Se le da como entrada una imagen en escala de grises. Su tarea es encontrar un patrón estático o en bucle en el Juego de la vida de Conway que se parezca lo más posible a la imagen de entrada.

Su salida puede ser ya sea una imagen fija o una animación en bucle en algún formato que se puede convertir a gif. Las dimensiones de la imagen de salida deben ser las mismas que las de entrada, y debe contener solo píxeles en blanco y negro.

Si la salida es una animación, cada cuadro debe generarse a partir del anterior de acuerdo con las reglas del Juego de la Vida, con una celda por píxel. La animación debe realizar un bucle, con el primer fotograma generado a partir del último fotograma por las mismas reglas.

Si el resultado es una imagen fija, la aplicación de las reglas del juego de la vida debe producir la misma imagen. Esto significa que ninguna célula 'viva' puede tener más de tres o menos de dos vecinos 'vivos', y ninguna célula 'muerta' puede tener exactamente tres vecinos 'vivos'. (Tenga en cuenta que esto es básicamente lo mismo que una animación como se describió anteriormente, pero con un solo cuadro).

Reglas y aclaraciones adicionales:

• Usted (o su programa) puede elegir si las celdas 'vivas' se representan como blancas y 'muertas' como negras, o viceversa. Es decir, puede codificar esto o su programa puede elegirlo en función de la imagen de entrada. (Pero debe ser el mismo para cada cuadro de la animación).

• Las condiciones de contorno deben ser periódicas, lo que significa que las celdas en la columna de la derecha tienen vecinos en la columna de la izquierda, etc.

• Para animaciones, la velocidad de cuadros depende de usted (o de su programa); Me imagino que las velocidades de cuadro rápidas funcionarán bien para aproximar píxeles grises.

• Publique al menos dos resultados incrustados en su respuesta. Si puede publicar resultados de todas las imágenes de entrada a continuación, es preferible.

• Es aceptable reducir las imágenes de prueba si es necesario para lograr gifs con archivos de tamaño suficientemente pequeño. Si desea vincular también a archivos más grandes, está bien. Si desea presumir, siéntase libre de encontrar algunos archivos fuente de mayor resolución.

• Intente evitar tener demasiados parámetros controlables en su código; es mejor si la única entrada de su programa es la imagen. La excepción es si desea tener un parámetro para controlar el número de cuadros de animación, ya que eso afectará el tamaño del archivo.

• Puede usar programas externos para cambiar el formato de los archivos de entrada y salida, y / o compilar cuadros de salida en una animación si lo desea. (Este no es un desafío de manejo de formato de archivo).

• Este es un concurso de popularidad , por lo que gana la respuesta con más votos.

Aquí hay una selección de imágenes de prueba, tomadas principalmente de otras preguntas en este sitio. (Es posible que luego agregue imágenes de entrada adicionales "adicionales").

Solo para comenzar, aquí hay un intento de referencia muy tonto en Python 2, que aprovecha el hecho de que un bloque de cuatro cuadrados es una estructura estable en el Juego de la Vida. Simplemente cambia la escala de la imagen de entrada por un factor de 4, luego dibuja un bloque si el píxel correspondiente es más oscuro que 0,5.

from skimage import io
from skimage import transform
import sys

img = io.imread(sys.argv[1],as_grey=True)

source = transform.resize(img, [i/4 for i in img.shape])

img[:]=1
for x in xrange(source.shape[0]):
    for y in xrange(source.shape[1]):
        if source[x,y]<0.5:
            img[x*4, y*4] = 0
            img[x*4+1, y*4] = 0
            img[x*4, y*4+1] = 0
            img[x*4+1, y*4+1] = 0

io.imsave(sys.argv[2], img)

Aquí hay algunas salidas del código de ejemplo. Estoy seguro de que son posibles resultados mucho mejores.

