Você recebe como entrada uma imagem em escala de cinza. Sua tarefa é encontrar um padrão estático ou em loop no Game of Life de Conway que se assemelha à imagem de entrada o mais próximo possível.

Sua saída pode ser tanto uma imagem estática ou uma animação de looping em algum formato que podem ser convertidas em GIF. As dimensões da imagem de saída devem ser as mesmas da entrada e devem conter apenas pixels em preto e branco.

Se a saída for uma animação, cada quadro deverá ser gerado a partir do anterior, de acordo com as regras do Jogo da Vida, com uma célula por pixel. A animação deve fazer um loop, com o primeiro quadro sendo gerado a partir do último quadro pelas mesmas regras.

Se a saída for uma imagem estática, a aplicação das regras do jogo da vida deverá produzir a mesma imagem. Isso significa que nenhuma célula 'viva' pode ter mais de três ou menos que dois vizinhos 'vivos' e nenhuma célula 'morta' pode ter exatamente três vizinhos 'vivos'. (Observe que isso é basicamente o mesmo que uma animação, conforme descrito acima, mas com apenas um quadro.)

Regras e esclarecimentos extras:

• Você (ou seu programa) pode escolher se as células 'vivas' são representadas como brancas e 'mortas' como pretas, ou vice-versa. Ou seja, você pode codificar isso ou seu programa pode escolher com base na imagem de entrada. (Mas deve ser o mesmo para todos os quadros da animação.)

• As condições de contorno devem ser periódicas, o que significa que as células na coluna da direita têm vizinhos na coluna da esquerda, etc.

• Para animações, a taxa de quadros depende de você (ou do seu programa); Eu imagino que taxas de quadros rápidas funcionem bem para aproximar pixels cinzas.

• Poste pelo menos dois resultados incorporados em sua resposta. Se você pode publicar resultados de todas as imagens de entrada abaixo, é preferível.

• É aceitável reduzir as imagens de teste, se necessário, para obter gifs com tamanhos de arquivo pequenos o suficiente. Se você também deseja vincular a arquivos maiores, tudo bem. Se você deseja exibir, sinta-se à vontade para encontrar alguns arquivos de origem de resolução mais alta.

• Tente evitar ter muitos parâmetros controláveis ​​em seu código - é melhor se a única entrada do seu programa for a imagem. A exceção é se você deseja ter um parâmetro para controlar o número de quadros de animação, pois isso afetará o tamanho do arquivo.

• Você pode usar programas externos para alterar o formato dos arquivos de entrada e saída e / ou compilar os quadros de saída em uma animação, se desejar. (Este não é um desafio de manipulação de formato de arquivo.)

• Este é um concurso de popularidade , então a resposta com mais votos vence.

Aqui está uma seleção de imagens de teste, tiradas principalmente de outras perguntas neste site. (É possível adicionar mais imagens de entrada de "bônus" posteriormente.)

Apenas para começar, aqui está uma tentativa de referência muito burra no Python 2, que tira proveito do fato de que um bloco de quatro quadrados é uma estrutura estável no Game of Life. Ele apenas redimensiona a imagem de entrada por um fator de 4 e desenha um bloco se o pixel correspondente for mais escuro que 0,5.

from skimage import io
from skimage import transform
import sys

img = io.imread(sys.argv[1],as_grey=True)

source = transform.resize(img, [i/4 for i in img.shape])

img[:]=1
for x in xrange(source.shape[0]):
    for y in xrange(source.shape[1]):
        if source[x,y]<0.5:
            img[x*4, y*4] = 0
            img[x*4+1, y*4] = 0
            img[x*4, y*4+1] = 0
            img[x*4+1, y*4+1] = 0

io.imsave(sys.argv[2], img)

Aqui estão algumas saídas do código de exemplo. Tenho certeza de que são possíveis resultados muito melhores.

