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In diesem Tutorial werden wir anfangen mit Bildern zu arbeiten – dabei benutzen wir zunächst statische Bilder. Wir werden Schritt für Schritt unsere eigenen Filter schreiben und einfache Histogramm-Aufgaben bearbeiten.

...

Danach können wir ein beliebiges Bild lade laden und darstellen:

myImage = loadImage("Bild.png");

image(myImage, 0, 0, width, height);

Folgend das komplette Processing-Sketch:

PImage myImage;

void setup() {
  size(200,200);
  myImage = loadImage("EinBild.png");
}

void draw() {
  image(myImage, 0, 0, width, height);
}

...

Folgend ein komplettes Processing-Sketch:

PImage myImage;

void setup() {
  size(200,200);
  myImage = loadImage("EinBild.png");
}

void draw() {
  background(255);
  tint(100);
  image(myImage, 0, 0, width, height);
}

...

image(images[3], 0, 0);

Folgend das komplette Processing-Sketch:

PImage [] images;
int numOfImages = 6;

int whichImage = 0;

void setup() {
  size(200,200);
  images = new PImage[numOfImages];
  
  for(int i=0; i<numOfImages; i++) {
    images[i] = loadImage("Bilder"+i+".png");
  }
}

void draw() {
  image(images[whichImage], 0, 0, width, height);
}

void mousePressed() {
  whichImage = (int)random(0, numOfImages);
}

...

Jedes Bild besteht aus einem Array an Farbinformationen (siehe Wikipedia). Diese Informationen werden in einem Raster (Breite, Höhe) dargestellt und ergeben so das ganze Bild. Abgelegt werden diese Informationen jedoch in einem simplen fortlaufenden Array [0][1][2][3]...[n]. Wir müssen also nun wissen, wie wir von einer Position aus dem Array (Index) auf eine Position auf dem Screen (x, y) schliessen können. Zur Veranschaulichung kann folgende Grafik herangezogen werden.

Image RemovedImage Added

Wenn wir nur mit der Processing Zeichenfläche arbeiten und keine externen Bilder hinzu laden, können wir die Farben auf der Zeichenfläche direkt aus dem pixels[]-Array auslesen. Dazu laden wir uns die Farbwerte in den Speicher loadPixels() gehen mit zwei verschachtelten for-Schleifen durch x und y Positionen und setzen an der entsprechenden Stelle einen neuen Farbwert pixels[loc] = color(255);. Zum Abschluss ist es wichtig updatePixels() auf zu rufen um die neuen Werte zu aktualisieren:

void setup() {
  size(200600, 200400);
}

void draw() {
  loadPixels();

  for(int x=0; x<width; x++) {// loop through all rows
  for  for(int y=0; y<height; y++) {
    // loop intthrough locall = x+y*width;
columns per row
    for (int x=0; x<width; x++) {
  if(x%2 == 0) { // calculate pixel location in list
  pixels[loc] = color(255);  int loc = y*width + }x;
else
{      // set color depending on if color is dividable by two (even, odd)
      if (x%10 == 0) {
        pixels[loc] = color(0255);
      } else {
  }   }    pixels[loc] = color(0);
      }
    }
  }

  updatePixels();
}

Wenn wir das für jeden zweiten zenten x-Wert machen erhalten wir beispielsweise folgendes Bild:

Image RemovedImage Added

Aufgaben

• Versucht andere Muster mit Hilfe des Pixel-Arrays zu zeichnen.
• Versucht folgendes Muster mit der gelernten Methode zu zeichnen:

Image RemovedImage Added

Pixel Farben auslesen

Auf die gleiche Art und Weise, wie wir die Farbwerte im pixels[]-Array setzen können, lassen sich diese auch auslesen. Dies lässt sich zum einen als color(r,g,b)-Variable machen, als auch Komponentenweise durch red(pixel[loc]), green(pixel[loc]) und blue(pixel[loc]). Zur Veranschaulichung können wir das Beispiel “P03_6_Pixels_Farbe_laden” anschauen.Image Removed

