@Dave è stato il primo a pubblicare una risposta a questa domanda (con codice funzionante) e la sua risposta è stata una fonte inestimabile di copia e incolla spudorata per me ispirazione per . Questo post è iniziato come un tentativo di spiegare e perfezionare la risposta di @ Dave, ma da allora si è evoluto in una risposta a sé stante.
Il mio metodo è notevolmente più veloce. Secondo un benchmark jsPerf sui colori RGB generati casualmente, l'algoritmo di @ Dave funziona in 600 ms , mentre il mio funziona in 30 ms . Questo può sicuramente avere importanza, ad esempio nel tempo di caricamento, dove la velocità è fondamentale.
Inoltre, per alcuni colori, il mio algoritmo funziona meglio:
- Perché
rgb(0,255,0), @ Dave's produce rgb(29,218,34)e producergb(1,255,0)
- Perché
rgb(0,0,255), @ Dave's produce rgb(37,39,255)e il mio producergb(5,6,255)
- Perché
rgb(19,11,118), @ Dave's produce rgb(36,27,102)e il mio producergb(20,11,112)
dimostrazione
"use strict";
class Color {
constructor(r, g, b) { this.set(r, g, b); }
toString() { return `rgb(${Math.round(this.r)}, ${Math.round(this.g)}, ${Math.round(this.b)})`; }
set(r, g, b) {
this.r = this.clamp(r);
this.g = this.clamp(g);
this.b = this.clamp(b);
}
hueRotate(angle = 0) {
angle = angle / 180 * Math.PI;
let sin = Math.sin(angle);
let cos = Math.cos(angle);
this.multiply([
0.213 + cos * 0.787 - sin * 0.213, 0.715 - cos * 0.715 - sin * 0.715, 0.072 - cos * 0.072 + sin * 0.928,
0.213 - cos * 0.213 + sin * 0.143, 0.715 + cos * 0.285 + sin * 0.140, 0.072 - cos * 0.072 - sin * 0.283,
0.213 - cos * 0.213 - sin * 0.787, 0.715 - cos * 0.715 + sin * 0.715, 0.072 + cos * 0.928 + sin * 0.072
]);
}
grayscale(value = 1) {
this.multiply([
0.2126 + 0.7874 * (1 - value), 0.7152 - 0.7152 * (1 - value), 0.0722 - 0.0722 * (1 - value),
0.2126 - 0.2126 * (1 - value), 0.7152 + 0.2848 * (1 - value), 0.0722 - 0.0722 * (1 - value),
0.2126 - 0.2126 * (1 - value), 0.7152 - 0.7152 * (1 - value), 0.0722 + 0.9278 * (1 - value)
]);
}
sepia(value = 1) {
this.multiply([
0.393 + 0.607 * (1 - value), 0.769 - 0.769 * (1 - value), 0.189 - 0.189 * (1 - value),
0.349 - 0.349 * (1 - value), 0.686 + 0.314 * (1 - value), 0.168 - 0.168 * (1 - value),
0.272 - 0.272 * (1 - value), 0.534 - 0.534 * (1 - value), 0.131 + 0.869 * (1 - value)
]);
}
saturate(value = 1) {
this.multiply([
0.213 + 0.787 * value, 0.715 - 0.715 * value, 0.072 - 0.072 * value,
0.213 - 0.213 * value, 0.715 + 0.285 * value, 0.072 - 0.072 * value,
0.213 - 0.213 * value, 0.715 - 0.715 * value, 0.072 + 0.928 * value
]);
}
multiply(matrix) {
let newR = this.clamp(this.r * matrix[0] + this.g * matrix[1] + this.b * matrix[2]);
let newG = this.clamp(this.r * matrix[3] + this.g * matrix[4] + this.b * matrix[5]);
let newB = this.clamp(this.r * matrix[6] + this.g * matrix[7] + this.b * matrix[8]);
this.r = newR; this.g = newG; this.b = newB;
}
brightness(value = 1) { this.linear(value); }
contrast(value = 1) { this.linear(value, -(0.5 * value) + 0.5); }
linear(slope = 1, intercept = 0) {
this.r = this.clamp(this.r * slope + intercept * 255);
this.g = this.clamp(this.g * slope + intercept * 255);
this.b = this.clamp(this.b * slope + intercept * 255);
}
invert(value = 1) {
this.r = this.clamp((value + (this.r / 255) * (1 - 2 * value)) * 255);
this.g = this.clamp((value + (this.g / 255) * (1 - 2 * value)) * 255);
this.b = this.clamp((value + (this.b / 255) * (1 - 2 * value)) * 255);
}
hsl() { // Code taken from https://stackoverflow.com/a/9493060/2688027, licensed under CC BY-SA.
