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16×16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 (x < 206 && x <= 247) return 6;

     else return 6;
}