Image Added

Bei diesem Beispiel machen wir das gleiche, was wir ganz zu Beginn getan haben, um ein Bild zu laden und auf der Zeichenfläche anzuzeigen. Dieses Mal verwenden wir aber statt der vor definierten Funktion image() eine eigene Funktion, welche durch alle Pixel des Arrays des Bildes geht und die darin enthaltenen Farbinformationen extrahiert:

...

pixels[loc] = color(r,g,b);

Folgend das komplette Processing-Sketch:

PImage myImage;

void setup() {
  size(200, 200);
  myImage = loadImage("EinBild.png");
}

void draw() {
  loadPixels();
  myImage.loadPixels();
  
  for(int x=0; x<width; x++) {
    for(int y=0; y<height; y++) {
      int loc = x+y*width;
      
      float r = red(myImage.pixels[loc]);
      float g = green(myImage.pixels[loc]);
      float b = blue(myImage.pixels[loc]);
      
      pixels[loc] = color(r,g,b);
    }
  }
  
  updatePixels();
}

...

Die Methode zum setzen und auslesen von Bildinfromationen (Farben) lässt sich sehr gut nutzen um damit Bilder zu manipulieren oder – noch wichtiger – zu analysieren.

Pixelate

Image Added

Im folgenden Beispiel verwenden wir die gelernten Funktionen um ein Bild gröber aufzulösen.:

PImage myImage;
int
pixelSize
= 10;

void setup() {
  size(200600, 200400);
  myImage = loadImage("EinBild.png");
  myImage.loadPixels();
}

void draw() {
  int size  myImage.loadPixels()= mouseX/10+1;
  
  for(int x=0; x<width; x+=pixelSizesize) {
    for(int y=0; y<height; y+=pixelSizesize) {
      int loc = x+y*width;
      
      color c = myImage.pixels[loc];
      
      fill(c);
      noStroke();
      rect(x, y, pixelSizesize, pixelSizesize);
    }
  }
}

...

Flashlight

Image Added

Im folgenden Beispiel verändern wir die Helligkeit der Pixel durch die Position der Maus.:

PImage myImage;

void setup() {
  size(200600, 200400);
  myImage = loadImage("EinBild.png");
}

void draw() {
  loadPixels();
  myImage.loadPixels();
 

  PVector mousePos = new PVector(mouseX, mouseY);
  PVector currPixel = new PVector(0, 0);

   for for(int x=0; x<width; x++) {
    for (int y=0; y<height; y++) {
      int loc = x+y*width;
 

          currPixel.x = x;
      currPixel.y = y;
   

        float r = red(myImage.pixels[loc]);
      float g = redgreen(myImage.pixels[loc]);
      float b = redblue(myImage.pixels[loc]);

      float distance = mousePos.dist(currPixel);
      float brightness = (50100-distance)/50;
     100;

      r*=brightness;
      g*=brightness;
      b*=brightness;
     

      r = constrain(r, 0, 255);
      g = constrain(g, 0, 255);
      b = constrain(b, 0, 255);
  

         color c = color(r, g, b);

            pixels[pixels[loc] = c;
    }
  }

  updatePixels();
}

Threshold

Image RemovedImage Added

Im folgenden Beispiel zeichnen wir ein Schatz-Weiss Bild welches auf bestimmte Grenzwerte abgestimmt ist. Ausserdem zeichnen wir in diesem Beispiel nicht auf die Zeichenfläche direkt, sondern initialisieren ein neues “leeres” Bild auf dem wir dann zeichen:

destImage = createImage(width, height, RGB);
destImage.pixels[loc] = color(255);

Folgend das komplette Processing-Sketch:

