Ich habe aus Versehen ein Wigglegram erstellt

• Durch das automatische Zusammenfügen fortlaufender Fotos aus der Fotomediathek mit ähnlichen Blickwinkeln entstanden unbeabsichtigt Hunderte von Wigglegrams
• Ein Wigglegram ist ein räumliches Bild, das durch die wiederholte Wiedergabe mehrerer Frames wie bei einem GIF entsteht; als Material dienen Fotos derselben Szene, die aus leicht unterschiedlichen Perspektiven aufgenommen wurden
• Für die automatische Erkennung wurde Perceptual Hashing genutzt, wie es etwa bei der Rückwärts-Bildersuche wie TinEye verwendet wird; dabei liegen die Hashes ähnlicher Bilder näher beieinander
• Das Skript berechnet Bild-Hashes und vergleicht die Hamming-Distanz von Bildpaaren, um Gruppen ähnlicher Fotos unterhalb eines Schwellenwerts als Wigglegrams zu extrahieren
• Ein Teil stammt aus absichtlich so aufgenommenen Fotos, die meisten jedoch aus zufällig entstandenen Aufnahmen; oft sind die Ergebnisse weniger räumlich als vielmehr kleine unbewusste kineskopische Filmchen

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Zufällig entstandene Wigglegrams

• Wigglegram ist eine Form des Stereobilds, die durch das wiederholte Abspielen mehrerer Frames entsteht
• Wenn die Frames wie bei einem GIF in einer Schleife abgespielt werden, reihen sich Bilder aus leicht unterschiedlichen Perspektiven aneinander und erzeugen einen räumlichen Effekt
• Durch die Gewohnheit, dieselbe Szene mehrfach aus leicht unterschiedlichen Winkeln zu fotografieren, und die Angewohnheit, die Camera Roll nicht aufzuräumen, hatten sich in der Fotomediathek viele ähnliche Bilder angesammelt
• Solche Bildgruppen passen gut zu den Eingabebedingungen für Wigglegrams: „Fotos derselben Szene aus unterschiedlichen Blickwinkeln“

Ähnliche Fotos mit Perceptual Hashing finden

• Um in der Fotomediathek automatisch aufeinanderfolgende Abschnitte ähnlicher Bilder zu finden, wurde Perceptual Hashing eingeführt
• Im Gegensatz zu kryptografischen Hashes wie sha1 sorgt Perceptual Hashing dafür, dass sich die Hash-Bits visuell ähnlicher Bilder stärker überlappen
• Das Skript berechnet die Hashes aller Fotos
  • Die Hash-Berechnung selbst ist schnell
  • Das Herunterladen der Fotos aus iCloud ist langsam
• Durch die Berechnung der Hamming-Distanz zwischen Hashes wird beurteilt, wie ähnlich sich Bildpaare sind
• Im Beispiel wirkte eine Hamming-Distanz von etwa 10 wie eine gute Grenze; auf dieser Basis wurden ähnliche Bildpaare und Gruppen extrahiert

Charakter der automatisch extrahierten Ergebnisse

• Durch die automatische Extraktion entstanden Hunderte von Wigglegrams
• Ein Teil stammt aus absichtlich aufgenommenen Fotos, die meisten Ergebnisse sind jedoch tatsächlich zufällig entstanden
• Zufällige Fotos sehen nicht immer wie typische räumliche Bilder aus
  • Viele Ergebnisse sind eher „kineskopisch“ als „stereoskopisch“
  • Manche wirken wie kleine unbewusste Filme
• Wigglegrams entstanden aus sehr unterschiedlichen Motiven wie Reise- und Ortsfotos, Tieren, Designarbeiten und Aufnahmen von Skulpturen

Motive, die gut funktionieren

• Tiere eignen sich gut als Wigglegram-Material, weil sie schwer vorhersehbar sind
  • Enthalten sind Beispiele wie Katzen, Hunde und Tauben
• Auch Designarbeiten liefern Ergebnisse, weil dabei leicht mehrere Winkel oder Zustände festgehalten werden
  • Es gibt Arbeitsbeispiele wie iPad Sidecar, baby book und resistor bridge
• Auch Fotos von Skulpturen oder Objekten lassen sich in Wigglegrams verwandeln, wenn mehrere Perspektiven aneinandergereiht werden
  • Enthalten sind Beispiele wie Olivetti und frog with a joint