Pitón

import sys, random, itertools
from PIL import Image

filename, cutoff = sys.argv[1], int(sys.argv[2]) if len(sys.argv) > 2 else 128

# load command-line arg as image
src = Image.open(sys.argv[1]).convert("L") # grayscale
(w, h), src = src.size, src.load()
# flatten
src = bytearray(src[x, y] for y in range(h) for x in range(w))
size = len(src)
neighbour_offsets = (-w-1,-w,-w+1,-1,1,w-1,w,w+1)    

shapes = set()
max_shape_x, max_shape_y = 0, 0
for shape in (((1, 1), (1, 1), "b"), # block
    ((0,1,1,0),(1,0,0,1),(0,1,1,0), "h"), # hive
    ((0,0,1,0),(0,1,0,1),(1,0,0,1),(0,1,1,0), "l"), # loaf
    ((0,1,0),(1,0,1),(0,1,0), "t"), # tub
    ((1,1,0),(1,0,1),(0,1,0), "B"), # boat
    ((1,1,0),(1,0,1),(0,1,1), "s"), # ship
    ((1,1,0,1,1),(0,1,0,1,0),(0,1,0,1,0),(1,1,0,1,1), "I"), # II
    ((0,0,0,1,1),(0,0,0,0,1),(0,0,0,1,0),(1,0,1,0,0),(1,1,0,0,0), "c"), # canoe sinking
    ((1,1,0,0),(1,0,0,1),(0,0,1,1), "a"), # aircraft carrier
    ((0,1,1,0,0),(1,0,0,1,0),(0,1,0,0,1),(0,0,1,1,0), "m"), # mango
    ((0,1,1,0),(1,0,0,1),(1,0,0,1),(0,1,1,0), "p"), # pond
    ((0,0,0,1,1),(0,0,1,0,1),(0,0,1,0,0),(1,0,1,0,0),(1,1,0,0,0), "i"), # integral
    ((1,1,0,1),(1,0,1,1), "S"), # snake
    ((1,1,0,0),(1,0,1,0),(0,0,1,0),(0,0,1,1), "f"), # fish hook
    ):
    X, Y = len(shape[0]), len(shape)-1
    max_shape_x, max_shape_y = max(X, max_shape_x), max(Y, max_shape_y)
    shapes.add(((X, Y), tuple(y*w+x for y in range(Y) for x in range(X) if shape[y][x]), shape[:-1], shape[-1]))
    shapes.add(((X, Y), tuple(y*w+x for y in range(Y) for x in range(X-1,-1,-1) if shape[y][x]), shape[:-1], shape[-1]))
    shapes.add(((X, Y), tuple(y*w+x for y in range(Y-1,-1,-1) for x in range(X) if shape[y][x]), shape[:-1], shape[-1]))
    shapes.add(((X, Y), tuple(y*w+x for y in range(Y-1,-1,-1) for x in range(X-1,-1,-1) if shape[y][x]), shape[:-1], shape[-1]))

def torus(i, *indices):
    if len(indices) == 1:
        return (i + indices[0]) % size
    return [(i + n) % size for n in indices]

def iter_neighbours(i):
    return torus(i, *neighbour_offsets)

def conway(src, dest):
    for i in range(size):
        alive = count_alive(src, i)
        dest[i] = (alive == 2 or alive == 3) if src[i] else (alive == 3)

def calc_score(i, set):
    return 255-src[i] if not set else src[i]

def count_alive(board, i, *also):
    alive = 0
    for j in iter_neighbours(i):
        if board[j] or (j in also):
            alive += 1
    return alive

def count_dead(board, i, *also):
    dead = 0
    for j in iter_neighbours(i):
        if (not board[j]) and (j not in also):
            dead += 1
    return dead

def iter_alive(board, i, *also):
    for j in iter_neighbours(i):
        if board[j] or (j in also):
            yield j

def iter_dead(board, i, *also):
    for j in iter_neighbours(i):
        if (not board[j]) and (j not in also):
            yield j

def check(board):
    for i in range(size):
        alive = count_alive(board, i)
        if board[i]:
            assert alive == 2 or alive == 3, "alive %d has %d neighbours %s" % (i, alive, list(iter_alive(board, i)))
        else:
            assert alive != 3, "dead %d has 3 neighbours %s" % (i, list(iter_alive(board, i)))

dest = bytearray(size)

