递归矩形细分

Question

我对这张图片很好奇，但我几乎不知道它是如何创建的。因此，我来​​研究如何做。

有人可以告诉我从哪里开始吗？我只知道这个问题可能与递归细分任务有关。

我只能看到图像最初被分成 64 块。 正在进行一些颜色简化，我不明白如何实现这一点，并且很好奇如何去做。
对算法或程序的引用就足够了（python/c++ 只请）

Answer 1

你可以得到图像那部分的平均颜色的正方形，使用 image similarity measures 之类的东西检查它与原始图像的相似程度，如果不够好，则细分为 4 个正方形并制作它们每个图像该部分的平均颜色。重复此操作，直到图像中的每个方块都足够好。

Answer 2

在 Google 图片的帮助下，我找到了图片中人物的名字：Kenny Cason。通过更多研究，我找到了答案。

问题与四叉树图像有关：

1. 将图像分成四个象限。
2. 根据象限中像素的平均颜色为每个象限着色 目标图像。
3. 计算每个象限与原始目标之间的平方误差 图片和生成的图片。
4. Select误差最大的象限，重复进入
5. 从第一步开始重复，使用当前最高错误象限。

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肯尼·卡森 blog .