Veröffentlichtes Skript

• Das Skript ist auf GitHub veröffentlicht
• Auf dem Mac funktioniert es mit der iCloud-Fotomediathek
• Andernfalls kann ein Verzeichnis mit Fotos angegeben werden

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Lobste.rs-Kommentare

• Wirklich lustig und herrlich absurd. Obwohl es so eine blöde Idee ist, funktioniert es erstaunlich gut
  Allerdings wirkt dieser Hashing-Prozess ziemlich hart — nicht als „Kritik“, sondern im Sinne von enorm viel Download- und Hashing-Arbeit. Für solche schnellen Spaßprojekte/Experimente ist es völlig vernünftig, erst mal die einfachste Methode zu nehmen, die funktioniert, und sie dann im Hintergrund „lange“ laufen zu lassen
  Wenn ich die Vorstellungskraft gehabt hätte, auf so etwas zu kommen, weiß ich nicht, ob ich es genauso gemacht hätte oder zuerst Dinge herausgefiltert hätte, die nicht aus einem ähnlichen Aufnahmezeitraum stammen. Allerdings gibt es dabei die klassische Falle, sich dann eine Woche lang an der „optimalen Vorfilterung“ festzubeißen, genervt aufzugeben und am Ende gar keine interessanten oder lustigen Ergebnisse zu bekommen

  • Klingt nach einem typischen Abwaschproblem. Man kann alles in 10 Minuten selbst erledigen, oder man steckt es in „dieses Gerät“ und wartet ein paar Stunden, sodass fast keine persönliche Mühe mehr nötig ist

• Ziemlich cooler Spezialeffekt

• Ich frage mich, ob eine Analyse des Aufnahmedatums zu ähnlichen Ergebnissen führen würde. Nicht alle Serienbilder wurden schnell aufgenommen, daher könnte es mehr False Negatives geben

  • Als Filter, um Dinge „zu Hashing-Kandidaten zu gruppieren“, klingt das gut. Wenn Geodaten vorhanden sind, könnte man sie dazunehmen, und zumindest müsste man dann nicht alle Fotos hashen
    Außerdem könnte man unter macOS Zeitstempel und Positionsdaten wahrscheinlich direkt aus der sqlite-Datenbank von Photos holen, ohne irgendetwas aus der Cloud herunterzuladen

• Mir war nicht klar, dass es Hashing-Algorithmen gibt, die genug Bildinformation erhalten, sodass man durch den Vergleich von Hashes die Ähnlichkeit von Fotos bestimmen kann. Dafür gibt es wahrscheinlich jede Menge Einsatzmöglichkeiten, an die ich noch nie gedacht habe

• Wie bekommt man diesen rauen Lo-Fi-Look hin?

  • Das ist Floyd-Steinberg-Dithering mit einer 256-Farben-Palette
    Wenn man ein GIF erstellt, bekommt man die 256-Farben-Palette praktisch „gratis“ dazu. Zumindest wenn man keine fortgeschrittenen Techniken verwendet, bei denen mehrere Fenster-Frames kombiniert werden und jedes Fenster seine eigene lokale Farbpalette hat

• 2013 habe ich mit meiner damaligen Partnerin drei iPod 3s hinter einem Zwei-Wege-Spiegel platziert, sie mit einer kleinen Web-App gesteuert und mit einem iPad die Aufnahme ausgelöst und das Ergebnis angezeigt, um eine Stereo-Fotobox zu bauen
  Die Ausführung war nicht besonders gut, aber der Bau hat Spaß gemacht. http://stereogif.me

• Wer zu Reisekrankheit neigt, sollte vorsichtig sein, wenn er diese Seite öffnet

• Cool. Früher gab es einen Dienst, der Nintendo-3DS-Fotos nahm und daraus mit den beiden Kamera-Frames animierte GIFs erzeugte
  In meinem Blog habe ich das „wigglepics“ genannt, und es hatte eine ziemlich unterhaltsame Ästhetik

• Ich erinnere mich daran, dass dieser Effekt Anfang der 2010er auf Tumblr und ähnlichen Seiten riesig angesagt war
  Deshalb habe ich in den letzten paar Stunden Katzenfotos aufgenommen und daraus GIFs gemacht