let r = this.r / 255;
let g = this.g / 255;
let b = this.b / 255;
let max = Math.max(r, g, b);
let min = Math.min(r, g, b);
let h, s, l = (max + min) / 2;
if(max === min) {
h = s = 0;
} else {
let d = max - min;
s = l > 0.5 ? d / (2 - max - min) : d / (max + min);
switch(max) {
case r: h = (g - b) / d + (g < b ? 6 : 0); break;
case g: h = (b - r) / d + 2; break;
case b: h = (r - g) / d + 4; break;
} h /= 6;
}
return {
h: h * 100,
s: s * 100,
l: l * 100
};
}
clamp(value) {
if(value > 255) { value = 255; }
else if(value < 0) { value = 0; }
return value;
}
}
class Solver {
constructor(target) {
this.target = target;
this.targetHSL = target.hsl();
this.reusedColor = new Color(0, 0, 0); // Object pool
}
solve() {
let result = this.solveNarrow(this.solveWide());
return {
values: result.values,
loss: result.loss,
filter: this.css(result.values)
};
}
solveWide() {
const A = 5;
const c = 15;
const a = [60, 180, 18000, 600, 1.2, 1.2];
let best = { loss: Infinity };
for(let i = 0; best.loss > 25 && i < 3; i++) {
let initial = [50, 20, 3750, 50, 100, 100];
let result = this.spsa(A, a, c, initial, 1000);
if(result.loss < best.loss) { best = result; }
} return best;
}
solveNarrow(wide) {
const A = wide.loss;
const c = 2;
const A1 = A + 1;
const a = [0.25 * A1, 0.25 * A1, A1, 0.25 * A1, 0.2 * A1, 0.2 * A1];
return this.spsa(A, a, c, wide.values, 500);
}
spsa(A, a, c, values, iters) {
const alpha = 1;
const gamma = 0.16666666666666666;
let best = null;
let bestLoss = Infinity;
let deltas = new Array(6);
let highArgs = new Array(6);
let lowArgs = new Array(6);
for(let k = 0; k < iters; k++) {
let ck = c / Math.pow(k + 1, gamma);
for(let i = 0; i < 6; i++) {
deltas[i] = Math.random() > 0.5 ? 1 : -1;
highArgs[i] = values[i] + ck * deltas[i];
lowArgs[i] = values[i] - ck * deltas[i];
}
let lossDiff = this.loss(highArgs) - this.loss(lowArgs);
for(let i = 0; i < 6; i++) {
let g = lossDiff / (2 * ck) * deltas[i];
let ak = a[i] / Math.pow(A + k + 1, alpha);
values[i] = fix(values[i] - ak * g, i);
}
let loss = this.loss(values);
if(loss < bestLoss) { best = values.slice(0); bestLoss = loss; }
} return { values: best, loss: bestLoss };
function fix(value, idx) {
let max = 100;
if(idx === 2 /* saturate */) { max = 7500; }
else if(idx === 4 /* brightness */ || idx === 5 /* contrast */) { max = 200; }
if(idx === 3 /* hue-rotate */) {
if(value > max) { value = value % max; }
else if(value < 0) { value = max + value % max; }
} else if(value < 0) { value = 0; }
else if(value > max) { value = max; }
return value;
}
}
loss(filters) { // Argument is array of percentages.