Python

import sys, random, itertools
from PIL import Image

filename, cutoff = sys.argv[1], int(sys.argv[2]) if len(sys.argv) > 2 else 128

# load command-line arg as image
src = Image.open(sys.argv[1]).convert("L") # grayscale
(w, h), src = src.size, src.load()
# flatten
src = bytearray(src[x, y] for y in range(h) for x in range(w))
size = len(src)
neighbour_offsets = (-w-1,-w,-w+1,-1,1,w-1,w,w+1)    

shapes = set()
max_shape_x, max_shape_y = 0, 0
for shape in (((1, 1), (1, 1), "b"), # block
    ((0,1,1,0),(1,0,0,1),(0,1,1,0), "h"), # hive
    ((0,0,1,0),(0,1,0,1),(1,0,0,1),(0,1,1,0), "l"), # loaf
    ((0,1,0),(1,0,1),(0,1,0), "t"), # tub
    ((1,1,0),(1,0,1),(0,1,0), "B"), # boat
    ((1,1,0),(1,0,1),(0,1,1), "s"), # ship
    ((1,1,0,1,1),(0,1,0,1,0),(0,1,0,1,0),(1,1,0,1,1), "I"), # II
    ((0,0,0,1,1),(0,0,0,0,1),(0,0,0,1,0),(1,0,1,0,0),(1,1,0,0,0), "c"), # canoe sinking
    ((1,1,0,0),(1,0,0,1),(0,0,1,1), "a"), # aircraft carrier
    ((0,1,1,0,0),(1,0,0,1,0),(0,1,0,0,1),(0,0,1,1,0), "m"), # mango
    ((0,1,1,0),(1,0,0,1),(1,0,0,1),(0,1,1,0), "p"), # pond
    ((0,0,0,1,1),(0,0,1,0,1),(0,0,1,0,0),(1,0,1,0,0),(1,1,0,0,0), "i"), # integral
    ((1,1,0,1),(1,0,1,1), "S"), # snake
    ((1,1,0,0),(1,0,1,0),(0,0,1,0),(0,0,1,1), "f"), # fish hook
    ):
    X, Y = len(shape[0]), len(shape)-1
    max_shape_x, max_shape_y = max(X, max_shape_x), max(Y, max_shape_y)
    shapes.add(((X, Y), tuple(y*w+x for y in range(Y) for x in range(X) if shape[y][x]), shape[:-1], shape[-1]))
    shapes.add(((X, Y), tuple(y*w+x for y in range(Y) for x in range(X-1,-1,-1) if shape[y][x]), shape[:-1], shape[-1]))
    shapes.add(((X, Y), tuple(y*w+x for y in range(Y-1,-1,-1) for x in range(X) if shape[y][x]), shape[:-1], shape[-1]))
    shapes.add(((X, Y), tuple(y*w+x for y in range(Y-1,-1,-1) for x in range(X-1,-1,-1) if shape[y][x]), shape[:-1], shape[-1]))

def torus(i, *indices):
    if len(indices) == 1:
        return (i + indices[0]) % size
    return [(i + n) % size for n in indices]

def iter_neighbours(i):
    return torus(i, *neighbour_offsets)

def conway(src, dest):
    for i in range(size):
        alive = count_alive(src, i)
        dest[i] = (alive == 2 or alive == 3) if src[i] else (alive == 3)

def calc_score(i, set):
    return 255-src[i] if not set else src[i]

def count_alive(board, i, *also):
    alive = 0
    for j in iter_neighbours(i):
        if board[j] or (j in also):
            alive += 1
    return alive

def count_dead(board, i, *also):
    dead = 0
    for j in iter_neighbours(i):
        if (not board[j]) and (j not in also):
            dead += 1
    return dead

def iter_alive(board, i, *also):
    for j in iter_neighbours(i):
        if board[j] or (j in also):
            yield j

def iter_dead(board, i, *also):
    for j in iter_neighbours(i):
        if (not board[j]) and (j not in also):
            yield j

def check(board):
    for i in range(size):
        alive = count_alive(board, i)
        if board[i]:
            assert alive == 2 or alive == 3, "alive %d has %d neighbours %s" % (i, alive, list(iter_alive(board, i)))
        else:
            assert alive != 3, "dead %d has 3 neighbours %s" % (i, list(iter_alive(board, i)))

