提高缩小图像的精度

Question

我正在使用python2.7和PIL（枕头）

我有一个脚本，采取相当粗糙的图像迷宫，使一个更干净，更小的图像。输入和输出示例：

从这张图片中生成：

在这种情况下，脚本并没有很好地工作，但工作得很好。你知道吗

然而，相同迷宫的another image产生了这个结果：

那就不太好了。你知道吗

我通过查看16x16网格上每个正方形的平均值来生成并排显示的图像，然后确定正方形是主要代表黑色还是主要代表白色像素。但是，由于透视变换不是完美的，所以正方形并不总是排成一行。你知道吗

有什么算法可以帮助提高精确度吗？有什么方法可以看网格中不是完全正方形的方块吗？你知道吗

我的一段代码：

#This image is already transformed and thresholded, like the first half of my side-by-side images
thresh = Image.open('Thresholded_Image.jpg')
pixsize = thresh.size[0]/16
segments = []
for i in range(16):
    for j in range(16):
        box = (j*pixsize,i*pixsize,(j+1)*pixsize,(i+1)*pixsize)
        segments.append(thresh.crop(box))
def blackWhite(image):
    '''Return `True` if the image is mostly white, else `False`'''
    l=image.convert('L').load()
    w,h=image.size
    lums=sum([[l[x,y] for x in range(w)] for y in range(h)],[])
    return sum(lums)/float(len(lums))>127
whites = []
for y in range(16):
    for x in range(16):
        seg = segments[16*y+x]
        if blackWhite(seg):
            whites.append((x,y))

maze = Image.new('L',(16,16))
l=maze.load()
for w in whites:
    x,y=w
    l[x,y] = 255

Answer 1

_{（根据要求，回复评论。）}

考虑对靠近正方形中心的像素进行加权，你要对其进行更严格的评估，而那些朝向边缘的像素进行加权，这将有助于解决小的不对齐问题。您也可以尝试定位角点，然后调整图像，使角点形成一个完美的正方形，以帮助打击歪斜。你知道吗