Giriş olarak gri tonlamalı bir görüntü verilmiştir. Göreviniz Conway'in Yaşam Oyununda giriş görüntüsünü mümkün olduğu kadar benzeyen statik veya döngüsel bir desen bulmak .

Çıktınız olabilir ya sabit bir görüntü veya gif dönüştürülebilir bazı biçiminde bir döngü animasyon. Çıktı görüntü boyutları girişle aynı olmalı ve yalnızca siyah beyaz pikselleri içermelidir.

Çıktı bir animasyon ise, her karenin bir öncekinden Yaşam Oyunu kurallarına göre bir piksel başına bir hücre olacak şekilde üretilmesi gerekir. Animasyon, ilk karenin son kareden aynı kurallarla üretilmesiyle birlikte döngülenmelidir.

Çıktı hareketsiz bir görüntü ise, yaşam oyunu kurallarını ona uygulamak aynı görüntüyü oluşturmalıdır. Bu, hiçbir "canlı" hücrenin iki "canlı" komşunun üçünden daha azına veya daha azına sahip olamayacağı ve "ölü" hiçbir hücrenin tam olarak "üç" canlı "komşuya sahip olamayacağı anlamına gelir. (Bunun temelde yukarıda açıklanan animasyonla aynı olduğunu ancak yalnızca bir kare olduğunu unutmayın.)

Ekstra kurallar ve açıklamalar:

• Siz (veya programınız) 'canlı' hücrelerin beyaz olarak mı yoksa 'ölü' olarak mı siyah olarak mı yoksa tam tersi olarak mı seçileceğini seçebilirsiniz. Başka bir deyişle, bunu zor bir şekilde kodlayabilirsiniz veya programınız giriş görüntüsüne göre seçebilir. (Ancak animasyonun her karesi için aynı olmalıdır.)

• Sınır koşulları periyodik olmalıdır, yani en sağdaki sütundaki hücrelerin en soldaki sütunda vb.

• Animasyonlar için kare hızı size (veya programınıza) bağlıdır; Hızlı kare hızlarının gri piksellere yaklaşmak için iyi çalışacağını hayal ediyorum.

• Lütfen cevabınıza en az iki sonuç gönderin. Aşağıdaki tüm girdi resimlerinden sonuçlar gönderebilirsiniz, bu tercih edilir.

• Yeterince küçük dosya boyutlarında gif elde etmek için gerekirse, test görüntülerini küçültmek kabul edilebilir. Daha büyük dosyalara da link vermek istiyorsanız, sorun değil. Gösteriş yapmak istiyorsanız, daha yüksek çözünürlüklü kaynak dosyaları bulmaktan çekinmeyin.

• Lütfen kodunuzda çok fazla kontrol edilebilir parametre olmasını önlemek için deneyin - programınızın tek girişi görüntü ise en iyisidir. Bunun istisnası, dosya boyutunu etkileyeceğinden, animasyon karelerinin sayısını kontrol etmek için bir parametreye sahip olmak istiyorsanız.

• İsterseniz, giriş ve çıkış dosyalarının formatını değiştirmek ve / veya çıkış karelerini bir animasyona derlemek için harici programları kullanabilirsiniz. (Bu bir dosya formatı işleme zorluğu değildir.)

• Bu popülerlik yarışması , bu yüzden en çok oy alan cevap kazanıyor.

İşte bu sitede daha çok diğer sorulardan alınan test görüntüleri. (Daha sonra ek "bonus" giriş görüntüleri ekleyebilirim.)

Sadece işleri başlatmak için, işte dört kareden oluşan bir bloğun Yaşam Oyunu'nda kararlı bir yapı olması gerçeğinden faydalanan Python 2'de çok aptal bir referans girişimi. Girdi görüntüsünü 4 faktörü ile yeniden ölçeklendirir, ardından karşılık gelen piksel 0,5'ten daha koyu ise bir blok çizer.

from skimage import io
from skimage import transform
import sys

img = io.imread(sys.argv[1],as_grey=True)

source = transform.resize(img, [i/4 for i in img.shape])

img[:]=1
for x in xrange(source.shape[0]):
    for y in xrange(source.shape[1]):
        if source[x,y]<0.5:
            img[x*4, y*4] = 0
            img[x*4+1, y*4] = 0
            img[x*4, y*4+1] = 0
            img[x*4+1, y*4+1] = 0

io.imsave(sys.argv[2], img)

