Version 1.0 | Deep-Picture Converter

Der ''Deep-Picture Converter - Version 1.0'' (nur für Windows)

...ist im Downloadbereich dieser Website zu finden

So ähnlich sieht er heute noch aus (Stand: 06.04.22), doch er ist erstmal fertig - der Deep Picture Bildkonverter.

Leider noch mit ein paar kleinen Einschränkungen

Diese erste ''fertige'' Version, die erste, welche ich öffentlich zum Download angeboten habe, schwächelt in einigen Punkten noch etwas. Der 23.01.22 als Downloadtermin stand erst einmal, ich wollte die Nutzer nicht enttäuschen.

Einerseits gibt es Probleme bei der Nutzung der ''häufigsten Farbwerte'', das Programm scheint etwas anderes zu tun als die am häufigsten vorkommende Farbe zur Färbung eines Pixels zu wählen, aber Nilesh ist dran!

Andererseits ist das lineare Pixelwachstum weiterhin nur mit ganzen Zahlen verfügbar. Gibt man Kommazahlen für das Wachstum ein, ignoriert das Programm dieses Komma (bzw. den Punkt) schlicht.

Wenn man sich das Resultat nach der Umwandlung vom Programm öffnen lässt, öffnet sich das Eingabebild mit, das Ausgabebild wiederum erscheint manchmal etwas klein auf der Bildschirmoberfläche und kann erst betrachtet werden, wenn man die ''Eingabevorschau'' schließt.

Die Software des Deep-Picture Converters hat schon jetzt so etwas wie eine Geschichte. Seit dem ersten ''fertigen'' Prototypen vom 17.10.21 gab es zahlreiche Updates. Fehlerbehebungen, Verbesserungen und technische Innovationen, sowie letztendlich auch Veränderungen im Design haben zur Fertigstellung einer ersten für jeden einfach und gut Nutzbaren Version für Windows geführt.

HIER gibt es die Software zum Download.

Versuche diesen Effekt mit existierender Bildbearbeitungssoftware zu imitieren - du wirst scheitern, dieser Effekt ist brandneu!

Update des Prototypen

Jetzt können Farbwerte genau berechnet, sowie auch ein exponentielles Pixelwachstum ausgewählt werden. Beim oberen Bild wachsen die Pixel vom Zentrum aus exponentiell an. Für das untere Bild wurde ein lineares Pixelwachstum ausgewählt. Für beide Bilder wurden die Farbwerte genau berechnet (RGB)

Abgesehen von ästhetischen Faktoren stößt der Effekt mit seinem technischen Nutzen bei dieser Einstellung (relativ großer Faktor für das ''Pixelwachstum'') an seine Grenzen. Der Nutzer erkennt neben dem höchsten Gebäude im Zentrum der Netzstruktur lediglich einige hohe Gebäude am linken Bildrand und weiß, dass auch ganz rechts im Bild noch blauer Himmel vorherschend ist. An diesem Beispiel kann man jedoch den Vergleich der beiden Einstellungsmöglichkeiten (linear und exponentiell) gut nachvollziehen.

Farbauswahl

Unten sieht man einmal den direkten Vergleich der drei Einstellungsmöglichkeiten betreffs der Farbauswahl. Sie können entweder durch Auswertung der RGB-Werte genau berechnet werden (höherer Rechenaufwand), ausgewählt werden, indem die am häufigsten im ursprünglichen Bild vorkommende Farbe ein gesamtes Feld/Pixel einfärbt oder zufällig aus dem ursprünglichen Bildmaterial herausgepickt werden, wobei bei jeder Umwandlung andere Resultate entstehen.

Zufällige Farbe

Am häufigsten auftretende Farbwerte

Farbwerte genau berechnet (RGB)

Original

PNG - 61,6 MB; JPG - 13,7 MB; HEIF - 11,9 MB

Spare Speicherplatz

Der ästhetische Nutzen des Programms ist wohl eindeutig eine Frage der persönlichen Meinung. Was ist aber mit dem technischen? Oft habe ich davon gesprochen, dass man durch den Effekt Speicherplatz einsparen kann, was bei sehr großen Bildern mit kleinen Details sinnvoll sein kann, aber wie sehen die Fakten aus?

