rgb + i, W, sizeof(RGB), S2);
    }

    printf("P6 %d %d 255\n", W, H);
    fwrite(rgb, sizeof(RGB), W * H, stdout);

    free(rgb);

    return 0;
}

53
Sabes que es C cuando algo sucede por "razones que no entiendo".
Nit

2
Sí, por lo general sé qué esperar, pero aquí solo estaba jugando para ver qué patrones podía obtener, y surgió esta secuencia de orden sin fin dentro del caos.

8
Vórtice porque su función de comparación no sigue la desigualdad del triángulo. Por ejemplo, r> b, b> g, g> r. Ni siquiera puedo portarlo a Java porque mergesort se basa en esta misma propiedad, por lo que recibo la excepción "¡El método de comparación viola su contrato general!"
Mark Jeronimus

2
Lo intentaré, p->b * 6 - q->g;pero si destruye el vórtice, ¡no lo solucionará!

44
+1 por razones que no entiendo.
Jason C

40

Java

Variaciones de un selector de color en 512x512. Código elegante no lo es , pero me gustan las fotos bonitas:

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Random;

import javax.imageio.ImageIO;

public class EighteenBitColors {

    static boolean shuffle_block = false;
    static int shuffle_radius = 0;

    public static void main(String[] args) {
        BufferedImage img = new BufferedImage(512, 512, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
        for(int r=0;r<64;r++)
            for(int g=0;g<64;g++)
                for(int b=0;b<64;b++)
                    img.setRGB((r * 8) + (b / 8), (g * 8) + (b % 8), ((r * 4) << 8 | (g * 4)) << 8 | (b * 4));

        if(shuffle_block)
            blockShuffle(img);
        else
            shuffle(img, shuffle_radius);

        try {           
            ImageIO.write(img, "png", new File(getFileName()));
        } catch(IOException e){
            System.out.println("suck it");
        }
    }

    public static void shuffle(BufferedImage img, int radius){
        if(radius < 1)
            return;
        int width = img.getWidth();
        int height = img.getHeight();
        Random rand = new Random();
        for(int x=0;x<512;x++){
            for(int y=0;y<512;y++){
                int xx = -1;
                int yy = -1;
                while(xx < 0 || xx >= width){
                    xx = x + rand.nextInt(radius*2+1) - radius;
                }
                while(yy < 0 || yy >= height){
                    yy = y + rand.nextInt(radius*2+1) - radius;
                }
                int tmp = img.getRGB(xx, yy);
                img.setRGB(xx, yy, img.getRGB(x, y));
                img.setRGB(x,y,tmp);
            }
        }
    }

    public static void blockShuffle(BufferedImage img){
        int tmp;
        Random rand = new Random();
        for(int bx=0;bx<8;bx++){
            for(int by=0;by<8;by++){
                for(int x=0;x<64;x++){
                    for(int y=0;y<64;y++){
                        int xx = bx*64+x;
                        int yy = by*64+y;
                        int xxx = bx*64+rand.nextInt(64);
                        int yyy = by*64+rand.nextInt(64);
                        tmp = img.getRGB(xxx, yyy);
                        img.setRGB(xxx, yyy, img.getRGB(xx, yy));
                        img.setRGB(xx,yy,tmp);
                    }
                }
            }
        }
    }

    public static String getFileName(){
        String fileName = "allrgb_";
        if(shuffle_block){
            fileName += "block";
        } else if(shuffle_radius > 0){
            fileName += "radius_" + shuffle_radius;
        } else {
            fileName += "no_shuffle";
        }
        return fileName + ".png";
    }
}

Tal como está escrito, genera:

sin barajar

Si lo ejecuta shuffle_block = true, baraja los colores en cada bloque de 64x64:

bloquear barajar

De lo contrario, si lo ejecuta shuffle_radius > 0, baraja cada píxel con un píxel aleatorio dentro shuffle_radiusde x / y. Después de jugar con varios tamaños, me gusta un radio de 32 píxeles, ya que difumina las líneas sin mover demasiado las cosas:

ingrese la descripción de la imagen aquí


3
ooh estas fotos son las más bonitas
sevenseacat

Estos son realmente geniales
Matthew

37

Tratamiento

Recién estoy comenzando con C (habiendo programado en otros lenguajes) pero encontré los gráficos en Visual C difíciles de seguir, así que descargué este programa de procesamiento utilizado por @ace.

Aquí está mi código y mi algoritmo.

void setup(){
  size(256,128);
  background(0);
  frameRate(1000000000);
  noLoop();
 }

int x,y,r,g,b,c;
void draw() {
  for(y=0;y<128;y++)for(x=0;x<128;x++){
    r=(x&3)+(y&3)*4;
    g=x>>2;
    b=y>>2;
    c=0;
    //c=x*x+y*y<10000? 1:0; 
    stroke((r^16*c)<<3,g<<3,b<<3);
    point(x,y);
    stroke((r^16*(1-c))<<3,g<<3,b<<3);
    point(255-x,y);  
  } 
}

Algoritmo

Comience con cuadrados 4x4 de todas las combinaciones posibles de 32 valores de verde y azul, en x, y. formato, formando un cuadrado de 128x128 Cada cuadrado de 4x4 tiene 16 píxeles, así que haga una imagen especular al lado para dar 32 píxeles de cada combinación posible de verde y azul, por imagen a continuación.

(extrañamente, el verde completo se ve más brillante que el cian completo. Esto debe ser una ilusión óptica. Aclarado en los comentarios)

En el cuadro de la izquierda, agregue los valores rojos 0-15. Para el cuadrado de la derecha, XOR estos valores con 16, para hacer los valores 16-31.

ingrese la descripción de la imagen aquí

Salida 256x128

Esto da la salida en la imagen superior a continuación.

Sin embargo, cada píxel difiere de su imagen especular solo en el bit más significativo del valor rojo. Entonces, puedo aplicar una condición con la variable c, para revertir el XOR, que tiene el mismo efecto que intercambiar estos dos píxeles.

Un ejemplo de esto se da en la imagen inferior a continuación (si descomentamos la línea de código que está actualmente comentada).

ingrese la descripción de la imagen aquí

512 x 512: un homenaje a Marylin de Andy Warhol

Inspirado por la respuesta de Quincunx a esta pregunta con una "sonrisa malvada" en círculos rojos a mano alzada, aquí está mi versión de la famosa imagen. El original en realidad tenía 25 Marylins de colores y 25 Marylins en blanco y negro y fue el tributo de Warhol a Marylin después de su prematura muerte. Ver http://en.wikipedia.org/wiki/Mariesn_Diptych

Cambié a diferentes funciones después de descubrir que Processing procesa las que utilicé en 256x128 como semitransparentes. Los nuevos son opacos.

Y aunque la imagen no es completamente algorítmica, me gusta bastante.

int x,y,r,g,b,c;
PImage img;
color p;
void setup(){
  size(512,512);
  background(0);
  img = loadImage("marylin256.png");
  frameRate(1000000000);
  noLoop();
 }

void draw() {

   image(img,0,0);

   for(y=0;y<256;y++)for(x=0;x<256;x++){
      // Note the multiplication by 0 in the next line. 
      // Replace the 0 with an 8 and the reds are blended checkerboard style
      // This reduces the grain size, but on balance I decided I like the grain.
      r=((x&3)+(y&3)*4)^0*((x&1)^(y&1));
      g=x>>2;
      b=y>>2; 
      c=brightness(get(x,y))>100? 32:0;
      p=color((r^c)<<2,g<<2,b<<2);
      set(x,y,p);
      p=color((r^16^c)<<2,g<<2,b<<2);
      set(256+x,y,p);  
      p=color((r^32^c)<<2,g<<2,b<<2);
      set(x,256+y,p);
      p=color((r^48^c)<<2,g<<2,b<<2);
      set(256+x,256+y,p);  
 } 
 save("warholmarylin.png");

}

ingrese la descripción de la imagen aquí

512x512 Crepúsculo sobre un lago con montañas en la distancia

Aquí, una imagen completamente algorítmica. He jugado con cambiar el color que modulo con la condición, pero acabo de llegar a la conclusión de que el rojo funciona mejor. Similar a la imagen de Marylin, primero dibujo las montañas, luego elijo el brillo de esa imagen para sobrescribir la imagen RGB positiva, mientras copio a la mitad negativa. Una ligera diferencia es que la parte inferior de muchas de las montañas (porque todas están dibujadas del mismo tamaño) se extiende por debajo del área de lectura, por lo que esta área simplemente se recorta durante el proceso de lectura (lo que da la impresión deseada de montañas de diferentes tamaños). )

En esta, uso una celda de 8x4 de 32 rojos para el positivo, y los 32 rojos restantes para el negativo.

Tenga en cuenta el comando expicit frameRate (1) al final de mi código. Descubrí que sin este comando, Processing usaría el 100% de un núcleo de mi CPU, a pesar de que había terminado de dibujar. Por lo que puedo decir, no hay una función de suspensión, todo lo que puede hacer es reducir la frecuencia de las encuestas.

int i,j,x,y,r,g,b,c;
PImage img;
color p;
void setup(){
  size(512,512);
  background(255,255,255);
  frameRate(1000000000);
  noLoop();
 }

void draw() {
  for(i=0; i<40; i++){
    x=round(random(512));
    y=round(random(64,256));
    for(j=-256; j<256; j+=12) line(x,y,x+j,y+256);  
  }
  for(y=0;y<256;y++)for(x=0;x<512;x++){
    r=(x&7)+(y&3)*8;
    b=x>>3;
    g=(255-y)>>2;
    c=brightness(get(x,y))>100? 32:0;
    p=color((r^c)<<2,g<<2,b<<2);
    set(x,y,p);
    p=color((r^32^c)<<2,g<<2,b<<2);
    set(x,511-y,p);  
  }
  save("mountainK.png");
  frameRate(1);
}

ingrese la descripción de la imagen aquí


Porque no es cian completo en absoluto. Es (0,217,217). Sin embargo, las 32 combinaciones están presentes, pero no estiradas [0,255]. Editar: está utilizando los pasos de 7 pero no puedo encontrar esto en el código. Debe ser una cosa de procesamiento.
Mark Jeronimus

@steveverrill En Processing, puede hacer save("filename.png")para guardar el búfer de cuadro actual en una imagen. Otros formatos de imagen también son compatibles. Le ahorrará la molestia de tomar capturas de pantalla. La imagen se guarda en la carpeta del boceto.
Jason C

@Jasonc gracias por la sugerencia, estaba seguro de que debe haber una manera, pero no creo que las edite. Dejé el marco alrededor de las imágenes parcialmente para separarlas (2 archivos para imágenes tan pequeñas eran excesivas). Quiero hacer algunas imágenes en 512x512 (y hay una en particular para la que tengo una idea), así que las subiré en el camino tu sugieres.
Level River St

1
@steveverrill Jaja, los Warhols son un buen toque.
Jason C

@ Zom-B Processing parece hacer muchas cosas que (molestamente) no se mencionan en su documentación: no usar los 256 valores del canal de color lógico en su salida física, mezclar colores cuando no lo desee, usar un núcleo completo de mi CPU incluso después de que haya terminado de dibujar. Aún así, es fácil entrar y puede solucionar estos problemas una vez que sepa que están allí (excepto el primero, aún no lo he resuelto ...)
Level River St

35

Acabo de organizar todos los colores de 16 bits (5r, 6g, 5b) en una curva de Hilbert en JavaScript.

colores de la curva de hilbert

Imagen anterior (no curva de Hilbert):

curva de hilbert

JSfiddle: jsfiddle.net/LCsLQ/3

JavaScript

// ported code from http://en.wikipedia.org/wiki/Hilbert_curve
function xy2d (n, p) {
    p = {x: p.x, y: p.y};
    var r = {x: 0, y: 0},
        s,
        d=0;
    for (s=(n/2)|0; s>0; s=(s/2)|0) {
        r.x = (p.x & s) > 0 ? 1 : 0;
        r.y = (p.y & s) > 0 ? 1 : 0;
        d += s * s * ((3 * r.x) ^ r.y);
        rot(s, p, r);
    }
    return d;
}

//convert d to (x,y)
function d2xy(n, d) {
    var r = {x: 0, y: 0},
        p = {x: 0, y: 0},
        s,
        t=d;
    for (s=1; s<n; s*=2) {
        r.x = 1 & (t/2);
        r.y = 1 & (t ^ rx);
        rot(s, p, r);
        p.x += s * r.x;
        p.y += s * r.y;
        t /= 4;
    }
    return p;
}

//rotate/flip a quadrant appropriately
function rot(n, p, r) {
    if (r.y === 0) {
        if (r.x === 1) {
            p.x = n-1 - p.x;
            p.y = n-1 - p.y;
        }

        //Swap x and y
        var t  = p.x;
        p.x = p.y;
        p.y = t;
    }
}
function v2rgb(v) {
    return ((v & 0xf800) << 8) | ((v & 0x7e0) << 5) | ((v & 0x1f) << 3); 
}
function putData(arr, size, coord, v) {
    var pos = (coord.x + size * coord.y) * 4,
        rgb = v2rgb(v);

    arr[pos] = (rgb & 0xff0000) >> 16;
    arr[pos + 1] = (rgb & 0xff00) >> 8;
    arr[pos + 2] = rgb & 0xff;
    arr[pos + 3] = 0xff;
}
var size = 256,
    context = a.getContext('2d'),
    data = context.getImageData(0, 0, size, size);

for (var i = 0; i < size; i++) {
    for (var j = 0; j < size; j++) {
        var p = {x: j, y: i};
        putData(data.data, size, p, xy2d(size, p));
    }
}
context.putImageData(data, 0, 0);

Editar : Resulta que había un error en mi función para calcular la curva de Hilbert y era incorrecto; a saber, r.x = (p.x & s) > 0; r.y = (p.y & s) > 0;cambiado ar.x = (p.x & s) > 0 ? 1 : 0; r.y = (p.y & s) > 0 ? 1 : 0;

Edición 2: Otro fractal:

sierpinsky

http://jsfiddle.net/jej2d/5/


¡Agradable! Bienvenido a PPCG.
Jonathan Van Matre

¿Cómo se ve cuando el paseo por el cubo de color también es una curva 3D de Hilbert? Editar nm. Alguien hizo exactamente eso.
Mark Jeronimus