Örnek koddan bazı çıktılar. Ben eminim çok daha iyi sonuçlar mümkündür.

piton

import sys, random, itertools
from PIL import Image

filename, cutoff = sys.argv[1], int(sys.argv[2]) if len(sys.argv) > 2 else 128

# load command-line arg as image
src = Image.open(sys.argv[1]).convert("L") # grayscale
(w, h), src = src.size, src.load()
# flatten
src = bytearray(src[x, y] for y in range(h) for x in range(w))
size = len(src)
neighbour_offsets = (-w-1,-w,-w+1,-1,1,w-1,w,w+1)    

shapes = set()
max_shape_x, max_shape_y = 0, 0
for shape in (((1, 1), (1, 1), "b"), # block
    ((0,1,1,0),(1,0,0,1),(0,1,1,0), "h"), # hive
    ((0,0,1,0),(0,1,0,1),(1,0,0,1),(0,1,1,0), "l"), # loaf
    ((0,1,0),(1,0,1),(0,1,0), "t"), # tub
    ((1,1,0),(1,0,1),(0,1,0), "B"), # boat
    ((1,1,0),(1,0,1),(0,1,1), "s"), # ship
    ((1,1,0,1,1),(0,1,0,1,0),(0,1,0,1,0),(1,1,0,1,1), "I"), # II
    ((0,0,0,1,1),(0,0,0,0,1),(0,0,0,1,0),(1,0,1,0,0),(1,1,0,0,0), "c"), # canoe sinking
    ((1,1,0,0),(1,0,0,1),(0,0,1,1), "a"), # aircraft carrier
    ((0,1,1,0,0),(1,0,0,1,0),(0,1,0,0,1),(0,0,1,1,0), "m"), # mango
    ((0,1,1,0),(1,0,0,1),(1,0,0,1),(0,1,1,0), "p"), # pond
    ((0,0,0,1,1),(0,0,1,0,1),(0,0,1,0,0),(1,0,1,0,0),(1,1,0,0,0), "i"), # integral
    ((1,1,0,1),(1,0,1,1), "S"), # snake
    ((1,1,0,0),(1,0,1,0),(0,0,1,0),(0,0,1,1), "f"), # fish hook
    ):
    X, Y = len(shape[0]), len(shape)-1
    max_shape_x, max_shape_y = max(X, max_shape_x), max(Y, max_shape_y)
    shapes.add(((X, Y), tuple(y*w+x for y in range(Y) for x in range(X) if shape[y][x]), shape[:-1], shape[-1]))
    shapes.add(((X, Y), tuple(y*w+x for y in range(Y) for x in range(X-1,-1,-1) if shape[y][x]), shape[:-1], shape[-1]))
    shapes.add(((X, Y), tuple(y*w+x for y in range(Y-1,-1,-1) for x in range(X) if shape[y][x]), shape[:-1], shape[-1]))
    shapes.add(((X, Y), tuple(y*w+x for y in range(Y-1,-1,-1) for x in range(X-1,-1,-1) if shape[y][x]), shape[:-1], shape[-1]))

def torus(i, *indices):
    if len(indices) == 1:
        return (i + indices[0]) % size
    return [(i + n) % size for n in indices]

def iter_neighbours(i):
    return torus(i, *neighbour_offsets)

def conway(src, dest):
    for i in range(size):
        alive = count_alive(src, i)
        dest[i] = (alive == 2 or alive == 3) if src[i] else (alive == 3)

def calc_score(i, set):
    return 255-src[i] if not set else src[i]

def count_alive(board, i, *also):
    alive = 0
    for j in iter_neighbours(i):
        if board[j] or (j in also):
            alive += 1
    return alive

def count_dead(board, i, *also):
    dead = 0
    for j in iter_neighbours(i):
        if (not board[j]) and (j not in also):
            dead += 1
    return dead

def iter_alive(board, i, *also):
    for j in iter_neighbours(i):
        if board[j] or (j in also):
            yield j

def iter_dead(board, i, *also):
    for j in iter_neighbours(i):
        if (not board[j]) and (j not in also):
            yield j

