从图像图块制作图像

Question

我看过几张图片，其中 一般来说 用许多较小的图像制作一张脸。

例如，假设他们将 100 个图像平铺在 10x10 网格中，并且以某种方式改变较小图像的色调/饱和度/颜色，这样当您看到 大局观, ，您会看到另一幅图像。

问题归结为——假设你有一个图像。您会对该图像应用哪种算法，以便该图像的平均 RGB 值是您定义的值？

Answer 1

1. 计算每个图块的色调/饱和度/值（使用 HSV，因为这里较小的差异对人眼来说比 RGB 空间更“自然”）
2. 现在为大图片的每个 n*n 块计算相同的值
3. 查找具有最接近 HSV 值的图块（最小值 sqrt((h1-h2)^2 - (s1-s2)^2 - (v1-v2)^)）并将缩小到 n*n 的图块标记到结果中。

要找到图块的 HSV，应该足以将所有 RGB 值相加，然后将它们除以像素数，并将最终的 RGB 三元组转换为 HSV。但为了节省，我建议您尝试这两个版本。

看 哪篇维基百科文章 用于 RGB <-> HSV 转换。

为了完善算法，您可以将每个图块分成 m 个m 并计算每个网格元素的平均 HSV。然后，当你寻找匹配时，像往常一样将大图像分为几部分，同时计算 mm HSV 值。选择与这些 m*m 中大多数最匹配的图块。这使得算法能够选择与大图片具有相同结构的图块。

为了获得额外的触感，尝试创建一个 十亿像素图像.