35

C #: optimización iterativa de similitud local

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;

namespace AllColors
{
    class Program
    {
        static Random _random = new Random();

        const int ImageWidth = 256;
        const int ImageHeight = 128;
        const int PixelCount = ImageWidth * ImageHeight;
        const int ValuesPerChannel = 32;
        const int ChannelValueDelta = 256 / ValuesPerChannel;

        static readonly int[,] Kernel;
        static readonly int KernelWidth;
        static readonly int KernelHeight;

        static Program()
        {
            // Version 1
            Kernel = new int[,] { { 0, 1, 0, },
                                  { 1, 0, 1, },
                                  { 0, 1, 0, } };
            // Version 2
            //Kernel = new int[,] { { 0, 0, 1, 0, 0 },
            //                      { 0, 2, 3, 2, 0 },
            //                      { 1, 3, 0, 3, 1 },
            //                      { 0, 2, 3, 2, 0 },
            //                      { 0, 0, 1, 0, 0 } };
            // Version 3
            //Kernel = new int[,] { { 3, 0, 0, 0, 3 },
            //                      { 0, 1, 0, 1, 0 },
            //                      { 0, 0, 0, 0, 0 },
            //                      { 0, 1, 0, 1, 0 },
            //                      { 3, 0, 0, 0, 3 } };
            // Version 4
            //Kernel = new int[,] { { -9, -9, -9, -9, -9 },
            //                      {  1,  2,  3,  2,  1 },
            //                      {  2,  3,  0,  3,  2 },
            //                      {  1,  2,  3,  2,  1 },
            //                      {  0,  0,  0,  0,  0 } };
            // Version 5
            //Kernel = new int[,] { { 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0 },
            //                      { 0, 1, 2, 1, 0, 0, 0 },
            //                      { 1, 2, 3, 0, 1, 0, 0 },
            //                      { 0, 1, 2, 0, 0, 0, 0 },
            //                      { 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0 } };
            KernelWidth = Kernel.GetLength(1);
            KernelHeight = Kernel.GetLength(0);

            if (KernelWidth % 2 == 0 || KernelHeight % 2 == 0)
            {
                throw new InvalidOperationException("Invalid kernel size");
            }
        }

        private static Color[] CreateAllColors()
        {
            int i = 0;
            Color[] colors = new Color[PixelCount];
            for (int r = 0; r < ValuesPerChannel; r++)
            {
                for (int g = 0; g < ValuesPerChannel; g++)
                {
                    for (int b = 0; b < ValuesPerChannel; b++)
                    {
                        colors[i] = Color.FromArgb(255, r * ChannelValueDelta, g * ChannelValueDelta, b * ChannelValueDelta);
                        i++;
                    }
                }
            }
            return colors;
        }

        private static void Shuffle(Color[] colors)
        {
            // Knuth-Fisher-Yates shuffle
            for (int i = colors.Length - 1; i > 0; i--)
            {
                int n = _random.Next(i + 1);
                Swap(colors, i, n);
            }
        }

        private static void Swap(Color[] colors, int index1, int index2)
        {
            var temp = colors[index1];
            colors[index1] = colors[index2];
            colors[index2] = temp;
        }

        private static Bitmap ToBitmap(Color[] pixels)
        {
            Bitmap bitmap = new Bitmap(ImageWidth, ImageHeight);
            int x = 0;
            int y = 0;
            for (int i = 0; i < PixelCount; i++)
            {
                bitmap.SetPixel(x, y, pixels[i]);
                x++;
                if (x == ImageWidth)
                {
                    x = 0;
                    y++;
                }
            }
            return bitmap;
        }

        private static int GetNeighborDelta(Color[] pixels, int index1, int index2)
        {
            return GetNeighborDelta(pixels, index1) + GetNeighborDelta(pixels, index2);
        }

        private static int GetNeighborDelta(Color[] pixels, int index)
        {
            Color center = pixels[index];
            int sum = 0;
            for (int x = 0; x < KernelWidth; x++)
            {
                for (int y = 0; y < KernelHeight; y++)
                {
                    int weight = Kernel[y, x];
                    if (weight == 0)
                    {
                        continue;
                    }

                    int xOffset = x - (KernelWidth / 2);
                    int yOffset = y - (KernelHeight / 2);
                    int i = index + xOffset + yOffset * ImageWidth;

                    if (i >= 0 && i < PixelCount)
                    {
                        sum += GetDelta(pixels[i], center) * weight;
                    }
                }
            }

            return sum;
        }

        private static int GetDelta(Color c1, Color c2)
        {
            int sum = 0;
            sum += Math.Abs(c1.R - c2.R);
            sum += Math.Abs(c1.G - c2.G);
            sum += Math.Abs(c1.B - c2.B);
            return sum;
        }

        private static bool TryRandomSwap(Color[] pixels)
        {
            int index1 = _random.Next(PixelCount);
            int index2 = _random.Next(PixelCount);

            int delta = GetNeighborDelta(pixels, index1, index2);
            Swap(pixels, index1, index2);
            int newDelta = GetNeighborDelta(pixels, index1, index2);

            if (newDelta < delta)
            {
                return true;
            }
            else
            {
                // Swap back
                Swap(pixels, index1, index2);
                return false;
            }
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            string fileNameFormat = "{0:D10}.png";
            var image = CreateAllColors();
            ToBitmap(image).Save("start.png");
            Shuffle(image);
            ToBitmap(image).Save(string.Format(fileNameFormat, 0));

            long generation = 0;
            while (true)
            {
                bool swapped = TryRandomSwap(image);
                if (swapped)
                {
                    generation++;
                    if (generation % 1000 == 0)
                    {
                        ToBitmap(image).Save(string.Format(fileNameFormat, generation));
                    }
                }
            }
        }
    }
}

Idea

Primero comenzamos con un aleatorio aleatorio:

ingrese la descripción de la imagen aquí

Luego seleccionamos al azar dos píxeles y los intercambiamos. Si esto no aumenta la similitud de los píxeles con sus vecinos, cambiamos e intentamos nuevamente. Repetimos este proceso una y otra vez.

Después de unas pocas generaciones (5000) las diferencias no son tan obvias ...

ingrese la descripción de la imagen aquí

Pero cuanto más tiempo se ejecuta (25000), ...

ingrese la descripción de la imagen aquí

... los patrones más seguros comienzan a surgir (100000).

ingrese la descripción de la imagen aquí

Usando diferentes definiciones de vecindario , podemos influir en estos patrones y si son estables o no. La Kerneles una matriz similar a las utilizadas para los filtros en el procesamiento de imágenes . Especifica los pesos de cada vecino utilizado para el cálculo delta RGB.

Resultados

Estos son algunos de los resultados que creé. Los videos muestran el proceso iterativo (1 fotograma == 1000 generaciones), pero lamentablemente la calidad no es la mejor (vimeo, YouTube, etc., no son compatibles con dimensiones tan pequeñas). Más tarde puedo intentar crear videos de mejor calidad.

0 1 0
1 X 1
0 1 0

185000 generaciones:

ingrese la descripción de la imagen aquí Video (00:06)


0 0 1 0 0
0 2 3 2 0
1 3 X 3 1
0 2 3 2 0
0 0 1 0 0

243000 generaciones:

ingrese la descripción de la imagen aquí Video (00:07)


3 0 0 0 3
0 1 0 1 0
0 0 X 0 0
0 1 0 1 0
3 0 0 0 3

230000 generaciones:

ingrese la descripción de la imagen aquí Video (00:07)


0 0 1 0 0 0 0
0 1 2 1 0 0 0
1 2 3 X 1 0 0
0 1 2 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0

Este núcleo es interesante porque debido a su asimetría los patrones no son estables y toda la imagen se mueve hacia la derecha a medida que pasan las generaciones.

2331000 generaciones:

ingrese la descripción de la imagen aquí Video (01:10)


Grandes resultados (512x512)

El uso de los núcleos anteriores con una dimensión de imagen más grande crea los mismos patrones locales, abarcando un área total más grande. Una imagen de 512x512 tarda entre 1 y 2 millones de generaciones en estabilizarse.

ingrese la descripción de la imagen aquí ingrese la descripción de la imagen aquí ingrese la descripción de la imagen aquí


OK, ahora pongámonos serios y creemos patrones más grandes y menos locales con un núcleo radial de 15x15:

0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0
0 0 0 1 1 2 2 2 2 2 1 1 0 0 0
0 0 1 2 2 3 3 3 3 3 2 2 1 0 0
0 1 2 2 3 4 4 4 4 4 3 2 2 1 0
0 1 2 3 4 4 5 5 5 4 4 3 2 1 0
1 2 3 4 4 5 6 6 6 5 4 4 3 2 1
1 2 3 4 5 6 7 7 7 6 5 4 3 2 1
1 2 3 4 5 6 7 X 7 6 5 4 3 2 1
1 2 3 4 5 6 7 7 7 6 5 4 3 2 1
1 2 3 4 4 5 6 6 6 5 4 4 3 2 1
0 1 2 3 4 4 5 5 5 4 4 3 2 1 0
0 1 2 2 3 4 4 4 4 4 3 2 2 1 0
0 0 1 2 2 3 3 3 3 3 2 2 1 0 0
0 0 0 1 1 2 2 2 2 2 1 1 0 0 0
0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0

Esto aumenta drásticamente el tiempo de cálculo por generación. 1,71 millones de generaciones y 20 horas después:

ingrese la descripción de la imagen aquí


1
Toma un tiempo llegar allí, pero el resultado final es bastante bueno.
primo

Una coincidencia interesante, tengo un artículo sobre este mismo tema: nayuki.io/page/simulated-annealing-demo
Nayuki

30

Java

Con algunas variaciones en mi otra respuesta, podemos obtener algunos resultados muy interesantes.

import java.awt.Point;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.Random;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;
import javax.imageio.ImageIO;

/**
 *
 * @author Quincunx
 */
public class AllColorImage {

    public static void main(String[] args) {
        BufferedImage img = new BufferedImage(4096, 4096, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);

        int num = 0;
        ArrayList<Point> points = new ArrayList<>();
        for (int y = 0; y < 4096; y++) {
            for (int x = 0; x < 4096; x++) {
                points.add(new Point(x, y));
            }
        }
        Collections.sort(points, new Comparator<Point>() {

            @Override
            public int compare(Point t, Point t1) {
                int compareVal = (Integer.bitCount(t.x) + Integer.bitCount(t.y))
                        - (Integer.bitCount(t1.x) + Integer.bitCount(t1.y));
                return compareVal < 0 ? -1 : compareVal == 0 ? 0 : 1;
            }

        });
        for (Point p : points) {
            int x = p.x;
            int y = p.y;

            img.setRGB(x, y, num);
            num++;
        }
        try {
            ImageIO.write(img, "png", new File("Filepath"));
        } catch (IOException ex) {
            Logger.getLogger(AllColorImage.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
        }
    }
}

El código importante está aquí:

Collections.sort(points, new Comparator<Point>() {

    @Override
    public int compare(Point t, Point t1) {
        int compareVal = (Integer.bitCount(t.x) + Integer.bitCount(t.y))
                - (Integer.bitCount(t1.x) + Integer.bitCount(t1.y));
        return compareVal < 0 ? -1 : compareVal == 0 ? 0 : 1;
    }

});

Salida (captura de pantalla):

ingrese la descripción de la imagen aquí

Cambie el comparador a esto:

public int compare(Point t, Point t1) {
    int compareVal = (Integer.bitCount(t.x + t.y))
            - (Integer.bitCount(t1.x + t1.y));
    return compareVal < 0 ? -1 : compareVal == 0 ? 0 : 1;
}

Y obtenemos esto:

ingrese la descripción de la imagen aquí

Otra variante:

public int compare(Point t, Point t1) {
    int compareVal = (t.x + t.y)
            - (t1.x + t1.y);
    return compareVal < 0 ? -1 : compareVal == 0 ? 0 : 1;
}

ingrese la descripción de la imagen aquí

Otra variación más (me recuerda a los autómatas celulares):

public int compare(Point t, Point t1) {
    int compareVal = (t1.x - t.y)
            + (t.x - t1.y);
    return compareVal < 0 ? -1 : compareVal == 0 ? 0 : 1;
}

ingrese la descripción de la imagen aquí

Otra variación más (nuevo favorito personal):

public int compare(Point t, Point t1) {
    int compareVal = (Integer.bitCount(t.x ^ t.y))
            - (Integer.bitCount(t1.x ^ t1.y));
    return compareVal < 0 ? -1 : compareVal == 0 ? 0 : 1;
}

ingrese la descripción de la imagen aquí

Se ve tan fractalmente. XOR es tan hermoso, especialmente en primer plano:

ingrese la descripción de la imagen aquí

Otro primer plano:

ingrese la descripción de la imagen aquí

Y ahora el Triángulo de Sierpinski, inclinado:

public int compare(Point t, Point t1) {
    int compareVal = (Integer.bitCount(t.x | t.y))
            - (Integer.bitCount(t1.x | t1.y));
    return compareVal < 0 ? -1 : compareVal == 0 ? 0 : 1;
}

ingrese la descripción de la imagen aquí


8
La primera imagen parece una CPU o una foto de memoria
Nick T

@NickT Aquí hay un dado de memoria (según Google Images) para el contraste: files.macbidouille.com/mbv2/news/news_05_10/25-nm-die.jpg
Justin

44
Correcto, la memoria no tiene forma ... probablemente un procesador muy multi-core entonces: extremetech.com/wp-content/uploads/2012/07/Aubrey_Isle_die.jpg
Nick T

1
Realmente me gustan estos últimos. Muy deslumbrante pero con una estructura organizativa subyacente. ¡Quiero una alfombra tejida como ese diseño XOR!
Jonathan Van Matre

Estos son realmente geniales; me recuerdan un poco a un juego de arcade roto o un nes.
Jason C

29

Java

En realidad no estaba seguro de cómo crear colores de 15 o 18 bits, así que dejé el bit menos significativo del byte de cada canal para hacer 2 ^ 18 colores diferentes de 24 bits. La mayor parte del ruido se elimina mediante la clasificación, pero parece que la eliminación efectiva del ruido requeriría la comparación de más de dos elementos a la vez, como lo hace Comparator. Intentaré la manipulación con núcleos más grandes, pero mientras tanto, esto es lo mejor que he podido hacer.

ingrese la descripción de la imagen aquí

Haga clic para la imagen HD # 2

Imagen de baja resolución # 2

import java.awt.*;
import java.awt.image.*;
import javax.swing.*;
import java.util.*;

public class ColorSpan extends JFrame{
    private int h, w = h = 512;
    private BufferedImage image = 
            new BufferedImage(w,h,BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
    private WritableRaster raster = image.getRaster();
    private DataBufferInt dbInt = (DataBufferInt) 
            (raster.getDataBuffer());
    private int[] data = dbInt.getData();

    private JLabel imageLabel = new JLabel(new ImageIcon(image));
    private JPanel bordered = new JPanel(new BorderLayout());


    public <T> void transpose(ArrayList<T> objects){
        for(int i = 0; i < w; i++){
            for(int j = 0; j < i; j++){
                Collections.swap(objects,i+j*w,j+i*h);
            }
        }
    }

    public <T> void sortByLine(ArrayList<T> objects, Comparator<T> comp){
        for(int i = 0; i < h; i++){
            Collections.sort(objects.subList(i*w, (i+1)*w), comp);
        }
    }

    public void init(){
        ArrayList<Integer> colors = new ArrayList<Integer>();
        for(int i = 0, max = 1<<18; i < max; i++){
            int r = i>>12, g = (i>>6)&63, b = i&63;
            colors.add(((r<<16)+(g<<8)+b)<<2);
        }

        Comparator<Integer> comp1 = new Comparator<Integer>(){
            public int compare(Integer left, Integer right){
                int a = left.intValue(), b = right.intValue();

                int rA = a>>16, rB = b>>16,
                    gA = (a>>8)&255, gB = (b>>8)&255;
                /*double thA = Math.acos(gA*2d/255-1),
                        thB = Math.acos(gB*2d/255-1);*/
                double thA = Math.atan2(rA/255d-.5,gA/255d-.5),
                        thB = Math.atan2(rB/255d-.5,gB/255d-.5);
                return -Double.compare(thA,thB);
            }
        }, comp2 = new Comparator<Integer>(){
            public int compare(Integer left, Integer right){
                int a = left.intValue(), b = right.intValue();

                int rA = a>>16, rB = b>>16,
                    gA = (a>>8)&255, gB = (b>>8)&255,
                    bA = a&255, bB = b&255;
                double dA = Math.hypot(gA-rA,bA-rA),
                        dB = Math.hypot(gB-rB,bB-rB);
                return Double.compare(dA,dB);
            }
        }, comp3 = new Comparator<Integer>(){
            public int compare(Integer left, Integer right){
                int a = left.intValue(), b = right.intValue();

                int rA = a>>16, rB = b>>16,
                    gA = (a>>8)&255, gB = (b>>8)&255,
                    bA = a&255, bB = b&255;

                    return Integer.compare(rA+gA+bA,rB+gB+bB);
            }
        };

        /* Start: Image 1 */
        Collections.sort(colors, comp2);
        transpose(colors);
        sortByLine(colors,comp2);
        transpose(colors);
        sortByLine(colors,comp1);
        transpose(colors);
        sortByLine(colors,comp2);
        sortByLine(colors,comp3);
        /* End: Image 1 */

        /* Start: Image 2 */
        Collections.sort(colors, comp1);
        sortByLine(colors,comp2);

        transpose(colors);
        sortByLine(colors,comp2);
        transpose(colors);
        sortByLine(colors,comp1);
        transpose(colors);
        sortByLine(colors,comp1);
        /* End: Image 2 */

        int index = 0;
        for(Integer color : colors){
            int cInt = color.intValue();
            data[index] = cInt;
            index++;
        }

    }

    public ColorSpan(){
        super("512x512 Unique Colors");
        setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        init();

        bordered.setBorder(BorderFactory.createEmptyBorder(2,2,2,2));
        bordered.add(imageLabel,BorderLayout.CENTER);
        add(bordered,BorderLayout.CENTER);
        pack();

    }

    public static void main(String[] args){
        new ColorSpan().setVisible(true);
    }
}

1
Ese segundo realmente merece tener una versión de 4096 x 4096 24 bits ...
trichoplax

Imgur ha estado procesando la imagen durante aproximadamente media hora. Supongo que probablemente esté tratando de comprimirlo. De todos modos, agregué un enlace: SSend.it/hj4ovh
John P

2
Hay un problema con la descarga.
SuperJedi224

28

Scala

Mando a todos los colores de caminar por una de 3 dimensiones curva de Hilbert a través de un L-System . Luego camino los píxeles en la imagen de salida a lo largo de una curva de Hilbert bidimensional y diseño todos los colores.