if False:
    # turn into contrast
    for i in range(size):
        mx = max(src[i], max(src[j] for j in iter_neighbours(i)))
        mn = min(src[i], min(src[j] for j in iter_neighbours(i)))
        dest[i] = int((0.5 * src[i]) + (128 * (1 - float(src[i] - mn) / max(1, mx - mn))))
    src, dest = dest, bytearray(size)

try:
    checked, bad, score_cache = set(), set(), {}
    next = sorted((calc_score(i, True), i) for i in range(size))
    while next:
        best, best_score = None, sys.maxint
        current, next = next, []
        for at, (score, i) in enumerate(current):
            if score > cutoff:
                break
            if best and best_score < score:
                break
            if not dest[i] and not count_alive(dest, i):
                do_nothing_score = calc_score(i, False)
                clean = True
                for y in range(-max_shape_y-1, max_shape_y+2):
                    for x in range(-max_shape_x-1, max_shape_x+2):
                        if dest[torus(i, y*w+x)]:
                            clean = False
                            break
                    if not clean:
                        break
                any_ok = False
                for (X, Y), shape, mask, label in shapes:
                    for y in range(Y):
                        for x in range(X):
                            if mask[y][x]:
                                pos, ok = torus(i, -y*w-x), True
                                if (pos, label) in bad:
                                    continue
                                if clean and (pos, label) in score_cache:
                                    score = score_cache[pos, label]
                                else:
                                    paint = torus(pos, *shape)
                                    for j in paint:
                                        for k in iter_alive(dest, j, *paint):
                                            if count_alive(dest, k, *paint) not in (2, 3):
                                                ok = False
                                                break
                                        if not ok:
                                            break
                                        for k in iter_dead(dest, j, *paint):
                                            if count_alive(dest, k, *paint) == 3:
                                                ok = False
                                                break
                                        if not ok:
                                            break
                                    if ok:
                                        score = 0
                                        any_ok = True
                                        for x in range(X):
                                            for y in range(Y):
                                                score += calc_score(torus(pos, y*w+x), mask[y][x])
                                            score /= Y*X
                                        if clean:
                                            score_cache[pos, label] = score
                                    else:
                                        bad.add((pos, label))
                                if ok and best_score > score and do_nothing_score > score:
                                    best, best_score = (pos, shape, label), score
                if any_ok:
                    next.append((score, i))
        if best:
            pos, shape, label = best
            shape = torus(pos, *shape)
            sys.stdout.write(label)
            sys.stdout.flush()
            for j in shape:
                dest[j] = True
            check(dest)
            next += current[at+1:]
        else:
            break
except KeyboardInterrupt:
    pass
print

if True:
    check(dest)
    anim = False
    while dest != src:
        if anim:
            raise Exception("animation!")
        else:
            anim = True
        sys.stdout.write("x"); sys.stdout.flush()
        conway(dest, src)
        dest, src = src, dest
        check(dest)

# canvas
out = Image.new("1", (w, h))
out.putdata([not i for i in dest])

# tk UI
Tkinter = None
try:
    import Tkinter
    from PIL import ImageTk
    root = Tkinter.Tk()
    root.bind("<Button>", lambda event: event.widget.quit())
    root.geometry("%dx%d" % (w, h))
    show = ImageTk.PhotoImage(out)
    label = Tkinter.Label(root, image=show)
    label.pack()
    root.loop()
except Exception as e:
    print "(no Tkinter)", e
    Tkinter = False

if len(sys.argv) > 3:
    out.save(sys.argv[3])

if not Tkinter:
    out.show()

Por favor entrecierra los ojos:

El código sella en los píxeles más blancos con el bodegón estándar más adecuado . Hay un argumento de corte para que pueda decidir dónde va el redondeo al umbral blanco y negro. He experimentado con living-is-white y el resultado es muy similar.