let color = this.reusedColor;
color.set(0, 0, 0);
color.invert(filters[0] / 100);
color.sepia(filters[1] / 100);
color.saturate(filters[2] / 100);
color.hueRotate(filters[3] * 3.6);
color.brightness(filters[4] / 100);
color.contrast(filters[5] / 100);
let colorHSL = color.hsl();
return Math.abs(color.r - this.target.r)
+ Math.abs(color.g - this.target.g)
+ Math.abs(color.b - this.target.b)
+ Math.abs(colorHSL.h - this.targetHSL.h)
+ Math.abs(colorHSL.s - this.targetHSL.s)
+ Math.abs(colorHSL.l - this.targetHSL.l);
}
css(filters) {
function fmt(idx, multiplier = 1) { return Math.round(filters[idx] * multiplier); }
return `filter: invert(${fmt(0)}%) sepia(${fmt(1)}%) saturate(${fmt(2)}%) hue-rotate(${fmt(3, 3.6)}deg) brightness(${fmt(4)}%) contrast(${fmt(5)}%);`;
}
}
$("button.execute").click(() => {
let rgb = $("input.target").val().split(",");
if (rgb.length !== 3) { alert("Invalid format!"); return; }
let color = new Color(rgb[0], rgb[1], rgb[2]);
let solver = new Solver(color);
let result = solver.solve();
let lossMsg;
if (result.loss < 1) {
lossMsg = "This is a perfect result.";
} else if (result.loss < 5) {
lossMsg = "The is close enough.";
} else if(result.loss < 15) {
lossMsg = "The color is somewhat off. Consider running it again.";
} else {
lossMsg = "The color is extremely off. Run it again!";
}
$(".realPixel").css("background-color", color.toString());
$(".filterPixel").attr("style", result.filter);
$(".filterDetail").text(result.filter);
$(".lossDetail").html(`Loss: ${result.loss.toFixed(1)}. <b>${lossMsg}</b>`);
});
.pixel {
display: inline-block;
background-color: #000;
width: 50px;
height: 50px;
}
.filterDetail {
font-family: "Consolas", "Menlo", "Ubuntu Mono", monospace;
}
<script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.1.1/jquery.min.js"></script>
<input class="target" type="text" placeholder="r, g, b" value="250, 150, 50" />
<button class="execute">Compute Filters</button>
<p>Real pixel, color applied through CSS <code>background-color</code>:</p>
<div class="pixel realPixel"></div>
<p>Filtered pixel, color applied through CSS <code>filter</code>:</p>
<div class="pixel filterPixel"></div>
<p class="filterDetail"></p>
<p class="lossDetail"></p>
uso
let color = new Color(0, 255, 0);
let solver = new Solver(color);
let result = solver.solve();
let filterCSS = result.css;
Spiegazione
Inizieremo scrivendo un po 'di Javascript.
"use strict";
class Color {
constructor(r, g, b) {
this.r = this.clamp(r);
this.g = this.clamp(g);
this.b = this.clamp(b);
} toString() { return `rgb(${Math.round(this.r)}, ${Math.round(this.g)}, ${Math.round(this.b)})`; }
hsl() { // Code taken from https://stackoverflow.com/a/9493060/2688027, licensed under CC BY-SA.
let r = this.r / 255;
let g = this.g / 255;
let b = this.b / 255;
let max = Math.max(r, g, b);
let min = Math.min(r, g, b);
let h, s, l = (max + min) / 2;
if(max === min) {
h = s = 0;
} else {
let d = max - min;
s = l > 0.5 ? d / (2 - max - min) : d / (max + min);
switch(max) {
case r: h = (g - b) / d + (g < b ? 6 : 0); break;
case g: h = (b - r) / d + 2; break;
case b: h = (r - g) / d + 4; break;
} h /= 6;
}
return {
h: h * 100,
s: s * 100,
l: l * 100
};
}
clamp(value) {
if(value > 255) { value = 255; }
else if(value < 0) { value = 0; }
return value;
}
}
class Solver {
constructor(target) {
this.target = target;
this.targetHSL = target.hsl();
}
css(filters) {
function fmt(idx, multiplier = 1) { return Math.round(filters[idx] * multiplier); }
return `filter: invert(${fmt(0)}%) sepia(${fmt(1)}%) saturate(${fmt(2)}%) hue-rotate(${fmt(3, 3.6)}deg) brightness(${fmt(4)}%) contrast(${fmt(5)}%);`;
}
}
Spiegazione:
- La
Colorclasse rappresenta un colore RGB.
