アスペクト比と保存サイズ

ニコンとキャノンとパナソニックがフルサイズのミラーレスカメラを出すと発表したので、どんなのが出てくるかちょっと楽しみだ。「好きなカメラを買っていい券」をここまで温存してきた甲斐があるというものだ。像面位相差AFとチルト液晶と手ぶれ補正を備えたE-M5的な大きさの機種がオリンパスから出るのを待っていたが、出そうにないので諦めていたところだ。スペックが発表されているニコン機とキャノン機、そしてすでに市場にあるソニー機を見ると、やはり先行しているソニーが良さげだ。像面位相差でチルト液晶で手ぶれ補正がついて小さい筐体でセンサー性能が優秀なので。しかし、ソニー機はカメラ内RAW現像ができないのがネックで、出先でシェア的な使い方をする妻との共用を考えると採用しづらい。常にRAW+JPEGで撮るのも馬鹿馬鹿しい。そうすると、同様の機能でセンサー性能が優秀っぽくてカメラ内RAW現像ができるニコン機が欲しくなるけど、高くてでかい。ソニーがカメラ内RAW現像に対応するか、ニコンが小型な廉価版を出すかしてくれればいいのだが、どうなることやら。いったい私はいつになったらカメラを買い換えられるのか。つか、オリ頑張れよオリ。

閑話休題。最近は撮った写真を様々なサイズにトリミングして保存するので、アスペクト比ごとの最適サイズについてまた整理してみた。個人用の写真管理プログラムをRubyからPythonに移植するついでに、サイズ判定部分についても考え直してみた。以前の記事と述べていることはほぼ同じである。

総有効画素数がわかれば、√(画素数 / 短辺比率 * 長辺比率) で長辺のサイズが出て、√(画素数 / 長辺比率 * 短辺比率) で短辺のサイズが出る。例えば画素数16Mピクセルでアスペクト比4:3のオリンパスE-M10は、長編4618ピクセルで短辺3464ピクセルくらいになるはずだ。画素数30Mピクセルだという噂のEOS-Rは、長辺7745ピクセルで短辺4472ピクセルくらいになるはずだ。ところで、私はGoogle Photosに写真をTIFF形式で保存しているのだが、無料枠だと1枚のデータ量が50MBまでという制限がある。50MBは8ビット深度のTIFFだと、50M / (8+8+8) で、16Mピクセルが上限になる。16ビット深度だとその半分で8Mピクセルということになる。実際はZIP圧縮TIFFにすると16ビット深度の10Mピクセルまでなら50MBに収まることが多いので、それがベストソリューションだと考えている。

で、16MP、10MP、8MPのそれぞれに画像をリサイズして保存する際に、長辺と短辺はいくつにすれば良いのか。まずはその画像のアスペクト比を知る必要がある。実際の画像サイズを調べて、1:1や3:2や4:3などのクリーンなアスペクト比に近い（誤差1%以内）なら、そういったクリーンな比であるとみなす。そうでない場合、実際の比を約分して使う。アスペクト比がわかれば、先ほどと同様の式で保存サイズを導けば良いわけだが、その際に各辺の長さをキリのいい数値にしたい。後でさらにリサイズした場合の画質劣化を最小限に抑えたいからだ。まず、アスペクト比が単純な場合には、長辺と短辺の比が正確になるように配慮する。そして、長辺、短辺とも、できれば60で割り切れてほしくて、無理なら12、4、2と可能性を探る。それでいて、実際の保存サイズが理論的な最大サイズの90%より小さくなってほしくはない。以上の条件を満たす設定の一覧を出すPythonスクリプトは以下のものになる。

#! /usr/bin/python

import math
import fractions

def clean_image_aspect(width, height):
  actual_ratio = float(width) / height
  clean_aspects = ((1, 1), (7, 6), (5, 4), (4, 3), (7, 5), (3, 2), (8, 5), (16, 9),
                   (2, 1), (12, 5), (3, 1), (4, 1), (5, 1), (6, 1))
  margin_ratio = 1.01
  for clean_aspect in clean_aspects:
    clean_ratio = float(clean_aspect[0]) / clean_aspect[1]
    if actual_ratio >= clean_ratio / margin_ratio and actual_ratio <= clean_ratio * margin_ratio:
      return clean_aspect
  for clean_aspect in clean_aspects:
    clean_aspect = (clean_aspect[1], clean_aspect[0])
    clean_ratio = float(clean_aspect[0]) / clean_aspect[1]
    if actual_ratio >= clean_ratio / margin_ratio and actual_ratio <= clean_ratio * margin_ratio:
      return clean_aspect
  gcd = fractions.gcd(width, height)
  return int(width / gcd), int(height / gcd)

