递归矩形细分

2024-06-28 19:24:12 发布

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我真的很好奇这张图片,我几乎没有关于它是如何创建的信息。因此,我在这里研究如何做到这一点

有人能告诉我从哪里开始吗?我只知道这个问题可能与递归细分任务有关

我只能看到图像最初被划分为64个块。 有一些颜色简化正在进行,我不知道如何实现这一点,我很好奇如何做到这一点。
对算法或过程的引用就足够了(请仅限python/c++)

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Tags: 图像算法信息颜色过程图片细分个块
2条回答

在谷歌图片的帮助下,我找到了图片中人物的名字:肯尼·卡森。经过进一步研究,我终于找到了答案

该问题与四叉树图像有关:

  1. 将图像分成四个象限
  2. 根据图像中像素的平均颜色为每个象限着色 目标图像
  3. 计算原始目标之间每个象限的平方误差 图像和生成的图像
  4. 选择误差最大的象限并重新进入该象限
  5. 使用当前最大误差象限,重复步骤1

GitHublink

肯尼·卡森的blog

您可以使用图像该部分的平均颜色的正方形,使用类似image similarity measures的东西检查它与原始图像的相似程度,如果不够好,则细分为4个正方形,并使每个正方形成为图像该部分的平均颜色。重复此操作,直到图像中的每个方块都足够好

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