Yanlışlıkla wigglegram yapmışım

• Fotoğraf arşivinde biriken, benzer açılardan çekilmiş ardışık fotoğraflar otomatik olarak birleştirilince, istenmeden yüzlerce wigglegram ortaya çıktı
• wigglegram, birden çok kareyi GIF gibi döngüye sokarak oluşturulan bir stereo görüntü türü; malzemesi ise aynı sahnenin biraz farklı bakış noktalarından çekilmiş fotoğraflar
• Otomatik çıkarım için TinEye gibi tersine görsel aramada da kullanılan algısal hash (perceptual hashing) yaklaşımı kullanıldı; benzer görüntülerin hash değerleri birbirine daha yakın oluyor
• Betik, fotoğrafların hash değerlerini hesaplayıp görüntü çiftleri arasındaki Hamming mesafesini karşılaştırarak, eşik değerin altındaki benzer fotoğraf kümelerini wigglegram olarak çıkarıyor
• Bazıları kasıtlı çekimlerin sonucu olsa da çoğu tesadüfen çekilmiş fotoğraflar; stereoskopik etkiden çok, küçük bilinçsiz videoları andıran kinescopic sonuçlar da hayli fazla

---

Tesadüfen ortaya çıkan wigglegram

• wigglegram, birden çok karenin tekrar tekrar oynatılmasıyla oluşturulan bir stereo görüntü biçimi
• Kareler GIF gibi döngüye alındığında, biraz farklı bakış açılarındaki görüntüler peş peşe gelir ve derinlik hissi oluşur
• Aynı sahneyi biraz farklı açılardan birkaç kez çekme alışkanlığı ve kamera rulosunu düzenlememe alışkanlığı yüzünden, fotoğraf arşivinde çok sayıda benzer fotoğraf birikmişti
• Bu tür fotoğraf kümeleri, “aynı sahnenin farklı açılardan çekilmiş fotoğrafları” şeklindeki wigglegram girdi koşuluyla oldukça iyi örtüşüyor

Algısal hash ile benzer fotoğrafları bulmak

• Fotoğraf arşivinde benzer görüntülerin ardışık bölümlerini otomatik bulmak için algısal hash (perceptual hashing) yöntemi kullanıldı
• Algısal hash, sha1 gibi kriptografik hash'lerden farklı olarak, benzer görünen görüntülerin hash bitlerinin daha fazla örtüşmesini sağlayacak şekilde çalışır
• Betik tüm fotoğrafların hash değerlerini hesaplıyor
  • Hash hesaplaması kendi başına hızlı
  • Fotoğrafları iCloud'dan indirme süreci yavaş
• Hash'ler arasındaki Hamming mesafesi hesaplanarak görüntü çiftlerinin ne kadar benzer olduğu belirleniyor
• Örnekte Hamming mesafesi 10 civarı iyi bir sınır gibi göründü ve buna göre benzer fotoğraf çiftleri ile kümeleri çıkarıldı

Otomatik çıkarım sonuçlarının niteliği

• Otomatik çıkarım sonucunda yüzlerce wigglegram üretildi
• Bunların bir kısmı kasıtlı çekilmiş fotoğraflardan gelse de, çoğu gerçekten tesadüfen ortaya çıktı
• Tesadüfi fotoğraflar her zaman tipik stereo görüntüler gibi görünmüyor
  • Birçok sonuç “stereoscopic” olmaktan çok “kinescopic”e daha yakın
  • Küçük, bilinçsiz filmleri andıran sonuçlar var
• Seyahat ve mekan fotoğrafları, hayvanlar, tasarım çalışmaları, heykel fotoğrafları gibi çeşitli konulardan wigglegram üretilebiliyor

Uygun malzemeler

• Hayvanlar, öngörülemez oldukları için wigglegram malzemesi olarak çok uygun
  • Kedi, köpek ve güvercin gibi örnekler yer alıyor
• Tasarım çalışmaları da farklı açıları veya durumları kaydetmeye elverişli olduğu için sonuç veriyor
  • iPad Sidecar, baby book, resistor bridge gibi çalışma örnekleri var
• Heykel veya nesne fotoğrafları da farklı bakış noktaları peş peşe gelince wigglegram'a dönüşüyor
  • Olivetti, frog with a joint gibi örnekler yer alıyor