Ich habe hier ein 10'000 x 5'000 Pixel Beispielbild ausgewählt. Es handelt sich um eine Aufnahme vom Mainufer in Frankfurt. Das Bild ist lizenzfrei und stammt von Pexels.

Im Downloadbereich dieser Website findest du ein Panorama namens ''LGBTQ+.heif'', welches die enorme Speicherplatzersparnis demonstriert.

Ich habe kürzlich das Bildformat HEIF für mit dem Konverter erzeugte Bilder entdeckt. In der Originaldatei lässt sich damit gegenüber JPG nicht allzu viel gut machen, doch im Deep Picture lässt sich ohne weiteren Qualitätsverlust enorm viel Speicherplatz sparen, während die Details (In diesem Fall das Boot, vor allem dessen Bezeichnung) komplett erhalten bleiben.

Ihr seht oben die Originaldateie (JPG) sowie unten die mit dem Deep Picture Konverter konvertierte Variante (JPG) mit ihrem jeweiligen Speicherbedarf. Ich musste für die Anzeige auf der Website JPG verwenden, da HEIF hier noch nicht unterstützt wird.

Deep Picture

PNG - 5,36 MB; JPG - 2,86 MB; SVG - 8,44 MB; HEIF - 519 kb

Erhalte das Gesamtbild

Der Effekt bzw. das Verfahren muss das Gesamtbild nicht zwangsläufig in Pixeln Auflösen. Eine grundlegende, an geläufige Bildschirmformate anpassbare Grundauflösung kann selbstverständlich erhalten werden.

Behalte die Details

In vielen Bildern gibt es kleine Bereiche, welche beinahe die gesamte Aufmerksamkeit des Betrachters beanspruchen. Nur hier lohnt es sich, mit dem Scrollrad der Computermaus näher heranzuzoomen. Warum dann also das gesamte Bild unnötig hoch auflösen? Abgesehen vom eingesparten Speicherplatz, welcher sich bei kleineren Bildern ohnehin vernachlässigen lässt, ist so erst einmal ein Fokus gesetzt. Unwichtiges wird ausgeblendet, Wichtiges zentriert und betont.

Garantiere harmonische Übergänge

Ein Bild im Sinne des Deep Picture besteht nicht einfach aus hoch- und weniger hoch aufgelösten Bereichen, es wird gestaffelt. Die Pixel wachsen harmonisch von einem Punkt oder Bereich des Bildes an, wobei man sowohl zwischen linearem und exponentiellen Wachstum wählen kann, als auch die relative Größenänderung der einzelnen Pixel genau einstellen kann. Wo endet hier der scharfe Bereich, wo beginnt der körnige? Dieses Beispielbild ist aus der SVG-Datei heraus entstanden, weshalb die Netzstruktur in Ansätzen erkennbar ist.

Die lineare Netzstruktur

Hier sieht man die lineare Struktur, die Pixel wachsen hier von Reihe zu Reihe um einen bestimmten, absoluten Wert - in diesem Falle ''1''. Dieses Verfahren ist bereits seit Fertigstellung des ersten Prototypen am 27.10.21 möglich.

Die exponentielle Netzstruktur

In diesem Bild nun sieht man einmal wie so eine exponentielle Netzstruktur aufgebaut ist, jedes dieser Felder bildet einen ''Pixel'' im fertigen Deep-Picture. Ich favorisiere diese Einstellung gegenüber der linearen, sie bringt schönere und sinnvollere Ergebnisse hervor.

Erweitere den hoch aufgelösten Bereich

Wenn wie hier das ganze Motorrad zusammen mit seinem coolen Fahrer im Mittelpunkt steht, kann man den hochauflösenden Bereich natürlich beliebig ausweiten. Ich habe für dieses Beispiel einmal wieder die lineare Netzstruktur gewählt.

Erschaffe ein Kunstwerk

Schönheit liegt im Auge des Betrachters - Manche finden's cool, Andere können weniger damit anfangen.

Vor Allem unter Fans von Pixel Art habe ich einiges an gutem Feedback bekommen.