Salida de 512 x 512:

ingrese la descripción de la imagen aquí

Aquí está el código. La mayor parte cubre solo la lógica y las matemáticas de moverse a través de tres dimensiones a través de cabeceo / balanceo / guiñada. Estoy seguro de que había una mejor manera de hacer esa parte, pero bueno.

import scala.annotation.tailrec
import java.awt.image.BufferedImage
import javax.imageio.ImageIO
import java.io.File

object AllColors {

  case class Vector(val x: Int, val y: Int, val z: Int) {
    def applyTransformation(m: Matrix): Vector = {
      Vector(m.r1.x * x + m.r1.y * y + m.r1.z * z, m.r2.x * x + m.r2.y * y + m.r2.z * z, m.r3.x * x + m.r3.y * y + m.r3.z * z)
    }
    def +(v: Vector): Vector = {
      Vector(x + v.x, y + v.y, z + v.z)
    }
    def unary_-(): Vector = Vector(-x, -y, -z)
  }

  case class Heading(d: Vector, s: Vector) {
    def roll(positive: Boolean): Heading = {
      val (axis, b) = getAxis(d)
      Heading(d, s.applyTransformation(rotationAbout(axis, !(positive ^ b))))
    }

    def yaw(positive: Boolean): Heading = {
      val (axis, b) = getAxis(s)
      Heading(d.applyTransformation(rotationAbout(axis, positive ^ b)), s)
    }

    def pitch(positive: Boolean): Heading = {
      if (positive) {
        Heading(s, -d)
      } else {
        Heading(-s, d)
      }
    }

    def applyCommand(c: Char): Heading = c match {
      case '+' => yaw(true)
      case '-' => yaw(false)
      case '^' => pitch(true)
      case 'v' => pitch(false)
      case '>' => roll(true)
      case '<' => roll(false)
    }
  }

  def getAxis(v: Vector): (Char, Boolean) = v match {
    case Vector(1, 0, 0) => ('x', true)
    case Vector(-1, 0, 0) => ('x', false)
    case Vector(0, 1, 0) => ('y', true)
    case Vector(0, -1, 0) => ('y', false)
    case Vector(0, 0, 1) => ('z', true)
    case Vector(0, 0, -1) => ('z', false)
  }

  def rotationAbout(axis: Char, positive: Boolean) = (axis, positive) match {
    case ('x', true) => XP
    case ('x', false) => XN
    case ('y', true) => YP
    case ('y', false) => YN
    case ('z', true) => ZP
    case ('z', false) => ZN
  }

  case class Matrix(val r1: Vector, val r2: Vector, val r3: Vector)

  val ZP = Matrix(Vector(0,-1,0),Vector(1,0,0),Vector(0,0,1))
  val ZN = Matrix(Vector(0,1,0),Vector(-1,0,0),Vector(0,0,1))

  val XP = Matrix(Vector(1,0,0),Vector(0,0,-1),Vector(0,1,0))
  val XN = Matrix(Vector(1,0,0),Vector(0,0,1),Vector(0,-1,0))

  val YP = Matrix(Vector(0,0,1),Vector(0,1,0),Vector(-1,0,0))
  val YN = Matrix(Vector(0,0,-1),Vector(0,1,0),Vector(1,0,0))

  @tailrec def applyLSystem(current: Stream[Char], rules: Map[Char, List[Char]], iterations: Int): Stream[Char] = {
    if (iterations == 0) {
      current
    } else {
      val nextStep = current flatMap { c => rules.getOrElse(c, List(c)) }
      applyLSystem(nextStep, rules, iterations - 1)
    }
  }

  def walk(x: Vector, h: Heading, steps: Stream[Char]): Stream[Vector] = steps match {
    case Stream() => Stream(x)
    case 'f' #:: rest => x #:: walk(x + h.d, h, rest)
    case c #:: rest => walk(x, h.applyCommand(c), rest)
  }

  def hilbert3d(n: Int): Stream[Vector] = {
    val rules = Map('x' -> "^>x<f+>>x<<f>>x<<+fvxfxvf+>>x<<f>>x<<+f>x<^".toList)
    val steps = applyLSystem(Stream('x'), rules, n) filterNot (_ == 'x')
    walk(Vector(0, 0, 0), Heading(Vector(1, 0, 0), Vector(0, 1, 0)), steps)
  }

  def hilbert2d(n: Int): Stream[Vector] = {
    val rules = Map('a' -> "-bf+afa+fb-".toList, 'b' -> "+af-bfb-fa+".toList)
    val steps = applyLSystem(Stream('a'), rules, n) filterNot (c => c == 'a' || c == 'b')
    walk(Vector(0, 0, 0), Heading(Vector(1, 0, 0), Vector(0, 0, 1)), steps)
  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val n = 4
    val img = new BufferedImage(1 << (3 * n), 1 << (3 * n), BufferedImage.TYPE_INT_RGB)
    hilbert3d(n * 2).zip(hilbert2d(n * 3)) foreach { case (Vector(r,g,b), Vector(x,y,_)) => img.setRGB(x, y, (r << (24 - 2 * n)) | (g << (16 - 2 * n)) | (b << (8 - 2 * n))) }
    ImageIO.write(img, "png", new File(s"out_$n.png"))
  }
}

28

C#

Wow, cosas realmente geniales en este desafío. Intenté esto en C # y generé una imagen de 4096x4096 en aproximadamente 3 minutos (CPU i7) usando cada color a través de la lógica Random Walk.

Ok, entonces para el código. Después de estar frustrado con horas de investigación e intentar generar cada color HSL usando bucles en el código, me decidí por crear un archivo plano para leer los colores HSL. Lo que hice fue crear cada color RGB en una Lista, luego ordené por Hue, Luminosity, y luego Saturation. Luego guardé la Lista en un archivo de texto. ColorData es solo una pequeña clase que escribí que acepta un color RGB y también almacena el equivalente HSL. Este código es un gran devorador de RAM. Usó alrededor de 4 GB de RAM lol.

public class RGB
{
    public double R = 0;
    public double G = 0;
    public double B = 0;
    public override string ToString()
    {
        return "RGB:{" + (int)R + "," + (int)G + "," + (int)B + "}";
    }
}
public class HSL
{
    public double H = 0;
    public double S = 0;
    public double L = 0;
    public override string ToString()
    {
        return "HSL:{" + H + "," + S + "," + L + "}";
    }
}
public class ColorData
{
    public RGB rgb;
    public HSL hsl;
    public ColorData(RGB _rgb)
    {
        rgb = _rgb;
        var _hsl = ColorHelper._color_rgb2hsl(new double[]{rgb.R,rgb.G,rgb.B});
        hsl = new HSL() { H = _hsl[0], S = _hsl[1], L = _hsl[2] };
    }
    public ColorData(double[] _rgb)
    {
        rgb = new RGB() { R = _rgb[0], G = _rgb[1], B = _rgb[2] };
        var _hsl = ColorHelper._color_rgb2hsl(_rgb);
        hsl = new HSL() { H = _hsl[0], S = _hsl[1], L = _hsl[2] };
    }
    public override string ToString()
    {
        return rgb.ToString() + "|" + hsl.ToString();
    }
    public int Compare(ColorData cd)
    {
        if (this.hsl.H > cd.hsl.H)
        {
            return 1;
        }
        if (this.hsl.H < cd.hsl.H)
        {
            return -1;
        }

        if (this.hsl.S > cd.hsl.S)
        {
            return 1;
        }
        if (this.hsl.S < cd.hsl.S)
        {
            return -1;
        }

        if (this.hsl.L > cd.hsl.L)
        {
            return 1;
        }
        if (this.hsl.L < cd.hsl.L)
        {
            return -1;
        }
        return 0;
    }
}
public static class ColorHelper
{


    public static void MakeColorFile(string savePath)
    {
        List<ColorData> Colors = new List<ColorData>();
        System.IO.File.Delete(savePath);

        for (int r = 0; r < 256; r++)
        {
            for (int g = 0; g < 256; g++)
            {
                for (int b = 0; b < 256; b++)
                {
                    double[] rgb = new double[] { r, g, b };
                    ColorData cd = new ColorData(rgb);
                    Colors.Add(cd);
                }
            }
        }
        Colors = Colors.OrderBy(x => x.hsl.H).ThenBy(x => x.hsl.L).ThenBy(x => x.hsl.S).ToList();

        string cS = "";
        using (System.IO.StreamWriter fs = new System.IO.StreamWriter(savePath))
        {

            foreach (var cd in Colors)
            {
                cS = cd.ToString();
                fs.WriteLine(cS);
            }
        }
    }


    public static IEnumerable<Color> NextColorHThenSThenL()
    {
        HashSet<string> used = new HashSet<string>();
        double rMax = 720;
        double gMax = 700;
        double bMax = 700;
        for (double r = 0; r <= rMax; r++)
        {
            for (double g = 0; g <= gMax; g++)
            {
                for (double b = 0; b <= bMax; b++)
                {
                    double h = (r / (double)rMax);
                    double s = (g / (double)gMax);
                    double l = (b / (double)bMax);
                    var c = _color_hsl2rgb(new double[] { h, s, l });
                    Color col = Color.FromArgb((int)c[0], (int)c[1], (int)c[2]);
                    string key = col.R + "-" + col.G + "-" + col.B;
                    if (!used.Contains(key))
                    {
                        used.Add(key);
                        yield return col;
                    }
                    else
                    {
                        continue;
                    }
                }
            }
        }
    }

    public static Color HSL2RGB(double h, double s, double l){
        double[] rgb= _color_hsl2rgb(new double[] { h, s, l });
        return Color.FromArgb((int)rgb[0], (int)rgb[1], (int)rgb[2]);
    }
    public static double[] _color_rgb2hsl(double[] rgb)
    {
        double r = rgb[0]; double g = rgb[1]; double b = rgb[2];
        double min = Math.Min(r, Math.Min(g, b));
        double max = Math.Max(r, Math.Max(g, b));
        double delta = max - min;
        double l = (min + max) / 2.0;
        double s = 0;
        if (l > 0 && l < 1)
        {
            s = delta / (l < 0.5 ? (2 * l) : (2 - 2 * l));
        }
        double h = 0;
        if (delta > 0)
        {
            if (max == r && max != g) h += (g - b) / delta;
            if (max == g && max != b) h += (2 + (b - r) / delta);
            if (max == b && max != r) h += (4 + (r - g) / delta);
            h /= 6;
        } return new double[] { h, s, l };
    }


    public static double[] _color_hsl2rgb(double[] hsl)
    {
        double h = hsl[0];
        double s = hsl[1];
        double l = hsl[2];
        double m2 = (l <= 0.5) ? l * (s + 1) : l + s - l * s;
        double m1 = l * 2 - m2;
        return new double[]{255*_color_hue2rgb(m1, m2, h + 0.33333),
           255*_color_hue2rgb(m1, m2, h),
           255*_color_hue2rgb(m1, m2, h - 0.33333)};
    }


    public static double _color_hue2rgb(double m1, double m2, double h)
    {
        h = (h < 0) ? h + 1 : ((h > 1) ? h - 1 : h);
        if (h * (double)6 < 1) return m1 + (m2 - m1) * h * (double)6;
        if (h * (double)2 < 1) return m2;
        if (h * (double)3 < 2) return m1 + (m2 - m1) * (0.66666 - h) * (double)6;
        return m1;
    }


}

Con eso fuera del camino. Escribí una clase para obtener el siguiente color del archivo generado. Le permite establecer el inicio y el final del tono. En realidad, eso podría y probablemente debería generalizarse a cualquier dimensión por la que se ordenó primero el archivo. También me doy cuenta de que para aumentar el rendimiento aquí, podría haber puesto los valores RGB en el archivo y haber mantenido cada línea a una longitud fija. De esa manera, podría haber especificado fácilmente el desplazamiento de bytes en lugar de recorrer cada línea hasta llegar a la línea en la que quería comenzar. Pero no fue un gran éxito para mí. Pero aquí está esa clase

public class HSLGenerator
{

    double hEnd = 1;
    double hStart = 0;

    double colCount = 256 * 256 * 256;

    public static Color ReadRGBColorFromLine(string line)
    {
        string sp1 = line.Split(new string[] { "RGB:{" }, StringSplitOptions.None)[1];
        string sp2 = sp1.Split('}')[0];
        string[] sp3 = sp2.Split(',');
        return Color.FromArgb(Convert.ToInt32(sp3[0]), Convert.ToInt32(sp3[1]), Convert.ToInt32(sp3[2]));
    }
    public IEnumerable<Color> GetNextFromFile(string colorFile)
    {
        int currentLine = -1;
        int startLine = Convert.ToInt32(hStart * colCount);
        int endLine = Convert.ToInt32(hEnd * colCount);
        string line = "";
        using(System.IO.StreamReader sr = new System.IO.StreamReader(colorFile))
        {

            while (!sr.EndOfStream)
            {
                line = sr.ReadLine();
                currentLine++;
                if (currentLine < startLine) //begin at correct offset
                {
                    continue;
                }
                yield return ReadRGBColorFromLine(line);
                if (currentLine > endLine) 
                {
                    break;
                }
            }
    }

    HashSet<string> used = new HashSet<string>();

    public void SetHueLimits(double hueStart, double hueEnd)
    {
        hEnd = hueEnd;
        hStart = hueStart;
    }
}

Entonces, ahora que tenemos el archivo de color y tenemos una forma de leer el archivo, ahora podemos crear la imagen. Utilicé una clase que encontré para aumentar el rendimiento de la configuración de píxeles en un mapa de bits, llamado LockBitmap. Fuente LockBitmap

Creé una pequeña clase de Vector2 para almacenar ubicaciones de coordenadas

public class Vector2
{
    public int X = 0;
    public int Y = 0;
    public Vector2(int x, int y)
    {
        X = x;
        Y = y;
    }
    public Vector2 Center()
    {
        return new Vector2(X / 2, Y / 2);
    }
    public override string ToString()
    {
        return X.ToString() + "-" + Y.ToString();
    }
}

Y también creé una clase llamada SearchArea, que fue útil para encontrar píxeles vecinos. Usted especifica el píxel para el que desea buscar vecinos, los límites para buscar dentro y el tamaño del "cuadrado vecino" para buscar. Entonces, si el tamaño es 3, eso significa que está buscando un cuadrado de 3x3, con el píxel especificado justo en el centro.

public class SearchArea
{
    public int Size = 0;
    public Vector2 Center;
    public Rectangle Bounds;

    public SearchArea(int size, Vector2 center, Rectangle bounds)
    {
        Center = center;
        Size = size;
        Bounds = bounds;
    }
    public bool IsCoordinateInBounds(int x, int y)
    {
        if (!IsXValueInBounds(x)) { return false; }
        if (!IsYValueInBounds(y)) { return false; }
        return true;

    }
    public bool IsXValueInBounds(int x)
    {
        if (x < Bounds.Left || x >= Bounds.Right) { return false; }
        return true;
    }
    public bool IsYValueInBounds(int y)
    {
        if (y < Bounds.Top || y >= Bounds.Bottom) { return false; }
        return true;
    }