dest = bytearray(size)

if False:
    # turn into contrast
    for i in range(size):
        mx = max(src[i], max(src[j] for j in iter_neighbours(i)))
        mn = min(src[i], min(src[j] for j in iter_neighbours(i)))
        dest[i] = int((0.5 * src[i]) + (128 * (1 - float(src[i] - mn) / max(1, mx - mn))))
    src, dest = dest, bytearray(size)

try:
    checked, bad, score_cache = set(), set(), {}
    next = sorted((calc_score(i, True), i) for i in range(size))
    while next:
        best, best_score = None, sys.maxint
        current, next = next, []
        for at, (score, i) in enumerate(current):
            if score > cutoff:
                break
            if best and best_score < score:
                break
            if not dest[i] and not count_alive(dest, i):
                do_nothing_score = calc_score(i, False)
                clean = True
                for y in range(-max_shape_y-1, max_shape_y+2):
                    for x in range(-max_shape_x-1, max_shape_x+2):
                        if dest[torus(i, y*w+x)]:
                            clean = False
                            break
                    if not clean:
                        break
                any_ok = False
                for (X, Y), shape, mask, label in shapes:
                    for y in range(Y):
                        for x in range(X):
                            if mask[y][x]:
                                pos, ok = torus(i, -y*w-x), True
                                if (pos, label) in bad:
                                    continue
                                if clean and (pos, label) in score_cache:
                                    score = score_cache[pos, label]
                                else:
                                    paint = torus(pos, *shape)
                                    for j in paint:
                                        for k in iter_alive(dest, j, *paint):
                                            if count_alive(dest, k, *paint) not in (2, 3):
                                                ok = False
                                                break
                                        if not ok:
                                            break
                                        for k in iter_dead(dest, j, *paint):
                                            if count_alive(dest, k, *paint) == 3:
                                                ok = False
                                                break
                                        if not ok:
                                            break
                                    if ok:
                                        score = 0
                                        any_ok = True
                                        for x in range(X):
                                            for y in range(Y):
                                                score += calc_score(torus(pos, y*w+x), mask[y][x])
                                            score /= Y*X
                                        if clean:
                                            score_cache[pos, label] = score
                                    else:
                                        bad.add((pos, label))
                                if ok and best_score > score and do_nothing_score > score:
                                    best, best_score = (pos, shape, label), score
                if any_ok:
                    next.append((score, i))
        if best:
            pos, shape, label = best
            shape = torus(pos, *shape)
            sys.stdout.write(label)
            sys.stdout.flush()
            for j in shape:
                dest[j] = True
            check(dest)
            next += current[at+1:]
        else:
            break
except KeyboardInterrupt:
    pass
print

if True:
    check(dest)
    anim = False
    while dest != src:
        if anim:
            raise Exception("animation!")
        else:
            anim = True
        sys.stdout.write("x"); sys.stdout.flush()
        conway(dest, src)
        dest, src = src, dest
        check(dest)

# canvas
out = Image.new("1", (w, h))
out.putdata([not i for i in dest])

# tk UI
Tkinter = None
try:
    import Tkinter
    from PIL import ImageTk
    root = Tkinter.Tk()
    root.bind("<Button>", lambda event: event.widget.quit())
    root.geometry("%dx%d" % (w, h))
    show = ImageTk.PhotoImage(out)
    label = Tkinter.Label(root, image=show)
    label.pack()
    root.loop()
except Exception as e:
    print "(no Tkinter)", e
    Tkinter = False

if len(sys.argv) > 3:
    out.save(sys.argv[3])

if not Tkinter:
    out.show()

Aperte os olhos:

O código é impresso nos pixels mais brancos com a natureza-morta padrão mais adequada . Há um argumento de corte para que você decida se o limiar de arredondamento para preto e branco vai. Eu experimentei viver-é-branco e o resultado é o mesmo.

