गलती से मैंने wigglegram बना डाले
(lmao.center)- फ़ोटो लाइब्रेरी में जमा एक जैसे कोणों से ली गई लगातार तस्वीरों को अपने-आप जोड़ने पर, अनजाने में wigglegram की सैकड़ों फ़ाइलें बन गईं
- wigglegram कई फ़्रेमों को GIF की तरह बार-बार चलाकर बनाई जाने वाली त्रिआयामी छवि है, और इसके लिए एक ही दृश्य को थोड़ा अलग नज़रियों से ली गई तस्वीरें सामग्री बनती हैं
- ऑटोमैटिक एक्सट्रैक्शन के लिए TinEye जैसी reverse image search में इस्तेमाल होने वाली perceptual hashing का उपयोग किया गया, जिसमें मिलती-जुलती इमेजों के hash एक-दूसरे के ज़्यादा क़रीब होते हैं
- स्क्रिप्ट फ़ोटो hash की गणना करती है और इमेज जोड़ों की Hamming distance की तुलना करके, एक तय सीमा से नीचे आने वाले मिलते-जुलते फ़ोटो समूहों को wigglegram के रूप में निकालती है
- कुछ नतीजे इरादतन की गई फ़ोटोग्राफ़ी से आए, लेकिन ज़्यादातर तस्वीरें संयोग से ली गई थीं, और गहराई प्रभाव से ज़्यादा छोटे अनजाने वीडियो जैसे kinescopic परिणाम भी बहुत थे
संयोग से बने wigglegram
- wigglegram कई फ़्रेमों को बार-बार चलाकर बनाई जाने वाली stereo image का एक रूप है
- GIF की तरह फ़्रेमों को loop करने पर, थोड़ा अलग नज़रियों से ली गई इमेजें जुड़ती जाती हैं और त्रि-आयामी प्रभाव बनता है
- एक ही दृश्य को थोड़ा-थोड़ा अलग कोण से कई बार शूट करने की आदत और camera roll को व्यवस्थित न करने की आदत के कारण, फ़ोटो लाइब्रेरी में ऐसी मिलती-जुलती तस्वीरें बहुत जमा हो गई थीं
- ऐसी फ़ोटो श्रृंखलाएँ wigglegram की इस इनपुट शर्त से अच्छी तरह मेल खाती हैं: “एक ही दृश्य को अलग-अलग कोण से ली गई तस्वीरें”
perceptual hashing से मिलती-जुलती तस्वीरें ढूँढना
- फ़ोटो लाइब्रेरी में समान इमेजों के लगातार हिस्सों को अपने-आप खोजने के लिए perceptual hashing अपनाया गया
- perceptual hashing, sha1 जैसे cryptographic hash से अलग, इस तरह काम करता है कि जो इमेजें देखने में मिलती-जुलती हों उनके hash bits ज़्यादा मिलें
- स्क्रिप्ट सभी फ़ोटो के hash निकालती है
- hash निकालना अपने-आप में तेज़ है
- iCloud से फ़ोटो डाउनलोड करने की प्रक्रिया धीमी है
- hash के बीच की Hamming distance निकालकर यह तय किया जाता है कि इमेज जोड़ा कितना समान है
- उदाहरण में Hamming distance 10 के आसपास एक अच्छा सीमा-बिंदु लगा, और इसी के आधार पर मिलती-जुलती फ़ोटो जोड़ियाँ और समूह निकाले गए
ऑटोमैटिक एक्सट्रैक्शन के नतीजों की प्रकृति
- ऑटोमैटिक एक्सट्रैक्शन से सैकड़ों wigglegram बन गए
- कुछ नतीजे जानबूझकर ली गई तस्वीरों से आए, लेकिन ज़्यादातर वास्तव में संयोग से बने परिणाम थे
- संयोग से ली गई तस्वीरें हमेशा पारंपरिक त्रिआयामी छवियों जैसी नहीं दिखतीं
- कई नतीजे “stereoscopic” से ज़्यादा “kinescopic” के क़रीब हैं
- कुछ नतीजे छोटे अनजाने चलचित्र जैसे लगते हैं
- यात्रा या जगहों की तस्वीरें, जानवर, डिज़ाइन कार्य, और मूर्तियों की तस्वीरों सहित कई तरह के विषयों से wigglegram बने
जिन विषयों पर यह खास तौर पर अच्छा काम करता है
- जानवर wigglegram के लिए अच्छे विषय हैं क्योंकि उनका व्यवहार अनुमानित नहीं होता
- इसमें बिल्ली, कुत्ता और कबूतर जैसे उदाहरण शामिल हैं