def check(board):
    for i in range(size):
        alive = count_alive(board, i)
        if board[i]:
            assert alive == 2 or alive == 3, "alive %d has %d neighbours %s" % (i, alive, list(iter_alive(board, i)))
        else:
            assert alive != 3, "dead %d has 3 neighbours %s" % (i, list(iter_alive(board, i)))

dest = bytearray(size)

if False:
    # turn into contrast
    for i in range(size):
        mx = max(src[i], max(src[j] for j in iter_neighbours(i)))
        mn = min(src[i], min(src[j] for j in iter_neighbours(i)))
        dest[i] = int((0.5 * src[i]) + (128 * (1 - float(src[i] - mn) / max(1, mx - mn))))
    src, dest = dest, bytearray(size)

try:
    checked, bad, score_cache = set(), set(), {}
    next = sorted((calc_score(i, True), i) for i in range(size))
    while next:
        best, best_score = None, sys.maxint
        current, next = next, []
        for at, (score, i) in enumerate(current):
            if score > cutoff:
                break
            if best and best_score < score:
                break
            if not dest[i] and not count_alive(dest, i):
                do_nothing_score = calc_score(i, False)
                clean = True
                for y in range(-max_shape_y-1, max_shape_y+2):
                    for x in range(-max_shape_x-1, max_shape_x+2):
                        if dest[torus(i, y*w+x)]:
                            clean = False
                            break
                    if not clean:
                        break
                any_ok = False
                for (X, Y), shape, mask, label in shapes:
                    for y in range(Y):
                        for x in range(X):
                            if mask[y][x]:
                                pos, ok = torus(i, -y*w-x), True
                                if (pos, label) in bad:
                                    continue
                                if clean and (pos, label) in score_cache:
                                    score = score_cache[pos, label]
                                else:
                                    paint = torus(pos, *shape)
                                    for j in paint:
                                        for k in iter_alive(dest, j, *paint):
                                            if count_alive(dest, k, *paint) not in (2, 3):
                                                ok = False
                                                break
                                        if not ok:
                                            break
                                        for k in iter_dead(dest, j, *paint):
                                            if count_alive(dest, k, *paint) == 3:
                                                ok = False
                                                break
                                        if not ok:
                                            break
                                    if ok:
                                        score = 0
                                        any_ok = True
                                        for x in range(X):
                                            for y in range(Y):
                                                score += calc_score(torus(pos, y*w+x), mask[y][x])
                                            score /= Y*X
                                        if clean:
                                            score_cache[pos, label] = score
                                    else:
                                        bad.add((pos, label))
                                if ok and best_score > score and do_nothing_score > score:
                                    best, best_score = (pos, shape, label), score
                if any_ok:
                    next.append((score, i))
        if best:
            pos, shape, label = best
            shape = torus(pos, *shape)
            sys.stdout.write(label)
            sys.stdout.flush()
            for j in shape:
                dest[j] = True
            check(dest)
            next += current[at+1:]
        else:
            break
except KeyboardInterrupt:
    pass
print

if True:
    check(dest)
    anim = False
    while dest != src:
        if anim:
            raise Exception("animation!")
        else:
            anim = True
        sys.stdout.write("x"); sys.stdout.flush()
        conway(dest, src)
        dest, src = src, dest
        check(dest)

# canvas
out = Image.new("1", (w, h))
out.putdata([not i for i in dest])

# tk UI
Tkinter = None
try:
    import Tkinter
    from PIL import ImageTk
    root = Tkinter.Tk()
    root.bind("<Button>", lambda event: event.widget.quit())
    root.geometry("%dx%d" % (w, h))
    show = ImageTk.PhotoImage(out)
    label = Tkinter.Label(root, image=show)
    label.pack()
    root.loop()
except Exception as e:
    print "(no Tkinter)", e
    Tkinter = False

if len(sys.argv) > 3:
    out.save(sys.argv[3])

if not Tkinter:
    out.show()

Lütfen şüphe:

Kod, en uygun standart hareketsizliğe sahip en beyaz pikselleri damgalar . Bir kesme argümanı var, bu yüzden siyah-beyaz eşiğinin yuvarlanmasının nasıl gittiğine karar vereceksin. Yaşayan beyaz olanı denedim ve sonuç da aynı.