Yayınlanan betik

• Betik GitHub üzerinde yayımlanmış durumda
• Mac'te iCloud fotoğraf arşivi ile çalışıyor
• Bunun dışında, fotoğrafların bulunduğu bir dizin belirtilerek de kullanılabiliyor

[GN⁺]

Lobste.rs yorumları

• Gerçekten eğlenceli ve absürt. Böyle aptalca bir fikir olmasına rağmen çok iyi çalışıyor
  Yalnız hashleme süreci, “eleştiri” anlamında değil de indirme ve hashleme iş yükünün çok fazla olması anlamında epey ağır görünüyor. Böyle hızlı oyuncak proje/deneylerde önce çalışan en basit yöntemi kullanıp, arka planda “uzun” sürmesine izin vermek gayet makul
  Bunu düşünecek hayal gücüm olsaydı ben de aynı şekilde mi yapardım, yoksa önce benzer zamanlarda çekilmemiş fotoğrafları mı elerdim emin değilim. Ama sonra bir hafta boyunca “en iyi ön filtreleme”ye takılıp sıkılarak, sonunda ilginç ya da eğlenceli bir sonuç çıkaramama gibi klasik bir tuzak da var

  • Tipik bir bulaşık problemi gibi. 10 dakika içinde hepsini kendin de yapabilirsin ama istersen “o cihaza” koyup birkaç saat beklersin, kişisel emek neredeyse sıfır olur

• Oldukça havalı bir özel efekt

• Çekim tarihini analiz etmenin de benzer sonuç verip vermeyeceğini merak ediyorum. Tüm ardışık fotoğraflar hızlı çekilmediği için yanlış negatif daha fazla olabilir

  • “Hash adayları olarak gruplamak” için filtre olarak iyi olabilir. Konum bilgisi varsa onunla birlikte kullanılabilir ve en azından tüm fotoğrafları hashlemek gerekmez
    Ayrıca macOS'ta, buluttan bir şey indirmeden Photos'un sqlite veritabanından zaman damgası ve konum bilgisini doğrudan almak mümkün gibi görünüyor

• Fotoğraf bilgisini belli ölçüde koruyup hash'leri karşılaştırınca fotoğrafların benzerliğini verebilen bir hashleme algoritması olduğunu bilmiyordum. Hiç düşünmediğim tonla kullanım alanı var gibi

• O kaba ve lo-fi hissi nasıl elde ediliyor acaba?

  • 256 renk paleti kullanan Floyd-Steinberg dithering
    GIF oluşturunca 256 renk paleti fiilen “bedavaya” geliyor. Tabii her pencerenin kendi yerel renk tablosuna sahip olduğu çok pencereli kareleri birleştiren gelişmiş teknikler kullanılmıyorsa

• 2013'te o zamanki partnerimle birlikte çift yönlü aynanın arkasına 3 iPod koyup, küçük bir web uygulamasıyla kontrol edilen, iPad ile çekimi tetikleyip sonucu gösteren bir stereo fotoğraf kabini yapmıştık
  Çok cilalı değildi ama yapım süreci eğlenceliydi. http://stereogif.me

• Taşıt tutması olanların bu sayfayı açarken dikkatli olması iyi olur

• Harika. Eskiden Nintendo 3DS fotoğraflarını alıp iki kamera karesinden animasyonlu GIF yapan bir servis vardı
  Blogumda buna “wigglepics” diyordum ve oldukça eğlenceli bir estetiği vardı

• Bu efektin 2010'ların başında Tumblr ve çevresindeki sitelerde inanılmaz popüler olduğunu hatırlıyorum
  Bunun yüzünden son birkaç saattir kedi fotoğrafları çekip GIF yapıyordum