- डिज़ाइन कार्यों में भी अलग-अलग कोण या अवस्थाएँ दर्ज हो जाती हैं, इसलिए अच्छे परिणाम मिलते हैं
- iPad Sidecar, baby book, resistor bridge जैसे कामों के उदाहरण दिए गए हैं
- मूर्तियों या वस्तुओं की तस्वीरें भी कई नज़रियों के जुड़ने से wigglegram में बदल जाती हैं
- Olivetti, frog with a joint जैसे उदाहरण शामिल हैं
सार्वजनिक रूप से उपलब्ध स्क्रिप्ट
- स्क्रिप्ट GitHub पर उपलब्ध है
- Mac पर यह iCloud फोटो लाइब्रेरी के साथ काम करती है
- इसके अलावा, तस्वीरों वाली किसी directory को निर्दिष्ट करके भी इसका उपयोग किया जा सकता है
1 टिप्पणियां
Lobste.rs की राय
यह सच में मज़ेदार और अटपटा है। इतना बेवकूफ़ाना आइडिया होने के बावजूद यह बहुत अच्छी तरह काम करता है
बस, वह hashing process “आलोचना” के अर्थ में नहीं, बल्कि डाउनलोड और hashing का काम बहुत ज़्यादा है इस अर्थ में काफ़ी भारी लगती है। ऐसे तेज़ toy project/experiment में पहले वह सबसे सरल तरीका अपनाना, जो काम कर जाए, और फिर उसे बैकग्राउंड में “लंबे” समय तक चलने देना काफ़ी तर्कसंगत है
अगर मेरे पास ऐसा सोचने की कल्पनाशक्ति होती, तो मैं भी यही तरीका अपनाता या पहले उन फ़ोटो को छाँटता जो आसपास के समय में नहीं ली गईं, यह कह नहीं सकता। बस, ऐसा करते-करते “सबसे अच्छा pre-filtering” ढूँढ़ने में एक हफ़्ता फँसकर ऊब जाने और आखिरकार कोई दिलचस्प या मज़ेदार नतीजा ही न निकाल पाने वाला क्लासिक जाल भी है
यह काफ़ी बढ़िया special effect है
सोचता हूँ कि shooting date का विश्लेषण करने पर भी क्या ऐसे ही नतीजे मिलेंगे। हर लगातार फ़ोटो जल्दी-जल्दी नहीं ली गई होती, इसलिए false negative ज़्यादा हो सकते हैं
इसके अलावा macOS में cloud से कुछ डाउनलोड किए बिना भी Photos के sqlite database से timestamp और location data सीधे निकाली जा सकती है
मुझे पता ही नहीं था कि ऐसे hashing algorithm भी होते हैं जो फ़ोटो की कुछ जानकारी बचाए रखते हैं, ताकि hashes की तुलना करके फ़ोटो की similarity मिल सके। लगता है इसके बहुत सारे ऐसे उपयोग हो सकते हैं जिनके बारे में मैंने कभी सोचा ही नहीं
वह खुरदुरा और lo-fi एहसास कैसे बनाया जाता है?
GIF बनाते समय 256-रंग palette लगभग “मुफ़्त” में साथ आ जाता है। हाँ, अगर आप कई window frames को इस तरह combine करने जैसी उन्नत तकनीक नहीं इस्तेमाल कर रहे हों कि हर window की अपनी local color table हो, तभी ऐसा है
2013 में मैंने उस समय के अपने पार्टनर के साथ two-way mirror के पीछे 3 iPod रखकर, एक छोटे web app से उन्हें control करते हुए, iPad से शूट trigger करने और नतीजा दिखाने वाला एक stereo photo booth बनाया था
फिनिश बहुत अच्छी नहीं थी, लेकिन इसे बनाना मज़ेदार था। http://stereogif.me
जिन्हें motion sickness होती है, वे इस पेज को खोलते समय सावधान रहें
कमाल है। पहले एक सेवा हुआ करती थी जो Nintendo 3DS फ़ोटो लेकर दो camera frames से animated GIF बना देती थी
मैं अपने ब्लॉग पर उसे “wigglepics” कहता था, और उसका aesthetic काफ़ी मज़ेदार था
याद है कि यह effect 2010 के शुरुआती वर्षों में Tumblr और उससे जुड़े साइटों पर बहुत लोकप्रिय था
उसी की वजह से मैं पिछले कुछ घंटों से बिल्ली की तस्वीरें लेकर GIF बना रहा था