Bild-Versteckspiel

Bei dieser Herausforderung müssen Sie ein bestimmtes Pixel in einem Foto finden (aufgenommen mit einer echten Kamera).

Sie erhalten ein (R, G, B) -Tupel und ein Bild und müssen einen Punkt (x, y) innerhalb des Bildes zurückgeben, der der angegebenen RGB-Farbe entspricht . Das Bild kann mehrere Punkte haben, die mit der Farbe übereinstimmen. Sie müssen nur 1 finden.

Die Herausforderung besteht darin, dass Sie dies tun müssen, während Sie so wenig Pixel wie möglich lesen . Ihre Punktzahl ist die Gesamtzahl der Pixel, die in allen Testfällen gelesen wurden.

Wenn Sie möchten, können Sie das gesamte Bild in eine Reihe von RGB-Werten einlesen, solange Sie keine Verarbeitung der Pixel vornehmen. Ich erlaube dies nur aus Effizienzgründen. In Python list(Image.open("image_name+".jpg").convert("RGB").getdata())ist das beispielsweise in Ordnung.

Hardcoding-Speicherorte sind nicht zulässig. Ihr Algorithmus sollte für mehr als nur die unten aufgeführten Testfälle gut funktionieren. Sie dürfen keine Daten zwischen Testfällen speichern. Ich habe RGB-Werte ausgewählt, die selten ( <10) im Bild erscheinen (falls dies einen Unterschied für Ihren Algorithmus darstellt). Wenn Sie in Ihrem Algorithmus Zufälligkeit verwenden, setzen Sie bitte einen Startwert, damit Ihre Punktzahl konstant ist.

Bilder finden Sie auf Github

Testfälle:

image_name: 
(r, g, b) [all possible answers]