- La sua
toString()funzione restituisce il colore in una rgb(...)stringa di colori CSS .
- La sua
hsl()funzione restituisce il colore, convertito in HSL .
- La sua
clamp()funzione garantisce che un dato valore di colore rientri nei limiti (0-255).
- La
Solverclasse tenterà di risolvere un colore target.
- La sua
css()funzione restituisce un dato filtro in una stringa di filtro CSS.
Implementazione grayscale(), sepia()esaturate()
Il cuore dei filtri CSS / SVG sono le primitive dei filtri , che rappresentano modifiche di basso livello a un'immagine.
I filtri grayscale(), sepia()e saturate()sono implementati dalla primativa del filtro <feColorMatrix>, che esegue la moltiplicazione di matrici tra una matrice specificata dal filtro (spesso generata dinamicamente) e una matrice creata dal colore. Diagramma:
Ci sono alcune ottimizzazioni che possiamo apportare qui:
- L'ultimo elemento della matrice dei colori è e sarà sempre
1. Non ha senso calcolarlo o memorizzarlo.
- Non ha senso calcolare o memorizzare
Aneanche il valore alfa / trasparenza ( ), poiché si tratta di RGB, non di RGBA.
- Pertanto, possiamo tagliare le matrici dei filtri da 5x5 a 3x5 e la matrice dei colori da 1x5 a 1x3 . Ciò consente di risparmiare un po 'di lavoro.
- Tutti i
<feColorMatrix>filtri lasciano le colonne 4 e 5 come zero.Pertanto, possiamo ridurre ulteriormente la matrice del filtro a 3x3 .
- Poiché la moltiplicazione è relativamente semplice, non è necessario trascinare in complesse librerie matematiche per questo. Possiamo implementare noi stessi l'algoritmo di moltiplicazione di matrici.
Implementazione:
function multiply(matrix) {
let newR = this.clamp(this.r * matrix[0] + this.g * matrix[1] + this.b * matrix[2]);
let newG = this.clamp(this.r * matrix[3] + this.g * matrix[4] + this.b * matrix[5]);
let newB = this.clamp(this.r * matrix[6] + this.g * matrix[7] + this.b * matrix[8]);
this.r = newR; this.g = newG; this.b = newB;
}
(Usiamo variabili temporanee per contenere i risultati di ogni moltiplicazione di riga, perché non vogliamo modifiche a this.r , ecc. Influenzino i calcoli successivi.)
Ora che abbiamo implementato <feColorMatrix>, possiamo implementare grayscale(), sepia()e saturate()che semplicemente invoke con una data matrice del filtro:
function grayscale(value = 1) {
this.multiply([
0.2126 + 0.7874 * (1 - value), 0.7152 - 0.7152 * (1 - value), 0.0722 - 0.0722 * (1 - value),
0.2126 - 0.2126 * (1 - value), 0.7152 + 0.2848 * (1 - value), 0.0722 - 0.0722 * (1 - value),
0.2126 - 0.2126 * (1 - value), 0.7152 - 0.7152 * (1 - value), 0.0722 + 0.9278 * (1 - value)
]);
}
function sepia(value = 1) {
this.multiply([
0.393 + 0.607 * (1 - value), 0.769 - 0.769 * (1 - value), 0.189 - 0.189 * (1 - value),
0.349 - 0.349 * (1 - value), 0.686 + 0.314 * (1 - value), 0.168 - 0.168 * (1 - value),
0.272 - 0.272 * (1 - value), 0.534 - 0.534 * (1 - value), 0.131 + 0.869 * (1 - value)
]);
}
function saturate(value = 1) {
this.multiply([
0.213 + 0.787 * value, 0.715 - 0.715 * value, 0.072 - 0.072 * value,
0.213 - 0.213 * value, 0.715 + 0.285 * value, 0.072 - 0.072 * value,
0.213 - 0.213 * value, 0.715 - 0.715 * value, 0.072 + 0.928 * value
]);
}
Implementazione hue-rotate()
Il hue-rotate()filtro è implementato da <feColorMatrix type="hueRotate" />.