}

Aquí está la clase que realmente elige al próximo vecino. Básicamente hay 2 modos de búsqueda. A) El cuadrado completo, B) solo el perímetro del cuadrado. Esta fue una optimización que hice para evitar volver a buscar el cuadrado completo después de darme cuenta de que el cuadrado estaba lleno. El DepthMap fue una optimización adicional para evitar buscar los mismos cuadrados una y otra vez. Sin embargo, no optimicé completamente esto. Cada llamada a GetNeighbours siempre hará primero la búsqueda de plaza completa. Sé que podría optimizar esto para hacer solo la búsqueda del perímetro después de completar el cuadrado completo inicial. Todavía no llegué a esa optimización, e incluso sin ella, el código es bastante rápido. Las líneas de "bloqueo" comentadas se deben a que estaba usando Parallel.ForEach en un punto, pero me di cuenta de que tenía que escribir más código del que quería para esa jajaja.

public class RandomWalkGenerator
{
    HashSet<string> Visited = new HashSet<string>();
    Dictionary<string, int> DepthMap = new Dictionary<string, int>();
    Rectangle Bounds;
    Random rnd = new Random();
    public int DefaultSearchSize = 3;
    public RandomWalkGenerator(Rectangle bounds)
    {
        Bounds = bounds;
    }
    private SearchArea GetSearchArea(Vector2 center, int size)
    {
        return new SearchArea(size, center, Bounds);
    }

    private List<Vector2> GetNeighborsFullSearch(SearchArea srchArea, Vector2 coord)
    {
        int radius = (int)Math.Floor((double)((double)srchArea.Size / (double)2));
        List<Vector2> pixels = new List<Vector2>();
        for (int rX = -radius; rX <= radius; rX++)
        {
            for (int rY = -radius; rY <= radius; rY++)
            {
                if (rX == 0 && rY == 0) { continue; } //not a new coordinate
                int x = rX + coord.X;
                int y = rY + coord.Y;
                if (!srchArea.IsCoordinateInBounds(x, y)) { continue; }
                var key = x + "-" + y;
                // lock (Visited)
                {
                    if (!Visited.Contains(key))
                    {
                        pixels.Add(new Vector2(x, y));
                    }
                }
            }
        }
        if (pixels.Count == 0)
        {
            int depth = 0;
            string vecKey = coord.ToString();
            if (!DepthMap.ContainsKey(vecKey))
            {
                DepthMap.Add(vecKey, depth);
            }
            else
            {
                depth = DepthMap[vecKey];
            }

            var size = DefaultSearchSize + 2 * depth;
            var sA = GetSearchArea(coord, size);
            pixels = GetNeighborsPerimeterSearch(sA, coord, depth);
        }
        return pixels;
    }
    private Rectangle GetBoundsForPerimeterSearch(SearchArea srchArea, Vector2 coord)
    {
        int radius = (int)Math.Floor((decimal)(srchArea.Size / 2));
        Rectangle r = new Rectangle(-radius + coord.X, -radius + coord.Y, srchArea.Size, srchArea.Size);
        return r;
    }
    private List<Vector2> GetNeighborsPerimeterSearch(SearchArea srchArea, Vector2 coord, int depth = 0)
    {
        string vecKey = coord.ToString();
        if (!DepthMap.ContainsKey(vecKey))
        {
            DepthMap.Add(vecKey, depth);
        }
        else
        {
            DepthMap[vecKey] = depth;
        }
        Rectangle bounds = GetBoundsForPerimeterSearch(srchArea, coord);
        List<Vector2> pixels = new List<Vector2>();
        int depthMax = 1500;

        if (depth > depthMax)
        {
            return pixels;
        }

        int yTop = bounds.Top;
        int yBot = bounds.Bottom;

        //left to right scan
        for (int x = bounds.Left; x < bounds.Right; x++)
        {

            if (srchArea.IsCoordinateInBounds(x, yTop))
            {
                var key = x + "-" + yTop;
                // lock (Visited)
                {
                    if (!Visited.Contains(key))
                    {
                        pixels.Add(new Vector2(x, yTop));
                    }
                }
            }
            if (srchArea.IsCoordinateInBounds(x, yBot))
            {
                var key = x + "-" + yBot;
                // lock (Visited)
                {
                    if (!Visited.Contains(key))
                    {
                        pixels.Add(new Vector2(x, yBot));
                    }
                }
            }
        }

        int xLeft = bounds.Left;
        int xRight = bounds.Right;
        int yMin = bounds.Top + 1;
        int yMax = bounds.Bottom - 1;
        //top to bottom scan
        for (int y = yMin; y < yMax; y++)
        {
            if (srchArea.IsCoordinateInBounds(xLeft, y))
            {
                var key = xLeft + "-" + y;
                // lock (Visited)
                {
                    if (!Visited.Contains(key))
                    {
                        pixels.Add(new Vector2(xLeft, y));
                    }
                }
            }
            if (srchArea.IsCoordinateInBounds(xRight, y))
            {
                var key = xRight + "-" + y;
                // lock (Visited)
                {
                    if (!Visited.Contains(key))
                    {
                        pixels.Add(new Vector2(xRight, y));
                    }
                }
            }
        }

        if (pixels.Count == 0)
        {
            var size = srchArea.Size + 2;
            var sA = GetSearchArea(coord, size);
            pixels = GetNeighborsPerimeterSearch(sA, coord, depth + 1);
        }
        return pixels;
    }
    private List<Vector2> GetNeighbors(SearchArea srchArea, Vector2 coord)
    {
        return GetNeighborsFullSearch(srchArea, coord);
    }
    public Vector2 ChooseNextNeighbor(Vector2 coord)
    {
        SearchArea sA = GetSearchArea(coord, DefaultSearchSize);
        List<Vector2> neighbors = GetNeighbors(sA, coord);
        if (neighbors.Count == 0)
        {
            return null;
        }
        int idx = rnd.Next(0, neighbors.Count);
        Vector2 elm = neighbors.ElementAt(idx);
        string key = elm.ToString();
        // lock (Visited)
        {
            Visited.Add(key);
        }
        return elm;
    }
}

Ok, genial, así que aquí está la clase que crea la imagen

public class RandomWalk
{
    Rectangle Bounds;
    Vector2 StartPath = new Vector2(0, 0);
    LockBitmap LockMap;
    RandomWalkGenerator rwg;
    public int RandomWalkSegments = 1;
    string colorFile = "";

    public RandomWalk(int size, string _colorFile)
    {
        colorFile = _colorFile;
        Bounds = new Rectangle(0, 0, size, size);
        rwg = new RandomWalkGenerator(Bounds);
    }
    private void Reset()
    {
        rwg = new RandomWalkGenerator(Bounds);
    }
    public void CreateImage(string savePath)
    {
        Reset();
        Bitmap bmp = new Bitmap(Bounds.Width, Bounds.Height);
        LockMap = new LockBitmap(bmp);
        LockMap.LockBits();
        if (RandomWalkSegments == 1)
        {
            RandomWalkSingle();
        }
        else
        {
            RandomWalkMulti(RandomWalkSegments);
        }
        LockMap.UnlockBits();
        bmp.Save(savePath);

    }
    public void SetStartPath(int X, int Y)
    {
        StartPath.X = X;
        StartPath.Y = Y;
    }
    private void RandomWalkMulti(int buckets)
    {

        int Buckets = buckets;
        int PathsPerSide = (Buckets + 4) / 4;
        List<Vector2> Positions = new List<Vector2>();

        var w = Bounds.Width;
        var h = Bounds.Height;
        var wInc = w / Math.Max((PathsPerSide - 1),1);
        var hInc = h / Math.Max((PathsPerSide - 1),1);

        //top
        for (int i = 0; i < PathsPerSide; i++)
        {
            var x = Math.Min(Bounds.Left + wInc * i, Bounds.Right - 1);
            Positions.Add(new Vector2(x, Bounds.Top));
        }
        //bottom
        for (int i = 0; i < PathsPerSide; i++)
        {
            var x = Math.Max(Bounds.Right -1 - wInc * i, 0);
            Positions.Add(new Vector2(x, Bounds.Bottom - 1));
        }
        //right and left
        for (int i = 1; i < PathsPerSide - 1; i++)
        {
            var y = Math.Min(Bounds.Top + hInc * i, Bounds.Bottom - 1);
            Positions.Add(new Vector2(Bounds.Left, y));
            Positions.Add(new Vector2(Bounds.Right - 1, y));
        }
        Positions = Positions.OrderBy(x => Math.Atan2(x.X, x.Y)).ToList();
        double cnt = 0;
        List<IEnumerator<bool>> _execs = new List<IEnumerator<bool>>();
        foreach (Vector2 startPath in Positions)
        {
            double pct = cnt / (Positions.Count);
            double pctNext = (cnt + 1) / (Positions.Count);

            var enumer = RandomWalkHueSegment(pct, pctNext, startPath).GetEnumerator();

            _execs.Add(enumer);
            cnt++;
        }

        bool hadChange = true;
        while (hadChange)
        {
            hadChange = false;
            foreach (var e in _execs)
            {
                if (e.MoveNext())
                {
                    hadChange = true;
                }
            }
        }

    }
    private IEnumerable<bool> RandomWalkHueSegment(double hueStart, double hueEnd, Vector2 startPath)
    {
        var colors = new HSLGenerator();
        colors.SetHueLimits(hueStart, hueEnd);
        var colorFileEnum = colors.GetNextFromFile(colorFile).GetEnumerator();
        Vector2 coord = new Vector2(startPath.X, startPath.Y);
        LockMap.SetPixel(coord.X, coord.Y, ColorHelper.HSL2RGB(0, 0, 0));

        while (true)
        {
            if (!colorFileEnum.MoveNext())
            {
                break;
            }
            var rgb = colorFileEnum.Current;
            coord = ChooseNextNeighbor(coord);
            if (coord == null)
            {
                break;
            }
            LockMap.SetPixel(coord.X, coord.Y, rgb);
            yield return true;

        }
    }
    private void RandomWalkSingle()
    {
        Vector2 coord = new Vector2(StartPath.X, StartPath.Y);
        LockMap.SetPixel(coord.X, coord.Y, ColorHelper.HSL2RGB(0, 0, 0));
        int cnt = 1;
        var colors = new HSLGenerator();
        var colorFileEnum = colors.GetNextFromFile(colorFile).GetEnumerator();
        while (true)
        {
            if (!colorFileEnum.MoveNext())
            {
                return;
            }
            var rgb = colorFileEnum.Current;
            var newCoord = ChooseNextNeighbor(coord);
            coord = newCoord;
            if (newCoord == null)
            {
                return;
            }
            LockMap.SetPixel(newCoord.X, newCoord.Y, rgb);
            cnt++;

        }

    }

    private Vector2 ChooseNextNeighbor(Vector2 coord)
    {
        return rwg.ChooseNextNeighbor(coord);
    }


}

Y aquí hay un ejemplo de implementación:

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        {
           // ColorHelper.MakeColorFile();
          //  return;
        }
        string colorFile = "colors.txt";
        var size = new Vector2(1000,1000);
        var ctr = size.Center();
        RandomWalk r = new RandomWalk(size.X,colorFile);
        r.RandomWalkSegments = 8;
        r.SetStartPath(ctr.X, ctr.Y);
        r.CreateImage("test.bmp");

    }
}

Si RandomWalkSegments = 1, entonces, básicamente, comienza a caminar donde se lo diga y comienza en el primer primer color del archivo.

No es el código más limpio, lo admito, ¡pero funciona bastante rápido!

Salida recortada

3 caminos

128 caminos

EDITAR:

Así que he estado aprendiendo sobre OpenGL y Shaders. Generé un 4096x4096 usando cada color increíblemente rápido en la GPU con 2 scripts de sombreador simples. El resultado es aburrido, pero pensé que alguien podría encontrar esto interesante y tener algunas ideas geniales:

Sombreador de vértices

attribute vec3 a_position;
varying vec2 vTexCoord;
   void main() {
      vTexCoord = (a_position.xy + 1) / 2;
      gl_Position = vec4(a_position, 1);
  }

Frag Shader

void main(void){
    int num = int(gl_FragCoord.x*4096.0 + gl_FragCoord.y);
    int h = num % 256;
    int s = (num/256) % 256;
    int l = ((num/256)/256) % 256;
    vec4 hsl = vec4(h/255.0,s/255.0,l/255.0,1.0);
    gl_FragColor = hsl_to_rgb(hsl); // you need to implement a conversion method
}

Editar (15/10/16): solo quería mostrar una prueba de concepto de un algoritmo genético. Todavía estoy ejecutando este código 24 horas después en un conjunto de colores aleatorios de 100x100, ¡pero hasta ahora el resultado es hermoso!ingrese la descripción de la imagen aquí

Editar (26/10/16): He estado ejecutando el código del algoritmo genético durante 12 días ... y todavía está optimizando la salida. Básicamente convergió a un mínimo local, pero aparentemente todavía está encontrando más mejoras:ingrese la descripción de la imagen aquí

Edición: 12/08/17 - Escribí un nuevo algoritmo de caminata aleatoria, básicamente especificas un número de "caminantes", pero en lugar de caminar al azar, elegirán aleatoriamente otro andador y los evitarán (elige el siguiente píxel disponible más alejado) ) - o camine hacia ellos (elija el siguiente píxel disponible más cercano a ellos). Aquí hay un ejemplo de salida en escala de grises (¡haré un renderizado completo de 4096x4096 colores después de conectar el color!):ingrese la descripción de la imagen aquí


44
Un poco tardío, ¡pero bienvenido a PPCG! Este es un excelente primer post.
un espagueti

1
¡Gracias! ¡Espero completar más desafíos! He estado haciendo más cosas de codificación de imágenes últimamente, es mi nuevo pasatiempo
applejacks01

Wow, estos son increíbles; Me alegro de haber regresado a esta publicación hoy y revisé todas las cosas posteriores.
Jason C

¡Gracias! Realmente estoy haciendo algunos algoritmos genéticos de codificación ahora para producir gradientes interesantes Básicamente, toma 10000 colores y forma una cuadrícula de 100x100 Para cada píxel, obtenga los píxeles vecinos. Para cada uno, obtenga la distancia CIEDE2000. Resume eso. Suma eso para todos los 10000 píxeles. El algoritmo genético intenta reducir esa suma total. Es lento, pero para una imagen de 20x20 su salida es realmente interesante
applejacks01

Me encanta especialmente el resultado de esta solución.
r_alex_hall

22

HTML5 canvas + JavaScript

Lo llamo randoGraph y puedes crear tantos como quieras aquí

Algunos ejemplos:

Ejemplo 1

ejemplo 2

ejemplo 3

ejemplo 4

ejemplo 5

ejemplo 6

ejemplo 7

Por ejemplo, en Firefox, puede hacer clic derecho en el lienzo (cuando termine) y guardarlo como imagen. Producir una imagen de 4096x4096 es un tipo de problema debido al límite de memoria de algunos navegadores.

La idea es bastante simple pero cada imagen es única. Primero creamos la paleta de colores. Luego, comenzando por los puntos X, seleccionamos colores aleatorios de la paleta y las posiciones para ellos (cada vez que seleccionamos un color, lo eliminamos de la paleta) y registramos dónde lo colocamos para no colocarlo en la misma posición el próximo píxel.

Para cada píxel que sea tangente a eso, creamos un número (X) de colores posibles y luego seleccionamos el más relevante para ese píxel. Esto continúa hasta que se completa la imagen.