Java

Kenar tespit tabanlı bir yaklaşım. Bu metin dosyasını çalışan dizinde gerektirir .

import java.awt.Color;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.util.*;

import javax.imageio.ImageIO;


public class StillLifer{
    private static List<boolean[][]>patterns=new ArrayList<>();
    private static boolean[][] copy(boolean[][]b,int x,int y){
        boolean[][]r=new boolean[6][6];
        for(int i=0;i<6;i++){
            for(int j=0;j<6;j++){
                r[i][j]=b[y+i][x+j];
            }
        }
        return r;
    }
    private static void paste(boolean[][]from,boolean[][]to,int x,int y){
        for(int i=0;i<from.length;i++)for(int j=0;j<from[0].length;j++){
            to[y+i][x+j]=from[i][j];
        }
    }
    private static boolean[][]findClosest(boolean[][]b){
        boolean[][]c=null;
        int d=999999;
        for(boolean[][]k:patterns){
            int d2=editDistance(b,k);
            if(d2<d){
                c=k;
                d=d2;
            }
        }
        return c;
    }
    private static boolean[][]decode(String s){
        char[]a=s.toCharArray();
        boolean[][]r=new boolean[6][6];
        int k=0;
        for(int i=0;i<6;i++){
            for(int j=0;j<6;j++){
                r[i][j]=a[k++]=='1';
            }
        }
        return r;
    }
    private static class EdgeDetectEntry{
        int l;
        int x;
        int y;
        public EdgeDetectEntry(int m,int x,int y){
            this.l=m;
            this.x=x;
            this.y=y;
        }
    }
    private static Random rand;
    private static int w,h;
    private static BufferedImage img;
    private static boolean[][]grid;
    private static File file;
    private static int editDistance(boolean[][]from,boolean[][]to){
        int w=from.length;
        int h=from[0].length;
        int k=0;
        for(int x=0;x<w;x++){
            for(int y=0;y<h;y++){
                k+=from[y][x]^to[y][x]?1:0;
            }
        }
        return k;
    }
    private static int colorDistance(Color from,Color to){
        return from.getRed()-to.getRed();
    }
    private static int edgeDetectWeight(int x,int y){
        int k=0;
        Color c=new Color(img.getRGB(x, y));
        for(int x2=Math.max(0,x-1);x2<Math.min(w,x+2);x2++){
            for(int y2=Math.max(0,y-1);y2<Math.min(h,y+2);y2++){
                int l=colorDistance(c,new Color(img.getRGB(x2, y2)));
                k+=l*l;
            }
        }
        return k;
    }
    private static void save() throws Exception{
        int bk=Color.BLACK.getRGB();
        int wt=Color.WHITE.getRGB();
        for(int x=0;x<w;x++){
            for(int y=0;y<h;y++){
                img.setRGB(x,y,grid[y][x]?wt:bk);
            }
        }
        String k=file.getName().split("\\.")[0];
        ImageIO.write(img,"png",new File(k="out_"+k+".png"));
    }
    private static String rle(boolean[][]grid){
        StringBuilder st=new StringBuilder();
        for(boolean[]row:grid){
            for(int j=0;j<row.length;j++){
                int k=1;
                for(;j<row.length-1&&row[j]==row[j+1];j++)k++;
                if(k!=1)st.append(Integer.toString(k,36));
                st.append(row[j]?'@':'-');
            }
        }
        return st.toString();
    }
    private static int getVal(boolean[][]grid,int x,int y){
        if(x<0)x+=w;
        if(y<0)y+=h;
        if(x==w)x=0;
        if(y==h)y=0;
        return grid[y][x]?1:0;
    }
    private static boolean newState(boolean[][]grid,int x,int y,String rule){
        String[]r=rule.split("/");
        int k=0;
        for(int a=-1;a<=1;a++)for(int b=-1;a<=1;a++)k+=(a|b)==0?0:getVal(grid,x+a,y+b);
        String s=Integer.toString(k);
        return grid[y][x]?r[1].contains(s):r[0].contains(s);
    }
    private static boolean[][] next(boolean[][]grid,String rule){
        boolean[][]r=new boolean[h][w];
        for(int x=0;x<w;x++){
            for(int y=0;y<h;y++){
                r[y][x]=newState(grid,x,y,rule);
            }
        }
        return r;
    }
    private static void loadPatterns() throws Exception{
        Scanner reader=new Scanner(new File("lib.txt"));
        while(reader.hasNext()){
            String line=reader.nextLine();
            if(line.startsWith("--"))continue;
            patterns.add(decode(line));
        }
        reader.close();
    }
    public static void main(String[]a) throws Exception{
        loadPatterns();
        Scanner in=new Scanner(System.in);
        img=ImageIO.read(file=new File(in.nextLine()));
        in.close();
        w=img.getWidth();
        h=img.getHeight();
        grid=new boolean[h][w];
        final int npix=w*h;
        rand=new Random(npix*(long)img.hashCode());
        List<EdgeDetectEntry> list=new ArrayList<>();
        for(int x=0;x<w;x++){
            for(int y=0;y<h;y++){
                list.add(new EdgeDetectEntry(edgeDetectWeight(x,y),x,y));
            }
        }
        list.sort((one,two)->{int k=two.l-one.l;if(k>0)return 1;if(k<0)return -1;return 0;});
        for(int i=Math.max(Math.min(3,npix),npix/5);i>0;i--){
            EdgeDetectEntry e=list.get(i);
            grid[e.y][e.x]=rand.nextDouble()<0.9;
        }
        grid=next(grid,"/2345678");
        boolean[][]d=new boolean[h][w];
        for(int i=0;i<w/6;i++){
            for(int j=0;j<h/6;j++){
                paste(findClosest(copy(grid,i*6,j*6)),d,i*6,j*6);
            }
        }
        grid=d;
        assert(rle(next(grid,"3/23")).equals(rle(grid)));
        save();
    }
}

