骰子作画的算法

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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阮一峰 阿里技术专家。著名技术博客作者，技术方向为 React + Node，自由软件运动的支持者