barn:
(143,91,33) [(887,1096),(2226,1397),(2007,1402),(2161,1508),(1187,1702)]
(53,35,59) [(1999,1260)]
(20,24,27) [(1328,1087),(154,1271)]
(167,148,176) [(1748,1204)]
(137,50,7) [(596,1498)]
(116,95,94) [(1340,1123)]
(72,49,59) [(1344,857),(1345,858),(1380,926),(1405,974),(1480,1117)]
(211,163,175) [(1963,745)]
(30,20,0) [(1609,1462),(1133,1477),(1908,1632)]
(88,36,23) [(543,1494),(431,1575)]
daisy:
(21,57,91) [(1440,1935),(2832,2090),(2232,2130),(1877,2131),(1890,2132)]
(201,175,140) [(1537,1749),(2319,1757)]
(169,160,0) [(2124,759)]
(113,123,114) [(1012,994),(2134,1060),(1803,1183),(1119,1335)]
(225,226,231) [(3207,829),(3256,889),(3257,889),(1434,981),(2599,1118),(2656,1348),(2656,1351)]
(17,62,117) [(2514,3874),(2336,3885)]
(226,225,204) [(3209,812)]
(119,124,146) [(2151,974),(2194,1021),(2194,1022),(2202,1034),(2812,1500)]
(2,63,120) [(2165,3881),(2326,3882),(2330,3882),(2228,3887)]
(200,167,113) [(1453,1759)]
dandelion:
(55,2,46) [(667,825),(668,825)]
(95,37,33) [(1637,1721),(1625,1724),(1405,1753),(2026,2276),(2016,2298)]
(27,41,50) [(1267,126),(424,519),(2703,1323),(1804,3466)]
(58,92,129) [(2213,3274)]
(136,159,105) [(1300,2363),(2123,2645),(1429,3428),(1430,3432),(1417,3467),(1393,3490),(1958,3493)]
(152,174,63) [(2256,2556)]
(78,49,19) [(2128,2836)]
(217,178,205) [(2736,3531)]
(69,95,130) [(870,305),(493,460),(2777,1085),(2791,1292),(2634,3100)]
(150,171,174) [(2816,1201),(2724,2669),(1180,2706),(1470,3215),(1471,3215)]
gerbera:
(218,186,171) [(4282,1342)]
(180,153,40) [(4596,1634),(4369,1682),(4390,1708),(4367,1750)]
(201,179,119) [(4282,1876),(4479,1928)]
(116,112,149) [(5884,252),(4168,371),(4169,372),(4164,384),(5742,576)]
(222,176,65) [(4232,1548)]
(108,129,156) [(5341,3574),(5339,3595),(5302,3734)]
(125,99,48) [(4548,1825),(4136,1932),(5054,2013),(5058,2023),(5058,2035),(5055,2050),(5031,2073)]
(170,149,32) [(4461,1630),(4520,1640)]
(156,185,203) [(3809,108)]
(103,67,17) [(4844,1790)]
hot-air:
(48,21,36) [(1992,1029),(2005,1030),(2015,1034),(2018,1036)]
(104,65,36) [(3173,1890),(3163,1893)]
(169,89,62) [(4181,931),(4210,938),(4330,1046),(4171,1056),(3117,1814)]
(68,59,60) [(1872,220),(1874,220),(1878,220),(1696,225),(3785,429)]
(198,96,74) [(4352,1057)]
(136,43,53) [(1700,931)]
(82,42,32) [(4556,961),(4559,973),(4563,989),(4563,990),(4441,1004),(4387,1126),(4378,1128)]
(192,132,72) [(1399,900),(3105,1822),(3104,1824),(3105,1824),(3107,1826),(3107,1827),(3104,1839),(3119,1852)]
(146,21,63) [(1716,993)]
(125,64,36) [(4332,937)]
in-input:
(204,90,1) [(1526,1997),(1385,2145),(4780,2807),(4788,3414)]
(227,163,53) [(1467,1739),(2414,1925),(2441,2198),(134,2446)]
(196,179,135) [(3770,2740),(1110,3012),(3909,3216),(1409,3263),(571,3405)]
(208,59,27) [(1134,1980),(4518,2108),(4515,2142)]
(149,70,1) [(4499,1790),(2416,2042),(1338,2150),(3731,2408),(3722,2409),(4400,3618)]
(168,3,7) [(987,402),(951,432),(1790,1213),(1790,1214),(1848,1217),(4218,1840),(4344,1870),(1511,1898)]
(218,118,4) [(3857,1701),(1442,1980),(1411,2156),(25,2606)]
(127,153,4) [(3710,2813)]
(224,230,246) [(2086,160),(2761,222),(4482,1442)]
(213,127,66) [(4601,1860),(4515,2527),(4757,2863)]
klatschmohn:
(170,133,19) [(1202,2274),(1202,2275),(957,2493),(1034,2633),(3740,3389),(3740,3391),(3683,3439)]
(162,92,4) [(489,2854)]
(159,175,104) [(3095,2475),(3098,2481)]
(199,139,43) [(1956,3055)]
(171,169,170) [(3669,1487),(3674,1490),(3701,1507)]
(184,115,58) [(1958,2404)]
(228,169,5) [(1316,2336),(1317,2336)]
(179,165,43) [(3879,2380),(1842,2497),(1842,2498)]
(67,21,6) [(1959,2197),(2157,2317),(2158,2317),(2158,2318),(2116,2373)]
(213,100,106) [(1303,1816)]
tajinaste-rojo:
(243,56,99) [(1811,2876),(1668,4141),(2089,4518),(1981,4732),(1659,4778),(2221,5373),(1779,5598),(2210,5673),(2373,5860)]
(147,157,210) [(1835,1028),(1431,3358)]
(114,37,19) [(1792,3572),(1818,3592)]
(108,117,116) [(2772,4722),(1269,5672),(2512,5811),(2509,5830),(2186,5842),(2186,5846),(2190,5851),(2211,5884)]
(214,197,93) [(1653,4386)]
(163,102,101) [(2226,2832),(2213,3683),(1894,4091),(1875,4117)]
(192,192,164) [(2175,2962),(2206,3667),(2315,3858),(1561,3977),(3039,5037),(3201,5641)]
(92,118,45) [(1881,1704),(1983,1877),(2254,2126),(3753,5862),(3766,5883)]
(145,180,173) [(1826,1585)]
(181,124,105) [(1969,3892)]
turret-arch:
(116,70,36) [(384,648),(516,669)]
(121,115,119) [(2419,958)]
(183,222,237) [(172,601),(183,601),(110,611),(111,617)]
(237,136,82) [(2020,282),(676,383),(748,406),(854,482),(638,497),(647,661),(1069,838),(1809,895),(1823,911)]
(193,199,215) [(1567,919),(1793,1047)]
(33,30,25) [(1307,861),(309,885),(1995,895),(504,1232),(2417,1494)]
(17,23,39) [(1745,1033),(788,1090),(967,1250)]
(192,139,95) [(1445,1337)]
(176,125,98) [(1197,1030)]
(178,83,0) [(2378,1136)]
water-lilies:
(86,140,80) [(2322,2855),(4542,3005),(4540,3006),(4577,3019)]
(218,124,174) [(1910,2457)]
(191,77,50) [(2076,1588)]
(197,211,186) [(4402,1894)]
(236,199,181) [(2154,1836)]
(253,242,162) [(1653,1430)]
(114,111,92) [(1936,2499)]
(111,93,27) [(2301,2423),(2127,2592),(2137,2717),(2147,2717)]
(139,92,102) [(1284,2243),(1297,2258)]
(199,157,117) [(3096,993)]

