骰子作画的算法

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程序员Scott MacDonald做了一个很有趣的项目----骰子作画。

他用黑底白点的骰子。

模拟出一张人像照片。

把图像放大,就可以看得更清楚。

他一共用了2500多颗骰子。

最后的成品就是这样。

任何一张图片都可以用骰子模拟出来,算法非常简单:将图片分成若干个区域,每个区域经过计算以后,用1-6之间的一个整数表示,代表骰子的一个面。这种将连续的量转化成不连续的整数的算法,属于vector quantization(矢量量化)的一个应用。

具体来说,

第一步,将图片分割成16像素x16像素的小方块。

  for (int i=0; i < (pic_width/16); ++i) {

    for (int j=0; j < (pic_height/16); ++j) {

      patch = cropped_img.get(i*16, j*16, 16, 16);

    }

  }

第二步,每个小方块内共有256个像素,将每个像素点的灰度值,存入一个数组。

  for (int k=0; k < patch.pixels.length; ++k) {

   x[k] = rgb2gray(patch.pixels[k]);

  }

  int rgb2gray(int argb) {

    int _alpha = (argb >> 24) & 0xFF;

    int _red = (argb >> 16) & 0xFF;

    int _green = (argb >> 8 ) & 0xFF;

    int _blue = (argb) & 0xFF;

    return int(0.3*_red + 0.59*_green + 0.11*_blue);

  }

第三步,计算该数组的平均值,并用1-6之间的一个整数来表示。

  int dice_num = six_step_gray(mean(x));

  int mean(int[] x) {

    float m = 0;

    for (int i=0; i < x.length; ++i) {

      m += x[i];

    }

    m = m/x.length;

    return int(m);

  }

  int six_step_gray(int x) {

    if (0 <= x && x <= 41) return 1;

    if (41 < x && x <= 83) return 2;

    if (83 < x && x <= 124) return 3;

    if (124 < x && x <= 165) return 4;

    if (165 < x && x <= 206) return 5;

    if (206 < x && x <= 247) return 6;

    else return 6;
  }

整数1,表示骰子朝上的一面有1个白点;整数2,表示有2个白点;以此类推。白点越少,表示这个区域越接近全黑;白点越多,表示越接近全白。根据白点值,将骰子依次放入,就能模拟出全图。

这种算法早在1981年就有人提出,当时用的是1~9个白点的多米诺骨牌。

如果区域划分得越小,模拟图的生成效果就越好。

此外,不用编程,使用Photoshop也可以得到类似效果。

(完)

 
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