Java

Un enfoque basado en la detección de bordes. Requiere este archivo de texto en el directorio en ejecución.

import java.awt.Color;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.util.*;

import javax.imageio.ImageIO;


public class StillLifer{
    private static List<boolean[][]>patterns=new ArrayList<>();
    private static boolean[][] copy(boolean[][]b,int x,int y){
        boolean[][]r=new boolean[6][6];
        for(int i=0;i<6;i++){
            for(int j=0;j<6;j++){
                r[i][j]=b[y+i][x+j];
            }
        }
        return r;
    }
    private static void paste(boolean[][]from,boolean[][]to,int x,int y){
        for(int i=0;i<from.length;i++)for(int j=0;j<from[0].length;j++){
            to[y+i][x+j]=from[i][j];
        }
    }
    private static boolean[][]findClosest(boolean[][]b){
        boolean[][]c=null;
        int d=999999;
        for(boolean[][]k:patterns){
            int d2=editDistance(b,k);
            if(d2<d){
                c=k;
                d=d2;
            }
        }
        return c;
    }
    private static boolean[][]decode(String s){
        char[]a=s.toCharArray();
        boolean[][]r=new boolean[6][6];
        int k=0;
        for(int i=0;i<6;i++){
            for(int j=0;j<6;j++){
                r[i][j]=a[k++]=='1';
            }
        }
        return r;
    }
    private static class EdgeDetectEntry{
        int l;
        int x;
        int y;
        public EdgeDetectEntry(int m,int x,int y){
            this.l=m;
            this.x=x;
            this.y=y;
        }
    }
    private static Random rand;
    private static int w,h;
    private static BufferedImage img;
    private static boolean[][]grid;
    private static File file;
    private static int editDistance(boolean[][]from,boolean[][]to){
        int w=from.length;
        int h=from[0].length;
        int k=0;
        for(int x=0;x<w;x++){
            for(int y=0;y<h;y++){
                k+=from[y][x]^to[y][x]?1:0;
            }
        }
        return k;
    }
    private static int colorDistance(Color from,Color to){
        return from.getRed()-to.getRed();
    }
    private static int edgeDetectWeight(int x,int y){
        int k=0;
        Color c=new Color(img.getRGB(x, y));
        for(int x2=Math.max(0,x-1);x2<Math.min(w,x+2);x2++){
            for(int y2=Math.max(0,y-1);y2<Math.min(h,y+2);y2++){
                int l=colorDistance(c,new Color(img.getRGB(x2, y2)));
                k+=l*l;
            }
        }
        return k;
    }
    private static void save() throws Exception{
        int bk=Color.BLACK.getRGB();
        int wt=Color.WHITE.getRGB();
        for(int x=0;x<w;x++){
            for(int y=0;y<h;y++){
                img.setRGB(x,y,grid[y][x]?wt:bk);
            }
        }
        String k=file.getName().split("\\.")[0];
        ImageIO.write(img,"png",new File(k="out_"+k+".png"));
    }
    private static String rle(boolean[][]grid){
        StringBuilder st=new StringBuilder();
        for(boolean[]row:grid){
            for(int j=0;j<row.length;j++){
                int k=1;
                for(;j<row.length-1&&row[j]==row[j+1];j++)k++;
                if(k!=1)st.append(Integer.toString(k,36));
                st.append(row[j]?'@':'-');
            }
        }
        return st.toString();
    }
    private static int getVal(boolean[][]grid,int x,int y){
        if(x<0)x+=w;
        if(y<0)y+=h;
        if(x==w)x=0;
        if(y==h)y=0;
        return grid[y][x]?1:0;
    }
    private static boolean newState(boolean[][]grid,int x,int y,String rule){
        String[]r=rule.split("/");
        int k=0;
        for(int a=-1;a<=1;a++)for(int b=-1;a<=1;a++)k+=(a|b)==0?0:getVal(grid,x+a,y+b);
        String s=Integer.toString(k);
        return grid[y][x]?r[1].contains(s):r[0].contains(s);
    }
    private static boolean[][] next(boolean[][]grid,String rule){
        boolean[][]r=new boolean[h][w];
        for(int x=0;x<w;x++){
            for(int y=0;y<h;y++){
                r[y][x]=newState(grid,x,y,rule);
            }
        }
        return r;
    }
    private static void loadPatterns() throws Exception{
        Scanner reader=new Scanner(new File("lib.txt"));
        while(reader.hasNext()){
            String line=reader.nextLine();
            if(line.startsWith("--"))continue;
            patterns.add(decode(line));
        }
        reader.close();
    }
    public static void main(String[]a) throws Exception{
        loadPatterns();
        Scanner in=new Scanner(System.in);
        img=ImageIO.read(file=new File(in.nextLine()));
        in.close();
        w=img.getWidth();
        h=img.getHeight();
        grid=new boolean[h][w];
        final int npix=w*h;
        rand=new Random(npix*(long)img.hashCode());
        List<EdgeDetectEntry> list=new ArrayList<>();
        for(int x=0;x<w;x++){
            for(int y=0;y<h;y++){
                list.add(new EdgeDetectEntry(edgeDetectWeight(x,y),x,y));
            }
        }
        list.sort((one,two)->{int k=two.l-one.l;if(k>0)return 1;if(k<0)return -1;return 0;});
        for(int i=Math.max(Math.min(3,npix),npix/5);i>0;i--){
            EdgeDetectEntry e=list.get(i);
            grid[e.y][e.x]=rand.nextDouble()<0.9;
        }
        grid=next(grid,"/2345678");
        boolean[][]d=new boolean[h][w];
        for(int i=0;i<w/6;i++){
            for(int j=0;j<h/6;j++){
                paste(findClosest(copy(grid,i*6,j*6)),d,i*6,j*6);
            }
        }
        grid=d;
        assert(rle(next(grid,"3/23")).equals(rle(grid)));
        save();
    }
}

