Im ersten Sprint habe ich mich mit dem Thema Pixel beschäftigt. Wie ein Bild aufgebaut ist und wie man diesen Aufbau in p5 spielerisch manipulieren und nachbauen kann. In einem ersten Schritt habe ich Pixel durch ein selbst erstelltes Raster ersetzt. Mit diesem Raster konnte ich dann die Helligkeitswerte des darunter liegenden Bildes extrahieren. In einem nächsten Schritt manipulierte ich die Form der Pixel, z. B. in Kreise. In meiner dritten und letzten Arbeit habe ich die einzelnen Pixel eines Bildes nach Helligkeitswerten sortiert. Wenn man die Struktur verstanden hat, gibt es unzählige Möglichkeiten, ein Bild zu abstrahieren. Man kann die Pixel auch komplett durch andere Objekte wie z. B. Zeichen ersetzen, was ich bereits in einem früheren Modul ausprobiert habe.
Im Sprint 2 haben wir uns mit dem Generieren von Text befasst. In unserer Gruppe ging es darum, lustige Zeitungsartikel zu erstellen. Dazu haben wir Headlines bekannter Zeitungen gesammelt und diese zufällig miteinander vermischt. Der Algorhithmus, der die Headlines mischt, ist eine MarkovChain(). Diese speichert alle Wörter eines Satzes zusammen mit einer Wahrscheinlichkeit für nachfolgende Wörter in einem Array. Es war interessant zu sehen, wie das Generieren von Text funktioniert. So kann man ein wenig verstehen, wie ChatGPT aufgebaut ist.
Im Sprint 3 ging es um das Visualisieren von Sound. Um in p5 mit Sound arbeiten zu können, muss noch die p5.sound.library eingebunden werden. Damit lässt sich Sound laden und analysieren. Mit der fft.analyse() kann man dann auf das Klangspektrum zugreifen. In meinem ersten Projekt ging es darum dieses Spektrum anders darzustellen, als man es sich gewöhnt ist. Dazu wählte ich ein Spektrum von 0 bis 16 und ordnete es kreisförmig an. Zudem wollte ich eine Art Timeline, um das bereits abgespielte Spektrum sichtbar zu machen. Das habe ich gelöst, indem ich die Canvas jede Sekunde kopiert und nach hinten verschoben habe. Die Farben habe ich dann je nach Intensität auf Blau oder Rot gemappt. Mein zweites Projekt befasste sich mit der waveform() -Funktion. Die Waveform kennt man im Zusammenhang mit Sound sehr gut. Diese entsteht aus dem Zusammenrechnen aller Sound-Spektren. Diese