PImage myImage;
PImage destImage;
int threshold = 100;

void setup() {
  size(200, 200);
  myImage = loadImage("EinBild.png");
  destImage = createImage(width, height, RGB);
}

void draw() {
  myImage.loadPixels();
  destImage.loadPixels();
  
  threshold = mouseX;
  
  for(int x=0; x<width; x++) {
    for(int y=0; y<height; y++) {
      int loc = x+y*width;
      
      if(brightness(myImage.pixels[loc])<threshold) {
        destImage.pixels[loc] = color(255);
      } else {
        destImage.pixels[loc] = color(] = color(0);
      }
    }
  }

  destImage.updatePixels();
  image(destImage, 0, 0);
}

Simple Sobel

Image Added

Im letzten Beispiel verwenden wir einen Filter um Kanten zu erkennen. Dazu vergleichen wir immer den aktuellen Pixel mit seinen Nachbarn:

PImage myImage;
PImage destImage;

void setup() {
  size(200, 200);
  myImage = loadImage("EinBild.png");
  destImage = createImage(width, height, RGB);
}

void draw() {
  myImage.loadPixels();
  destImage.loadPixels();
  
  for(int x=1; x<width; x++) {
    for(int y=0; y<height; y++) {
      int currLoc = x+y*width;
      color currColor = myImage.pixels[currLoc];
      
      int prevLoc = (x-1)+y*width;
      color prevColor = myImage.pixels[prevLoc];
      
      float difference = abs(brightness(currColor)-brightness(prevColor));
      destImage.pixels[currLoc] = color(difference);
    }
  }

  destImage.updatePixels();
  image(destImage, 0, 0);
}

Weitere Beispiele

Line Art

Image Added

PImage myImage;

void setup() {
  size(1920, 1080);
  myImage = loadImage("Gradient_3.png");
  smooth();
}

void draw() {
  myImage.loadPixels();
  background(0);

  // image(myImage,0,0);
  
  int steps = mouseX + 4;
  for (int x=0; x<width; x+=steps) {
    for (int y=0; y<height; y+=steps) {
      int loc = x+y*width;

      float bright = brightness(myImage.pixels[loc]);
      color c = myImage.pixels[loc];
      pushMatrix();
      translate(x, y);
      rotate(radians((bright/255)*360));
      stroke(c);
      strokeWeight(2);
      line((bright/255)*-50, 0, (bright/255)*50, 0);
      }popMatrix();
    }
  }
  
destImage.updatePixels();   image(destImage, 0, 0updatePixels();
}

Image Removed

...

ASCII Art

Image Added

PImage myImage;
PImage destImage;

void setup() {
  size(200900, 200900);
  myImage = loadImage("EinBildMarilyn.pngjpg");
  destImage = createImage(width, height, RGBsmooth();
}

void draw() {
  myImage.loadPixels();
  background(0);

  // destImage.loadPixels(image(myImage,0,0);
  
  int steps = mouseX+10;
  for (int x=10; x<width; x++=steps) {
    for (int y=0; y<height; y++=steps) {
      int currLocloc = x+y*width;

      colorfloat currColorbright = brightness(myImage.pixels[currLocloc]);
      color c = myImage.pixels[loc];
   int prevLoc = fill(x-1)+y*widthc);
      color prevColor = myImage.pixels[prevLoc]textSize(map(bright,0,255,0,50));
      
      float differenceString ascii = absCharacter.toString(brightness(currColorchar)-brightness int(prevColorbright));
      destImage.pixels[currLoc] = color(differencetext(ascii,x,y);
    }
  }
  
destImage.updatePixels();   image(destImage, 0, 0updatePixels();
}

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Aufgaben

• Lest und versteht Seite 270 – 272 (Convolution Filter) im Buch “Learning Processing” von Daniel Shiffman.
• Schaut euch die Beispiele zu Bildern unter Generative Gestaltung an.
• Erstellt ein Beispiel, welches euch das Histogramm eines Bildes visuell wieder gibt. (R,G,B,Brightness).
• Erstellt ein Beispiel, welches für bestimmte Helligkeitswerte einen Buchstaben zeichnet.

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