Java

Uma abordagem baseada em detecção de borda. Requer esse arquivo de texto no diretório em execução.

import java.awt.Color;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.util.*;

import javax.imageio.ImageIO;


public class StillLifer{
    private static List<boolean[][]>patterns=new ArrayList<>();
    private static boolean[][] copy(boolean[][]b,int x,int y){
        boolean[][]r=new boolean[6][6];
        for(int i=0;i<6;i++){
            for(int j=0;j<6;j++){
                r[i][j]=b[y+i][x+j];
            }
        }
        return r;
    }
    private static void paste(boolean[][]from,boolean[][]to,int x,int y){
        for(int i=0;i<from.length;i++)for(int j=0;j<from[0].length;j++){
            to[y+i][x+j]=from[i][j];
        }
    }
    private static boolean[][]findClosest(boolean[][]b){
        boolean[][]c=null;
        int d=999999;
        for(boolean[][]k:patterns){
            int d2=editDistance(b,k);
            if(d2<d){
                c=k;
                d=d2;
            }
        }
        return c;
    }
    private static boolean[][]decode(String s){
        char[]a=s.toCharArray();
        boolean[][]r=new boolean[6][6];
        int k=0;
        for(int i=0;i<6;i++){
            for(int j=0;j<6;j++){
                r[i][j]=a[k++]=='1';
            }
        }
        return r;
    }
    private static class EdgeDetectEntry{
        int l;
        int x;
        int y;
        public EdgeDetectEntry(int m,int x,int y){
            this.l=m;
            this.x=x;
            this.y=y;
        }
    }
    private static Random rand;
    private static int w,h;
    private static BufferedImage img;
    private static boolean[][]grid;
    private static File file;
    private static int editDistance(boolean[][]from,boolean[][]to){
        int w=from.length;
        int h=from[0].length;
        int k=0;
        for(int x=0;x<w;x++){
            for(int y=0;y<h;y++){
                k+=from[y][x]^to[y][x]?1:0;
            }
        }
        return k;
    }
    private static int colorDistance(Color from,Color to){
        return from.getRed()-to.getRed();
    }
    private static int edgeDetectWeight(int x,int y){
        int k=0;
        Color c=new Color(img.getRGB(x, y));
        for(int x2=Math.max(0,x-1);x2<Math.min(w,x+2);x2++){
            for(int y2=Math.max(0,y-1);y2<Math.min(h,y+2);y2++){
                int l=colorDistance(c,new Color(img.getRGB(x2, y2)));
                k+=l*l;
            }
        }
        return k;
    }
    private static void save() throws Exception{
        int bk=Color.BLACK.getRGB();
        int wt=Color.WHITE.getRGB();
        for(int x=0;x<w;x++){
            for(int y=0;y<h;y++){
                img.setRGB(x,y,grid[y][x]?wt:bk);
            }
        }
        String k=file.getName().split("\\.")[0];
        ImageIO.write(img,"png",new File(k="out_"+k+".png"));
    }
    private static String rle(boolean[][]grid){
        StringBuilder st=new StringBuilder();
        for(boolean[]row:grid){
            for(int j=0;j<row.length;j++){
                int k=1;
                for(;j<row.length-1&&row[j]==row[j+1];j++)k++;
                if(k!=1)st.append(Integer.toString(k,36));
                st.append(row[j]?'@':'-');
            }
        }
        return st.toString();
    }
    private static int getVal(boolean[][]grid,int x,int y){
        if(x<0)x+=w;
        if(y<0)y+=h;
        if(x==w)x=0;
        if(y==h)y=0;
        return grid[y][x]?1:0;
    }
    private static boolean newState(boolean[][]grid,int x,int y,String rule){
        String[]r=rule.split("/");
        int k=0;
        for(int a=-1;a<=1;a++)for(int b=-1;a<=1;a++)k+=(a|b)==0?0:getVal(grid,x+a,y+b);
        String s=Integer.toString(k);
        return grid[y][x]?r[1].contains(s):r[0].contains(s);
    }
    private static boolean[][] next(boolean[][]grid,String rule){
        boolean[][]r=new boolean[h][w];
        for(int x=0;x<w;x++){
            for(int y=0;y<h;y++){
                r[y][x]=newState(grid,x,y,rule);
            }
        }
        return r;
    }
    private static void loadPatterns() throws Exception{
        Scanner reader=new Scanner(new File("lib.txt"));
        while(reader.hasNext()){
            String line=reader.nextLine();
            if(line.startsWith("--"))continue;
            patterns.add(decode(line));
        }
        reader.close();
    }
    public static void main(String[]a) throws Exception{
        loadPatterns();
        Scanner in=new Scanner(System.in);
        img=ImageIO.read(file=new File(in.nextLine()));
        in.close();
        w=img.getWidth();
        h=img.getHeight();
        grid=new boolean[h][w];
        final int npix=w*h;
        rand=new Random(npix*(long)img.hashCode());
        List<EdgeDetectEntry> list=new ArrayList<>();
        for(int x=0;x<w;x++){
            for(int y=0;y<h;y++){
                list.add(new EdgeDetectEntry(edgeDetectWeight(x,y),x,y));
            }
        }
        list.sort((one,two)->{int k=two.l-one.l;if(k>0)return 1;if(k<0)return -1;return 0;});
        for(int i=Math.max(Math.min(3,npix),npix/5);i>0;i--){
            EdgeDetectEntry e=list.get(i);
            grid[e.y][e.x]=rand.nextDouble()<0.9;
        }
        grid=next(grid,"/2345678");
        boolean[][]d=new boolean[h][w];
        for(int i=0;i<w/6;i++){
            for(int j=0;j<h/6;j++){
                paste(findClosest(copy(grid,i*6,j*6)),d,i*6,j*6);
            }
        }
        grid=d;
        assert(rle(next(grid,"3/23")).equals(rle(grid)));
        save();
    }
}

