입력 으로 합리적인 무손실 형식의 흑백 이미지 가 제공되면 입력 이미지와 최대한 가까운 ASCII 아트를 출력하십시오.
규칙
- 줄 바꿈 및 ASCII 바이트 32-127 만 사용할 수 있습니다.
- 이미지 주변에 불필요한 공백이 없도록 입력 이미지가 잘립니다.
- 제출물은 5 분 이내에 전체 점수 모음을 완료 할 수 있어야합니다.
- 원시 텍스트 만 허용됩니다. 서식있는 텍스트 형식이 없습니다.
- 스코어링에 사용 된 글꼴은 20pt Linux Libertine 입니다.
- 출력 텍스트 파일은 아래에 설명 된대로 이미지로 변환 될 때 각 크기의 30 픽셀 내에서 입력 이미지와 동일한 크기 여야합니다.
채점
이 이미지는 스코어링에 사용됩니다.
여기 에서 이미지의 zip 파일을 다운로드 할 수 있습니다 .
제출물은이 모음에 최적화되어서는 안됩니다. 오히려 비슷한 크기의 8 개의 흑백 이미지에 적합합니다. 제출물이 이러한 특정 이미지에 최적화되어 있다고 의심되는 경우 코퍼스의 이미지를 변경할 권리가 있습니다.
스코어링은이 스크립트를 통해 수행됩니다.
#!/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)))
채점 과정 :
- 각 코퍼스 이미지에 대해 제출을 실행하여 코퍼스
.txt
파일과 동일한 스템이있는 파일로 결과를 출력 하십시오 (수동으로 완료). - 공백을 잘라내어 20 포인트 글꼴을 사용하여 각 텍스트 파일을 PNG 이미지로 변환합니다.
- Lanczos 리샘플링을 사용하여 결과 이미지의 크기를 원본 이미지의 크기로 조정하십시오.
- 를 사용하여 각 텍스트 이미지를 원본 이미지와 비교하십시오
dssim
. - 각 텍스트 파일에 대한 dssim 점수를 출력하십시오.
- 평균 점수를 출력합니다.
구조적 유사성 ( dssim
점수 를 계산하는 메트릭)은 이미지에서 사람의 시력과 물체 식별을 기반으로하는 메트릭입니다. 간단히 말해서 : 두 이미지가 인간과 비슷해 보인다면 아마도 낮은 점수를 얻게 될 것입니다 dssim
.
당첨 된 제출물은 평균 점수가 가장 낮은 제출물입니다.
.txt
파일로 출력"을 통해 무슨 뜻인지 알 수 있습니까? 프로그램이 파일로 파이프 될 텍스트를 출력해야합니까 아니면 파일을 직접 출력해야합니까?