El código HTML

<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" lang="el">
<head>
<script type="text/javascript" src="randoGraph.js"></script>
</head>
<body>
    <canvas id="randoGraphCanvas"></canvas> 
</body>
</html>

Y el JavaScript para randoGraph.js

window.onload=function(){
    randoGraphInstance = new randoGraph("randoGraphCanvas",256,128,1,1);
    randoGraphInstance.setRandomness(500, 0.30, 0.11, 0.59);
    randoGraphInstance.setProccesses(10);
    randoGraphInstance.init(); 
}

function randoGraph(canvasId,width,height,delay,startings)
{
    this.pixels = new Array();
    this.colors = new Array(); 
    this.timeouts = new Array(); 
    this.randomFactor = 500;
    this.redFactor = 0.30;
    this.blueFactor = 0.11;
    this.greenFactor  = 0.59;
    this.processes = 1;
    this.canvas = document.getElementById(canvasId); 
    this.pixelsIn = new Array(); 
    this.stopped = false;

    this.canvas.width = width;
    this.canvas.height = height;
    this.context = this.canvas.getContext("2d");
    this.context.clearRect(0,0, width-1 , height-1);
    this.shadesPerColor = Math.pow(width * height, 1/3);
    this.shadesPerColor = Math.round(this.shadesPerColor * 1000) / 1000;

    this.setRandomness = function(randomFactor,redFactor,blueFactor,greenFactor)
    {
        this.randomFactor = randomFactor;
        this.redFactor = redFactor;
        this.blueFactor = blueFactor;
        this.greenFactor = greenFactor;
    }

    this.setProccesses = function(processes)
    {
        this.processes = processes;
    }

    this.init = function()
    {
        if(this.shadesPerColor > 256 || this.shadesPerColor % 1 > 0) 
        { 
            alert("The dimensions of the image requested to generate are invalid. The product of width multiplied by height must be a cube root of a integer number up to 256."); 
        }
        else 
        {
            var steps = 256 / this.shadesPerColor;
            for(red = steps / 2; red <= 255;)
            {
                for(blue = steps / 2; blue <= 255;)
                {
                    for(green = steps / 2; green <= 255;)
                    {   
                        this.colors.push(new Color(Math.round(red),Math.round(blue),Math.round(green)));
                        green = green + steps;
                    }
                    blue = blue + steps; 
                }
                red = red + steps; 
            }   

            for(var i = 0; i < startings; i++)
            {
                var color = this.colors.splice(randInt(0,this.colors.length - 1),1)[0];
                var pixel = new Pixel(randInt(0,width - 1),randInt(0,height - 1),color);
                this.addPixel(pixel);       
            }

            for(var i = 0; i < this.processes; i++)
            {
                this.timeouts.push(null);
                this.proceed(i);
            }
        }
    }

    this.proceed = function(index) 
    { 
        if(this.pixels.length > 0)
        {
            this.proceedPixel(this.pixels.splice(randInt(0,this.pixels.length - 1),1)[0]);
            this.timeouts[index] = setTimeout(function(that){ if(!that.stopped) { that.proceed(); } },this.delay,this);
        }
    }

    this.proceedPixel = function(pixel)
    {
        for(var nx = pixel.getX() - 1; nx < pixel.getX() + 2; nx++)
        {
            for(var ny = pixel.getY() - 1; ny < pixel.getY() + 2; ny++)
            {
                if(! (this.pixelsIn[nx + "x" + ny] == 1 || ny < 0 || nx < 0 || nx > width - 1 || ny > height - 1 || (nx == pixel.getX() && ny == pixel.getY())) )
                {
                    var color = this.selectRelevantColor(pixel.getColor());
                    var newPixel = new Pixel(nx,ny,color);
                    this.addPixel(newPixel);
                }
            }
        }   
    }

    this.selectRelevantColor = function(color)
    {
        var relevancies = new Array(); 
        var relColors = new Array(); 
        for(var i = 0; i < this.randomFactor && i < this.colors.length; i++)
        {
            var index = randInt(0,this.colors.length - 1);
            var c = this.colors[index];
            var relevancy = Math.pow( ((c.getRed()-color.getRed()) * this.redFactor) , 2)
            + Math.pow( ((c.getBlue()-color.getBlue()) * this.blueFactor), 2)
            + Math.pow( ((c.getGreen()-color.getGreen()) * this.greenFactor) , 2);
            relevancies.push(relevancy); 
            relColors[relevancy+"Color"] = index;
        }
        return this.colors.splice(relColors[relevancies.min()+"Color"],1)[0]
    }

    this.addPixel = function(pixel)
    {
        this.pixels.push(pixel);
        this.pixelsIn[pixel.getX() + "x" + pixel.getY() ] = 1;
        var color = pixel.getColor();
        this.context.fillStyle = "rgb("+color.getRed()+","+color.getBlue()+","+color.getGreen()+")";
        this.context.fillRect( pixel.getX(), pixel.getY(), 1, 1);   
    }

    var toHex = function toHex(num) 
    {
        num = Math.round(num);
        var hex = num.toString(16);
        return hex.length == 1 ? "0" + hex : hex;
    }

    this.clear = function()
    {
        this.stopped = true;
    }
}

function Color(red,blue,green)
{   
    this.getRed = function() { return red; } 
    this.getBlue = function() { return blue; } 
    this.getGreen = function() { return green; } 
}

function Pixel(x,y,color)
{   
    this.getX = function() { return x; } 
    this.getY = function() { return y; } 
    this.getColor = function() { return color; } 
}


function randInt(min, max) 
{
    return Math.floor(Math.random() * (max - min + 1)) + min;
}


// @see https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Math/min
Array.prototype.min = function() 
{
      return Math.min.apply(null, this);
};

// @see http://stackoverflow.com/questions/5223/length-of-javascript-object-ie-associative-array
Object.size = function(obj) 
{
    var size = 0, key;
    for (key in obj) {
        if (obj.hasOwnProperty(key)) size++;
    }
    return size;
};

Eso está bien, pero parece la respuesta C # de fejesjoco . ¿Es solo por casualidad?
AL

1
Los algoritmos están aquí y cualquiera puede leer y comprender que son realmente diferentes. Esta respuesta publicada después de la respuesta de C # de fejesjoco declaró como ganador motivado por lo bueno que es su resultado. Luego pensé en un enfoque completamente diferente de procesamiento y selección de colores vecinos, y este es. Por supuesto, ambas respuestas tienen la misma base, como la distribución uniforme de los colores utilizados a lo largo del espectro visible, el concepto de colores relevantes y los puntos de partida, tal vez buscando esas bases, alguien podría pensar que las imágenes producidas tienen un parecido en algunos casos.
konstantinosX

Bien, lo siento si pensaste que estaba criticando tu respuesta. Me preguntaba si se sintió inspirado por la respuesta de fejesjoco ya que el resultado resultante es similar.
AL

1
"Definir métodos de una clase dentro del constructor en lugar de usar la cadena de prototipos es realmente ineficiente, especialmente si dicha clase se usa varias veces". Es un comentario muy interesante Patrick Roberts. ¿Tiene alguna referencia con un ejemplo que valide eso? , Sinceramente me gustaría saber si este reclamo tiene alguna base (para dejar de usar eso) y qué es.
konstantinosX

2
Con respecto al uso del prototipo: funciona de la misma manera que lo haría un método estático. Cuando tiene la función definida en el literal del objeto, cada nuevo objeto que cree debe crear una nueva copia de la función también, y almacenarlos con esa instancia de objeto (por lo que 16 millones de objetos de color significa 16 millones de copias de esa misma función exacta en memoria). En comparación, el uso del prototipo solo lo creará una vez, para asociarlo con la "clase" en lugar del objeto. Esto tiene beneficios obvios de memoria, así como beneficios potenciales de velocidad.
Mwr247

20

Pitón

Así que aquí está mi solución en Python, lleva casi una hora hacer una, por lo que probablemente haya algo de optimización por hacer:

import PIL.Image as Image
from random import shuffle
import math

def mulColor(color, factor):
    return (int(color[0]*factor), int(color[1]*factor), int(color[2]*factor))

def makeAllColors(arg):
    colors = []
    for r in range(0, arg):
        for g in range(0, arg):
            for b in range(0, arg):
                colors.append((r, g, b))
    return colors

def distance(color1, color2):
    return math.sqrt(pow(color2[0]-color1[0], 2) + pow(color2[1]-color1[1], 2) + pow(color2[2]-color1[2], 2))

def getClosestColor(to, colors):
    closestColor = colors[0]
    d = distance(to, closestColor)
    for color in colors:
        if distance(to, color) < d:
            closestColor = color
            d = distance(to, closestColor)
    return closestColor

imgsize = (256, 128)
#imgsize = (10, 10)
colors = makeAllColors(32)
shuffle(colors)
factor = 255.0/32.0
img = Image.new("RGB", imgsize, "white")
#start = (imgsize[0]/4, imgsize[1]/4)
start = (imgsize[0]/2, 0)
startColor = colors.pop()
img.putpixel(start, mulColor(startColor, factor))

#color = getClosestColor(startColor, colors)
#img.putpixel((start[0]+1, start[1]), mulColor(color, factor))

edgePixels = [(start, startColor)]
donePositions = [start]
for pixel in edgePixels:
    if len(colors) > 0:
        color = getClosestColor(pixel[1], colors)
    m = [(pixel[0][0]-1, pixel[0][1]), (pixel[0][0]+1, pixel[0][2]), (pixel[0][0], pixel[0][3]-1), (pixel[0][0], pixel[0][4]+1)]
    if len(donePositions) >= imgsize[0]*imgsize[1]:
    #if len(donePositions) >= 100:
        break
    for pos in m:
        if (not pos in donePositions):
            if not (pos[0]<0 or pos[1]<0 or pos[0]>=img.size[0] or pos[1]>=img.size[1]):
                img.putpixel(pos, mulColor(color, factor))
                #print(color)
                donePositions.append(pos)
                edgePixels.append((pos, color))
                colors.remove(color)
                if len(colors) > 0:
                    color = getClosestColor(pixel[1], colors)
    print((len(donePositions) * 1.0) / (imgsize[0]*imgsize[1]))
print len(donePositions)
img.save("colors.png")

Aquí hay algunos ejemplos de resultados:

ingrese la descripción de la imagen aquí ingrese la descripción de la imagen aquí ingrese la descripción de la imagen aquí ingrese la descripción de la imagen aquí ingrese la descripción de la imagen aquí


1
Parecen algunas ondas de sonido locas
Mark Jeronimus

19

Java

Decidí probar este desafío. Me inspiró esta respuesta a otro código de golf. Mi programa genera imágenes más feas, pero tienen todos los colores.

Además, mi primer código de golf. :)

(Las imágenes de 4K eran demasiado grandes para mi pequeña velocidad de carga, intenté cargar una, pero después de una hora no se ha cargado. Puedes generar la tuya propia).

De cerca:

Genera una imagen en 70 segundos en mi máquina, toma aproximadamente 1.5 GB de memoria al generar

Main.java

import java.awt.Color;
import java.awt.Graphics2D;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Random;

import javax.imageio.ImageIO;


public class Main {
    static char[][] colors = new char[4096 * 4096][3];
    static short[][] pixels = new short[4096 * 4096][2];

    static short[][] iterMap = new short[4096][4096];  

    public static int mandel(double re0, double im0, int MAX_ITERS) {
        double re = re0;
        double im = im0;
        double _r;
        double _i;
        double re2;
        double im2;
        for (int iters = 0; iters < MAX_ITERS; iters++) {
            re2 = re * re;
            im2 = im * im;
            if (re2 + im2 > 4.0) {
                return iters;
            }
            _r = re;
            _i = im;
            _r = re2 - im2;
            _i = 2 * (re * im);
            _r += re0;
            _i += im0;
            re = _r;
            im = _i;
        }
        return MAX_ITERS;
    }

    static void shuffleArray(Object[] ar) {
        Random rnd = new Random();
        for (int i = ar.length - 1; i > 0; i--) {
          int index = rnd.nextInt(i + 1);
          // Simple swap
          Object a = ar[index];
          ar[index] = ar[i];
          ar[i] = a;
        }
      }

    public static void main(String[] args) {
        long startTime = System.nanoTime();

        System.out.println("Generating colors...");

        for (int i = 0; i < 4096 * 4096; i++) {
            colors[i][0] = (char)((i >> 16) & 0xFF); // Red
            colors[i][1] = (char)((i >> 8) & 0xFF);  // Green
            colors[i][2] = (char)(i & 0xFF);         // Blue
        }

        System.out.println("Sorting colors...");

        //shuffleArray(colors); // Not needed

        Arrays.sort(colors, new Comparator<char[]>() {
            @Override
            public int compare(char[] a, char[] b) {
                return (a[0] + a[1] + a[2]) - (b[0] + b[1] + b[2]);
            }
        });

        System.out.println("Generating fractal...");

        for (int y = -2048; y < 2048; y++) {
            for (int x = -2048; x < 2048; x++) {
                short iters = (short) mandel(x / 1024.0, y / 1024.0, 1024);
                iterMap[x + 2048][y + 2048] = iters;
            }
        }

        System.out.println("Organizing pixels in the image...");

        for (short x = 0; x < 4096; x++) {
            for (short y = 0; y < 4096; y++) {
                pixels[x * 4096 + y][0] = x;
                pixels[x * 4096 + y][1] = y;
            }
        }

        shuffleArray(pixels);

        Arrays.sort(pixels, new Comparator<short[]>() {
            @Override
            public int compare(short[] a, short[] b) {
                return iterMap[b[0]][b[1]] - iterMap[a[0]][a[1]];
            }
        });

        System.out.println("Writing image to BufferedImage...");

        BufferedImage img = new BufferedImage(4096, 4096, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
        Graphics2D g = img.createGraphics();

        for (int i = 0; i < 4096 * 4096; i++) {
            g.setColor(new Color(colors[i][0], colors[i][1], colors[i][2]));
            g.fillRect(pixels[i][0], pixels[i][1], 1, 1);
        }

        g.dispose();

        System.out.println("Writing image to file...");

        File imageFile = new File("image.png");

        try {
            ImageIO.write(img, "png", imageFile);
        } catch (IOException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }

        System.out.println("Done!");
        System.out.println("Took " + ((System.nanoTime() - startTime) / 1000000000.) + " seconds.");
        System.out.println();
        System.out.println("The result is saved in " + imageFile.getAbsolutePath());

    }

}

18

Mathematica

colors = Table[
r = y*256 + x; {BitAnd[r, 2^^111110000000000]/32768., 
BitAnd[r, 2^^1111100000]/1024., BitAnd[r, 2^^11111]/32.}, {y, 0, 
127}, {x, 0, 255}];
SeedRandom[1337];
maxi = 5000000;
Monitor[For[i = 0, i < maxi, i++,
x1 = RandomInteger[{2, 255}];
x2 = RandomInteger[{2, 255}];
y1 = RandomInteger[{2, 127}];
y2 = RandomInteger[{2, 127}];
c1 = colors[[y1, x1]];
c2 = colors[[y2, x2]];
ca1 = (colors[[y1 - 1, x1]] + colors[[y1, x1 - 1]] + 
  colors[[y1 + 1, x1]] + colors[[y1, x1 + 1]])/4.;
ca2 = (colors[[y2 - 1, x2]] + colors[[y2, x2 - 1]] + 
  colors[[y2 + 1, x2]] + colors[[y2, x2 + 1]])/4.;
d1 = Abs[c1[[1]] - ca1[[1]]] + Abs[c1[[2]] - ca1[[2]]] + 
Abs[c1[[3]] - ca1[[3]]];
d1p = Abs[c2[[1]] - ca1[[1]]] + Abs[c2[[2]] - ca1[[2]]] + 
Abs[c2[[3]] - ca1[[3]]];
d2 = Abs[c2[[1]] - ca2[[1]]] + Abs[c2[[2]] - ca2[[2]]] + 
Abs[c2[[3]] - ca2[[3]]];
d2p = Abs[c1[[1]] - ca2[[1]]] + Abs[c1[[2]] - ca2[[2]]] + 
Abs[c1[[3]] - ca2[[3]]];
If[(d1p + d2p < 
  d1 + d2) || (RandomReal[{0, 1}] < 
   Exp[-Log10[i]*(d1p + d2p - (d1 + d2))] && i < 1000000),
temp = colors[[y1, x1]];
colors[[y1, x1]] = colors[[y2, x2]];
colors[[y2, x2]] = temp
]
], ProgressIndicator[i, {1, maxi}]]
Image[colors]

Resultado (2x):

256x128 2x

Imagen original de 256x128

Editar:

al reemplazar Log10 [i] con Log10 [i] / 5 obtienes: ingrese la descripción de la imagen aquí

El código anterior está relacionado con el recocido simulado. Visto de esta manera, la segunda imagen se crea con una "temperatura" más alta en los primeros 10 ^ 6 pasos. La "temperatura" más alta causa más permutaciones entre los píxeles, mientras que en la primera imagen la estructura de la imagen ordenada todavía es ligeramente visible.