Python, Kerbe: 14,035,624

Das erste ist das erste, hier ist der Code:

from heapq import heappush, heappop
from PIL import Image
import random

random.seed(1)


def dist(x, y):
    return sum([(x[i] - y[i]) ** 2 for i in range(3)])


def gradient_descent(image_name, c):
    im = Image.open(image_name + '.jpg').convert('RGB')
    L = im.load()
    sx, sy = im.size
    heap = []
    visited = set()
    count = 0
    points = []
    for i in range(0, sx, sx / 98):
        for j in range(0, sy, sy / 98):
            points.append((i, j))
    for x in points:
        heappush(heap, [dist(c, L[x[0], x[1]]), [x[0], x[1]]])
        visited.add((x[0], x[1]))

    while heap:
        if count % 10 == 0:
            x = random.random()
            if x < 0.5:
                n = heap.pop(random.randint(10, 100))
            else:
                n = heappop(heap)
        else:
            n = heappop(heap)
        x, y = n[1]
        c_color = L[x, y]
        count += 1

        if c_color == c:
            p = float(len(visited)) / (sx * sy) * 100
            print('count: {}, percent: {}, position: {}'.format(len(visited), p, (x, y)))
            return len(visited)

        newpoints = []
        newpoints.append((x + 1, y))
        newpoints.append((x - 1, y))
        newpoints.append((x, y + 1))
        newpoints.append((x, y - 1))
        newpoints.append((x + 1, y + 1))
        newpoints.append((x + 1, y - 1))
        newpoints.append((x - 1, y + 1))
        newpoints.append((x - 1, y - 1))

        for p in newpoints:
            if p not in visited:
                try:
                    d = dist(c, L[p[0], p[1]])
                    heappush(heap, [d, [p[0], p[1]]])
                    visited.add(p)
                except IndexError:
                    pass

Und hier ist ein GIF, das zeigt, wie der Algorithmus Pixel untersucht:

Also, hier ist was dieser Code tut: Die Variable heapist eine Prioritätswarteschlange von (x, y)Koordinaten im Bild, sortiert nach dem euklidischen Abstand der Farbe an dieser Koordinate zur Zielfarbe. Es wird mit 10.200 Punkten initialisiert, die gleichmäßig über das gesamte Bild verteilt sind.

Wenn der Heap initialisiert ist, entfernen wir den Punkt mit dem minimalen Abstand zur Zielfarbe. Wenn die Farbe an diesem Punkt einen Abstand> 0 hat, dh wenn die Farbe an diesem Punkt NICHT die Zielfarbe ist, addieren wir die 8 umgebenden Punkte von dieser zu heap. Um sicherzustellen, dass ein bestimmter Punkt nicht mehr als einmal berücksichtigt wird, pflegen wir die Variablevisited , die eine Menge aller bisher untersuchten Punkte ist.

Anstatt den Punkt mit dem minimalen Farbabstand direkt zu nehmen, wählen wir gelegentlich zufällig einen anderen Punkt in der Nähe des oberen Bereichs der Warteschlange aus. Dies ist nicht unbedingt erforderlich, aber in meinen Tests werden ungefähr 1.000.000 Pixel von der Gesamtpunktzahl entfernt. Sobald die Zielfarbe gefunden ist, geben wir einfach die Länge des visitedSets zurück.

Wie bei Karl Napf habe ich die Testfälle ignoriert, in denen die angegebene Farbe nicht im Bild vorhanden war. Im GitHub-Repository, das ich für diese Antwort erstellt habe, finden Sie ein Treiberprogramm, mit dem Sie alle Testfälle ausführen können .

