في هذا المشروع جربت فكرة دمج الذكاء البصري مع خدمة النص القرآني لبناء أداة قادرة على توليد صور قرآنية جاهزة للنشر، تتكيّف تلقائيًا مع لون وإضاءة الخلفية، بحيث يبقى النص واضحًا ومريحًا للعين في كل الحالات.
المشروع هو نموذج أولي أجرب فيه أتمتة عملية التصميم، بحيث يستطيع النظام تحليل الصورة، وفهم موضع النص، واختيار اللون الأنسب له دون تدخل المصمم.
المكونات الأساسية
1. استخدام واجهة API للقرآن الكريم
يستخدم المشروعAl-Quran Cloud API لجلب النصوص القرآنية الموثوقة.
عند تحديد السورة ونطاق الآيات، يرسل التطبيق طلب للواجهة للحصول على النصوص المطلوبة.
سبب استخدامي لهذه الواجهة:
- دعم عدة ترجمات (الإنجليزية، الفرنسية، الإسبانية، الألمانية).
- توفير النص القرآني بصيغة رقمية دقيقة ومتناسقة مع الخط الطباعي.
- لدي تجربة سابقة في التعامل معها مما سهّل عملية التكامل.
2. أتمتة تحليل الألوان والتباين
الميزة الأهم في المشروع هي التحليل الآلي لتشبع الألوان واختيار التباين الأمثل للنص بناءً على الخلفية.
الهدف أن يقرأ النظام الصورة كما يراها الإنسان، لا كقيم رقمية فحسب.
آلية العمل:
تحديد المنطقة المستهدفة:
- يحدد النظام موضع النص (أعلى، وسط، أسفل).
- يأخذ عينة من 30٪ من ارتفاع الصورة في تلك المنطقة.
- يركّز التحليل على مساحة بعرض 200 بكسل من منتصف الصورة أفقيًا.
تحليل الألوان:
تُرسم الصورة مؤقتًا على Canvas.
تُستخرج بيانات البكسل (RGB).
يُحسب متوسط اللون العام في المنطقة المحددة.
اختيار التباين المناسب:
تُستخدم مكتبة TinyColor لحساب اللمعان (Luminance).
إذا كان اللمعان أقل من 0.5 ستكون الخلفية داكنة فالنص سيكون أبيض (#FFFFFF).
إذا كان أكبر من 0.5 ستكون الخلفية فاتحة فالنص أسود (#000000).
لماذا هذا الأسلوب؟
- تحليل موضعي دقيق يركز فقط على مكان النص.
- تكيف فوري عند تغيير المحاذاة أو نوع الصورة.
- الاعتماد على اللمعان بدل السطوع يمنح نتائج أقرب لإدراك العين البشرية.
التحديات المحلولة:
- الصور المشرقة: إضافة طبقة شفافة داكنة (Scrim) بنسبة 40٪ لزيادة الوضوح.
- الصور المتنوعة: التحليل الموضعي يتعامل مع كل صورة بشكل مستقل.
- التباين المنخفض: النظام يختار اللون الأوضح تلقائيًا.
3. نظام المحاذاة الذكي
يدعم النظام ثلاث محاذيات رئيسية (علوية – وسطى – سفلية)، ويحلل اللون في كل موضع على حدة لضمان وضوح النص ضمن منطقته البصرية المناسبة.
كيف تعمل المكونات معًا
اختيار الصورة:
- يرفع المستخدم صورة من جهازه أو يختار من المعرض.
- تُحمّل الصورة كعنصر Image في الذاكرة.
اختيار الآية:
التحليل التلقائي للتباين:
توليد المعاينات:
ينشأ التصميم كصور بأبعاد متعددة تناسب (منشور، قصة، فيديو مصغر...).
تُدمج الصورة مع طبقة Scrim والنص على Canvas.
تُحفظ النتيجة ككائن Blob في الذاكرة قابل للتحميل.
التصدير:
الاستخدامات العملية للمشروع
- إنشاء محتوى قرآني مرئي للنشر الفوري عبر وسائل التواصل.
- تصميم واجهات عرض تفاعلية لتطبيقات الهواتف.
- تدريب عملي على دمج واجهات برمجة التطبيقات مع معالجة الصور.
- نموذج تعليمي لتطبيق مفهوم التباين البصري الذكي في التصميم.
يمكن تجريب النسخة الحية من خلال الرابط التالي: SocialQuran
ويمكن الاطلاع على الكود المصدري على جيتهب:
GitHub – hadealahmad/SocialQuran