17

JavaScript

Todavía soy estudiante y la primera vez que publico, por lo que mis códigos probablemente sean desordenados y no estoy 100% seguro de que mis imágenes tengan todos los colores necesarios, pero estaba muy contento con mis resultados, así que pensé que los publicaría.

Sé que el concurso terminó, pero realmente me encantaron los resultados de estos y siempre me encantó la apariencia de laberintos recursivos generados, así que pensé que sería genial ver cómo se vería uno si colocara píxeles de colores. Así que empiezo generando todos los colores en una matriz y luego hago el retroceso recursivo mientras extraigo los colores de la matriz.

Aquí está mi JSFiddle http://jsfiddle.net/Kuligoawesome/3VsCu/

// Global variables
const FPS = 60;// FrameRate
var canvas = null;
var ctx = null;

var bInstantDraw = false;
var MOVES_PER_UPDATE = 50; //How many pixels get placed down
var bDone = false;
var width; //canvas width
var height; //canvas height
var colorSteps = 32;

var imageData;
var grid;
var colors;

var currentPos;
var prevPositions;

// This is called when the page loads
function Init()
{
    canvas = document.getElementById('canvas'); // Get the HTML element with the ID of 'canvas'
    width = canvas.width;
    height = canvas.height;
    ctx = canvas.getContext('2d'); // This is necessary, but I don't know exactly what it does

    imageData = ctx.createImageData(width,height); //Needed to do pixel manipulation

    grid = []; //Grid for the labyrinth algorithm
    colors = []; //Array of all colors
    prevPositions = []; //Array of previous positions, used for the recursive backtracker algorithm

    for(var r = 0; r < colorSteps; r++)
    {
        for(var g = 0; g < colorSteps; g++)
        {
            for(var b = 0; b < colorSteps; b++)
            {
                colors.push(new Color(r * 255 / (colorSteps - 1), g * 255 / (colorSteps - 1), b * 255 / (colorSteps - 1)));
                //Fill the array with all colors
            }
        }
    }

    colors.sort(function(a,b)
    {
        if (a.r < b.r)
            return -1;
        if (a.r > b.r)
            return 1;
        if (a.g < b.g)
            return -1;
        if (a.g > b.g)
            return 1;
        if (a.b < b.b)
            return -1;
        if (a.b > b.b)
            return 1;
        return 0;
    });

    for(var x = 0; x < width; x++)
    {
        grid.push(new Array());
        for(var y = 0; y < height; y++)
        {
            grid[x].push(0); //Set up the grid
            //ChangePixel(imageData, x, y, colors[x + (y * width)]);
        }
    }

    currentPos = new Point(Math.floor(Math.random() * width),Math.floor(Math.random() * height)); 

    grid[currentPos.x][currentPos.y] = 1;
    prevPositions.push(currentPos);
    ChangePixel(imageData, currentPos.x, currentPos.y, colors.pop());

    if(bInstantDraw)
    {
        do
        {
            var notMoved = true;
            while(notMoved)
            {
                var availableSpaces = CheckForSpaces(grid);

                if(availableSpaces.length > 0)
                {
                    var test = availableSpaces[Math.floor(Math.random() * availableSpaces.length)];
                    prevPositions.push(currentPos);
                    currentPos = test;
                    grid[currentPos.x][currentPos.y] = 1;
                    ChangePixel(imageData, currentPos.x, currentPos.y, colors.pop());
                    notMoved = false;
                }
                else
                {
                    if(prevPositions.length != 0)
                    {
                        currentPos = prevPositions.pop();
                    }
                    else
                    {
                        break;
                    }
                }
            }
        }
        while(prevPositions.length > 0)

        ctx.putImageData(imageData,0,0);
    }
    else
    {
        setInterval(GameLoop, 1000 / FPS);
    }
}

// Main program loop
function GameLoop()
{
    Update();
    Draw();
}

// Game logic goes here
function Update()
{
    if(!bDone)
    {
        var counter = MOVES_PER_UPDATE;
        while(counter > 0) //For speeding up the drawing
        {
            var notMoved = true;
            while(notMoved)
            {
                var availableSpaces = CheckForSpaces(grid); //Find available spaces

                if(availableSpaces.length > 0) //If there are available spaces
                {
                    prevPositions.push(currentPos); //add old position to prevPosition array
                    currentPos = availableSpaces[Math.floor(Math.random() * availableSpaces.length)]; //pick a random available space
                    grid[currentPos.x][currentPos.y] = 1; //set that space to filled
                    ChangePixel(imageData, currentPos.x, currentPos.y, colors.pop()); //pop color of the array and put it in that space
                    notMoved = false;
                }
                else
                {
                    if(prevPositions.length != 0)
                    {
                        currentPos = prevPositions.pop(); //pop to previous position where spaces are available
                    }
                    else
                    {
                        bDone = true;
                        break;
                    }
                }
            }
            counter--;
        }
    }
}
function Draw()
{
    // Clear the screen
    ctx.clearRect(0, 0, ctx.canvas.width, ctx.canvas.height);
    ctx.fillStyle='#000000';
    ctx.fillRect(0, 0, ctx.canvas.width, ctx.canvas.height);

    ctx.putImageData(imageData,0,0);
}

function CheckForSpaces(inGrid) //Checks for available spaces then returns back all available spaces
{
    var availableSpaces = [];

    if(currentPos.x > 0 && inGrid[currentPos.x - 1][currentPos.y] == 0)
    {
        availableSpaces.push(new Point(currentPos.x - 1, currentPos.y));
    }

    if(currentPos.x < width - 1 && inGrid[currentPos.x + 1][currentPos.y] == 0)
    {
        availableSpaces.push(new Point(currentPos.x + 1, currentPos.y));
    }

    if(currentPos.y > 0 && inGrid[currentPos.x][currentPos.y - 1] == 0)
    {
        availableSpaces.push(new Point(currentPos.x, currentPos.y - 1));
    }

    if(currentPos.y < height - 1 && inGrid[currentPos.x][currentPos.y + 1] == 0)
    {
        availableSpaces.push(new Point(currentPos.x, currentPos.y + 1));
    }

    return availableSpaces;
}

function ChangePixel(data, x, y, color) //Quick function to simplify changing pixels
{
    data.data[((x + (y * width)) * 4) + 0] = color.r;
    data.data[((x + (y * width)) * 4) + 1] = color.g;
    data.data[((x + (y * width)) * 4) + 2] = color.b;
    data.data[((x + (y * width)) * 4) + 3] = 255;
}

/*Needed Classes*/
function Point(xIn, yIn)
{
    this.x = xIn;
    this.y = yIn;
}

function Color(r, g, b)
{
    this.r = r;
    this.g = g;
    this.b = b;
    this.hue = Math.atan2(Math.sqrt(3) * (this.g - this.b), 2 * this.r - this.g, this.b);
    this.min = Math.min(this.r, this.g);
    this.min = Math.min(this.min, this.b);
    this.min /= 255;
    this.max = Math.max(this.r, this.g);
    this.max = Math.max(this.max, this.b);
    this.max /= 255;
    this.luminance = (this.min + this.max) / 2;
    if(this.min === this.max)
    {
        this.saturation = 0;
    }
    else if(this.luminance < 0.5)
    {
        this.saturation = (this.max - this.min) / (this.max + this.min);
    }
    else if(this.luminance >= 0.5)
    {
        this.saturation = (this.max - this.min) / (2 - this.max - this.min);
    }
}

Imagen de 256x128, colores ordenados rojo-> verde-> azul
Colores ordenados RGB

Imagen de 256x128, colores ordenados azul-> verde-> rojo
Colores ordenados BGR

Imagen de 256x128, colores ordenados matiz-> luminancia-> saturación
Colores ordenados HLS

Y finalmente un GIF de uno siendo generado
Color Laberinto GIF


Sus colores se recortan en las regiones más brillantes, causando duplicados. Cambie r * Math.ceil(255 / (colorSteps - 1)a r * Math.floor(255 / (colorSteps - 1), o incluso mejor: r * 255 / (colorSteps - 1)(no probado, ya que no proporcionó un jsfiddle)
Mark Jeronimus

Vaya, sí, tenía la sensación de que iba a causar problemas, espero que ahora esté solucionado, y lamento la falta de jsfiddle (¡no sabía que existía!) ¡Gracias!
Kuligoawesome

Me encanta la salida ordenada de aspecto de caos / ruido de esta y otra solución que produce una salida similar.
r_alex_hall

17

C#

Así que comencé a trabajar en esto solo como un ejercicio divertido y terminé con una salida que, al menos para mí, se ve bastante ordenada. La diferencia clave en mi solución para (al menos) la mayoría de los demás es que estoy generando exactamente la cantidad de colores necesarios para comenzar y espaciando uniformemente la generación del blanco puro al negro puro. También estoy configurando colores trabajando en una espiral interna y eligiendo el siguiente color en función del promedio de la diferencia de color entre todos los vecinos que se han establecido.

Aquí hay una pequeña muestra de salida que he producido hasta ahora, estoy trabajando en un render 4k pero espero que tarde más de un día en terminar.

Aquí hay una muestra de la salida de especificaciones a 256x128:

Renderizado de especificaciones

Algunas imágenes más grandes con tiempos de render aún razonables:

Renderizar a 360 x 240

La segunda ejecución a 360 x 240 produjo una imagen mucho más suave

Render # 2 a 360 x 240

Después de mejorar el rendimiento, pude ejecutar un render HD que tomó 2 días, todavía no he renunciado a un 4k, pero podría tomar semanas.

Renderizado HD

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.IO;
using System.Linq;

namespace SandBox
{
    class Program
    {
        private static readonly List<Point> directions = new List<Point>
        {
            new Point(1, 0),
            new Point(0, 1),
            new Point(-1, 0),
            new Point(0, -1)
        };

        static void Main(string[] args)
        {
            if (args.Length != 2)
            {
                HelpFile();
                return;
            }
            try
            {
                var config = new ColorGeneratorConfig
                {
                    XLength = int.Parse(args[0]),
                    YLength = int.Parse(args[1])
                };

                Console.WriteLine("Starting image generation with:");
                Console.WriteLine($"\tDimensions:\t\t{config.XLength} X {config.YLength}");
                Console.WriteLine($"\tSteps Per Channel:\t{config.NumOfSteps}");
                Console.WriteLine($"\tStep Size:\t\t{config.ColorStep}");
                Console.WriteLine($"\tSteps to Skip:\t\t{config.StepsToSkip}\n");

                var runner = new TaskRunner();
                var colors = runner.Run(() => GenerateColorList(config), "color selection");
                var pixels = runner.Run(() => BuildPixelArray(colors, config), "pixel array generation");
                runner.Run(() => OutputBitmap(pixels, config), "bitmap creation");
            }
            catch (Exception ex)
            {
               HelpFile("There was an issue in execution");
            }

            Console.ReadLine();
        }

        private static void HelpFile(string errorMessage = "")
        {
            const string Header = "Generates an image with every pixel having a unique color";
            Console.WriteLine(errorMessage == string.Empty ? Header : $"An error has occured: {errorMessage}\n Ensure the Arguments you have provided are valid");
            Console.WriteLine();
            Console.WriteLine($"{AppDomain.CurrentDomain.FriendlyName} X Y");
            Console.WriteLine();
            Console.WriteLine("X\t\tThe Length of the X dimension eg: 256");
            Console.WriteLine("Y\t\tThe Length of the Y dimension eg: 128");
        }

        public static List<Color> GenerateColorList(ColorGeneratorConfig config)
        {

            //Every iteration of our color generation loop will add the iterationfactor to this accumlator which is used to know when to skip
            decimal iterationAccumulator = 0;

            var colors = new List<Color>();
            for (var r = 0; r < config.NumOfSteps; r++)
                for (var g = 0; g < config.NumOfSteps; g++)
                    for (var b = 0; b < config.NumOfSteps; b++)
                    {
                        iterationAccumulator += config.IterationFactor;

                        //If our accumulator has reached 1, then subtract one and skip this iteration
                        if (iterationAccumulator > 1)
                        {
                            iterationAccumulator -= 1;
                            continue;
                        }

                        colors.Add(Color.FromArgb(r*config.ColorStep, g*config.ColorStep,b*config.ColorStep));
                    }
            return colors;
        }

        public static Color?[,] BuildPixelArray(List<Color> colors, ColorGeneratorConfig config)
        {
            //Get a random color to start with.
            var random = new Random(Guid.NewGuid().GetHashCode());
            var nextColor = colors[random.Next(colors.Count)];

            var pixels = new Color?[config.XLength, config.YLength];
            var currPixel = new Point(0, 0);

            var i = 0;

            //Since we've only generated exactly enough colors to fill our image we can remove them from the list as we add them to our image and stop when none are left.
            while (colors.Count > 0)
            {
                i++;

                //Set the current pixel and remove the color from the list.
                pixels[currPixel.X, currPixel.Y] = nextColor;
                colors.RemoveAt(colors.IndexOf(nextColor));

                //Our image generation works in an inward spiral generation GetNext point will retrieve the next pixel given the current top direction.
                var nextPixel = GetNextPoint(currPixel, directions.First());

                //If this next pixel were to be out of bounds (for first circle of spiral) or hit a previously generated pixel (for all other circles)
                //Then we need to cycle the direction and get a new next pixel
                if (nextPixel.X >= config.XLength || nextPixel.Y >= config.YLength || nextPixel.X < 0 || nextPixel.Y < 0 ||
                    pixels[nextPixel.X, nextPixel.Y] != null)
                {
                    var d = directions.First();
                    directions.RemoveAt(0);
                    directions.Add(d);
                    nextPixel = GetNextPoint(currPixel, directions.First());
                }

                //This code sets the pixel to pick a color for and also gets the next color
                //We do this at the end of the loop so that we can also support haveing the first pixel set outside of the loop
                currPixel = nextPixel;

                if (colors.Count == 0) continue;

                var neighbours = GetNeighbours(currPixel, pixels, config);
                nextColor = colors.AsParallel().Aggregate((item1, item2) => GetAvgColorDiff(item1, neighbours) <
                                                                            GetAvgColorDiff(item2, neighbours)
                    ? item1
                    : item2);
            }

            return pixels;
        }

        public static void OutputBitmap(Color?[,] pixels, ColorGeneratorConfig config)
        {
            //Now that we have generated our image in the color array we need to copy it into a bitmap and save it to file.
            var image = new Bitmap(config.XLength, config.YLength);

            for (var x = 0; x < config.XLength; x++)
                for (var y = 0; y < config.YLength; y++)
                    image.SetPixel(x, y, pixels[x, y].Value);

            using (var file = new FileStream($@".\{config.XLength}X{config.YLength}.png", FileMode.Create))
            {
                image.Save(file, ImageFormat.Png);
            }
        }

        static Point GetNextPoint(Point current, Point direction)
        {
            return new Point(current.X + direction.X, current.Y + direction.Y);
        }

        static List<Color> GetNeighbours(Point current, Color?[,] grid, ColorGeneratorConfig config)
        {
            var list = new List<Color>();
            foreach (var direction in directions)
            {
                var xCoord = current.X + direction.X;
                var yCoord = current.Y + direction.Y;
                if (xCoord < 0 || xCoord >= config.XLength|| yCoord < 0 || yCoord >= config.YLength)
                {
                    continue;
                }
                var cell = grid[xCoord, yCoord];
                if (cell.HasValue) list.Add(cell.Value);
            }
            return list;
        }

        static double GetAvgColorDiff(Color source, IList<Color> colors)
        {
            return colors.Average(color => GetColorDiff(source, color));
        }

        static int GetColorDiff(Color color1, Color color2)
        {
            var redDiff = Math.Abs(color1.R - color2.R);
            var greenDiff = Math.Abs(color1.G - color2.G);
            var blueDiff = Math.Abs(color1.B - color2.B);
            return redDiff + greenDiff + blueDiff;
        }
    }

    public class ColorGeneratorConfig
    {
        public int XLength { get; set; }
        public int YLength { get; set; }