Hier sind die Ergebnisse der einzelnen Testfälle:

barn
color: (143, 91, 33), count: 20388 / 0.452483465755%, position: (612, 1131)
color: (53, 35, 59), count: 99606 / 2.21061742643%, position: (1999, 1260)
color: (72, 49, 59), count: 705215 / 15.6512716943%, position: (1405, 974)

daisy
color: (21, 57, 91), count: 37393 / 0.154770711039%, position: (1877, 2131)
color: (169, 160, 0), count: 10659 / 0.0441179100089%, position: (2124, 759)
color: (113, 123, 114), count: 674859 / 2.79326096545%, position: (1119, 1335)
color: (225, 226, 231), count: 15905 / 0.0658312560927%, position: (3256, 889)
color: (17, 62, 117), count: 15043 / 0.0622634131029%, position: (2514, 3874)
color: (226, 225, 204), count: 138610 / 0.573710808362%, position: (1978, 1179)
color: (119, 124, 146), count: 390486 / 1.61623287435%, position: (2357, 917)
color: (2, 63, 120), count: 10063 / 0.0416510487306%, position: (2324, 3882)
color: (200, 167, 113), count: 16393 / 0.06785110224%, position: (1453, 1759)

dandelion
color: (95, 37, 33), count: 10081 / 0.0686342592593%, position: (1625, 1724)
color: (27, 41, 50), count: 2014910 / 13.7180691721%, position: (1267, 126)
color: (58, 92, 129), count: 48181 / 0.328029684096%, position: (1905, 756)
color: (136, 159, 105), count: 10521 / 0.0716299019608%, position: (1416, 3467)
color: (152, 174, 63), count: 10027 / 0.0682666122004%, position: (2256, 2558)
color: (69, 95, 130), count: 201919 / 1.37472086057%, position: (2708, 2943)
color: (150, 171, 174), count: 29714 / 0.202301198257%, position: (1180, 2706)

gerbera
color: (180, 153, 40), count: 21904 / 0.0906612910062%, position: (4459, 1644)
color: (116, 112, 149), count: 14896 / 0.0616549758413%, position: (5884, 252)
color: (222, 176, 65), count: 76205 / 0.315414704215%, position: (4313, 2097)
color: (108, 129, 156), count: 12273 / 0.0507983027994%, position: (5302, 3734)
color: (125, 99, 48), count: 26968 / 0.111621333814%, position: (5054, 2013)
color: (170, 149, 32), count: 89591 / 0.370819746281%, position: (4478, 1647)
color: (156, 185, 203), count: 177373 / 0.734151989118%, position: (4096, 368)
color: (103, 67, 17), count: 11035 / 0.0456741849093%, position: (4844, 1790)

hot-air
color: (48, 21, 36), count: 49711 / 0.24902994992%, position: (1990, 1095)
color: (104, 65, 36), count: 9927 / 0.0497298447599%, position: (3191, 1846)
color: (68, 59, 60), count: 195418 / 0.978957066918%, position: (3948, 470)
color: (82, 42, 32), count: 12216 / 0.0611967143737%, position: (4559, 984)
color: (192, 132, 72), count: 116511 / 0.583668171938%, position: (3103, 1844)

in-input
color: (204, 90, 1), count: 44058 / 0.248299807393%, position: (4695, 2559)
color: (227, 163, 53), count: 12654 / 0.0713147615132%, position: (221, 2384)
color: (196, 179, 135), count: 181534 / 1.02307996812%, position: (1030, 3486)
color: (208, 59, 27), count: 9956 / 0.0561095120614%, position: (4518, 2108)
color: (149, 70, 1), count: 13698 / 0.0771984829467%, position: (3731, 2408)
color: (168, 3, 7), count: 19381 / 0.10922644167%, position: (942, 398)
color: (218, 118, 4), count: 36648 / 0.206538911011%, position: (25, 2606)
color: (224, 230, 246), count: 1076427 / 6.06647185011%, position: (4482, 1442)
color: (213, 127, 66), count: 62673 / 0.353209265712%, position: (4701, 2579)