def shrink_image_size(max_area, width, height):
  if width * height <= max_area:
    return width, height
  aspect = clean_image_aspect(width, height)
  is_simple = aspect[0] <= 20 and aspect[1] <= 20
  ratio = float(aspect[0]) / aspect[1]
  max_width = int(math.sqrt(max_area * aspect[0] / aspect[1]))
  max_height = int(math.sqrt(max_area * aspect[1] / aspect[0]))
  tries = int(max_width * 0.04)
  dividers = [60, 12, 4, 2, 1]
  for divider in dividers:
    for i in range(0, tries):
      width = max_width - i
      if width <= 1000:
        break
      if width % divider != 0:
	continue
      height = width / ratio
      if is_simple and height != int(height):
        continue
      height = int(height)
      if height % divider != 0:
        continue
      return width, height
  return max_width, max_height

for mp in [16, 10, 8]:
  print("%dMP" % mp)
  aspects = [(1, 1), (7, 6), (5, 4), (4, 3), (7, 5), (3, 2), (8, 5), (16, 9),
             (2, 1), (12, 5), (3, 1), (4, 1), (5, 1), (6, 1)]
  for aspect in aspects:
    (width, height) = shrink_image_size(mp * 1000000, aspect[0] * 10000, aspect[1] * 10000)
    print("|%d|%d|%d|%d|%d" % (aspect[0], aspect[1], width, height, width * height))

結果として、8ビットTIFF用の16Mピクセルだと、この設定がよさげ。Google PhotoはJPEGでも16Mピクセルが上限となるので、この値を使うといいだろう。

長辺比	短辺比	長辺サイズ	短辺サイズ	画素数
1	1	3960	3960	15681600
7	6	4172	3576	14919072
5	4	4440	3552	15770880
4	3	4560	3420	15595200
7	5	4620	3300	15246000
3	2	4860	3240	15746400
8	5	4992	3120	15575040
16	9	5184	2916	15116544
2	1	5640	2820	15904800
12	5	6192	2580	15975360
3	1	6840	2280	15595200
4	1	7920	1980	15681600
5	1	8700	1740	15138000
6	1	9720	1620	15746400

16ビットTIFFのZIP圧縮で投機的に保存するならこの10Mピクセル設定を使う。これで保存して50MBを超えてしまった場合には、8Mピクセルにフォールバックすればよい。

長辺比	短辺比	長辺サイズ	短辺サイズ	画素数
1	1	3120	3120	9734400
7	6	3360	2880	9676800
5	4	3480	2784	9688320
4	3	3600	2700	9720000
7	5	3696	2640	9757440
3	2	3780	2520	9525600
8	5	3936	2460	9682560
16	9	4160	2340	9734400
2	1	4440	2220	9856800
12	5	4896	2040	9987840
3	1	5400	1800	9720000
4	1	6240	1560	9734400
5	1	6900	1380	9522000
6	1	7560	1260	9525600

8ビットTIFFを保存するならこれ。確実に50MB以下のサイズになるはずだ。

長辺比	短辺比	長辺サイズ	短辺サイズ	画素数
1	1	2820	2820	7952400
7	6	2940	2520	7408800
5	4	3120	2496	7787520
4	3	3264	2448	7990272
7	5	3276	2340	7665840
3	2	3420	2280	7797600
8	5	3552	2220	7885440
16	9	3648	2052	7485696
2	1	3960	1980	7840800
12	5	4320	1800	7776000
3	1	4860	1620	7873200
4	1	5520	1380	7617600
5	1	6300	1260	7938000
6	1	6840	1140	7797600

こうして出てきたサイズをもとに画像を保存してから、Google Photosやその他のサービスにアップロードすればいい。、Lightroomの書き出し時にリサイズしてもいいし、一括で書き出してからImageMagick等でリサイズしてもいい。バッチで回してアスペクト比の判定とリサイズを同時に行うスクリプトはこれから書く。

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