        //Get the number of permutations for each color value base on the required number of pixels.
        public int NumOfSteps
            => (int)Math.Ceiling(Math.Pow((ulong)XLength * (ulong)YLength, 1.0 / ColorDimensions));

        //Calculate the increment for each step
        public int ColorStep
            => 255 / (NumOfSteps - 1);

        //Because NumOfSteps will either give the exact number of colors or more (never less) we will sometimes to to skip some
        //this calculation tells how many we need to skip
        public decimal StepsToSkip
            => Convert.ToDecimal(Math.Pow(NumOfSteps, ColorDimensions) - XLength * YLength);

        //This factor will be used to as evenly as possible spread out the colors to be skipped so there are no large gaps in the spectrum
        public decimal IterationFactor => StepsToSkip / Convert.ToDecimal(Math.Pow(NumOfSteps, ColorDimensions));

        private double ColorDimensions => 3.0;
    }

    public class TaskRunner
    {
        private Stopwatch _sw;
        public TaskRunner()
        {
            _sw = new Stopwatch();
        }

        public void Run(Action task, string taskName)
        {
            Console.WriteLine($"Starting {taskName}...");
            _sw.Start();
            task();
            _sw.Stop();
            Console.WriteLine($"Finished {taskName}. Elapsed(ms): {_sw.ElapsedMilliseconds}");
            Console.WriteLine();
            _sw.Reset();
        }

        public T Run<T>(Func<T> task, string taskName)
        {
            Console.WriteLine($"Starting {taskName}...");
            _sw.Start();
            var result = task();
            _sw.Stop();
            Console.WriteLine($"Finished {taskName}. Elapsed(ms): {_sw.ElapsedMilliseconds}");
            Console.WriteLine();
            _sw.Reset();
            return result;
        }
    }
}

Si alguien tiene alguna idea sobre cómo mejorar el rendimiento del algoritmo de selección de color, hágamelo saber, ya que las renderizaciones 360 * 240 tardan unos 15 minutos. No creo que pueda estar en paralelo, pero me pregunto si habría una forma más rápida de obtener la diferencia de color más baja.
Phaeze

¿Cómo una imagen de 360 ​​* 240 constituye 'todos los colores'? ¿Cómo está produciendo cbrt (360 * 240) = 44.208377983684639269357874002958 colores por componente?
Mark Jeronimus

¿Qué lenguaje es este? Aleatorizar un ordenamiento de lista y Aleatorio es una mala idea independientemente, porque dependiendo del algoritmo y la implementación puede causar un resultado sesgado o una excepción que indique eso "Comparison method violates its general contract!": porque el contrato establece eso (x.compareTo(y)>0 && y.compareTo(z)>0) implies x.compareTo(z)>0. Para aleatorizar una lista, use algún método Shuffle proporcionado. ( colors.Shuffle()?)
Mark Jeronimus

@MarkJeronimus Admito que me perdí la especificación sobre la imagen de 256x128, volveré a hacer los renders simples usando esos tamaños, me estaba enfocando en que cada píxel es un aspecto de color único del desafío y renderizaciones más grandes como lo han hecho otras presentaciones.
Phaeze

@ MarkJeronimus Me doy cuenta de que la clasificación aleatoria es mala, de hecho, hay un comentario que dice lo mismo. Esto fue solo un remanente de otro enfoque que comencé a tomar y estaba priorizando hacer los grandes renderizados ya que toman mucho tiempo.
Phaeze

16

Ir

Aquí hay otro de mí, creo que da resultados más interesantes:

package main

import (
    "image"
    "image/color"
    "image/png"
    "os"

    "math"
    "math/rand"
)

func distance(c1, c2 color.Color) float64 {
    r1, g1, b1, _ := c1.RGBA()
    r2, g2, b2, _ := c2.RGBA()
    rd, gd, bd := int(r1)-int(r2), int(g1)-int(g2), int(b1)-int(b2)
    return math.Sqrt(float64(rd*rd + gd*gd + bd*bd))
}

func main() {
    allcolor := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, 256, 128))
    for y := 0; y < 128; y++ {
        for x := 0; x < 256; x++ {
            allcolor.Set(x, y, color.RGBA{uint8(x%32) * 8, uint8(y%32) * 8, uint8(x/32+(y/32*8)) * 8, 255})
        }
    }

    for y := 0; y < 128; y++ {
        for x := 0; x < 256; x++ {
            rx, ry := rand.Intn(256), rand.Intn(128)

            c1, c2 := allcolor.At(x, y), allcolor.At(rx, ry)
            allcolor.Set(x, y, c2)
            allcolor.Set(rx, ry, c1)
        }
    }

    for i := 0; i < 16384; i++ {
        for y := 0; y < 128; y++ {
            for x := 0; x < 256; x++ {
                xl, xr := (x+255)%256, (x+1)%256
                cl, c, cr := allcolor.At(xl, y), allcolor.At(x, y), allcolor.At(xr, y)
                dl, dr := distance(cl, c), distance(c, cr)
                if dl < dr {
                    allcolor.Set(xl, y, c)
                    allcolor.Set(x, y, cl)
                }

                yu, yd := (y+127)%128, (y+1)%128
                cu, c, cd := allcolor.At(x, yu), allcolor.At(x, y), allcolor.At(x, yd)
                du, dd := distance(cu, c), distance(c, cd)
                if du < dd {
                    allcolor.Set(x, yu, c)
                    allcolor.Set(x, y, cu)
                }
            }
        }
    }

    filep, err := os.Create("EveryColor.png")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    err = png.Encode(filep, allcolor)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    filep.Close()
}

Comienza con el mismo patrón que el gif en mi otra respuesta . Luego, lo baraja en esto:

solo ruido

Cuantas más iteraciones ejecute el algoritmo de comparación de vecinos bastante poco inspirado, más evidente será el patrón de arco iris.

Aquí está 16384:

un arcoiris muy ruidoso en 16384 iteraciones

Y 65536:

ingrese la descripción de la imagen aquí


66
+1 Me gusta que un patrón emerge de eso; deberías hacer una animación de eso!
Jason C

16

Estas imágenes son "Langton's Rainbow". Se dibujan de manera bastante simple: a medida que la hormiga de Langton se mueve, se dibuja un color en cada píxel la primera vez que se visita ese píxel. El color a dibujar luego se incrementa simplemente en 1, asegurando que se usen 2 ^ 15 colores, uno para cada píxel.

EDITAR: Hice una versión que representa imágenes 4096X4096, usando 2 ^ 24 colores. Los colores también se "reflejan", por lo que forman gradientes suaves y agradables. Solo les proporcionaré enlaces, ya que son enormes (> 28 MB)

Langton's Rainbow grande, regla LR

Langton's Rainbow grande, regla LLRR

// Fin de la edición.

Esto para el conjunto de reglas LR clásico:

Langton's Rainbow LR

Aquí está LLRR:

Langton's Rainbow LLRR

Finalmente, este usa el conjunto de reglas LRRRRRLLR:

Langton's Rainbow LRRRRRLLR

Escrito en C ++, usando CImg para gráficos. También debería mencionar cómo se seleccionaron los colores: Primero, uso un corto sin signo para contener los datos de color RGB. Cada vez que se visita una celda por primera vez, desplazo los bits a la derecha por un múltiplo de 5, Y por 31, luego multiplico por 8. Luego, el color corto sin signo se incrementa en 1. Esto produce valores de 0 a 248 como máximo. Sin embargo, he restado este valor de 255 en los componentes rojo y azul, por lo tanto, R y B están en múltiplos de 8, comenzando desde 255, hasta 7:

c[0]=255-((color&0x1F)*8);
c[2]=255-(((color>>5)&0x1F)*8);
c[1]=(((color>>10)&0x1F)*8);

Sin embargo, esto no se aplica al componente verde, que está en múltiplos de 8 de 0 a 248. En cualquier caso, cada píxel debe contener un color único.

De todos modos, el código fuente está a continuación:

#include "CImg.h"
using namespace cimg_library;
CImgDisplay screen;
CImg<unsigned char> surf;
#define WIDTH 256
#define HEIGHT 128
#define TOTAL WIDTH*HEIGHT
char board[WIDTH][HEIGHT];


class ant
{
  public:
  int x,y;
  char d;
  unsigned short color;
  void init(int X, int Y,char D)
  {
    x=X;y=Y;d=D;
    color=0;
  }

  void turn()
  {
    ///Have to hard code for the rule set here.
    ///Make sure to set RULECOUNT to the number of rules!
    #define RULECOUNT 9
    //LRRRRRLLR
    char get=board[x][y];
    if(get==0||get==6||get==7){d+=1;}
    else{d-=1;}
    if(d<0){d=3;}
    else if(d>3){d=0;}
  }

  void forward()
  {
    if(d==0){x++;}
    else if(d==1){y--;}
    else if(d==2){x--;}
    else {y++;}
    if(x<0){x=WIDTH-1;}
    else if(x>=WIDTH){x=0;}
    if(y<0){y=HEIGHT-1;}
    else if(y>=HEIGHT){y=0;}
  }

  void draw()
  {
    if(board[x][y]==-1)
    {
      board[x][y]=0;
      unsigned char c[3];
      c[0]=255-((color&0x1F)*8);
      c[2]=255-(((color>>5)&0x1F)*8);
      c[1]=(((color>>10)&0x1F)*8);
      surf.draw_point(x,y,c);
      color++;
    }

    board[x][y]++;
    if(board[x][y]==RULECOUNT){board[x][y]=0;}

  }

  void step()
  {
    draw();
    turn();
    forward();
  }
};

void renderboard()
{
  unsigned char white[]={200,190,180};
  surf.draw_rectangle(0,0,WIDTH,HEIGHT,white);
  for(int x=0;x<WIDTH;x++)
  for(int y=0;y<HEIGHT;y++)
  {
    char get=board[x][y];
    if(get==1){get=1;unsigned char c[]={255*get,255*get,255*get};
    surf.draw_point(x,y,c);}
    else if(get==0){get=0;unsigned char c[]={255*get,255*get,255*get};
    surf.draw_point(x,y,c);}
  }
}

int main(int argc, char** argv)
{

  screen.assign(WIDTH*3,HEIGHT*3);
  surf.assign(WIDTH,HEIGHT,1,3);
  ant a;
  a.init(WIDTH/2,HEIGHT/2,2);
  surf.fill(0);
  for(int x=0;x<WIDTH;x++)
  for(int y=0;y<HEIGHT;y++)
  {
    board[x][y]=-1;
  }

  while(a.color<TOTAL)
  {
    a.step();
  }

  screen=surf;
  while(screen.is_closed()==false)
  {
    screen.wait();
  }
  surf.save_bmp("LangtonsRainbow.bmp");
  return 0;
}

1
Bienvenido y únete al club. Tal vez sea interesante probar otras turmitas de code.google.com/p/ruletablerepository/wiki/… (participé en eso)
Mark Jeronimus

3
Los enlaces de imágenes están muertos porque Dropbox mató a las carpetas públicas.
user2428118

15

Rubí

Decidí seguir adelante y hacer el PNG desde cero, porque pensé que sería interesante. Este código está literalmente generando el raw datos binarios en en un archivo.

Hice la versión 512x512. (Sin embargo, el algoritmo no es interesante). Termina en aproximadamente 3 segundos en mi máquina.

require 'zlib'

class RBPNG
  def initialize
    # PNG header
    @data = [137, 80, 78, 71, 13, 10, 26, 10].pack 'C*'
  end

  def chunk name, data = ''
    @data += [data.length].pack 'N'
    @data += name
    @data += data
    @data += [Zlib::crc32(name + data)].pack 'N'
  end

  def IHDR opts = {}
    opts = {bit_depth: 8, color_type: 6, compression: 0, filter: 0, interlace: 0}.merge opts
    raise 'IHDR - Missing width param' if !opts[:width]
    raise 'IHDR - Missing height param' if !opts[:height]

    self.chunk 'IHDR', %w[width height].map {|x| [opts[x.to_sym]].pack 'N'}.join +
                       %w[bit_depth color_type compression filter interlace].map {|x| [opts[x.to_sym]].pack 'C'}.join
  end

  def IDAT data; self.chunk 'IDAT', Zlib.deflate(data); end
  def IEND; self.chunk 'IEND'; end
  def write filename; IO.binwrite filename, @data; end
end

class Color
  attr_accessor :r, :g, :b, :a

  def initialize r = 0, g = 0, b = 0, a = 255
    if r.is_a? Array
      @r, @g, @b, @a = @r
      @a = 255 if !@a
    else
      @r = r
      @g = g
      @b = b
      @a = a
    end
  end

  def hex; '%02X' * 4 % [@r, @g, @b, @a]; end
  def rgbhex; '%02X' * 3 % [@r, @g, @b]; end
end

img = RBPNG.new
img.IHDR({width: 512, height: 512, color_type: 2})
#img.IDAT ['00000000FFFFFF00FFFFFF000000'].pack 'H*'
r = g = b = 0
data = Array.new(512){ Array.new(512){
  c = Color.new r, g, b
  r += 4
  if r == 256
    r = 0
    g += 4
    if g == 256
      g = 0
      b += 4
    end
  end
  c
} }
img.IDAT [data.map {|x| '00' + x.map(&:rgbhex).join }.join].pack 'H*'
img.IEND
img.write 'all_colors.png'

Salida (en all_colors.png) (haga clic en cualquiera de estas imágenes para ampliarlas):

Salida

Algo más interesante salida gradiente-ish (cambiando la 4ta a la última línea a }.shuffle }):

Salida 2

Y al cambiarlo a }.shuffle }.shuffle, obtienes líneas de color locas:

Salida 3


Eso es realmente genial. ¿Hay alguna manera de que puedas hacerlo más bonito? Tal vez aleatorizar los píxeles? Scoring is by vote. Vote for the most beautiful images made by the most elegant code.

1
@LowerClassOverflowian Ok, editado
Doorknob

¡¡¡¡¡¡¡Mucho mejor!!!!!!!

1
¿Qué sucederá si cambias la 4ta a la última línea }.shuffle }.shuffle }.shuffle?
John Odom

66
@ John Erm, ¿error de sintaxis, probablemente?
Pomo de la puerta

14

Pitón

plasma

Usar python para ordenar los colores por luminancia, generar un patrón de luminancia y elegir el color más apropiado. Los píxeles se repiten en orden aleatorio para que las coincidencias de luminancia menos favorables que suceden naturalmente cuando la lista de colores disponibles se reduzca se distribuyan uniformemente en toda la imagen.

#!/usr/bin/env python

from PIL import Image
from math import pi, sin, cos
import random

WIDTH = 256
HEIGHT = 128

img = Image.new("RGB", (WIDTH, HEIGHT))

colors = [(x >> 10, (x >> 5) & 31, x & 31) for x in range(32768)]
colors = [(x[0] << 3, x[1] << 3, x[2] << 3) for x in colors]
colors.sort(key=lambda x: x[0] * 0.2126 + x[1] * 0.7152 + x[2] * 0.0722)

def get_pixel(lum):
    for i in range(len(colors)):
        c = colors[i]
        if c[0] * 0.2126 + c[1] * 0.7152 + c[2] * 0.0722 > lum:
            break
    return colors.pop(i)

def plasma(x, y):
    x -= WIDTH / 2
    p = sin(pi * x / (32 + 10 * sin(y * pi / 32)))
    p *= cos(pi * y / 64)
    return 128 + 127 * p

xy = []
for x in range(WIDTH):
    for y in range(HEIGHT):
        xy.append((x, y))
random.shuffle(xy)

count = 0
for x, y in xy:
    l = int(plasma(x, y))
    img.putpixel((x, y), get_pixel(plasma(x, y)))
    count += 1
    if not count & 255:
        print "%d pixels rendered" % count

img.save("test.png")

13

Java

import java.awt.Point;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;
import javax.imageio.ImageIO;

/**
 *
 * @author Quincunx
 */
public class AllColorImage {

    public static void main(String[] args) {
        BufferedImage img = new BufferedImage(4096, 4096, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
        int num = 0;
        ArrayList<Point> points = new ArrayList<>();
        for (int y = 0; y < 4096; y++) {
            for (int x = 0; x < 4096 ; x++) {
                points.add(new Point(x, y));
            }
        }
        for (Point p : points) {
            int x = p.x;
            int y = p.y;

            img.setRGB(x, y, num);
            num++;
        }
        try {
            ImageIO.write(img, "png", new File("Filepath"));
        } catch (IOException ex) {
            Logger.getLogger(AllColorImage.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
        }
    }
}

Fui por 4096 por 4096 porque no podía encontrar la manera de obtener todos los colores sin hacerlo.