klatschmohn
color: (170, 133, 19), count: 11535 / 0.0724321530189%, position: (1034, 2633)
color: (162, 92, 4), count: 103795 / 0.651763790429%, position: (489, 2854)
color: (159, 175, 104), count: 10239 / 0.0642941321856%, position: (3098, 2481)
color: (171, 169, 170), count: 10119 / 0.063540611738%, position: (3674, 1490)
color: (184, 115, 58), count: 22425 / 0.140814133632%, position: (1958, 2404)
color: (228, 169, 5), count: 10449 / 0.0656127929688%, position: (1316, 2336)
color: (179, 165, 43), count: 10285 / 0.0645829816905%, position: (1842, 2498)
color: (67, 21, 6), count: 10206 / 0.0640869140625%, position: (2116, 2373)
color: (213, 100, 106), count: 11712 / 0.073543595679%, position: (1303, 1816)

tajinaste-rojo
color: (243, 56, 99), count: 126561 / 0.5273375%, position: (2241, 5424)
color: (114, 37, 19), count: 11285 / 0.0470208333333%, position: (1818, 3583)
color: (108, 117, 116), count: 33855 / 0.1410625%, position: (1269, 5672)
color: (163, 102, 101), count: 1058090 / 4.40870833333%, position: (1546, 4867)
color: (192, 192, 164), count: 10118 / 0.0421583333333%, position: (1919, 3171)
color: (92, 118, 45), count: 13431 / 0.0559625%, position: (3766, 5883)
color: (145, 180, 173), count: 1207713 / 5.0321375%, position: (1863, 955)

turret-arch
color: (116, 70, 36), count: 145610 / 3.23161258822%, position: (96, 671)
color: (183, 222, 237), count: 11704 / 0.259754094722%, position: (140, 604)
color: (237, 136, 82), count: 60477 / 1.34220338231%, position: (1063, 993)
color: (193, 199, 215), count: 359671 / 7.98240046163%, position: (2259, 953)
color: (33, 30, 25), count: 148195 / 3.28898308846%, position: (1307, 861)
color: (17, 23, 39), count: 10601 / 0.235274535044%, position: (2080, 1097)
color: (192, 139, 95), count: 219732 / 4.87664787607%, position: (1127, 970)
color: (176, 125, 98), count: 2471787 / 54.8578942696%, position: (147, 734)

water-lilies
color: (86, 140, 80), count: 10371 / 0.0717376936238%, position: (4542, 3005)
color: (218, 124, 174), count: 25655 / 0.177459312498%, position: (1910, 2457)
color: (197, 211, 186), count: 1144341 / 7.91557073177%, position: (4402, 1894)
color: (253, 242, 162), count: 14174 / 0.0980435897622%, position: (1672, 1379)
color: (111, 93, 27), count: 10405 / 0.0719728764975%, position: (2147, 2717)
color: (199, 157, 117), count: 10053 / 0.0695380420403%, position: (3096, 993)

Total: 14035624

Python, Kerbe: 396.250.646

• Obwohl es keine PNGs zum Parsen gibt und es immer noch Probleme mit den Testfällen gibt, habe ich mich trotzdem für das Programmieren entschieden.
• Diejenigen Testfälle, in denen der Wert nicht im Bild vorhanden ist, wurden ignoriert ( verglichen mit einer herkömmlichen linearen Suche mit einer Punktzahl von 544.017.431 ).

from PIL import Image

def dist(x,y):
 d = 0
 for i in range(3):
  d += (x[i]-y[i])**2
 return d

def mid(x,y):
 return (x+y)/2

class Finder:
 def __init__(self, image_name, c):
  self.image_name = image_name,
  self.c = c
  self.found = False
  self.position = None
  self.im = Image.open(image_name+".jpg").convert("RGB")
  self.L = self.im.load()
  self.visited = set()

 def quadsearch(self,x0,x1,y0,y1):
  if x0==x1 and y0==y1: return
  xm=mid(x0,x1)
  ym=mid(y0,y1)
  R = [
   (x0,xm,y0,ym),
   (xm,x1,y0,ym),
   (x0,xm,ym,y1),
   (xm,x1,ym,y1),
   ]
  P = [(mid(t[0],t[1]), mid(t[2],t[3])) for t in R]
  DR = []
  for i in range(len(P)):
   p = P[i]
   if p in self.visited: continue
   self.visited.add(p)
   u = self.L[p[0], p[1]]
   d = dist(u, self.c)
   if d == 0:
    self.found = True
    self.position = (p[0], p[1])
    return
   DR.append((d,R[i]))
  S = sorted(range(len(DR)), key=lambda k: DR[k][0])
  for i in S:
   if self.found == True: return
   r = DR[i][1]
   self.quadsearch(r[0], r[1], r[2], r[3])

 def start(self):
  sx,sy = self.im.size
  self.quadsearch(0,sx,0,sy)

 def result(self):
  if self.found:
   count = len(self.visited)
   sx,sy = self.im.size
   ratio = float(count)/(sx*sy)
   print len(self.visited), ratio, self.position, self.L[self.position[0], self.position[1]], "=", self.c
  else:
   print self.c, "not found"

if __name__ == "__main__":
 image_name="turret-arch"
 c=(116,70,36)
 F = Finder(image_name, c)
 F.start()
 F.result()

