Saya Tidak Sengaja Membuat Wigglegram
(lmao.center)- Dengan otomatis menyambungkan foto-foto berurutan dengan sudut yang mirip yang menumpuk di pustaka foto, tercipta ratusan wigglegram yang tidak disengaja
- wigglegram adalah gambar stereoskopik yang dibuat dengan memutar ulang beberapa frame seperti GIF, menggunakan foto-foto dari adegan yang sama yang diambil dari sudut pandang yang sedikit berbeda
- Untuk ekstraksi otomatis, digunakan perceptual hashing yang juga dipakai dalam pencarian gambar balik seperti TinEye, dengan memanfaatkan sifat bahwa gambar yang mirip memiliki hash yang lebih berdekatan
- Skrip menghitung hash foto dan membandingkan jarak Hamming antar pasangan gambar, lalu mengekstrak kelompok foto mirip di bawah ambang batas sebagai wigglegram
- Sebagian merupakan hasil pemotretan yang memang disengaja, tetapi kebanyakan adalah foto yang diambil tanpa sengaja, dan banyak juga hasil kinescopic yang terasa seperti video kecil bawah sadar alih-alih kedalaman stereoskopik
Wigglegram yang Muncul Secara Tidak Sengaja
- wigglegram adalah salah satu bentuk gambar stereo yang dibuat dengan memutar ulang beberapa frame
- Jika frame di-loop seperti GIF, gambar-gambar dari sudut pandang yang sedikit berbeda akan tersambung dan menghasilkan efek tiga dimensi
- Karena kebiasaan mengambil beberapa foto dari adegan yang sama dengan sudut yang sedikit berbeda, serta kebiasaan tidak merapikan camera roll, banyak foto serupa menumpuk di pustaka foto
- Kumpulan foto seperti ini sangat cocok dengan syarat masukan wigglegram: “foto-foto dari adegan yang sama yang diambil dari sudut berbeda”
Menemukan Foto Mirip dengan Perceptual Hash
- Untuk otomatis menemukan rentang berurutan dari gambar-gambar mirip di pustaka foto, digunakan perceptual hashing
- Berbeda dari hash kriptografis seperti sha1, perceptual hash bekerja agar bit hash antar gambar yang terlihat mirip lebih banyak tumpang tindih
- Skrip menghitung hash semua foto
- Perhitungan hash sendiri cepat
- Proses mengunduh foto dari iCloud lambat
- Jarak Hamming antar hash dihitung untuk menilai seberapa mirip pasangan gambar
- Dalam contoh, jarak Hamming sekitar 10 terlihat sebagai batas yang baik, dan berdasarkan itu pasangan serta kelompok foto mirip diekstrak
Karakter Hasil Ekstraksi Otomatis
- Hasil ekstraksi otomatis menghasilkan ratusan wigglegram
- Sebagian berasal dari foto yang memang diambil dengan sengaja, tetapi kebanyakan benar-benar muncul secara kebetulan
- Foto-foto yang tidak disengaja ini tidak selalu terlihat seperti gambar stereo yang khas
- Banyak hasil lebih dekat ke “kinescopic” daripada “stereoscopic”
- Ada hasil yang tampak seperti film kecil yang tidak disadari
- Wigglegram dihasilkan dari beragam subjek seperti foto perjalanan atau tempat, hewan, karya desain, dan foto patung
Subjek yang Paling Cocok
- Hewan sangat cocok sebagai bahan wigglegram karena sulit diprediksi
- Termasuk contoh seperti kucing, anjing, dan merpati
- Pekerjaan desain juga menghasilkan banyak hasil karena mudah menyisakan berbagai sudut atau kondisi
- Ada contoh pekerjaan seperti iPad Sidecar, baby book, dan resistor bridge
- Foto patung atau benda juga berubah menjadi wigglegram saat beberapa sudut pandang tersambung
- Termasuk contoh seperti Olivetti dan frog with a joint
Skrip yang Dipublikasikan
- Skrip dipublikasikan di GitHub
- Di Mac, ini bekerja untuk pustaka Foto iCloud
- Selain itu, bisa digunakan dengan menentukan direktori yang berisi foto
1 komentar
Komentar Lobste.rs
Benar-benar lucu dan nyeleneh. Meskipun ini ide bodoh seperti ini, hasilnya bekerja sangat baik
Hanya saja, proses hashing itu tampak cukup berat, bukan sebagai “kritik”, tetapi dalam arti beban download dan hashing-nya sangat besar. Untuk proyek main-main/eksperimen cepat seperti ini, memakai cara paling sederhana yang langsung jalan dulu lalu membiarkannya berjalan “lama” di background adalah pilihan yang sangat masuk akal
Kalau punya imajinasi untuk memikirkan hal seperti ini, saya tidak tahu apakah saya akan melakukannya dengan cara yang sama, atau lebih dulu menyaring foto-foto yang tidak diambil pada waktu yang berdekatan. Namun di situ ada jebakan klasik: bisa saja malah menghabiskan seminggu mengejar “prafiltering yang optimal”, lalu keburu bosan dan akhirnya tidak pernah menghasilkan sesuatu yang menarik atau lucu
Efek khusus yang cukup keren
Saya penasaran apakah menganalisis tanggal pemotretan juga akan menghasilkan hasil yang mirip. Tidak semua foto berurutan diambil dengan cepat, jadi mungkin akan ada lebih banyak false negative
Selain itu, di macOS sepertinya timestamp dan info lokasi bisa langsung diambil dari database sqlite milik Photos tanpa perlu mengunduh apa pun dari cloud
Saya tidak tahu ada algoritma hashing yang mempertahankan cukup banyak informasi foto sehingga dengan membandingkan hash bisa didapatkan kemiripan antar foto. Rasanya ada sangat banyak kegunaan yang belum pernah terpikirkan untuk itu
Bagaimana cara menghasilkan nuansa yang kasar dan lo-fi itu?
Kalau membuat GIF, palet 256 warna pada dasarnya datang “gratis”. Kecuali jika memakai teknik tingkat lanjut seperti menggabungkan frame multi-jendela yang tiap jendelanya punya tabel warna lokal sendiri
Pada 2013, saya dan pasangan saya saat itu menaruh 3 iPod di belakang cermin dua arah, mengendalikannya dengan web app kecil, lalu memicu pemotretan dan menampilkan hasilnya lewat iPad untuk membuat photo booth stereoskopik
Hasil akhirnya kurang bagus, tapi proses membuatnya menyenangkan. http://stereogif.me
Orang yang punya motion sickness sebaiknya hati-hati saat membuka halaman ini
Keren. Dulu pernah ada layanan yang mengambil foto Nintendo 3DS lalu membuat GIF animasi dari dua frame kameranya
Di blog saya, saya menyebutnya “wigglepics”, dan estetikanya cukup menyenangkan
Saya ingat efek ini sempat sangat populer di Tumblr dan situs-situs sekitarnya pada awal 2010-an
Gara-gara itu, selama beberapa jam terakhir saya jadi memotret kucing dan membuat GIF