Alguns resultados:

C ++

Abordagem direta de pixelização usando a média de cada grade 8x8 para selecionar uma grade de saída 8x8 (uma "textura de cor"). Cada grade de saída 8x8 possui um separador de 2 células na parte superior e direita. As grades foram projetadas variando de naturezas-mortas de 4 células a 18 naturezas-mortas de células nos restantes pixels 6x6.

O programa atua como um filtro do PGM binário para o PBM binário. Por padrão, as imagens são "escuras"; preto é morte e branco é vida; -iinverte isso. -g [value]adiciona uma gama, que é usada para pré-ponderar as médias antes de selecionar as texturas de cores.

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <sstream>
#include <cmath>

// colors 4 through 18 have 4 through 18 live cells
// colors 1-3 are repetitions of 0 or 4 used
// as artificially weighted bins
unsigned char gol_colors[]={
      0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0 // Color  0
   ,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0 // Color  1
   ,  0,  0,  0, 16, 40, 16,  0,  0 // Color  2
   ,  0,  0,  0, 16, 40, 16,  0,  0 // Color  3
   ,  0,  0,  0, 16, 40, 16,  0,  0 // Color  4
   ,  0,  0,  0, 24, 40, 16,  0,  0 // Color  5
   ,  0,  0,  0, 16, 40, 80, 32,  0 // Color  6
   ,  0,  0,  0, 48, 72, 40, 16,  0 // Color  7
   ,  0,  0,  8, 20,  8, 64,160, 64 // Color  8
   ,  0,  0,  8, 20,  8, 64,160, 96 // Color  9
   ,  0,  0, 12, 20,  8, 64,160, 96 // Color 10
   ,  0,  0, 12, 20,  8,192,160, 96 // Color 11
   ,  0,  0,204,204,  0,  0, 48, 48 // Color 12
   ,  0,  0,204,204,  0,192,160, 64 // Color 13
   ,  0,  0,  0,108,168,168,108,  0 // Color 14
   ,  0,  0, 96,144,104, 40,172,192 // Color 15
   ,  0,  0,204,204,  0,  0,204,204 // Color 16
   ,  0,  0,216,216,  0,216,212,  8 // Color 17
   ,  0,  0,204,164, 40, 80,148,204 // Color 18
};

enum { gol_bins = sizeof(gol_colors)/(sizeof(*gol_colors))/8 };

bool inverted=false;

bool applygamma=false;
double gammasetting=0.0;

