Biorąc pod uwagę czarno-biały obraz w dowolnym rozsądnym formacie bezstratnym jako dane wejściowe, należy wyprowadzić grafikę ASCII możliwie najbliższą obrazowi wejściowemu.
Zasady
- Można stosować tylko sygnały liniowe i bajty ASCII 32-127.
- Obraz wejściowy zostanie przycięty, aby wokół obrazu nie było żadnych białych znaków.
- Zgłoszenia muszą być w stanie wypełnić cały korpus punktacji w czasie krótszym niż 5 minut.
- Akceptowany jest tylko surowy tekst; brak formatów tekstu sformatowanego.
- Czcionka użyta w punktacji to 20-pkt Linux Libertine .
- Wyjściowy plik tekstowy po przekonwertowaniu na obraz, jak opisano poniżej, musi mieć takie same wymiary jak obraz wejściowy, w granicach 30 pikseli w każdym z wymiarów.
Punktacja
Te obrazy zostaną wykorzystane do oceny:
Możesz pobrać plik zip z obrazkami tutaj .
Zgłoszenia nie powinny być optymalizowane dla tego korpusu; powinny raczej działać na dowolne 8 czarno-białych obrazów o podobnych wymiarach. Zastrzegam sobie prawo do zmiany obrazów w korpusie, jeśli podejrzewam, że zgłoszenia są optymalizowane dla tych konkretnych obrazów.
Punktacja zostanie przeprowadzona za pomocą tego skryptu:
#!/usr/bin/env python
from __future__ import print_function
from __future__ import division
# modified from http://stackoverflow.com/a/29775654/2508324
# requires Linux Libertine fonts - get them at https://sourceforge.net/projects/linuxlibertine/files/linuxlibertine/5.3.0/
# requires dssim - get it at https://github.com/pornel/dssim
import PIL
import PIL.Image
import PIL.ImageFont
import PIL.ImageOps
import PIL.ImageDraw
import pathlib
import os
import subprocess
import sys
PIXEL_ON = 0 # PIL color to use for "on"
PIXEL_OFF = 255 # PIL color to use for "off"
def dssim_score(src_path, image_path):
out = subprocess.check_output(['dssim', src_path, image_path])
return float(out.split()[0])
def text_image(text_path):
"""Convert text file to a grayscale image with black characters on a white background.
arguments:
text_path - the content of this file will be converted to an image
"""
grayscale = 'L'
# parse the file into lines
with open(str(text_path)) as text_file: # can throw FileNotFoundError
lines = tuple(l.rstrip() for l in text_file.readlines())
# choose a font (you can see more detail in my library on github)
large_font = 20 # get better resolution with larger size
if os.name == 'posix':
font_path = '/usr/share/fonts/linux-libertine/LinLibertineO.otf'
else:
font_path = 'LinLibertine_DRah.ttf'
try:
font = PIL.ImageFont.truetype(font_path, size=large_font)
except IOError:
print('Could not use Libertine font, exiting...')
exit()
# make the background image based on the combination of font and lines
pt2px = lambda pt: int(round(pt * 96.0 / 72)) # convert points to pixels
max_width_line = max(lines, key=lambda s: font.getsize(s)[0])
# max height is adjusted down because it's too large visually for spacing
test_string = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
max_height = pt2px(font.getsize(test_string)[1])
max_width = pt2px(font.getsize(max_width_line)[0])
height = max_height * len(lines) # perfect or a little oversized
width = int(round(max_width + 40)) # a little oversized
image = PIL.Image.new(grayscale, (width, height), color=PIXEL_OFF)
draw = PIL.ImageDraw.Draw(image)
# draw each line of text
vertical_position = 5
horizontal_position = 5
line_spacing = int(round(max_height * 0.8)) # reduced spacing seems better
for line in lines:
draw.text((horizontal_position, vertical_position),
line, fill=PIXEL_ON, font=font)
vertical_position += line_spacing
# crop the text
c_box = PIL.ImageOps.invert(image).getbbox()
image = image.crop(c_box)
return image
if __name__ == '__main__':
compare_dir = pathlib.PurePath(sys.argv[1])
corpus_dir = pathlib.PurePath(sys.argv[2])
images = []
scores = []
for txtfile in os.listdir(str(compare_dir)):
fname = pathlib.PurePath(sys.argv[1]).joinpath(txtfile)
if fname.suffix != '.txt':
continue
imgpath = fname.with_suffix('.png')
corpname = corpus_dir.joinpath(imgpath.name)
img = text_image(str(fname))
corpimg = PIL.Image.open(str(corpname))
img = img.resize(corpimg.size, PIL.Image.LANCZOS)
corpimg.close()
img.save(str(imgpath), 'png')
img.close()
images.append(str(imgpath))
score = dssim_score(str(corpname), str(imgpath))
print('{}: {}'.format(corpname, score))
scores.append(score)
print('Score: {}'.format(sum(scores)/len(scores)))
Proces punktacji:
- Uruchom przesyłanie dla każdego obrazu korpusu, wysyłając wyniki do
.txt
plików o tym samym rdzeniu co plik korpusu (wykonywane ręcznie). - Konwertuj każdy plik tekstowy na obraz PNG, używając 20-punktowej czcionki, usuwając spacje.
- Zmień rozmiar obrazu wynikowego do wymiarów oryginalnego obrazu za pomocą próbkowania Lanczosa.
- Porównaj każdy obraz tekstowy z oryginalnym obrazem, używając
dssim
. - Wyjście wyniku dssim dla każdego pliku tekstowego.
- Podaj średni wynik.
Podobieństwo strukturalne (metryka, za pomocą której dssim
obliczane są wyniki) to metryka oparta na wizji człowieka i identyfikacji obiektu na obrazach. Mówiąc wprost: jeśli dwa obrazy wyglądają podobnie do ludzi, (prawdopodobnie) będą miały niski wynik od dssim
.
Zwycięskie zgłoszenie będzie zgłoszeniem o najniższym średnim wyniku.
.txt
plikach”? Czy program powinien wypisywać tekst, który zostanie przesłany potokiem do pliku, czy też powinniśmy wydrukować plik bezpośrednio?