骰子作畫的演算法

程序員Scott MacDonald做了一個很有趣的項目----骰子作畫。

他用黑底白點的骰子。

模擬出一張人像照片。

把圖像放大，就可以看得更清楚。

他一共用了2500多顆骰子。

最後的成品就是這樣。

任何一張圖片都可以用骰子模擬出來，演算法非常簡單：將圖片分成若干個區域，每個區域經過計算以後，用1-6之間的一個整數表示，代表骰子的一個面。這種將連續的量轉化成不連續的整數的演算法，屬於vector quantization（矢量量化）的一個應用。

具體來說，

第一步，將圖片分割成16像素x16像素的小方塊。

for (int i=0; i

for (int j=0; j

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

}

}

第二步，每個小方塊內共有256個像素，將每個像素點的灰度值，存入一個數組。

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，計算該數組的平均值，並用1-6之間的一個整數來表示。

int dice_num = six_step_gray(mean(x));

int mean(int[] x) {

float m = 0;

for (int i=0; i

m += x[i];

}

m = m/x.length;

return int(m);

}

int six_step_gray(int x) {

if (0

if (41

if (83

if (124

if (165

if (206

else return 6;

}

整數1，表示骰子朝上的一面有1個白點；整數2，表示有2個白點；以此類推。白點越少，表示這個區域越接近全黑；白點越多，表示越接近全白。根據白點值，將骰子依次放入，就能模擬出全圖。

這種演算法早在1981年就有人提出，當時用的是1~9個白點的多米諾骨牌。

如果區域劃分得越小，模擬圖的生成效果就越好。

此外，不用編程，使用Photoshop也可以得到類似效果。

來源：阮一峰的博客

http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/11/dice_portrait.html

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