एल्गोरिथ्म -एक ड्राइंग और पेंटिंग रोबोट के लिए एक एल्गोरिदम - कोई सुझाव? एक चित्रकारी रोबोट के लिए
हैलो
मैं सॉफ्टवेयर है जो एक छवि का विश्लेषण करती है, और उसके बाद का एक टुकड़ा लिखना चाहते हैं एक छवि है जो दर्शाता है कि एक मानव आँख मूल छवि में मानते, का उपयोग करते हुए पैदा करता है रंग और अस्पष्टता के विभिन्न प्रकार के बेजियर पथ वस्तुएं।
हाल चहचहाना सुपर संपीड़न प्रतियोगिता (see: stackoverflow.com/questions/891643/twitter-image-encoding-challenge) के विपरीत, मेरा लक्ष्य एक प्रतिकृति जो छवि के प्रति वफादार है बनाने के लिए नहीं है, लेकिन बजाय छवि को देखने का मानवीय अनुभव को दोहराने के लिए है।
उदाहरण के तौर पर, यदि मूल छवि शीर्ष बाएं कोने में एक लाल गुब्बारा दिखाती है, और प्रजनन में कुछ बाएं कोने में लाल गुब्बारे की तरह दिखता है तो मैं अपना लक्ष्य हासिल कर लेगा, भले ही गुब्बारा प्रजनन में एक ही स्थिति में काफी नहीं है और काफी आकार या रंग नहीं है।
जब मैं कहता हूं "जैसा मानव द्वारा माना जाता है", मेरा मतलब यह बहुत ही सीमित अर्थ में है। मैं किसी छवि के अर्थ का विश्लेषण करने का प्रयास नहीं कर रहा हूं, मुझे यह जानने की ज़रूरत नहीं है कि कोई छवि क्या है, मुझे केवल उन प्रमुख दृश्य विशेषताओं में दिलचस्पी है, जो मानव आंखों को नोटिस करेंगे, इस हद तक कि इसे एक द्वारा स्वचालित किया जा सकता है एल्गोरिदम जिसमें वास्तविकता को देखने के लिए कोई क्षमता नहीं है जो वास्तव में देख रहा है।
फोटोग्राफिक सटीकता पर मानव धारणा का यह असामान्य मानदंड क्यों?
इस सॉफ़्टवेयर का उपयोग ड्राइंग और पेंटिंग रोबोट को चलाने के लिए किया जाएगा, जो मानव कलाकार (see: video.google.com/videosearch?q=mr%20squiggle) के साथ सहयोग करेगा।
मानव द्वारा किए गए अंकों के इलाज के बजाय जो गलतियों के रूप में फोटोग्राफिक रूप से सही नहीं हैं, एल्गोरिदम को अंतिम छवि में कैनवास पर पहले से ही शामिल करना चाहिए।
तो सापेक्ष चमक, रंग, संतृप्ति, आकार और स्थिति मूल रूप से मूल रूप से समान होने की तुलना में कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। सुविधाओं, टिकाऊ रंग, ग्रेडिएंट, उत्तल और अवतल वक्र के टोपोलॉजी को बनाए रखना, उन सुविधाओं के सटीक आकार के आकार और रंग के लिए अधिक महत्वपूर्ण होगा
अभी भी मेरे साथ?
मेरी समस्या यह है कि "जब आपके पास हथौड़ा सबकुछ नाखून जैसा दिखता है" सिंड्रोम से थोड़ा पीड़ित होता है। मेरे लिए यह तरीका यह है लगता है तरंगिका की तुलना की तरह कुछ के साथ एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म उपयोग कर रहा है बदल देती है (देखें: grail.cs.washington.edu/projects/query/): फिट समाधान का चयन करने के retrievr (labs.systemone.at/retrievr/ देखें) द्वारा इस्तेमाल किया।
लेकिन मुख्य कारण यह है कि मैं इसे उत्तर के रूप में देखता हूं, यह ये है कि ये तकनीकें हैं जिन्हें मैं जानता हूं, शायद तकनीक का उपयोग करके बहुत अधिक सुरुचिपूर्ण समाधान हैं जिनके बारे में अब कुछ भी नहीं है।
मानव दृष्टि प्रणाली एक छवि का विश्लेषण करने के तरीकों को ध्यान में रखना विशेष रूप से दिलचस्प होगा, इसलिए शायद विशेष ध्यान सीधे सीधी रेखाओं, कोणों, उच्च विपरीत सीमाओं और समान रंगों के बड़े ब्लॉक को भुगतान करने की आवश्यकता है।
क्या आपके पास दृष्टि, छवि एल्गोरिदम, जेनेटिक एल्गोरिदम या इसी तरह की परियोजनाओं पर पढ़ने वाली चीज़ों के लिए कोई सुझाव है?
धन्यवाद
चटाई
पी एस। ऊपर दी गई कुछ वर्तनी आपके और आपके वर्तनी जांच में गलत दिखाई दे सकती हैं। यह सिर्फ अंतरराष्ट्रीय वर्तनी भिन्नताएं हैं जो आपके देश के मानक से भिन्न हो सकती हैं: उदा। ऑस्ट्रेलियाई मानक: रंग बनाम अमेरिकी मानक: रंग
नए उपयोगकर्ताओं के लाभ के लिए मैं यह इंगित करना चाहता हूं कि आज पोस्ट किए जाने पर इस प्रश्न को अस्तित्व में रखने की अनुमति नहीं दी जाएगी। यह बहुत व्यापक है, सामान्य सिफारिशों के लिए पूछता है, और इसका कोई निश्चित जवाब नहीं है। यह ऐतिहासिक उद्देश्यों के लिए अभी भी मौजूद है, इसलिए इसे अच्छे प्रश्न के लिए टेम्पलेट के रूप में उपयोग न करें –