Bazı sonuçlar:

C ++

Bir 8x8 çıktı ızgarası ("renk dokusu") seçmek için her 8x8 ızgara ortalamasını kullanan basit pikselleştirme yaklaşımı. Her 8x8 çıkış ızgarasının üstünde ve sağında 2 hücre ayırıcı bulunur. Izgaralar, kalan 6x6 piksel içinde 4 hücreli hala yaşamdan 18 hücreye kadar değişen yaşamda olacak şekilde tasarlanmıştır.

Program ikili PGM'den ikili PBM'ye filtre görevi görür. Varsayılan olarak, görüntüler "karanlık"; siyah ölümdür ve beyaz yaşamdır; -ibunu tersine çevirir. -g [value]renk dokularını seçmeden önce ortalamaları önceden ağırlıklandırmak için kullanılan bir gama ekler.

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <sstream>
#include <cmath>

// colors 4 through 18 have 4 through 18 live cells
// colors 1-3 are repetitions of 0 or 4 used
// as artificially weighted bins
unsigned char gol_colors[]={
      0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0 // Color  0
   ,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0 // Color  1
   ,  0,  0,  0, 16, 40, 16,  0,  0 // Color  2
   ,  0,  0,  0, 16, 40, 16,  0,  0 // Color  3
   ,  0,  0,  0, 16, 40, 16,  0,  0 // Color  4
   ,  0,  0,  0, 24, 40, 16,  0,  0 // Color  5
   ,  0,  0,  0, 16, 40, 80, 32,  0 // Color  6
   ,  0,  0,  0, 48, 72, 40, 16,  0 // Color  7
   ,  0,  0,  8, 20,  8, 64,160, 64 // Color  8
   ,  0,  0,  8, 20,  8, 64,160, 96 // Color  9
   ,  0,  0, 12, 20,  8, 64,160, 96 // Color 10
   ,  0,  0, 12, 20,  8,192,160, 96 // Color 11
   ,  0,  0,204,204,  0,  0, 48, 48 // Color 12
   ,  0,  0,204,204,  0,192,160, 64 // Color 13
   ,  0,  0,  0,108,168,168,108,  0 // Color 14
   ,  0,  0, 96,144,104, 40,172,192 // Color 15
   ,  0,  0,204,204,  0,  0,204,204 // Color 16
   ,  0,  0,216,216,  0,216,212,  8 // Color 17
   ,  0,  0,204,164, 40, 80,148,204 // Color 18
};

enum { gol_bins = sizeof(gol_colors)/(sizeof(*gol_colors))/8 };