Es ist eine rekursive Suche nach vier Abschnitten. Manchmal findet es den richtigen Wert in wenigen Prozent, manchmal über 75%. Hier sind die Ergebnisse für alle Testfälle:

pixels_visited, percentage, (position) (RGB at position) = (RGB searched)

tajinaste-rojo
1500765 0.062531875 (2329, 5146) (243, 56, 99) = (243, 56, 99)
(147, 157, 210) not found
335106 0.01396275 (2116, 5791) (114, 37, 19) = (114, 37, 19)
1770396 0.0737665 (1269, 5672) (108, 117, 116) = (108, 117, 116)
(214, 197, 93) not found
8086276 0.336928166667 (1546, 4867) (163, 102, 101) = (163, 102, 101)
12859 0.000535791666667 (1476, 4803) (192, 192, 164) = (192, 192, 164)
7505961 0.312748375 (3766, 5883) (92, 118, 45) = (92, 118, 45)
15057489 0.627395375 (1871, 1139) (145, 180, 173) = (145, 180, 173)
(181, 124, 105) not found
in-input
35754 0.00201500551852 (4695, 2559) (204, 90, 1) = (204, 90, 1)
5029615 0.283456451895 (10, 2680) (227, 163, 53) = (227, 163, 53)
6986547 0.393744217722 (1383, 3446) (196, 179, 135) = (196, 179, 135)
1608341 0.090642053775 (4518, 2108) (208, 59, 27) = (208, 59, 27)
581774 0.0327873194757 (3750, 2798) (149, 70, 1) = (149, 70, 1)
1302581 0.0734101891628 (4374, 1941) (168, 3, 7) = (168, 3, 7)
6134761 0.345739701008 (25, 2606) (218, 118, 4) = (218, 118, 4)
(127, 153, 4) not found
9760033 0.550050913352 (4482, 1442) (224, 230, 246) = (224, 230, 246)
212816 0.0119937745268 (4701, 2579) (213, 127, 66) = (213, 127, 66)
water-lilies
5649260 0.390767412093 (4577, 3019) (86, 140, 80) = (86, 140, 80)
12600699 0.871608412215 (1910, 2457) (218, 124, 174) = (218, 124, 174)
(191, 77, 50) not found
3390653 0.234536328318 (4402, 1894) (197, 211, 186) = (197, 211, 186)
(236, 199, 181) not found
7060220 0.488365537823 (1672, 1379) (253, 242, 162) = (253, 242, 162)
(114, 111, 92) not found
6852380 0.473988947097 (2147, 2717) (111, 93, 27) = (111, 93, 27)
(139, 92, 102) not found
14105709 0.975712111261 (3096, 993) (199, 157, 117) = (199, 157, 117)
dandelion
(55, 2, 46) not found
9094264 0.619162854031 (1637, 1721) (95, 37, 33) = (95, 37, 33)
2358912 0.16060130719 (1526, 3129) (27, 41, 50) = (27, 41, 50)
11729837 0.798600013617 (1905, 756) (58, 92, 129) = (58, 92, 129)
6697060 0.455954520697 (2246, 2685) (136, 159, 105) = (136, 159, 105)
6429635 0.437747480937 (2148, 2722) (152, 174, 63) = (152, 174, 63)
(78, 49, 19) not found
(217, 178, 205) not found
80727 0.00549611928105 (2481, 3133) (69, 95, 130) = (69, 95, 130)
239962 0.0163372821351 (2660, 917) (150, 171, 174) = (150, 171, 174)
turret-arch
210562 0.0467313240712 (725, 655) (116, 70, 36) = (116, 70, 36)
(121, 115, 119) not found
2548703 0.565649385237 (140, 604) (183, 222, 237) = (183, 222, 237)
150733 0.033453104887 (2165, 601) (237, 136, 82) = (237, 136, 82)
3458188 0.767497003862 (2259, 953) (193, 199, 215) = (193, 199, 215)
2430256 0.539361711572 (265, 1222) (33, 30, 25) = (33, 30, 25)
