18.12.2009Istanbul
Hier ein paar Fotos, die ich dort gemacht habe:
Und hier noch die Dreingabe… Alles scharf, außer mir! Priceless 
<3 gecko
18.12.2009Python: Finding shared items
Today I investigated in how to find shared items in listes. My first approach was straight forward and I checked for each item in list1, if it occurs in list2. Over time this became a bit more elegant and turned into:
shared_items = dict( (s,0) for s in list1 if s in list2 )
But this takes quite a while and so I wondered, if there were better solutions. First thing I found, was that the numpy arrays seem to be much faster to iterate, but the second thing is much more performance boosting… It makes a huge difference for the runtime, if you use
shared_items = dict((s,0) for s in set(list1) and set(list2))
instead of
shared_items = dict( (s,0) for s in list1 if s in list2 )
EDIT:
Jörn posted in a comment, to just skip the bulls##t an go straight for:
shared_items = set(list1) & set(list2)
Have a look:
And here is the code, to give you an idea, of what I did…enjoy
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 | #!/usr/bin/env python # Task: Find all shared elements in two arrays from numpy.random import randint from time import time print "Comparing two ways of finding shared elements" # Two arrays with size 10000, filled with # random values between 1 and 1000000 list1 = randint(1,1000000,10000) list2 = randint(1,1000000,10000) # Slow t1_start = time() shared1 = dict((s,0) for s in list1 if s in list2) t1_stop = time() # Fast t2_start = time() shared2 = dict((s,0) for s in set(list1) and set(list2)) t2_stop = time() # Joern fast: # Edited, after a comment from Joern... t3_start = time() shared3 = set(list1) & set(list2) t3_stop = time() # Results print "Slow algorithm: %.5f seconds." %(t1_stop - t1_start) print "Fast algorithm: %.5f seconds." %(t2_stop - t2_start) print "Joern algorithm: %.5f seconds." %(t3_stop - t3_start) print "Same result: ", shared1 == shared2 == shared3 |
Although not shown here both methods do not only work on numbers, but on strings, or anything else that is sortable too…
07.12.2009Letztens im Milchschaum:
Kaffeesatz lesen ist ja ein alter Hut, aber manchmal offenbart sich die Zukunft auch im Milchschaum. Ich sehe, ich sehe:
Ich sehe ein Eichhörnchen! Die Zukunft meint es gut mit Ihnen und hält ein Eichhörnchen bereit.
08.11.2009Say cheeeeeeese!
This is the tip of a ballpoint pen…
I love my Macro lens
24.10.2009Ich habe Land geschaffen…
Hier mein neustes kleines Projekt:
Eine kleine Agenten-Simulation. Das ganze besteht aus einer Server/Client Architektur. Eine Welt in die sich per Socket Agenten einloggen können. Natürlich gibt es Server und Client in Python, aaaaber… man kann die Agenten auch per netcat kreieren und steuern, wie man im Bild erkennen kann
Man kann mittels eines Bildes die Wände der Welt definieren, die von den Agenten erkannt werden. Die Jungs kollidieren auch schon mit den Wänden, aber noch nicht unter einander.
Falls jemand Teile davon gebrauchen kann, oder den Code weiterentwickeln will: Fühlt euch frei den Code nach gut Dünken zu nutzen (quasi MIT-Lizenz). Hier gehts zum Download.
Der Code ist dokumentiert und eine README gibt’s auch, die die API und die Architektur erklärt. Viel Spass 
15.10.2009Spaß mit Bildern
Bin letztens auf ein interessantes Paper gestoßen:
Das Thema ist, Copy & Paste in Bildern zu erkennen. Also im Prinzip den Einsatz von Photoshops Clone-tool.
Die Grundgedanke ist ganz einfach:
Zuerst werden aus dem Bild alle möglichen 16×16 Pixel großen Unterbilder extrahiert. Jedes Unterbild wird dann diskret Cosinus Transformiert (man schaut quasi welche Cosinus Anteile wie stark in den Unterbildern vorhanden sind) Zum Schluss vergleicht man die Ergebnisse der Transformationen untereinander. Cluster von ähnlichen Transformationen deuten stark auf Copy & Paste hin.