La matrice del filtro viene calcolata come mostrato di seguito:
Ad esempio, l'elemento a 00 verrebbe calcolato in questo modo:
Alcune note:
- L'angolo di rotazione è espresso in gradi. Deve essere convertito in radianti prima di essere passato a
Math.sin()o Math.cos().
Math.sin(angle)e Math.cos(angle)dovrebbe essere calcolato una volta e quindi memorizzato nella cache.
Implementazione:
function hueRotate(angle = 0) {
angle = angle / 180 * Math.PI;
let sin = Math.sin(angle);
let cos = Math.cos(angle);
this.multiply([
0.213 + cos * 0.787 - sin * 0.213, 0.715 - cos * 0.715 - sin * 0.715, 0.072 - cos * 0.072 + sin * 0.928,
0.213 - cos * 0.213 + sin * 0.143, 0.715 + cos * 0.285 + sin * 0.140, 0.072 - cos * 0.072 - sin * 0.283,
0.213 - cos * 0.213 - sin * 0.787, 0.715 - cos * 0.715 + sin * 0.715, 0.072 + cos * 0.928 + sin * 0.072
]);
}
Implementazione brightness()econtrast()
I filtri brightness()e contrast()sono implementati da <feComponentTransfer>con <feFuncX type="linear" />.
Ogni <feFuncX type="linear" />elemento accetta un attributo di pendenza e intercetta . Quindi calcola ogni nuovo valore di colore attraverso una semplice formula:
value = slope * value + intercept
Questo è facile da implementare:
function linear(slope = 1, intercept = 0) {
this.r = this.clamp(this.r * slope + intercept * 255);
this.g = this.clamp(this.g * slope + intercept * 255);
this.b = this.clamp(this.b * slope + intercept * 255);
}
Una volta implementato, brightness()e contrast()può essere implementato anche:
function brightness(value = 1) { this.linear(value); }
function contrast(value = 1) { this.linear(value, -(0.5 * value) + 0.5); }
Implementazione invert()
Il invert()filtro è implementato da <feComponentTransfer>con <feFuncX type="table" />.
La specifica afferma:
Di seguito, C è il componente iniziale e C ' è il componente rimappato; entrambi nell'intervallo chiuso [0,1].
Per "table", la funzione è definita dall'interpolazione lineare tra i valori forniti nell'attributo tableValues . La tabella ha n + 1 valori (cioè, v 0 av n ) che specificano i valori iniziale e finale per n regioni di interpolazione di dimensioni uguali. Le interpolazioni utilizzano la seguente formula:
Per un valore C trova k tale che:
k / n ≤ C <(k + 1) / n
Il risultato C ' è dato da:
C '= v k + (C - k / n) * n * (v k + 1 - v k )
Una spiegazione di questa formula:
- Il
invert()filtro definisce questa tabella: [valore, 1 - valore]. Questo è tableValues o v .
- La formula definisce n , in modo tale che n + 1 sia la lunghezza della tabella. Poiché la lunghezza della tabella è 2, n = 1.
- La formula definisce k , dove k e k + 1 sono gli indici della tabella. Poiché la tabella ha 2 elementi, k = 0.
Quindi, possiamo semplificare la formula per:
C '= v 0 + C * (v 1 - v 0 )
Inlining i valori della tabella, ci rimane:
C '= valore + C * (1 - valore - valore)
Un'altra semplificazione:
C '= valore + C * (1-2 * valore)
La specifica definisce C e C ' come valori RGB, entro i limiti 0-1 (invece di 0-255). Di conseguenza, dobbiamo ridimensionare i valori prima del calcolo e ridimensionarli nuovamente dopo.