Alle Einstellungsmöglichkeiten

(1) Die Auswahl eines Bildes

Selbstverständlich kann das Bild zur Konvertierung frei gewählt werden, derzeit unterstützte Formate für das Input sind JPG und PNG, weitere sind denkbar. Es kann sogar sein dass das Programm schon jetzt weitere akzeptiert, man könnte das einmal ausprobieren.

(2) Die Auswahl der Wachstumsart

Es kann zwischen linearem und exponentiellem Pixelwachstum gewählt werden. Bei der linearen wird pro erzeugter Pixel-/Felderreihe ein bestimmter absoluter Wert addiert, bei der exponentiellen Variante wachsen die Pixel von Reihe zu Reihe jeweils um einen bestimmten Faktor.

(3) Die Auswahl der Färbung

Es kann zwischen drei Optionen gewählt werden:

a) Häufigste – Die im Bereich am häufigsten auftretende Farbe wird zur Färbung des kompletten Quadrates genutzt.

b) Zufällige – Eine zufällige im Bereich auftretende Farbe wird zur Färbung des kompletten Quadrates genutzt.

c) Berechnen – Die Farbe eines Quadrates des Deep Picture wird durch Auswertung aller RGB-Werte genau berechnet. (was etwas längere Ladezeiten verursacht)

(4) Die Eingabe der Größe des Zentrums

Bestimme die Größe des detaillierten Zentrums (in Pixeln im Quadrat) durch Eingeben einer natürlichen Zahl (mindestens ''1''), in welchem die Originalauflösung erhalten bleibt.

(5) Die Eingabe der Pixel-/Feldgröße der ersten Reihe

Bestimme die Größe der ersten das Zentrum umgebenden Reihe von Quadraten durch Eingeben einer natürlichen Zahl (mindestens ''1''). Die Quadrate der ersten Reihe dürfen nicht größer als das gesamte Zentrum sein, ansonsten hat man diesbezüglich jedoch alle Freiheiten.

(6) Die Eingabe eines Wertes für das Wachstum

Bestimme, wie schnell die Pixel vom ausgewählten Mittelpunkt/Zentrum zu den Rändern des Bildes hin anwachsen sollen. Für das lineare Wachstum muss derzeit noch eine natürliche Zahl gewählt werden (z.B. ''1'' oder ''2''). Für das exponentielle Wachstum kann ein beliebiger Faktor >1 frei gewählt werden (z.B ''1.02997'' oder ''2''). Das Programm berechnet, ausgehend von den Ausmaßen der ersten Pixelreihe, die Werte für alle Reihen und rundet dann jeweils auf ganze Pixel ab - das heißt ein Wert von zum Beispiel 2.79 erzeugt immer noch eine Reihe mit 2x2 Pixel großen Feldern. Das Programm akzeptiert dabei keine Kommas, sondern nur Punkte.

(7) Die Auswahl des Mittelpunktes oder die manuelle Eingabe des x- und y-Wertes

Der Mittelpunkt des Zentrums kann durch Anklicken eines Buttons aus dem Originalbild ausgewählt werden. Ein Fenster öffnet sich, in welchem man durch Klicken eine rote Markierung setzen kann. Alternativ oder zur nachträglichen Feinjustierung kann man den genauen Mittelpunkt manuell eingeben. Der x-Wert wird dabei von links gemessen, der y-Wert von oben.

(8) Die Auswahl, ob sich das Bild nach der Verarbeitung öffnen soll

Es gibt eine kleine Box, setzt man vor der Umwandlung einen Punkt dort hinein, öffnen sich anschließend Eingabe- und Ausgabedatei automatisch. Eigentlich soll sich ja nur das Resultat öffnen, der kleine Fehler wird derzeit behoben.

(9) Die Angabe eines Zielordners für die umgewandelten Dateien

Selbstverständlich lässt sich auswählen, in welchem Zielordner die PNG-, die SVG- sowie die ''Netz-PNG-Datei gespeichert werden sollen. Die Ausgabedateien bekommen dabei den Originalnamen zugewiesen und erhalten eine entsprechende Ergänzung (zum Beispiel: ''logo_color_output'' oder ''logo_net'').

(10) Die Wahl der Sprache

Derzeit kann zwischen Deutsch und Englisch gewählt werden, indem man auf eines der Ländersymbole in der rechten oberen Ecke klickt.

Deep-Picture Converter