Hier hat sich jemand daran versucht das ganze nachzubauen. Ich hab’s auch probiert… überaschender Weise in Python 
Allerdings habe ich mich aus Gründen der Performanz gegen eine selbst geschriebene DCT und für numPy’s FFT entschieden. Es funktioniert, aber das Ergebnis überzeugt mich noch nicht so recht… Dafür habe ich mich in diesem Rahmen mal mit der Image-Library auseinander gesetzt und jetzt kann ich Bilder invertieren
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 | from PIL import Image,ImageOps from sys import argv # open the image filename = argv[1] im = Image.open(filename) w,h = im.size # read the pixel data in a list data = list(im.getdata()) # invert each pixel counter = 0 for y in range(0,h): for x in range(0,w): RGBs = data[counter] counter += 1 im.putpixel((x,y), (255-RGBs[0], 255-RGBs[1], 255-RGBs[2])) # come up with a good name tmp = filename.split('.') tmp.pop() # kick file-extension outputName = '' for part in tmp: # In case there is a '.' in the name... outputName += part outputName += '_inverted.png' # save the inverted image im.save(outputName) |
Hier ein Beispiel:
Einfach den Code unter Invert.py speichern und im Terminal folgendes tippen:
1 | python Invert.py original.jpg |
15.10.2009Der Barcode hatte Geburtstag
Letztens hatte der Barcode Geburtstag und die Jungs von Hackaday.com hatten eine kleine Challange aufgesetzt. Es ging darum einen Barcode zu entziffern…
Das hat mein Interesse geweckt! Hier ist meine Lösung dazu und noch zwei Barcodes zum rumspielen… Enjoy =)
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The barcode and the according number in the according char-set ValueEncodings = { 0:'11011001100', 1:'11001101100', 2:'11001100110', 3:'10010011000', 4:'10010001100', 5:'10001001100', 6:'10011001000', 7:'10011000100', 8:'10001100100', 9:'11001001000', 10:'11001000100', 11:'11000100100', 12:'10110011100', 13:'10011011100', 14:'10011001110', 15:'10111001100', 16:'10011101100', 17:'10011100110', 18:'11001110010', 19:'11001011100', 20:'11001001110', 21:'11011100100', 22:'11001110100', 23:'11101101110', 24:'11101001100', 25:'11100101100', 26:'11100100110', 27:'11101100100', 28:'11100110100', 29:'11100110010', 30:'11011011000', 31:'11011000110', 32:'11000110110', 33:'10100011000', 34:'10001011000', 35:'10001000110', 36:'10110001000', 37:'10001101000', 38:'10001100010', 39:'11010001000', 40:'11000101000', 41:'11000100010', 42:'10110111000', 43:'10110001110', 44:'10001101110', 45:'10111011000', 46:'10111000110', 47:'10001110110', 48:'11101110110', 49:'11010001110', 50:'11000101110', 51:'11011101000', 52:'11011100010', 53:'11011101110', 54:'11101011000', 55:'11101000110', 56:'11100010110', 57:'11101101000', 58:'11101100010', 59:'11100011010', 60:'11101111010', 61:'11001000010', 62:'11110001010', 63:'10100110000', 64:'10100001100', 65:'10010110000', 66:'10010000110', 67:'10000101100', 68:'10000100110', 69:'10110010000', 70:'10110000100', 71:'10011010000', 72:'10011000010', 73:'10000110100', 74:'10000110010', 75:'11000010010', 76:'11001010000', 77:'11110111010', 78:'11000010100', 79:'10001111010', 80:'10100111100', 81:'10010111100', 82:'10010011110', 83:'10111100100', 84:'10011110100', 85:'10011110010', 86:'11110100100', 87:'11110010100', 88:'11110010010', 89:'11011011110', 90:'11011110110', 91:'11110110110', 92:'10101111000', 93:'10100011110', 94:'10001011110', 95:'10111101000', 96:'10111100010', 97:'11110101000', 98:'11110100010', 99:'10111011110',100:'10111101110',101:'11101011110', 102:'11110101110',103:'11010000100',104:'11010010000', 105:'11010011100',106:'11000111010' }# ' # swap the dictionaries def swap_dictionary(original_dict): # old version # return dict( [(v, k) for (k, v) in original_dict.iteritems()] ) # refined version... with generator expressions...thx J return dict( (v, k) for (k, v) in original_dict.iteritems() ) # I found these encoding tables on the web... # sadly the key:value pairs are the wrong way for my need # so i swap them =) CharSetA = swap_dictionary(CharSetA) CharSetB = swap_dictionary(CharSetB) CharSetC = swap_dictionary(CharSetC) ValueEncodings = swap_dictionary(ValueEncodings) # read in image im_file = Image.open(argv[1]) im = im_file.getdata() width = im.size[0] height = im.size[1] / 2 # convert to 1 pixel high stripe in the middle of the image cropped = im.crop((0,height,width,height+1)) # translate to 0's and 1's code = '' for pixel in cropped: try: # if is RGB picture pix = pixel[0] except: # if is greyscale picture pix = pixel if pix >200: pix = 0 else: pix = 1 code += str(pix) # remove leading and trailing 0's code = code.lstrip('0').rstrip('0') # pop first 11 bits from the code # these 11 bits stand for a char def get_char(code): char = code[:11] code = code[11:] return char, code out_buff = "" # determine the encoding first, code = get_char(code) encoding = ValueEncodings[first] if encoding == 103: charset = CharSetA out_buff += 'START A ' elif encoding == 104: charset = CharSetB out_buff += 'START B ' elif encoding == 105: charset = CharSetC out_buff += 'START C ' else: print "Encoding unknown" exit(0) # decypher the message while(len(code) >= 11): next_char, code = get_char(code) encoding_number = ValueEncodings[next_char] out_buff += charset[encoding_number] # display the message print out_buff |
Einfach als barcode.py speichern und von der Konsole aus mit:
1 | python barcode.py BarcodeBild.jpg |
starten. Das Ganze funktiniert allerdings nur unter bestimmten Voraussetzungen. Der Barcode muss vom Typ 128 sein und das Bild des Barcodes muss eine 1 mit einem ein Pixel breiten Strich kodieren.
09.09.2009Nachtbild
Hier mal ein Bild mit Langzeitbelichtung vom Stahldrachen an der Feinkost in Leipzig.
26.08.20091st school day
My little nieces had their first day in school and I took a some pictures.
04.08.2009Die Fliege…
Wollte mein gehacktes Makro mal ausprobieren…
Just als ich die Tomate, die ich eigentlich fotographieren wollte, knack-scharf im Visir hatte, landete diese Fliege 5 cm neben mir. Und für *Hmm?! Was summt denn da so neben mir? Oh.. hallo Fliege… KLICK* find ich das Foto ganz schön geil!