Algunos resultados:

C ++

Enfoque directo de pixelación utilizando el promedio de cada cuadrícula de 8x8 para seleccionar una cuadrícula de salida de 8x8 (una "textura de color"). Cada cuadrícula de salida de 8x8 tiene un separador de 2 celdas en la parte superior y derecha. Las cuadrículas fueron diseñadas desde 4 bodegones de celdas hasta 18 bodegones dentro de los 6x6 píxeles restantes.

El programa actúa como un filtro de PGM binario a PBM binario. Por defecto, las imágenes son "oscuras"; el negro es muerte y el blanco es vida; -iInvierte esto. -g [value]agrega una gamma, que se usa para preponderar promedios antes de seleccionar las texturas de color.

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <sstream>
#include <cmath>

// colors 4 through 18 have 4 through 18 live cells
// colors 1-3 are repetitions of 0 or 4 used
// as artificially weighted bins
unsigned char gol_colors[]={
      0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0 // Color  0
   ,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0 // Color  1
   ,  0,  0,  0, 16, 40, 16,  0,  0 // Color  2
   ,  0,  0,  0, 16, 40, 16,  0,  0 // Color  3
   ,  0,  0,  0, 16, 40, 16,  0,  0 // Color  4
   ,  0,  0,  0, 24, 40, 16,  0,  0 // Color  5
   ,  0,  0,  0, 16, 40, 80, 32,  0 // Color  6
   ,  0,  0,  0, 48, 72, 40, 16,  0 // Color  7
   ,  0,  0,  8, 20,  8, 64,160, 64 // Color  8
   ,  0,  0,  8, 20,  8, 64,160, 96 // Color  9
   ,  0,  0, 12, 20,  8, 64,160, 96 // Color 10
   ,  0,  0, 12, 20,  8,192,160, 96 // Color 11
   ,  0,  0,204,204,  0,  0, 48, 48 // Color 12
   ,  0,  0,204,204,  0,192,160, 64 // Color 13
   ,  0,  0,  0,108,168,168,108,  0 // Color 14
   ,  0,  0, 96,144,104, 40,172,192 // Color 15
   ,  0,  0,204,204,  0,  0,204,204 // Color 16
   ,  0,  0,216,216,  0,216,212,  8 // Color 17
   ,  0,  0,204,164, 40, 80,148,204 // Color 18
};

enum { gol_bins = sizeof(gol_colors)/(sizeof(*gol_colors))/8 };

bool inverted=false;

bool applygamma=false;
double gammasetting=0.0;

