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++）
djp7away1#
你可以用图像那一部分的平均颜色的正方形，用类似图像的相似性度量来检查它与原始图像的相似程度，如果不够好，再细分成4个正方形，使每个正方形成为图像那一部分的平均颜色。重复此操作，直到图像中的每个方块都足够好。
zpqajqem2#
在谷歌图片的帮助下，我找到了肯尼·卡森图片中人物的名字，通过进一步的研究，我找到了答案。问题与四叉树图像有关将图像分成四个象限。根据目标图像中像素的平均颜色为每个象限着色。计算原始目标图像和生成图像之间每个象限的平方误差。选择误差最大的象限并重新进入该象限。使用当前最大误差象限，重复步骤1。github链接肯尼卡森博客
2条答案
按热度按时间djp7away1#
你可以用图像那一部分的平均颜色的正方形，用类似图像的相似性度量来检查它与原始图像的相似程度，如果不够好，再细分成4个正方形，使每个正方形成为图像那一部分的平均颜色。重复此操作，直到图像中的每个方块都足够好。
zpqajqem2#
在谷歌图片的帮助下，我找到了肯尼·卡森图片中人物的名字，通过进一步的研究，我找到了答案。
问题与四叉树图像有关
将图像分成四个象限。
根据目标图像中像素的平均颜色为每个象限着色。
计算原始目标图像和生成图像之间每个象限的平方误差。
选择误差最大的象限并重新进入该象限。
使用当前最大误差象限，重复步骤1。
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肯尼卡森博客