スケーラブルアート論

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目次

概要

前提スキル

メディアプログラミング演習Iを履修したのと同等のプログラミングスキルがあるものとして、授業を進めます。

成績評価

確認テスト、課題で評価します。

授業概要及び到達目標
インタラクティブアートは芸術を基盤として科学や工学を統合する新しい領域である。生物科学に関連した分野として、人工生命、ライフゲーム、フラクタル、オートマトン、遺伝的アルゴリズム、ニューラルネットワークなど応用範囲の広いものが数多く存在する。

そういった生物に見られる特徴をアートに応用したジェネラティブアートの作品をC++のプログラミングを使用して、実際に作成してみる。

本講義の目標は以下の通り。

  1. 生物の特徴と生物的なシステムについて理解する。
  2. 複雑系システムについて理解し、応用例を作成できる。
  3. openFrameworksを使って作品のプログラミングができる。
参考書
Web

開発環境

開発環境としてopenFrameworks/MacOS XCode, Processing, p5.jsを使用します。

テキストや開発環境については、以下を参照してください。

Contents

  1. Scalable art, Generative art, Mathematical art, Artificial Intelligence, Artificial Life, Complext sysytem
  2. openFrameworks C++ / Xcode MacOSX
  3. Logic circuit
  4. 完全情報ゲーム:チェッカー、オセロ、チェス、将棋、囲碁
  5. Cell auttomaton
  6. Conway's game of life
  7. Wire world
  8. Random walk
  9. Langton's ant
  10. Boid
  11. Box2D
  12. Fractal, Self-similar
  13. Recursive call
  14. Complex square
  15. Mandelbrot
  16. Neural network
  17. Genetic algorithm
  18. Code, Chyper, Encript
  19. Space X
  20. Robotics
  21. Expert system
  22. Fourier transform, spectrum
  23. Fibonacci number
  24. Belousov-Zhabotinsky reaction
  25. Gray-Scott model
  26. Turing pattern

生物と情報とアート

自然界の興味深いパターン
  • 自己相似性、フラクタル
    • 雪の結晶(0:25)
    • 樹木(1:17)
    • オウム貝(1:30)
  • らせん、渦巻き状パターン
  • 黄金角とフィボナッチ数列(3:00)
ジェネラティブアート
自律性
予測不可能性
パラメータ変形
偶発性
自己相似性
再帰性
対称性
周期性
双対性
抽象化と具体化

数学と力学の基礎

Nature of Code Chapter 1 Vector Git Processing

ベクトル

「Nature of Code」第1章の「1.1-1.6」pdf

高校数学Bベクトルの定義・成分

位置・速度・加速度

「Nature of Code」第1章の「1.7-1.10」pdf

  • 動くボールの位置、速度、加速度はベクトルとして表すことができます。
  • 速度は、位置の変化の割合、すなわち「次の位置=現在位置+速度」
    • 秒速10m/sのボールの1秒後の位置=現在位置+10
  • 加速度は、速度の変化の割合、すなわち「次の速度=現在速度+加速度」
    • 自然落下運動の加速度は、重力加速度といい、9.8m/s2(秒の2乗)
    • したがって、自然落下するボールの1秒後の速度=現在速度+9.8
重力加速度 国土地理院 「重力を知る」https://www.gsi.go.jp/buturisokuchi/grageo_gravity.html

トポロジー

パックマン型2次元世界は、3次元ではトーラス(ドーナツ型)
https://wakara.co.jp/mathlog/20200204

数学アート

矩形分割

フィボナッチ数列

らせん

整数の合同

コラッツ予想

人工生命(ALife)

セルオートマトン

ラングトンのアリ

レイノルズのボイド

反応拡散系

フラクタル

人工知能(AI)

Genetic Algorithm

Neural Networks

Processing Samples

音に反応する円

minimライブラリーをインストールする。

/**
* Circles responding Sound Level
*/

import ddf.minim.spi.*;
import ddf.minim.signals.*;
import ddf.minim.*;
import ddf.minim.analysis.*;
import ddf.minim.ugens.*;
import ddf.minim.effects.*;

Minim minim;
AudioInput in;

void setup(){
  size(500, 500);
  minim = new Minim(this);
  in = minim.getLineIn(Minim.STEREO, 512); 
  background(0);
}

void draw(){
  colorMode(RGB, 255);
  fill(0, 150);
  rect(-1, -1, width, height);
  colorMode(HSB, 360, 100, 100);
  float brightness = 50 + map(in.mix.level(), 0, 0.5, 0, 50);
  float hue = map(in.mix.level(), 0, 0.7, 0, 360);
  fill(hue, 100, brightness);
  float radious = 50 + map(in.mix.level(), 0, 0.5, 0, 100);
  int x = 250;
  int y = 250;
  ellipse( x, y, radious *2, radious * 2);
}
void stop(){
  in.close();
  minim.stop();
  super.stop();
}

カメラ入力

Video|GStreamer-based video library for Processingライブラリをインストール。

使用可能なカメラのリスト出力
import processing.video.*;

void setup(){
  size(320, 240);
  
  String[] cameras = Capture.list();
  
  for(int i=0; i<cameras.length; i++){
    println("[" + i + "] " + cameras[i]);
  }

}
カメラ画像の出力
import processing.video.*;
Capture cam;

void setup(){
  size(640, 480);
  