unsigned int corrected(unsigned int i, unsigned int r) {
   return static_cast<unsigned int>(r*std::pow(i/static_cast<double>(r), gammasetting));
}

int main(int argc, char** argv) {
   std::vector<unsigned short> pgm_data;
   unsigned pgm_width;
   unsigned pgm_height;
   unsigned pgm_vpp;

   std::vector<unsigned char> pbm_data;
   unsigned pbm_width;
   unsigned pbm_height;

   unsigned int doublings=0;

   std::vector<std::string> args(argv+1, argv+argc);
   for (unsigned int i=0, e=args.size(); i<e; ++i) {
      if (args[i]=="-i") { inverted=true; continue; }
      if (args[i]=="-g") {
         if (i+1==e) continue;
         std::stringstream ss;
         ss << args[++i];
         if (ss >> gammasetting) applygamma = true;
         continue;
      }
   }

   std::string line;
   std::getline(std::cin, line);
   if (line!="P5") return 1;
   enum { nothing, have_w, have_h, have_bpp } readstate = nothing;
   while (std::cin) {
      std::getline(std::cin, line);
      if (line.empty()) continue;
      if (line[0]=='#') continue;
      std::stringstream ss; ss << line;
      for(;;) {
         switch (readstate) {
         case nothing: if (ss >> pgm_width) readstate = have_w; break;
         case have_w:  if (ss >> pgm_height) readstate = have_h; break;
         case have_h:  if (ss >> pgm_vpp) readstate = have_bpp; break;
         }
         if (readstate==have_bpp) break;
         if (ss) continue;
         break;
      }
      if (readstate==have_bpp) break;
   }
   if (readstate!=have_bpp) return 1;
   // Fill pgm data
   pgm_data.resize(pgm_width*pgm_height);
   for (unsigned i=0, e=pgm_width*pgm_height; i<e; ++i) {
      int v = std::cin.get();
      if (v==std::char_traits<char>::eof()) return 1;
      pgm_data[i] = static_cast<unsigned int>(std::char_traits<char>::to_char_type(v))&0xFFU;
   }
   pbm_width  = pgm_width/8*8;
   pbm_height = pgm_height/8*8;
   pbm_data.resize(pbm_width*pbm_height/8);
   for (unsigned x=0, xe=pbm_width/8; x<xe; ++x) {
      for (unsigned y=0, ye=pbm_height/8; y<ye; ++y) {
         // Calculate the average of this 8x8 area
         unsigned int total=0;
         for (unsigned int xd=0; xd<8; ++xd) {
            for (unsigned int yd=0; yd<8; ++yd) {
               unsigned int c = x+xd+(y+yd)*pgm_width;
               unsigned int pv = pgm_data[x*8+xd+(y*8+yd)*pgm_width];
               // Apply gamma prior to averaging
               if (applygamma) pv=corrected(pv, pgm_vpp);
               total += pv;
            }
         }
         total /= 64;
         // Invert average if inverting colors (white on black)
         if (inverted) total=pgm_vpp-total;
         total *= gol_bins;
         total /= (pgm_vpp+1);
         // Fill 8x8 areas with gol color texture
         for (unsigned int yd=0; yd<8; ++yd) {
            pbm_data[x+(y*8+yd)*pbm_width/8] = gol_colors[total*8+yd];
         }
      }
   }
   // Now, write a pbm
   std::cout
      << "P4\n"
      << "# generated by pgm2gol\n"
      << pbm_width << " " << pbm_height << "\n";
   for (unsigned i=0, e=pbm_data.size(); i<e; ++i) {
      unsigned char data=pbm_data[i];
      if (!inverted) { data=pbm_data[i]^0xFF; }
      std::cout.put(data);
   }
}

Resultados selecionados (observação: todos os pbm foram convertidos em png usando um programa de terceiros para upload):

Escher, gama 2.2

Mona Lisa, gama 2.2

Oceano, gama 2.2 invertido

Filhote de cachorro, gama 2.2

Traição de Imagens, gama 2.2 invertida

Mona Lisa gama 2.2, invertida, para comparação