Программа создания схем для картин по номерам
Разработали алгоритм создания схем для картин по номерам.
Клиент
Владеет небольшим цехом по производству картин по номерам. Начинал с закупок у оптового поставщика, однако качество готовой продукции было сомнительным: покупатели оставляли плохие отзывы, бизнес не развивался. Попробовал работать по франшизе, но быстро понял, что такой вариант тоже не подходит: конкуренты работают с одним и тем же франчайзером, а сам франчайзер накладывает много бизнес-ограничений. Однако клиент не сдавался: в 2021 решил открыть собственное производство с продажами через маркетплейс.
Маркетплейс – территория жесткой конкуренции. Чтобы выделиться среди десятков продавцов, клиент решил сделать ставку на эстетику, ведь у привлекательного сюжета больше шансов быть замеченным. Дополнительным способом борьбы с конкурентами он выбрал ассортимент: чем больше уникальных сюжетов он создаст, тем больше товаров добавит на маркетплейс, а значит, сможет занять больше позиций в выдаче.
Вызовы
Прежде чем изображение доберется до производства и станет картиной, оно должно пройти много тестов. Цвет на мониторе и цвет на холсте отличаются – это раз. Два – один и тот же оттенок в окружении разных цветов выглядит по-разному.
Чтобы все это учесть, художнику и колористу приходится перебирать много вариантов. На подготовку вручную одного нового сюжета уходило 8-10 часов. Много времени тратилось на ручное редактирование контуров и цветовых зон. Долго и дорого; проще и дешевле автоматизировать процесс. Так появилась идея создать собственный софт для генерации схем раскрасок.
Клиент обратился к нам в 2022 году. Тогда нейросети, способные рисовать картины с нуля, только-только появлялись и были недоступны для коммерческого использования.
Поэтому мы сделали ставку на технологии компьютерного зрения (OpenCV) – осознанный и технологически уместный на тот момент выбор. Алгоритм не придумывает изображение, а превращает готовое фото или картину в четкую схему для раскрашивания.
Бесперебойная работа
Изображения, которые используются для производства картин, обязательно имеют высокое разрешение. Они много весят, то есть для обработки требуются большие мощности. Потенциальная проблема при решении подобных задач – нехватка производительности ЦП.
Трассировка
Репродукции, фотографии, цифровые иллюстрации – это растровые изображения. Они состоят из пикселей. Чтобы они стали геометрическими фигурами, их нужно превратить в вектор.
Кроме того, каждую черно-белую фигуру нужно разбить на сегменты и пронумеровать в соответствии с их будущими цветами, чтобы колорист не делал это вручную.
Как работает конструктор схем для картин по номерам:
Шаг 1. Выбор изображения и настройки
Владелец выбирает картинку – готовую фотографию или изображение, нарисованное художником специально по его заказу, – и загружает ее в приложение.
В зависимости от требований к стилю итоговой иллюстрации настраивает:
– уровень чувствительности к отдельным сегментам;
– минимальные размеры и площадь сегментов;
– параметры сглаживания кривых;
– цветовую палитру и число поддерживаемых цветов;
– цвет, толщину и гладкость линий;
– семейство шрифтов, тип и цвет заголовков и цифр.
Шаг 2. Векторизация изображения
Приложение конвертирует растровое изображения в векторное. На выходе формируются группы пикселей в виде черно-белых областей.
Чтобы приложение решало задачу и при этом работало стабильно, мы добавили три алгоритма:
– Объединение статистических регионов с применением автоматического сглаживания сегментов слишком малой площади – тогда готовые картины точно подойдут для работы кисточками.
– Для ускорения работы применили векторные операции библиотек C++, а также алгоритмы обнаружения и предварительной обработки больших монотонных областей.
– Для устранения проблем, связанных с нехваткой ЦП, реализовали обработку больших данных по частям. Самые ресурсоемкие операции выполняются на сервере, а не на компьютере пользователя.
Шаг 3. Создание эскиза
Полученные векторные изображения алгоритм делит на сегменты с похожими цветами и превращает их в контуры. Мелкие фрагменты объединяются, линии выравниваются, а внутри каждого участка автоматически ставится номер цвета. Все это делается для того, чтобы будущую картину было удобно раскрашивать кисточкой.
Для этого были разработаны и интегрированы:
– специализированный алгоритм слияния замкнутых сегментов SVG-изображений;
– адаптивный алгоритм для определения оптимальных позиций линий и текста внутри сегментов с учетом их размеров.
Шаг 4. Создание готовой продукции
Художник и колорист через приложение подбирают цвета и варианты расположения сегментов для каждого созданного ими сюжета. Если владелец решит, что изображение прошло все «тесты», он выложит карточку с этим сюжетом на маркетплейс.
Когда покупатель закажет картину, ее распечатают на холсте, добавят контрольный лист формата А3, положат вместе с подрамником, креплениями, кисточками и красками в коробку и отправят в пункт выдачи.
Технологии
Бэкенд
Python
Бэкенд
C++
Фронтенд
React
Библиотека
OpenCV
Результат
После внедрения алгоритма подготовка одного сюжета стала занимать в 3 раза меньше времени (2-3 часа вместо 8-10), а выпуск новых наборов ускорился в два раза. Благодаря точным настройкам художник и колорист могут теперь создавать сюжеты разной сложности — от простых абстракций для новичков до детализированных копий классических полотен для продвинутых пользователей.
Благодаря уникальности и проработанности сюжетов его картины покупает более требовательная аудитория, ожидания которой выше, чем в сегменте масс-маркета – средний чек вырос примерно на 65%.
Позже на базе этого решения мы создали интерактивную мобильную игру-раскраску, которая помогает пользователям владельцу новые сюжеты и повышает интерес к бренду.
увеличился средний чек.
в неделю – столько времени экономят штатный художник и колорист.
Что происходит дальше:
Мы получаем запрос, обрабатываем его в течение 24 часов и связываемся по указанным вами e‑mail или телефону для уточнения деталей.
Подключаем аналитиков и разработчиков. Совместно они составляют проектное предложение с указанием объемов работ, сроков, стоимости и размера команды.
Договариваемся с вами о следующей встрече, чтобы согласовать предложение.
Когда все детали улажены, мы подписываем договор и сразу же приступаем к работе.