Nachdem ich jetzt zufällige Bilder generiert, Helligkeiten, ISO, Kontrast und Temperatur Filter erstellt und vor allem verstanden habe, ist es Zeit etwas Tooling herum zu bauen.
Tooling
Dazu habe ich argparse verwendet. Via Argparse kann ich nun die einzelnen Filter in Reihe schalten und per Flag die Werte aus den Commandline Parametern abrufen.
./abandoned-tuples \
--contrast -20 \
--iso 30 \
--brightness -40 \
--flatten 50 \
--temperature +20 \
cat.png test123.png
./abandoned-tuples -c 30 -i 30 -f 50 -b -30 -t +20 verkehrsmuseum_47964855892_o.jpg out3.png
Das Tool ist auf Github unter Abandoned-Tuples
Dann habe ich noch etwas Meta Informationen eingebaut. Speicherverbauch und Dauer der Laufzeit.
./abandoned-tuples -c 30 kreta_48223742362_o.jpg out2.png
Time: 14.00934251
Memory: 1.0 GG
1GB ist schon ganz schön viel Memory, aber klar ich muss ja auch das ganze
Bild einlesen. Aber ich war bisher auch nie wirklich auf Effizienz getrimmt
was die Funktionen angeht. Anstatt eine neue Liste aufzubauen npixels
(siehe Vorherige Code Beispiele) habe ich nun die aktuelle Liste bearbeitet
und mittels enumerate die originale Liste aktualisiert.
for i, pixel in enumerate(pixels):
l = list(pixel)
r = random.randint(0, dec)
l[0] = l[0] + r
l[1] = l[1] + r
l[2] = l[2] + r
pixels[i] = tuple(l)
Und siehe da, Speicherverbauch halbiert. Wirklich schneller (zeitlich gesehen) habe ich es nicht bekommen. Zwischenzeitlich habe ich versucht anstatt der Tuple->List Conversion direkt das Tuple zu bearbeiten (bzw zu konkatinieren) aber das war noch langsamer als die List Conversion.
./abandoned-tuples -c 30 kreta_48223742362_o.jpg out2.png
Time: 13.686766427
Memory: 0.56 GB
Mit dem Commandline Tool das ich jetzt mit abandoned-tuples habe, war ich
sehr happy. Ich konnte nun mit immer den gleichen Werten (meine Art von
Filtern) meinen Fotos einen bestimmen Look verleihen. Yay.
Filter finden.
Nachdem ich jetzt ein programmierbares Interface habe, kann ich einfach Bilder in allen möglichen Werten generieren lassen. Quasi explorativ neue Instagram Filter finden. Hier mal 200 Varianten eines Bildes welches ich als Argument übergeben kann.
for i in range(0,200):
# read file
x, y, pixels = get_image(sys.argv[1])
# apply filters
pixels = contrast(pixels, random.randrange(-128, 128))
pixels = iso(pixels, random.randrange(0, 64))
pixels = flatten(pixels, random.randrange(0, 64))
pixels = brightness(pixels, random.randrange(-128, 128))
pixels = temperature(pixels, random.randrange(-128, 128))
# write file with all changes to disk
new_image(x, y, "random/x-{}{}.png".format(sys.argv[1],i), pixels)
Das hat wegen den extremen Werten fast immer ein bisschen was von Andy Warhol
Ein paar glückliche Zufälle (wörtlich) wollte ich aber trotzdem mal teilen.
Aber alles in allem zu wenig zu gebrauchen. So ist das jetzt Datenmüll den man auch gleich wieder löschen kann.
Mit etwas Erfahrung weiss man ungefähr was einem Bild jetzt gut tut und was davon nicht. Und so hab ich ein paar wenige Bilder mit meiner eigenen Software bearbeitet. Ein Beispiel hier aus Kreta:
Ende
Und somit habe ich nun erreicht was ich wollte. Mein eigenes kleines Tool zur Bildbearbeitung geschrieben. In der Analog Fotografie gibt es oft das Argument, das es gut ist, den kompletten Prozess unter der eigenen Kontrolle zu haben. Wirklich zu wissen was passiert und jede Kleinigkeit selbst steuern können, von Aufnahme bis zum Bild an der Wand.
Ähnlich ist das hier auch, es fühlt sich gut an Ergebnisse solcher Bearbeitung selbst zu erzielen. Zu wissen was abgeht und warum das Bild so ist wie es ist.
Das Projekt Bildbearbeitung selbst machen, hört jetzt auf und ich habe dabei sehr viel gelernt und viele Aha Momente gehabt. Kann ich nur jedem empfehlen.
Wo ich aufhöre, fängt natürlich auch professionelle Foto Software an. Farbkurvenbearbeitung und alles weitere, wie auch schon in Teil 3 hervorgehoben.
Happy Pixel Editing