用顏色探索M+藏品
Dan Catt是數碼工作室Micah Walter Studio的首席工程師，現與M+緊密合作，設計並建立M+公共應用程式介面（API，網址為api.mplus.org.hk），這是M+「開放取用」計劃的重要一環。M+ API支援M+藏品系列網頁測試版，讓藏品能以隨時更新的方式在網上展示。現在，開放數據集已放到M+ API上讓公眾使用。如想瀏覽及探索Dan在文中使用的顏色元數據，請到api.mplus.org.hk或github.com/mplusmuseum/collections-data。
今年初，M+在某個週末舉行了第二屆黑客松，並發佈博物館最新的開放數據，讓大眾有機會一窺究竟。
數據是很有趣的東西，多少不一，形式各異，而且其格式總是不符合你所需！數據的來源可以很不同，有些有其一貫格式，有些則沒有任何格式可言。當M+不斷整理已在其館藏和繼續新增的藏品，所得的相關數據就會進入一個數據大熔爐，需要很多人力物力去與之周旋，以從中梳理出一些邏輯和條理來。
這些奮鬥成果已在去年配合首屆黑客松的舉行，發佈於M+的開放數據集。當中的數據包括一系列核心元素，大部分早已存在的，例如作品標題、分類、媒材、製作年份及創作人等，上述只是冰山一角而已。
第二屆黑客松舉行之時，更多數據已準備好公諸於眾，例如物件尺寸、相關展覽、屬於哪個檔案等。而有些數據仍然未能納入開放數據集，原因有很多：數據因來源不一而需統一格式；還未翻譯；或者有些資料尚待進一步研究，這些資料通常是關於藝術家、創作者、日期及地點等。所有這些工作都需要時間和資源去完成，而在公開數據前，這些資料必須先整理齊備。
有一種數據特別難確定，那就是藏品及其圖像的版權，相信大家對此不會感到意外。當然，博物館有權將一幅畫掛在館內牆上，甚至把其圖片放在網上，但要將這些圖像放進開放數據集或API供人使用或展示時，情況就變得有點複雜 — — 特別是像M+這樣的當代視覺文化博物館。
顏色！
雖然圖像不能放進API內，有些數據還是可以放進去的，那就是從圖像擷取的顏色資訊。在確認圖像版權之際，其顏色資訊仍可放進API中。發佈API供大眾使用有許多最令人興奮之處，其中之一是你永遠想不到他們會如何使用這些數據創作。有一些使用顏色數據的方法，是我能夠料到的，例如用來尋找顏色相近的圖片，但可能其他人能想出更有趣的新用法。所以，儘管某些資料未能納入，但將盡量多的數據放進開放數據集是很重要的，因為這樣便能創造更多從數據中發掘新事物的機會。
將顏色數據放進系統的第一步，就是取得藏品圖像，然後透過圖像處理去計算顏色的分佈。處理過程會經過一連串步驟，每個步驟會計算每種顏色的像素數量，將類似的顏色合成一組，把圖像中數以千計的顏色減少至幾百種。下一步會再次組合類似的顏色，進一步減少顏色的數量，如此類推，直至得到一系列鮮明的顏色為止。
在這個過程中，有些圖片會濃縮到幾種截然不同的顏色，有些則有幾十種顏色。無論圖片最後的顏色數量有多少，這個數據都能告訴我們圖片原本的複雜程度。從以下例子，你就可以看到本來的圖片和最後配色比例圖的對比。
很明顯地，左邊第一張圖是作品本身，第二張是將作品的顏色分解重組的配色圖，第三張則是第二張的簡化版，幫助電腦更容易搜尋和配對圖片，而在這簡化版內出現的顏色就是在API內「可搜尋顏色」。
顏色搜尋
搜尋顏色時，其中一個問題就是實在有太多顏色了！以下圖為例，左右兩邊都是紅色，但其實兩者有着些微差別。以電腦語言來說，左邊的顏色編號是「#FF3333」，右邊的則是「#FF3330」。
這樣一來，要在館藏中搜尋類似顏色的作品就很麻煩了。如果我們想找「#FF3333」色的作品，結果中就不會得到非常近似的「#FF3330」色。即使兩種顏色在肉眼上看來一模一樣，但對數據庫而言，兩者是截然不同的。
這時候，「可搜尋顏色」就大派用場了。系統將一張圖像分解為幾種基本顏色：紅、橙、綠等。這些顏色都是不同深淺的三原色和次色，再加上棕色和黑、白、灰三種色調。這些顏色是大部分圖像的主色，因此可以快速地將圖像分類到色譜中不同位置。
系統並沒有將圖片簡化為獨立的配色，而是把圖片中每個像素與「可搜尋顏色」對比，將像素分類到每個顏色，因此每種顏色的比例就顯而易見。例如，一張圖片可以有很多紅色，一些橙色，少許黃色，一點藍色，其他顏色就一點也沒有。
所以，我們不是在數據庫搜索「#FF3333」，而是直接說「給我所有很紅／橙／綠的圖片」，然後應當就會得到一堆想要的圖片。
很棒的是數據庫最愛是非題，而且問題的範圍可以很廣泛 — — 我們所要求的並非給我「#FF3333」那麼具體的顏色，而是問「這張圖片有紅色嗎？」，或者「這張圖片黃色的部分多於百分之十五嗎？」，甚至是「我想找所有沒有藍色的圖片」。
不過，直接搜尋預設「可搜尋顏色」以外的特定顏色還是很有用的。以「#FF3333」定義顏色是很「電腦」的方式。取而代之，我們可以將顏色拆解為較易理解的東西，例如運用RGB三原色模式，就是用數字去定義顏色。數值由0至255，代表完全沒有至最深色。如果用 RGB系統去看「#FF3333」的話，就得出以下數字。
紅：255
綠：32
藍：32
這就像食譜一樣，當大量紅色加上綠色和藍色的點綴，最後就得出鮮艷的紅色。如果多加一點藍色，顏色就會更接近粉紅或紫色；如果三個數字都是0，就會變成黑色。
現在，搜尋類似圖像有點像這樣：
這並不是搜尋數據庫最有效的方式，也未必得出最相關的結果。
不過，改用最原始的色環效果會更好，這樣我們就能在色環上選取一點，然後搜索這一點附近範圍顏色的所有圖片。
這就是為甚麼數據庫和API要將最常用的顏色轉為色相數值（hue value）。你不用搜尋某個深淺度的紅綠藍，API讓你直接找色環上某個範圍內的所有圖片。例如，尋找所有這種紅色30點以內的圖片。
這樣，即使不能展示藝術品或物件的圖像，人們也能透過色彩和黑白深淺來了解館藏，用有別於平常的方式探索同樣的藏品。
跟顏色玩遊戲
即使沒有圖像，參加者也在黑客松中創造了幾件色彩繽紛的作品。第一件是Team Swire Hall的作品，他們創作了一些漂亮的海報和視覺數據化圖像，展示來自不同年代的M+藏品在顏色上有何變化。
另一個就是「碎木機」（Woodchipper），它分解圖片的顏色，再組成拼圖。若原圖有很多紅色，那麼拼圖就會有很多紅色「碎片」。如果原圖只有一點橙色，拼圖就會有幾塊橙色「碎片」。即使看不到原來的圖片，你仍可約略知道原圖的面貌。
最後，我從香港的摩天大樓取得靈感，隨機用藏品的主色生成一些大樓。大樓愈高，表示原圖上的那種顏色愈多。每件M+藏品的圖片都有自己一個小小的城市區域。