unsigned int corrected(unsigned int i, unsigned int r) {
   return static_cast<unsigned int>(r*std::pow(i/static_cast<double>(r), gammasetting));
}

int main(int argc, char** argv) {
   std::vector<unsigned short> pgm_data;
   unsigned pgm_width;
   unsigned pgm_height;
   unsigned pgm_vpp;

   std::vector<unsigned char> pbm_data;
   unsigned pbm_width;
   unsigned pbm_height;

   unsigned int doublings=0;

   std::vector<std::string> args(argv+1, argv+argc);
   for (unsigned int i=0, e=args.size(); i<e; ++i) {
      if (args[i]=="-i") { inverted=true; continue; }
      if (args[i]=="-g") {
         if (i+1==e) continue;
         std::stringstream ss;
         ss << args[++i];
         if (ss >> gammasetting) applygamma = true;
         continue;
      }
   }

   std::string line;
   std::getline(std::cin, line);
   if (line!="P5") return 1;
   enum { nothing, have_w, have_h, have_bpp } readstate = nothing;
   while (std::cin) {
      std::getline(std::cin, line);
      if (line.empty()) continue;
      if (line[0]=='#') continue;
      std::stringstream ss; ss << line;
      for(;;) {
         switch (readstate) {
         case nothing: if (ss >> pgm_width) readstate = have_w; break;
         case have_w:  if (ss >> pgm_height) readstate = have_h; break;
         case have_h:  if (ss >> pgm_vpp) readstate = have_bpp; break;
         }
         if (readstate==have_bpp) break;
         if (ss) continue;
         break;
      }
      if (readstate==have_bpp) break;
   }
   if (readstate!=have_bpp) return 1;
   // Fill pgm data
   pgm_data.resize(pgm_width*pgm_height);
   for (unsigned i=0, e=pgm_width*pgm_height; i<e; ++i) {
      int v = std::cin.get();
      if (v==std::char_traits<char>::eof()) return 1;
      pgm_data[i] = static_cast<unsigned int>(std::char_traits<char>::to_char_type(v))&0xFFU;
   }
   pbm_width  = pgm_width/8*8;
   pbm_height = pgm_height/8*8;
   pbm_data.resize(pbm_width*pbm_height/8);
   for (unsigned x=0, xe=pbm_width/8; x<xe; ++x) {
      for (unsigned y=0, ye=pbm_height/8; y<ye; ++y) {
         // Calculate the average of this 8x8 area
         unsigned int total=0;
         for (unsigned int xd=0; xd<8; ++xd) {
            for (unsigned int yd=0; yd<8; ++yd) {
               unsigned int c = x+xd+(y+yd)*pgm_width;
               unsigned int pv = pgm_data[x*8+xd+(y*8+yd)*pgm_width];
               // Apply gamma prior to averaging
               if (applygamma) pv=corrected(pv, pgm_vpp);
               total += pv;
            }
         }
         total /= 64;
         // Invert average if inverting colors (white on black)
         if (inverted) total=pgm_vpp-total;
         total *= gol_bins;
         total /= (pgm_vpp+1);
         // Fill 8x8 areas with gol color texture
         for (unsigned int yd=0; yd<8; ++yd) {
            pbm_data[x+(y*8+yd)*pbm_width/8] = gol_colors[total*8+yd];
         }
      }
   }
   // Now, write a pbm
   std::cout
      << "P4\n"
      << "# generated by pgm2gol\n"
      << pbm_width << " " << pbm_height << "\n";
   for (unsigned i=0, e=pbm_data.size(); i<e; ++i) {
      unsigned char data=pbm_data[i];
      if (!inverted) { data=pbm_data[i]^0xFF; }
      std::cout.put(data);
   }
}

Resultados seleccionados (nota: todos los pbm se convirtieron a png utilizando un programa de terceros para cargar):

Escher, gamma 2.2

Mona Lisa, gamma 2.2

Océano, gamma 2.2 invertido

Cachorro, gamma 2.2

Traición de imágenes, gamma 2.2 invertido

Mona Lisa gamma 2.2, invertida, para comparar