Criei wigglegrams sem querer
(lmao.center)- Ao juntar automaticamente fotos consecutivas tiradas de ângulos parecidos acumuladas na biblioteca, foram criados sem querer centenas de wigglegrams
- Um wigglegram é uma imagem estereoscópica feita pela repetição em loop de vários quadros, como um GIF, usando como matéria-prima fotos da mesma cena tiradas de pontos de vista ligeiramente diferentes
- Para a extração automática, foi usado perceptual hashing (hash perceptual), técnica também usada em buscas reversas de imagem como o TinEye, aproveitando a propriedade de que imagens parecidas geram hashes mais próximos
- O script calcula o hash das fotos e compara a distância de Hamming entre pares de imagens para extrair grupos de fotos semelhantes abaixo de um certo limiar como wigglegrams
- Algumas são resultados de fotografias intencionais, mas a maioria vem de fotos tiradas por acaso, e muitas produzem um resultado kinescópico parecido com pequenos vídeos inconscientes mais do que com sensação de profundidade
Wigglegram acidental
- wigglegram é uma forma de imagem estereoscópica criada pela reprodução repetida de vários quadros
- Ao colocar os quadros em loop como um GIF, imagens de pontos de vista ligeiramente diferentes se sucedem e geram um efeito tridimensional
- Por causa do hábito de tirar várias fotos da mesma cena com ângulos um pouco diferentes e do hábito de não organizar o rolo da câmera, havia muitas fotos parecidas acumuladas na biblioteca
- Esses conjuntos de fotos combinam bem com a condição de entrada de um wigglegram: “fotos da mesma cena tiradas de ângulos diferentes”
Encontrando fotos parecidas com hash perceptual
- Para encontrar automaticamente sequências de imagens parecidas na biblioteca de fotos, foi adotado o perceptual hashing (hash perceptual)
- Diferentemente de um hash criptográfico como sha1, o hash perceptual funciona de modo que imagens visualmente parecidas compartilhem mais bits no hash
- O script calcula o hash de todas as fotos
- O cálculo do hash em si é rápido
- O processo de baixar as fotos do iCloud é lento
- A distância de Hamming entre hashes é calculada para determinar o quanto os pares de imagens se parecem
- No exemplo, uma distância de Hamming em torno de 10 pareceu um bom limite, e com base nisso foram extraídos pares e grupos de fotos semelhantes
A natureza dos resultados da extração automática
- A extração automática gerou centenas de wigglegrams
- Algumas vieram de fotos tiradas intencionalmente, mas a maioria foi realmente produzida por acaso
- As fotos acidentais nem sempre parecem imagens estereoscópicas típicas
- Muitos resultados estão mais próximos de “kinescopic” do que de “stereoscopic”
- Há resultados que parecem pequenos filmes inconscientes
- Wigglegrams foram gerados a partir de vários tipos de assunto, como fotos de viagem e de lugares, animais, trabalhos de design e esculturas
Materiais que funcionam bem
- Animais combinam bem com wigglegrams porque são imprevisíveis
- Há exemplos com gato, cachorro e pombo
- Trabalhos de design também geram resultados com facilidade, porque é comum registrar vários ângulos ou estados
- Há exemplos de trabalhos como iPad Sidecar, baby book e resistor bridge
- Fotos de esculturas ou objetos também se transformam em wigglegrams conforme vários pontos de vista são encadeados
- Há exemplos como Olivetti e frog with a joint
Script publicado
- O script está disponível no GitHub
- No Mac, ele funciona com a biblioteca de fotos do iCloud
- Fora isso, também pode ser usado apontando para um diretório com fotos
1 comentários
Comentários do Lobste.rs
Muito divertido e absurdo. É uma ideia idiota dessas que, ainda assim, funciona muito bem
Dito isso, aquele processo de hashing parece bem pesado — não como “crítica”, mas no sentido de que a quantidade de downloads e trabalho de hashing é enorme. Em projetos/experimentos rápidos e brincalhões assim, faz bastante sentido usar primeiro a abordagem mais simples que funcione e deixar rodando por “muito” tempo em segundo plano
Se eu teria feito do mesmo jeito tendo a imaginação de pensar nisso, ou se teria filtrado primeiro as fotos que não foram tiradas em horários parecidos, eu não sei. Mas aí existe a armadilha clássica de passar uma semana preso em busca do “pré-filtro ideal”, enjoar da ideia e acabar sem produzir nenhum resultado interessante ou divertido
É um efeito especial bem legal
Fico curioso se analisar a data de captura daria resultados parecidos. Nem toda sequência de fotos foi tirada rapidamente, então talvez houvesse mais falsos negativos
Além disso, no macOS, provavelmente daria para obter timestamp e localização direto do banco de dados sqlite do Photos sem baixar nada da nuvem
Eu não sabia que existiam algoritmos de hashing que preservam parte da informação da foto, de modo que comparar os hashes dá uma medida de similaridade entre as imagens. Parece que isso teria um monte de usos em que eu nunca tinha pensado
Como será que eles conseguem aquele visual áspero e lo-fi?
Ao criar um GIF, a paleta de 256 cores praticamente vem “de graça”. Isso vale, claro, se você não estiver usando técnicas avançadas como compor vários frames em janelas, cada uma com sua própria tabela de cores local
Em 2013, eu e minha parceira da época colocamos 3 iPods atrás de um espelho bidirecional, controlados por um pequeno app web, e fizemos uma cabine de fotos estereoscópica em que um iPad disparava a captura e mostrava o resultado
O acabamento não ficou grande coisa, mas foi divertido de fazer. http://stereogif.me
Quem tem enjoo de movimento talvez devesse tomar cuidado ao abrir esta página
Muito legal. Antigamente havia um serviço que pegava fotos do Nintendo 3DS e transformava os dois frames das câmeras em um GIF animado
No meu blog, eu chamava isso de “wigglepics”, e tinha uma estética bem divertida
Lembro que esse efeito foi uma febre enorme no começo dos anos 2010 no Tumblr e em sites parecidos
Por causa disso, passei as últimas horas tirando fotos de gatos para fazer GIFs