bool inverted=false;

bool applygamma=false;
double gammasetting=0.0;

unsigned int corrected(unsigned int i, unsigned int r) {
   return static_cast<unsigned int>(r*std::pow(i/static_cast<double>(r), gammasetting));
}

int main(int argc, char** argv) {
   std::vector<unsigned short> pgm_data;
   unsigned pgm_width;
   unsigned pgm_height;
   unsigned pgm_vpp;

   std::vector<unsigned char> pbm_data;
   unsigned pbm_width;
   unsigned pbm_height;

   unsigned int doublings=0;

   std::vector<std::string> args(argv+1, argv+argc);
   for (unsigned int i=0, e=args.size(); i<e; ++i) {
      if (args[i]=="-i") { inverted=true; continue; }
      if (args[i]=="-g") {
         if (i+1==e) continue;
         std::stringstream ss;
         ss << args[++i];
         if (ss >> gammasetting) applygamma = true;
         continue;
      }
   }

   std::string line;
   std::getline(std::cin, line);
   if (line!="P5") return 1;
   enum { nothing, have_w, have_h, have_bpp } readstate = nothing;
   while (std::cin) {
      std::getline(std::cin, line);
      if (line.empty()) continue;
      if (line[0]=='#') continue;
      std::stringstream ss; ss << line;
      for(;;) {
         switch (readstate) {
         case nothing: if (ss >> pgm_width) readstate = have_w; break;
         case have_w:  if (ss >> pgm_height) readstate = have_h; break;
         case have_h:  if (ss >> pgm_vpp) readstate = have_bpp; break;
         }
         if (readstate==have_bpp) break;
         if (ss) continue;
         break;
      }
      if (readstate==have_bpp) break;
   }
   if (readstate!=have_bpp) return 1;
   // Fill pgm data
   pgm_data.resize(pgm_width*pgm_height);
   for (unsigned i=0, e=pgm_width*pgm_height; i<e; ++i) {
      int v = std::cin.get();
      if (v==std::char_traits<char>::eof()) return 1;
      pgm_data[i] = static_cast<unsigned int>(std::char_traits<char>::to_char_type(v))&0xFFU;
   }
   pbm_width  = pgm_width/8*8;
   pbm_height = pgm_height/8*8;
   pbm_data.resize(pbm_width*pbm_height/8);
   for (unsigned x=0, xe=pbm_width/8; x<xe; ++x) {
      for (unsigned y=0, ye=pbm_height/8; y<ye; ++y) {
         // Calculate the average of this 8x8 area
         unsigned int total=0;
         for (unsigned int xd=0; xd<8; ++xd) {
            for (unsigned int yd=0; yd<8; ++yd) {
               unsigned int c = x+xd+(y+yd)*pgm_width;
               unsigned int pv = pgm_data[x*8+xd+(y*8+yd)*pgm_width];
               // Apply gamma prior to averaging
               if (applygamma) pv=corrected(pv, pgm_vpp);
               total += pv;
            }
         }
         total /= 64;
         // Invert average if inverting colors (white on black)
         if (inverted) total=pgm_vpp-total;
         total *= gol_bins;
         total /= (pgm_vpp+1);
         // Fill 8x8 areas with gol color texture
         for (unsigned int yd=0; yd<8; ++yd) {
            pbm_data[x+(y*8+yd)*pbm_width/8] = gol_colors[total*8+yd];
         }
      }
   }
   // Now, write a pbm
   std::cout
      << "P4\n"
      << "# generated by pgm2gol\n"
      << pbm_width << " " << pbm_height << "\n";
   for (unsigned i=0, e=pbm_data.size(); i<e; ++i) {
      unsigned char data=pbm_data[i];
      if (!inverted) { data=pbm_data[i]^0xFF; }
      std::cout.put(data);
   }
}

Seçilen sonuçlar (not: tüm pbm'ler, yükleme için üçüncü taraf bir program kullanılarak png'lere dönüştürüldü):

Escher, gamma 2.2

Mona Lisa, gama 2.2

Okyanus, gama 2.2 ters

Yavru, gama 2.2

Görüntülerin Bağlanması, gama 2.2 ters çevrildi

Karşılaştırma için Mona Lisa gamma 2.2