以前我们经常会在杂志上看到一些用很多图片的缩略图拼接起来的可视化,例如上面时代杂志的某一期的封面就是这样的图片。通常这些可视化由图片编辑工作者手动编辑生成,如果是几百张图片的话,那工作量已经是非常大了。设想如果你要把成千上万的图片手工编辑成一副可视化,并且合理安排这些图片的特征使之呈现在可视化中。这样的要求对于手动编辑图片来说可谓工作量浩大。于是,一些可视化业界人士觉得是不是可以开发一种工具,可以自动读取一个庞大的图库,并且利用图片的一些本体的属性(比如说图片的时间,色彩变化)或者作者自己关联的属性,自动生成基于大量缩略图的可视化。 这个工具能够套用可视化的一些基本设计模板,例如柱状图,散点图等,自动生成基于缩略图的可视化。 最近加州大学圣地亚哥分校的Software Studies Initiative推出了ImagePlot工具。 它是基于开源图片处理软件ImageJ的宏工具。和传统作图工具生成柱状图,散点图不同,ImagePlot用的是各种图片的缩小图作为柱状图和散点图上的像素。它支持几乎所有的格式,大小的图片,而且它可以由用户任意缩放可视化中的缩略图的大小。 下面是两个用ImagePlot生成的可视化作品。

上图是用散点图展示了从1923年到2009年多达4535期时代封面组成的可视化,散点图中的每个点都是一期时代杂志封面的缩略图,散点图的横轴则是年代坐标,纵轴是图片颜色的综合值(包括亮度,色彩和饱和度)。如果这个可视化能做成互动的,用户用鼠标点击某个图片,这个图片放大显示,那整个可视化既有对时代杂志封面变迁有整体的了解,又包含了一定的细节。

上图是日本卡通(manga)矩阵可视化。 整个可视化采用了矩阵图的形式,每个矩阵格都是一片缩略图。 这个可视化的数据来自日本卡通扫描书网站OneManga.com,每当有新的卡通书在日本出版,一些粉丝就把它们扫描成图片并上传到这个网站。 这个可视化基于192个不同卡通书的图片数据,一共包含220,950页图片。在这个可视化中,每个矩阵格子里的缩略图是基于一个卡通书的所有图片页可视化,X轴是图片中像素灰度的标准差,Y轴是图片像素的熵值(用来衡量图片中包含信息的多少)。每个缩略图的可视化并不是很直观,用户需要一些数学背景才能理解图片,简单的说就是图片中的图形越大越鲜艳,暗示这个漫画画风多变。不过整个可视化可以包含这么巨量的图片信息还是比较惊艳的,即便这不是最好的一种展示形式,也是一种很好的尝试。

ImagePlot是跨平台,无需编程的免费工具。在它网页上也有简单的教程。如果同学们有兴趣的话,也可以下载下来尝试使用。

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  1. 这个挺好玩的哈。
    对品牌咨询的搜集整理应该蛮好用,比如某个行业LOGO的色彩使用趋势。
    或不同行业的色彩倾向~

    • 没问题啊,能进去的,虽然什么都看不到,但是可以把程序下下来,也有datasets