关于推特30天地图挑战全部7.6k+图片的颜色可视化

作者: 古柳_Deserts_X | 来源:发表于2020-12-12 10:58 被阅读0次

上篇文章古柳写了下关于念念不忘三年的颜色可视化的超长文，整个流程涉及: python 爬b站 api 李子柒数据、搭配 you-get 下载视频、ffmpeg 批量视频抽帧、node.js get-image-colors 模块抽图片颜色，d3.js 颜色可视化。

后来发现文中有两处小问题，在这里修正下，一处是最后一张图的文字信息y轴应该是 Brightness 明度，写的时候复制黏贴没改过来；

一处是群友峤桓看文章时发现 data sketches 上「九月旅行」 主题一文的链接404了。

我查了下原来网站突然改版了，该文的新链接为：「Four Years of Vacations in 20,000 Colors」，网站也更好看、更酷了。

data sketches 突然改版，其实也是因为不久前，在推特宣布将网站上 Nadieh Bremer 和 Shirely Wu 所有24个可视化项目的相关文章集结成书开始预售了，因而整个网站也配合着大改了下。此前预热说会有 a huge project，因而古柳也很关注会是什么，没想到居然会出书，很意外，毕竟是两位可视化大神的书，值得期待！

然后是上周六早上正好看到向帆老师公众号更新了文章：「插播一把桌椅到上海」，想到最近跑通了颜色可视化整个流程，可以留言报告下这件事，要是能被看到并回复就好了。

毕设作品线上可看，「清华大学美术学院2020届线上毕业作品展」，这也是之前在某群友朋友圈看到后了解到的，非常值得一看。

扯回来，因为看到群友峤桓在看颜色可视化一文，后续私聊了下，原来他打算爬取推特30天地图挑战 #30DayMapChallenge 活动标签下11月份所有参与者创作发布的地图图片，然后用 Python 实践下我文章中抽取图片颜色并进行可视化等流程。1.3G图片数据后来在「地图盛宴 - 峤桓」一文里公开分享了。

虽然古柳一直对地图没啥兴趣、没啥想复现的地图可视化作品，但之前注意到群里几次谈论地图相关内容时蛮多人活跃；而且11月份刷推特看到参加30天地图挑战活动打卡的人也很多，看起来对地图感兴趣的人比我想的要多。

而据牛海沣统计，本次挑战有来自69个国家的997位创作者，一共发布了7000+地图；

他还用这些地图拼图做了张“大合照”。更多统计信息见 github/30DayMapChallenge-Bot 。

既然那么多人关注地图可视化、那么多人参加地图挑战活动，并且从峤桓那先拿到了所有地图图片数据，自然古柳也想用手头现成代码，抽取颜色、看看可视化效果。

于是上周五晚上简单跑了下，照旧对所有图片抽取5种主要颜色，用 HSB 颜色模式的数据，换换x/y轴，加或不加力布局，和上篇文章「李子柒130个视频1万图片5万颜色数据可视化的背后，是古柳三年的念念不忘」里分享过的图类似，想来大家也都不陌生了。

但也不能这么取巧，拿现成代码跑下就完事，总要有点新花样是不？

既然一开始颜色可视化参考的 Shirely Wu 的 data sketches 上「九月旅行」 项目是径向图的方式，那这次也尝试下径向图好了。

先翻出古柳那篇用到径向图的文章：财新网「星空彩绘诺贝尔奖」可视化作品复现，简单回顾下几个要点，如极坐标系与直角坐标系下坐标转换函数写法。

套用这次的颜色数据，将色相(hues/H)映射到角度，饱和度(saturation/S)映射到径向半径值，分别不加和加x/y力布局，就有了两张很酷的颜色可视化图。

继续尝试，如果每张图只取1种主要颜色作为径向图里x/y坐标所用，不用圆圈散点而用图片本身显示，看起来效果就更棒了。(虽然SVG里7.6k+张图片是真的卡)

不过也更有向帆老师全国美展油画获奖作品的可视化作品「AwardPuzzle」内味了。重新看了下该作品主要是 Processing 实现，最近古柳打算重新学习下 P5.js，后续可以用 P5.js 也实现一遍目前 D3.js 完成的图片/颜色可视化效果。
链接：https://www.zeelab.xyz/AwardPuzzle

除此之外，还可以基于图片相似度来可视化，古柳以前有过相关尝试：「图像检索（一）：因缘际会与前瞻 - 20180506」，不过也没填坑，这回正好群友 tianyilt 分享了下 YaleDHLab/pix-plot 这个开源项目，也是用的卷积神经网络抽图片特征、tsne、PCA 进行特征降维，然后前端可视化展示。

看项目描述比较简单，于是用地图照片跑了下，蛮顺畅的就能跑通，啪地一下就成功了反而觉得没啥成就感(但群友峤桓死活安装不成功，他用“公司里、自己的笔记本、台式机都捣鼓了一遍，都没成功”，此时 Mac 的优越性就体现出来了。不过也不一定全是 Mac 功劳，可能实际操作细节也有关)。不过照片太多，交互有点卡。