给定任何合理的无损格式的黑白图像作为输入,请输出与输入图像尽可能接近的ASCII图像。
规则
- 只能使用换行符和ASCII字节32-127。
- 输入图像将被裁剪,以使图像周围没有多余的空白。
- 提交的内容必须能够在5分钟内完成整个评分语料库。
- 只接受原始文本;没有富文本格式。
- 评分中使用的字体为20点Linux Libertine。
- 如下所述,输出文本文件转换为图像时,其尺寸必须与输入图像相同,且任一尺寸均在30像素之内。
计分
这些图像将用于评分:
您可以在此处下载图像的zip文件。
提交内容不应针对该语料库进行优化;相反,它们应该适用于任何8张相似尺寸的黑白图像。如果我怀疑针对这些特定图像优化了提交,我保留更改语料库中图像的权利。
得分将通过以下脚本执行:
#!/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)))
计分过程:
- 对每个语料库图像运行提交,将结果输出到
.txt
与语料库文件具有相同词干的文件中(手动完成)。 - 使用20点字体将每个文本文件转换为PNG图像,裁剪出空白。
- 使用Lanczos重采样将结果图像调整为原始图像的尺寸。
- 使用比较每个文本图像和原始图像
dssim
。 - 输出每个文本文件的dssim分数。
- 输出平均分数。
结构相似度(用于dssim
计算分数的度量)是基于人类视觉和图像中对象识别的度量。简而言之:如果两个图像看起来与人类相似,则它们(可能)的得分较低dssim
。
获奖作品将是平均分数最低的作品。
6
“黑白”(如“零/一”)或多少个灰度级?
—
路易斯·门多
@DonMuesli 0和1。–
—
Mego
您能否阐明“将结果输出到
—
DanTheMan '16
.txt
文件” 是什么意思?程序应该输出将通过管道传输到文件的文本,还是应该直接输出文件?
@DanTheMan可以接受。如果输出到STDOUT,则出于评分目的,需要将输出重定向到文件中。
—
Mego 2016年
您不应该指定分辨率约束吗?否则,我们可以生成一个10000 x 10000字符的图像,该图像按比例缩小时将与原始图像非常接近,并且各个字符都是难以辨认的点。如果输出图像很大,字体大小无关紧要。
—
DavidC