Arriviamo così alla nostra implementazione:
function invert(value = 1) {
this.r = this.clamp((value + (this.r / 255) * (1 - 2 * value)) * 255);
this.g = this.clamp((value + (this.g / 255) * (1 - 2 * value)) * 255);
this.b = this.clamp((value + (this.b / 255) * (1 - 2 * value)) * 255);
}
Intermezzo: l'algoritmo di forza bruta di @ Dave
Il codice di @ Dave genera 176.660 combinazioni di filtri, tra cui:
- 11
invert()filtri (0%, 10%, 20%, ..., 100%)
- 11
sepia()filtri (0%, 10%, 20%, ..., 100%)
- 20
saturate()filtri (5%, 10%, 15%, ..., 100%)
- 73
hue-rotate()filtri (0deg, 5deg, 10deg, ..., 360deg)
Calcola i filtri nel seguente ordine:
filter: invert(a%) sepia(b%) saturate(c%) hue-rotate(θdeg);
Quindi itera attraverso tutti i colori calcolati. Si ferma una volta che ha trovato un colore generato entro la tolleranza (tutti i valori RGB sono entro 5 unità dal colore target).
Tuttavia, questo è lento e inefficiente. Quindi, presento la mia risposta.
Implementazione di SPSA
Innanzitutto, dobbiamo definire una funzione di perdita , che restituisca la differenza tra il colore prodotto da una combinazione di filtri e il colore target. Se i filtri sono perfetti, la funzione di perdita dovrebbe restituire 0.
Misureremo la differenza di colore come la somma di due metriche:
- Differenza RGB, perché l'obiettivo è produrre il valore RGB più vicino.
- Differenza HSL, perché molti valori HSL corrispondono ai filtri (es. La tonalità è approssimativamente correlata con
hue-rotate(), la saturazione è correlata saturate(), ecc.) Questo guida l'algoritmo.
La funzione di perdita prenderà un argomento: un array di percentuali di filtro.
Useremo il seguente ordine di filtro:
filter: invert(a%) sepia(b%) saturate(c%) hue-rotate(θdeg) brightness(e%) contrast(f%);
Implementazione:
function loss(filters) {
let color = new Color(0, 0, 0);
color.invert(filters[0] / 100);
color.sepia(filters[1] / 100);
color.saturate(filters[2] / 100);
color.hueRotate(filters[3] * 3.6);
color.brightness(filters[4] / 100);
color.contrast(filters[5] / 100);
let colorHSL = color.hsl();
return Math.abs(color.r - this.target.r)
+ Math.abs(color.g - this.target.g)
+ Math.abs(color.b - this.target.b)
+ Math.abs(colorHSL.h - this.targetHSL.h)
+ Math.abs(colorHSL.s - this.targetHSL.s)
+ Math.abs(colorHSL.l - this.targetHSL.l);
}
Cercheremo di ridurre al minimo la funzione di perdita, in modo tale che:
loss([a, b, c, d, e, f]) = 0
L' algoritmo SPSA ( sito web , maggiori informazioni , documento , documento di implementazione , codice di riferimento ) è molto bravo in questo. È stato progettato per ottimizzare sistemi complessi con minimi locali, funzioni di perdita rumorosa / non lineare / multivariata, ecc. È stato utilizzato per mettere a punto i motori scacchistici . E a differenza di molti altri algoritmi, i documenti che lo descrivono sono effettivamente comprensibili (anche se con grande sforzo).
