C++ 照片拼接算法。如何在给定基本图像和瓷砖列表的情况下创建马赛克照片？
Hy.我要做的是创建一个程序（使用C或C++），该程序将24位/像素位图和图像集合作为输入，我必须使用给定的图像库创建一个类似于输入图像的马赛克图像（创建一个类似于输入的马赛克照片）C++ 照片拼接算法。如何在给定基本图像和瓷砖列表的情况下创建马赛克照片？,c++,algorithm,visual-c++,image-processing,photo,C++,Algorithm,Visual C++,Image Processing,Photo,Hy.我要做的是创建一个程序（使用C或C++），该程序将24位/像素位图和图像集合作为输入，我必须使用给定的图像库创建一个类似于输入图像的马赛克图像（创建一个类似于输入的马赛克照片） 到目前为止，我可以访问输入的图像像素和颜色，但我有点卡住了。我的问题是我应该从哪里开始？我需要一个基本的算法，可以做这样的事情。我真的找不到（也许我看错了）。还有谁能告诉我一个随机下载的照片，这样我就可以下载项目的小图片了？有人能帮我吗？请告诉我从何处开始以及使用什么。我在Scala中完成了这项工作。这本书对我非常
到目前为止，我可以访问输入的图像像素和颜色，但我有点卡住了。我的问题是我应该从哪里开始？我需要一个基本的算法，可以做这样的事情。我真的找不到（也许我看错了）。还有谁能告诉我一个随机下载的照片，这样我就可以下载项目的小图片了？有人能帮我吗？请告诉我从何处开始以及使用什么。我在Scala中完成了这项工作。这本书对我非常有用 示例图像： 以下是我的基本算法：
def createMosaic(targetImage:BufferedImage,
index:PhotoIndexer.PhotoIndex,
opacity:Float,
targetWidth:Int,
targetHeight:Int,
numRows:Int,
numColumns:Int, callback:PhotoMosaicCallback): ImageGrid = {
var indexCopy = index
// Map from the buffered image to that image's average color
var colorMap:Map[BufferedImage,Color] =
index.values.map(data => (data.thumbnail, data.avgColor)).toMap
// We look at rectangular regions of the target image, calculate their average
// colors, and then pick images that match those colors.
val sampleWidth = targetImage.getWidth / numColumns
val sampleHeight = targetImage.getHeight / numRows
// Used to report the progress of the process
var counter = 1
val numSubImages = numRows * numColumns
val imageGrid:ImageGrid = Array.fill(numRows, numColumns)(Nil)
// for each patch in the image
for (row <- 0 until numRows) {
for (column <- 0 until numColumns) {
val x = column * sampleWidth
val y = row * sampleHeight
// This is the small rectangular region of the target image that we're
// currently considering
val subImage = targetImage.getData(new Rectangle(x,y,sampleWidth,sampleHeight))
val avgImageColor = calculateColorFromRaster(subImage)
val nearest:Seq[BufferedImage] = getNearestColorImages(avgImageColor, colorMap)
// nearest is in sorted order; pick one of them and draw it to correct place in
// image
imageGrid(row)(column) = nearest
callback.photosCalculated(row, column, nearest)
val percent = 100.0 * counter / numSubImages
// TODO: for GUI version, use a display bar
if (counter % 100 == 0) {
println(percent + " completed (" + counter + " of" + numSubImages + ")")
}
counter+=1
}
}
imageGrid
}
def createMosaic（targetImage:BuffereImage，
索引：PhotoIndexer.PhotoIndex，
不透明度：浮动，
targetWidth:Int，
目标灯：Int，
numRows:Int，
numColumns:Int，回调：PhotoMosaicCallback）：ImageGrid={
var indexCopy=索引
//从缓冲图像映射到该图像的平均颜色
var colorMap:Map[缓冲区图像，颜色]=
index.values.map（data=>（data.缩略图，data.avgColor））.toMap
//我们观察目标图像的矩形区域，计算它们的平均值
//颜色，然后选择与这些颜色匹配的图像。
val sampleWidth=targetImage.getWidth/numColumns
val sampleHeight=targetImage.getHeight/numRows
//用于报告流程的进度
变量计数器=1
val numSubImages=numRows*numColumns
val imageGrid:imageGrid=Array.fill（numRows，numColumns）（Nil）
//对于图像中的每个面片
对于（row），假设您的基本图像是100x100像素，并且您有一堆10x10的瓷砖
您希望用400个小瓷砖拼接基本图像，因此每个瓷砖在基本图像中包含5x5像素
对于基本图像中的每个5x5部分，确定这些像素的平均RGB值
对于每个磁贴，确定平均RGB值
将每个5x5零件的平均RGB值与瓷砖中最接近的匹配匹配
然后创建您的马赛克。不过，您需要将瓷砖缩小到5x5，以保持图像大小不变
降低输入图像的分辨率
对于列表中的每个图像，计算每个通道的平均值（3个数字-RGB）
对于输入图像中具有值（r、g、b）
的每个像素，请执行以下操作：
从列表中随机抽取30张（只是一个有效的数字）图像。
对于样本中的每个这样的随机图像，计算rgb值之间的距离（*），并选择距离最小的图像
（*）例如，（r1、g1、b1）
和（r2、g2、b2）
之间的距离可以是：
（r1-r2）**2+（g1-g2）**2+（b1-b2）**2
就这样，它工作得很好。
该算法有两个超参数
- 输入图像的新分辨率
- 我们为输入图像中的每个像素采样的图像数。
你可以和他们一起玩
我确信它在专利中有详细描述：Hy，我已经完成了代码的执行，但是它的代码>远离你所做的（图片的）。我所做的是，获得OpenCV库并在C++上工作。我制作了一个包含图像（LITLE瓦片）和RGB平均值的数组，（每个香奈儿单独）。.我得到了一张图像，并从中得到了一个矩形区域的RGB通道的平均值，（sum=（avgR+avgG_avgB）/3），其中avgR=（ImgAvgR tileAvgR）等等，然后在向量中找到最小值，并用平铺替换选定的矩形…..