Salida:

Demasiado grande para caber aquí. Esta es una captura de pantalla:

ingrese la descripción de la imagen aquí

Con un pequeño cambio, podemos obtener una imagen más hermosa:

Agregue Collections.shuffle(points, new Random(0));entre generar los puntos y hacer los colores:

import java.awt.Point;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Random;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;
import javax.imageio.ImageIO;

/**
 *
 * @author Quincunx
 */
public class AllColorImage {

    public static void main(String[] args) {
        BufferedImage img = new BufferedImage(4096, 4096, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
        int num = 0;
        ArrayList<Point> points = new ArrayList<>();
        for (int y = 0; y < 4096; y++) {
            for (int x = 0; x < 4096 ; x++) {
                points.add(new Point(x, y));
            }
        }
        Collections.shuffle(points, new Random(0));
        for (Point p : points) {
            int x = p.x;
            int y = p.y;

            img.setRGB(x, y, num);
            num++;
        }
        try {
            ImageIO.write(img, "png", new File("Filepath"));
        } catch (IOException ex) {
            Logger.getLogger(AllColorImage.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
        }
    }
}

ingrese la descripción de la imagen aquí

De cerca:

ingrese la descripción de la imagen aquí


29
¿Llamas a una gran mancha gris "hermosa"?
Pomo de la puerta

22
@ Pomo de puerta Sí. Yo lo llamo muy hermosa. Me parece sorprendente que todos los colores se puedan organizar en una gran mancha gris. Encuentro el blob más interesante cuando acerco. Con un poco más de detalle, puedes ver cuán poco aleatorio es el rng de Java. Cuando nos acercamos aún más, como la segunda captura de pantalla, queda claro cuántos colores hay en esa cosa. Cuando hago zoom aún más, parece un programa Piet.
Justin

Obtuve los colores en versiones más pequeñas soltando los bits más bajos.
Mark Jeronimus

Sí, los bits más bajos para r, gy por bseparado, pero estaba tratando con ellos como un número.
Justin

Veo que has descubierto la magia en tu próxima respuesta. En el tema, puede ser interesante experimentar con su propia Randomsubclase que produce números aleatorios aún menos ideales.
Mark Jeronimus

13

C ++ 11

( Actualización: solo después noté que ya se había intentado un enfoque similar --- con más paciencia con respecto al número de iteraciones).

Para cada píxel, defino un conjunto de píxeles vecinos. Defino la discrepancia entre dos píxeles como la suma de cuadrados de sus diferencias R / G / B. La penalización de un píxel dado es entonces la suma de las discrepancias entre el píxel y sus vecinos.

Ahora, primero genero una permutación aleatoria, luego empiezo a elegir pares aleatorios de píxeles. Si intercambiar los dos píxeles reduce la suma de las penalizaciones totales de todos los píxeles, el intercambio continúa. Repito esto por un millón de veces.

La salida está en formato PPM, que he convertido a PNG utilizando utilidades estándar.

Fuente:

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <cstdlib>
#include <random>

static std::mt19937 rng;

class Pixel
{
public:
    int r, g, b;

    Pixel() : r(0), g(0), b(0) {}
    Pixel(int r, int g, int b) : r(r), g(g), b(b) {}

    void swap(Pixel& p)
    {
        int r = this->r,  g = this->g,    b = this->b;
        this->r = p.r;    this->g = p.g;  this->b = p.b;
        p.r = r;          p.g = g;        p.b = b;
    }
};

class Image
{
public:
    static const int width = 256;
    static const int height = 128;
    static const int step = 32;
    Pixel pixel[width*height];
    int penalty[width*height];
    std::vector<int>** neighbors;

    Image()
    {
        if (step*step*step != width*height)
        {
            std::cerr << "parameter mismatch" << std::endl;
            exit(EXIT_FAILURE);
        }

        neighbors = new std::vector<int>*[width*height];

        for (int i = 0; i < width*height; i++)
        {
            penalty[i] = -1;
            neighbors[i] = pixelNeighbors(i);
        }

        int i = 0;
        for (int r = 0; r < step; r++)
        for (int g = 0; g < step; g++)
        for (int b = 0; b < step; b++)
        {
            pixel[i].r = r * 255 / (step-1);
            pixel[i].g = g * 255 / (step-1);
            pixel[i].b = b * 255 / (step-1);
            i++;
        }
    }

    ~Image()
    {
        for (int i = 0; i < width*height; i++)
        {
            delete neighbors[i];
        }
        delete [] neighbors;
    }

    std::vector<int>* pixelNeighbors(const int pi)
    {
        // 01: X-shaped structure
        //const int iRad = 7, jRad = 7;
        //auto condition = [](int i, int j) { return abs(i) == abs(j); };
        //
        // 02: boring blobs
        //const int iRad = 7, jRad = 7;
        //auto condition = [](int i, int j) { return true; };
        //
        // 03: cross-shaped
        //const int iRad = 7, jRad = 7;
        //auto condition = [](int i, int j) { return i==0 || j == 0; };
        //
        // 04: stripes
        const int iRad = 1, jRad = 5;
        auto condition = [](int i, int j) { return i==0 || j == 0; };

        std::vector<int>* v = new std::vector<int>;

        int x = pi % width;
        int y = pi / width;

        for (int i = -iRad; i <= iRad; i++)
        for (int j = -jRad; j <= jRad; j++)
        {
            if (!condition(i,j))
                continue;

            int xx = x + i;
            int yy = y + j;

            if (xx < 0 || xx >= width || yy < 0 || yy >= height)
                continue;

            v->push_back(xx + yy*width);
        }

        return v;
    }

    void shuffle()
    {
        for (int i = 0; i < width*height; i++)
        {
            std::uniform_int_distribution<int> dist(i, width*height - 1);
            int j = dist(rng);
            pixel[i].swap(pixel[j]);
        }
    }

    void writePPM(const char* filename)
    {
        std::ofstream fd;
        fd.open(filename);
        if (!fd.is_open())
        {
            std::cerr << "failed to open file " << filename
                      << "for writing" << std::endl;
            exit(EXIT_FAILURE);
        }
        fd << "P3\n" << width << " " << height << "\n255\n";
        for (int i = 0; i < width*height; i++)
        {
            fd << pixel[i].r << " " << pixel[i].g << " " << pixel[i].b << "\n";
        }
        fd.close();
    }

    void updatePixelNeighborhoodPenalty(const int pi)
    {
        for (auto j : *neighbors[pi])
            updatePixelPenalty(j);
    }

    void updatePixelPenalty(const int pi)
    {
        auto pow2 = [](int x) { return x*x; };
        int pen = 0;
        Pixel* p1 = &pixel[pi];
        for (auto j : *neighbors[pi])
        {
            Pixel* p2 = &pixel[j];
            pen += pow2(p1->r - p2->r) + pow2(p1->g - p2->g) + pow2(p1->b - p2->b);
        }
        penalty[pi] = pen / neighbors[pi]->size();
    }

    int getPixelPenalty(const int pi)
    {
        if (penalty[pi] == (-1))
        {
            updatePixelPenalty(pi);
        }
        return penalty[pi];
    }

    int getPixelNeighborhoodPenalty(const int pi)
    {
        int sum = 0;
        for (auto j : *neighbors[pi])
        {
            sum += getPixelPenalty(j);
        }
        return sum;
    }

    void iterate()
    {
        std::uniform_int_distribution<int> dist(0, width*height - 1);       

        int i = dist(rng);
        int j = dist(rng);

        int sumBefore = getPixelNeighborhoodPenalty(i)
                        + getPixelNeighborhoodPenalty(j);

        int oldPenalty[width*height];
        std::copy(std::begin(penalty), std::end(penalty), std::begin(oldPenalty));

        pixel[i].swap(pixel[j]);
        updatePixelNeighborhoodPenalty(i);
        updatePixelNeighborhoodPenalty(j);

        int sumAfter = getPixelNeighborhoodPenalty(i)
                       + getPixelNeighborhoodPenalty(j);

        if (sumAfter > sumBefore)
        {
            // undo the change
            pixel[i].swap(pixel[j]);
            std::copy(std::begin(oldPenalty), std::end(oldPenalty), std::begin(penalty));
        }
    }
};

int main(int argc, char* argv[])
{
    int seed;
    if (argc >= 2)
    {
        seed = atoi(argv[1]);
    }
    else
    {
        std::random_device rd;
        seed = rd();
    }
    std::cout << "seed = " << seed << std::endl;
    rng.seed(seed);

    const int numIters = 1000000;
    const int progressUpdIvl = numIters / 100;
    Image img;
    img.shuffle();
    for (int i = 0; i < numIters; i++)
    {
        img.iterate();
        if (i % progressUpdIvl == 0)
        {
            std::cout << "\r" << 100 * i / numIters << "%";
            std::flush(std::cout);
        }
    }
    std::cout << "\rfinished!" << std::endl;
    img.writePPM("AllColors2.ppm");

    return EXIT_SUCCESS;
}

Variar el paso de los vecinos da resultados diferentes. Esto se puede modificar en la función Image :: pixelNeighbours (). El código incluye ejemplos para cuatro opciones: (ver fuente)

ejemplo 01 ejemplo 02 ejemplo 03 ejemplo 04

Editar: otro ejemplo similar al cuarto anterior pero con un núcleo más grande y más iteraciones:

ejemplo 05

Uno más: usando

const int iRad = 7, jRad = 7;
auto condition = [](int i, int j) { return (i % 2==0 && j % 2==0); };

y diez millones de iteraciones, obtuve esto:

ejemplo 06


11

No es el código más elegante, pero es interesante en dos aspectos: calcular el número de colores de las dimensiones (siempre que el producto de las dimensiones sea una potencia de dos) y hacer cosas de espacio de color trippy:

void Main()
{
    var width = 256;
    var height = 128;
    var colorCount = Math.Log(width*height,2);
    var bitsPerChannel = colorCount / 3;
    var channelValues = Math.Pow(2,bitsPerChannel);
    var channelStep = (int)(256/channelValues);

    var colors = new List<Color>();

    var m1 = new double[,] {{0.6068909,0.1735011,0.2003480},{0.2989164,0.5865990,0.1144845},{0.00,0.0660957,1.1162243}};
    for(var r=0;r<255;r+=channelStep)
    for(var g=0;g<255;g+=channelStep)
    for(var b=0;b<255;b+=channelStep)   
    {
        colors.Add(Color.FromArgb(0,r,g,b));
    }
    var sortedColors = colors.Select((c,i)=>
                            ToLookupTuple(MatrixProduct(m1,new[]{c.R/255d,c.G/255d,c.B/255d}),i))
                            .Select(t=>new
                                            {
                                                x = (t.Item1==0 && t.Item2==0 && t.Item3==0) ? 0 : t.Item1/(t.Item1+t.Item2+t.Item3),
                                                y = (t.Item1==0 && t.Item2==0 && t.Item3==0) ? 0 :t.Item2/(t.Item1+t.Item2+t.Item3),
                                                z = (t.Item1==0 && t.Item2==0 && t.Item3==0) ? 0 :t.Item3/(t.Item1+t.Item2+t.Item3),
                                                Y = t.Item2,
                                                i = t.Item4
                                            })
                            .OrderBy(t=>t.x).Select(t=>t.i).ToList();
    if(sortedColors.Count != (width*height))
    {
        throw new Exception(string.Format("Some colors fell on the floor: {0}/{1}",sortedColors.Count,(width*height)));
    }
    using(var bmp = new Bitmap(width,height,PixelFormat.Format24bppRgb))
    {
        for(var i=0;i<colors.Count;i++)
        {
            var y = i % height;
            var x = i / height;

            bmp.SetPixel(x,y,colors[sortedColors[i]]);
        }
        //bmp.Dump(); //For LINQPad use
        bmp.Save("output.png");
    }
}
static Tuple<double,double,double,int>ToLookupTuple(double[] t, int index)
{
    return new Tuple<double,double,double,int>(t[0],t[1],t[2],index);
}

public static double[] MatrixProduct(double[,] matrixA,
    double[] vectorB)
{
    double[] result=new double[3];
    for (int i=0; i<3; ++i) // each row of A
        for (int k=0; k<3; ++k)
            result[i]+=matrixA[i,k]*vectorB[k];
    return result;
}

Se pueden obtener algunas variaciones interesantes simplemente cambiando la cláusula OrderBy:

X:

ingrese la descripción de la imagen aquí

y:

ingrese la descripción de la imagen aquí

z:

ingrese la descripción de la imagen aquí

Y:

ingrese la descripción de la imagen aquí

Desearía poder descubrir qué estaba causando las líneas impares en los primeros tres


2
Esas líneas impares son probablemente el sesgo de algún tipo o método de búsqueda (¿búsqueda binaria / clasificación rápida?)
Mark Jeronimus

De hecho, realmente me gustan las líneas aquí.
Jason C

11

Java

Esta fue una idea mucho mejor. Este es un código Java muy corto; El método principal tiene solo 13 líneas:

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;
import javax.imageio.ImageIO;

/**
 *
 * @author Quincunx
 */
public class AllColorImage {

    public static void main(String[] args) {
        BufferedImage img = new BufferedImage(4096, 4096, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);

        for (int r = 0; r < 256; r++) {
            for (int g = 0; g < 256; g++) {
                for (int b = 0; b < 256; b++) {
                    img.setRGB(((r & 15) << 8) | g, ((r >>> 4) << 8 ) | b, (((r << 8) | g) << 8) | b);
                }
            }
        }
        try {
             ImageIO.write(img, "png", new File("Filepath"));
        } catch (IOException ex) {
            Logger.getLogger(AllColorImage.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
        }
    }
}

Genera bloques de "selectores de color". Básicamente, en el primer bloque, r=0en el segundo, r=1etc. En cada bloque, los gincrementos con respecto a xy bcon respecto a y.

Realmente me gustan los operadores bit a bit. Déjame desglosar la setRGBdeclaración:

img.setRGB(((r & 15) << 8) | g, ((r >>> 4) << 8 ) | b, (((r << 8) | g) << 8) | b);

((r & 15) << 8) | g         is the x-coordinate to be set.
r & 15                      is the same thing as r % 16, because 16 * 256 = 4096
<< 8                        multiplies by 256; this is the distance between each block.
| g                         add the value of g to this.

((r >>> 4) << 8 ) | b       is the y-coordinate to be set.
r >>> 4                     is the same thing as r / 16.
<< 8 ) | b                  multiply by 256 and add b.

(((r << 8) | g) << 8) | b   is the value of the color to be set.
r << 8                      r is 8 bits, so shift it 8 bits to the left so that
| g                         we can add g to it.
<< 8                        shift those left 8 bits again, so that we can
| b                         add b

Como resultado de los operadores bit a bit, esto demora solo 7 segundos en completarse. Si r & 15se reemplaza por r % 16, tarda 9 segundos.

Elegí el 4096 x 4096

Salida (captura de pantalla, demasiado grande de lo contrario):

ingrese la descripción de la imagen aquí

Salida con una sonrisa maligna dibujada por círculos rojos a mano alzada:

ingrese la descripción de la imagen aquí


2
Enlace al original para que pueda verificar la validez (contar colores)
Mark Jeronimus

2
Jajaja Olvidé que puedo ejecutar el código Java. La primera imagen pasa, y no puedo reproducir la segunda imagen (risas)
Mark

16
Todos los círculos a mano alzada tienen el mismo color, descalificado. : P
Nick T

3
@Quincunx +1 si puedes dibujar una cara aterradora y aún así mantener los requisitos de color.
Jason C

2
@JasonC Mira mi respuesta. El crédito va a Quincunx por la inspiración.
Level River St
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