Implementazione:
function spsa(A, a, c, values, iters) {
const alpha = 1;
const gamma = 0.16666666666666666;
let best = null;
let bestLoss = Infinity;
let deltas = new Array(6);
let highArgs = new Array(6);
let lowArgs = new Array(6);
for(let k = 0; k < iters; k++) {
let ck = c / Math.pow(k + 1, gamma);
for(let i = 0; i < 6; i++) {
deltas[i] = Math.random() > 0.5 ? 1 : -1;
highArgs[i] = values[i] + ck * deltas[i];
lowArgs[i] = values[i] - ck * deltas[i];
}
let lossDiff = this.loss(highArgs) - this.loss(lowArgs);
for(let i = 0; i < 6; i++) {
let g = lossDiff / (2 * ck) * deltas[i];
let ak = a[i] / Math.pow(A + k + 1, alpha);
values[i] = fix(values[i] - ak * g, i);
}
let loss = this.loss(values);
if(loss < bestLoss) { best = values.slice(0); bestLoss = loss; }
} return { values: best, loss: bestLoss };
function fix(value, idx) {
let max = 100;
if(idx === 2 /* saturate */) { max = 7500; }
else if(idx === 4 /* brightness */ || idx === 5 /* contrast */) { max = 200; }
if(idx === 3 /* hue-rotate */) {
if(value > max) { value = value % max; }
else if(value < 0) { value = max + value % max; }
} else if(value < 0) { value = 0; }
else if(value > max) { value = max; }
return value;
}
}
Ho apportato alcune modifiche / ottimizzazioni a SPSA:
- Utilizzando il miglior risultato prodotto, invece dell'ultimo.
- Riutilizzando tutte le matrici (
deltas, highArgs, lowArgs), invece di ricreare con ogni iterazione.
- Utilizzo di una matrice di valori per a , invece di un singolo valore. Questo perché tutti i filtri sono diversi e quindi dovrebbero muoversi / convergere a velocità diverse.
- Esecuzione di una
fixfunzione dopo ogni iterazione. Blocca tutti i valori tra lo 0% e il 100%, tranne saturate(dove il massimo è 7500%) brightnesse contrast(dove il massimo è 200%) e hueRotate(dove i valori sono avvolti invece che bloccati).
Uso SPSA in un processo a due fasi:
- Il palco "ampio", che cerca di "esplorare" lo spazio di ricerca. Se i risultati non sono soddisfacenti, effettuerà un numero limitato di tentativi di SPSA.
- Il palco "stretto", che prende il miglior risultato dal palco largo e cerca di "rifinirlo". Utilizza valori dinamici per A e a .
Implementazione:
function solve() {
let result = this.solveNarrow(this.solveWide());
return {
values: result.values,
loss: result.loss,
filter: this.css(result.values)
};
}
function solveWide() {
const A = 5;
const c = 15;
const a = [60, 180, 18000, 600, 1.2, 1.2];
let best = { loss: Infinity };
for(let i = 0; best.loss > 25 && i < 3; i++) {
let initial = [50, 20, 3750, 50, 100, 100];
let result = this.spsa(A, a, c, initial, 1000);
if(result.loss < best.loss) { best = result; }
} return best;
}
function solveNarrow(wide) {
const A = wide.loss;
const c = 2;
const A1 = A + 1;
const a = [0.25 * A1, 0.25 * A1, A1, 0.25 * A1, 0.2 * A1, 0.2 * A1];
return this.spsa(A, a, c, wide.values, 500);
}
Tuning SPSA
Attenzione: non scherzare con il codice SPSA, specialmente con le sue costanti, a meno che tu non sia sicuro di sapere cosa stai facendo.
Le costanti importanti sono A , a , c , i valori iniziali, le soglie di tentativi, i valori di maxin fix()e il numero di iterazioni di ciascuna fase. Tutti questi valori sono stati attentamente regolati per produrre buoni risultati e avvitarli in modo casuale ridurrà quasi definitivamente l'utilità dell'algoritmo.
Se insisti a modificarlo, devi misurare prima di "ottimizzare".
Per prima cosa, applica questa patch .
Quindi esegui il codice in Node.js. Dopo un po 'di tempo, il risultato dovrebbe essere qualcosa del genere:
Average loss: 3.4768521401985275
Average time: 11.4915ms
Ora sintonizza le costanti al contenuto del tuo cuore.
Alcuni suggerimenti:
- La perdita media dovrebbe essere di circa 4. Se è maggiore di 4, sta producendo risultati troppo distanti e dovresti regolare per la precisione. Se è inferiore a 4, significa perdere tempo e dovresti ridurre il numero di iterazioni.
- Se aumenti / diminuisci il numero di iterazioni, regola A in modo appropriato.
- Se si aumenta / diminuisce A , regolare un modo appropriato.
- Usa il
--debugflag se vuoi vedere il risultato di ogni iterazione.
TL; DR