638995 0.141816103689 (1778, 1062) (17, 23, 39) = (17, 23, 39)
2506522 0.556287895601 (1127, 970) (192, 139, 95) = (192, 139, 95)
1344400 0.298370988504 (147, 734) (176, 125, 98) = (176, 125, 98)
(178, 83, 0) not found
hot-air
17474837 0.875411434688 (1992, 1029) (48, 21, 36) = (48, 21, 36)
1170064 0.0586149905099 (3191, 1846) (104, 65, 36) = (104, 65, 36)
(169, 89, 62) not found
11891624 0.595717352134 (3948, 470) (68, 59, 60) = (68, 59, 60)
(198, 96, 74) not found
(136, 43, 53) not found
12476811 0.625032612198 (4387, 1126) (82, 42, 32) = (82, 42, 32)
4757856 0.238347376116 (3105, 1822) (192, 132, 72) = (192, 132, 72)
(146, 21, 63) not found
(125, 64, 36) not found
daisy
5322196 0.220287235367 (2171, 2128) (21, 57, 91) = (21, 57, 91)
(201, 175, 140) not found
22414990 0.9277629343 (2124, 759) (169, 160, 0) = (169, 160, 0)
20887184 0.864526601043 (1119, 1335) (113, 123, 114) = (113, 123, 114)
595712 0.0246566923794 (2656, 1349) (225, 226, 231) = (225, 226, 231)
3397561 0.140626034757 (2514, 3874) (17, 62, 117) = (17, 62, 117)
201068 0.00832226281046 (1978, 1179) (226, 225, 204) = (226, 225, 204)
18693250 0.773719036752 (2357, 917) (119, 124, 146) = (119, 124, 146)
3091040 0.127939041706 (2165, 3881) (2, 63, 120) = (2, 63, 120)
3567932 0.147677739839 (1453, 1759) (200, 167, 113) = (200, 167, 113)
barn
314215 0.0697356740202 (784, 1065) (143, 91, 33) = (143, 91, 33)
2448863 0.543491277908 (1999, 1260) (53, 35, 59) = (53, 35, 59)
(20, 24, 27) not found
(167, 148, 176) not found
(137, 50, 7) not found
(116, 95, 94) not found
2042891 0.453391406631 (1345, 858) (72, 49, 59) = (72, 49, 59)
(211, 163, 175) not found
(30, 20, 0) not found
(88, 36, 23) not found
klatschmohn
3048249 0.191409829222 (3683, 3439) (170, 133, 19) = (170, 133, 19)
1057649 0.0664133456509 (489, 2854) (162, 92, 4) = (162, 92, 4)
2058022 0.129230138206 (3095, 2475) (159, 175, 104) = (159, 175, 104)
(199, 139, 43) not found
2060805 0.129404892156 (3674, 1490) (171, 169, 170) = (171, 169, 170)
7725501 0.485110247577 (1958, 2404) (184, 115, 58) = (184, 115, 58)
2986734 0.187547095028 (1316, 2336) (228, 169, 5) = (228, 169, 5)
497709 0.0312528257017 (3879, 2379) (179, 165, 43) = (179, 165, 43)
3996978 0.250983720944 (2157, 2318) (67, 21, 6) = (67, 21, 6)
3332106 0.209234167028 (1303, 1816) (213, 100, 106) = (213, 100, 106)
gerbera
(218, 186, 171) not found
9445576 0.390955128952 (4377, 1750) (180, 153, 40) = (180, 153, 40)
(201, 179, 119) not found
6140398 0.254152853347 (5742, 576) (116, 112, 149) = (116, 112, 149)
6500717 0.269066561215 (4233, 1541) (222, 176, 65) = (222, 176, 65)
13307056 0.550782905612 (5302, 3734) (108, 129, 156) = (108, 129, 156)
13808847 0.571552180573 (5058, 2023) (125, 99, 48) = (125, 99, 48)
9454870 0.391339810307 (4478, 1647) (170, 149, 32) = (170, 149, 32)
2733978 0.113160142012 (4096, 368) (156, 185, 203) = (156, 185, 203)
11848606 0.490417237301 (4844, 1790) (103, 67, 17) = (103, 67, 17)