  String[] cameras = Capture.list();
  for(int i=0; i<cameras.length; i++){
    println("[" + i + "] " + cameras[i]);
  }
  
  cam = new Capture(this, cameras[1]);
  cam.start();  
}

void draw(){
  if(cam.available() == true){
    cam.read();
  }
  
  image(cam, 0, 0);
}


差分から動きを検出
import processing.video.*;
 
int numPixels;
int[] previousFrame;
int noiseFilter = 50;
Capture video;
 
void setup() {
  size(640, 480);
 
  video = new Capture(this, width, height, 30);
  video.start();
 
  numPixels = video.width * video.height;
  previousFrame = new int[numPixels];
  loadPixels();
}

void draw() {
  if (video.available()) {
    video.read();
    video.loadPixels();
 
    int movementSum = 0;
    for (int i = 0; i < numPixels; i++) {
      color currColor = video.pixels[i];
      color prevColor = previousFrame[i];
 
      //R, G, B
      int currR = (currColor >> 16) & 0xFF;
      int currG = (currColor >> 8) & 0xFF;
      int currB = currColor & 0xFF;
 
      //
      int prevR = (prevColor >> 16) & 0xFF;
      int prevG = (prevColor >> 8) & 0xFF;
      int prevB = prevColor & 0xFF;
 
      //
      int diffR = abs(currR - prevR);
      int diffG = abs(currG - prevG);
      int diffB = abs(currB - prevB);
 
      //noiseFilter
      if (diffR + diffG + diffB > noiseFilter) {
        movementSum ++;
        pixels[i] = color(currR, currG, currB);
        //
        //pixels[i] = 0xFF000000 | (currR << 16) | (currG << 8) | currB;
      } else {
        pixels[i] = color(0);
      }
 
      //
      previousFrame[i] = currColor;
    }
 
    updatePixels();    //
    println(movementSum);    //
  }
}

引力と加速度

「Nature of Code」第1章の「1.10 Interactivity with Acceleration」(p57)より。(一部改変)pdf

  • 粒子はマウスポインタに引力で引き付けられれ、軌跡を残しながらマウスに近づく。
  • 引力は、距離が近いほど、強くなる(反比例)。
  • 速度には上限(topspeed)があり、引力と粒子の運動量(速度)が釣り合うと、マウスのまわりを回る惑星のような動きになる。
  • Moverクラスの作成
    • ベクトルPVectorを使い、location(位置)、velocity(速度)、acceleration(加速度)定義し、力学運動を記述している。
    • 速度は、現在速度に加速度を加算 velocity.add(acceleration);
    • 位置は、現在位置に速を加算 location.add(velocity);
Mover[] movers = new Mover[1000];//An array of objects
void setup() {
  size(1000, 1000);
  smooth();
  background(0);
  for (int i = 0; i < movers.length; i++) {
    movers[i] = new Mover();// Initialize each object in the array.
  }
}
void draw() {
//  background(0);
  fill(0,40);
  rect(0,0,width,height);
  for (int i = 0; i < movers.length; i++) {
    //Calling functions on all the objects in the array
    movers[i].update();
    movers[i].checkEdges();
    movers[i].display();
  }
}
class Mover {
  PVector location;
  PVector velocity;
  PVector acceleration;
  float topspeed;
  Mover() {
    location = new PVector(random(width), random(height));
    velocity = new PVector(0, 0);
    topspeed = 4.5;
  }
  void update() {
    //Our algorithm for calculating acceleration:
    //Find the vector pointing towards the mouse.
    PVector mouse = new PVector(mouseX, mouseY);
    PVector dir = PVector.sub(mouse, location);
    float magn = dir.mag();
    dir.normalize();// Normalize.
    dir.mult(13 / magn );
//    dir.mult(0.5);// Scale.
    acceleration = dir;// Set to acceleration.
    //Motion 101! Velocity changes by acceleration. Location changes by velocity.
    velocity.add(acceleration);
    velocity.limit(topspeed);
    location.add(velocity);
  }

  void display() {// Display the Mover
//    stroke(0);
    noStroke();
    fill(250,255,100);
    ellipse(location.x, location.y, 10, 10);
  }
  void checkEdges() {// What to do at the edges
    if (location.x > width) {
      location.x = 0;
    } else if (location.x < 0) {
      location.x = width;
    }
    if (location.y > height) {
      location.y = 0;
    } else if (location.y < 0) {
      location.y = height;
    }
  }
}

画像ファイルの結合

imagesフォルダにある画像_i000.pngから_i007.png(640*480)を縦2列、横4行に並べて結合する。

000004
001005
002006
003007
String folderName = "images";
String filePrefix = "_i";

int imageWidth = 640;
int imageHeight = 480;

int margin = 0;

int imageNumX = 2;
int imageNumY = 4;
int imageNum = imageNumX * imageNumY;
// X*Y

int canvasWidth = imageNumX * imageWidth;
int canvasHeight = imageNumY * imageHeight;

PImage images[] = new PImage[imageNum];

void setup() {
  for (int i = 0; i < imageNum; i++) {
    images[i] = loadImage(folderName + "/" + filePrefix + nf(i, 3) + ".png");
  }
  surface.setSize(canvasWidth, canvasHeight);
  noLoop();
}

void draw() {
  background(255);

  for (int i = 0; i < imageNumX; i++) {
    for(int j = 0; j < imageNumY; j++){
      image(images[i*imageNumY + j], imageWidth * i, imageHeight * j, imageWidth, imageHeight);
    }
  }
  save(folderName + "_combine.png");
  exit();
}

リンク

http://gushwell.ifdef.jp/

素数のグラフィック http://www.datapointed.net/visualizations/math/factorization/animated-diagrams/?infinity

個人用ツール
名前空間

変種
操作
案内
ツールボックス