CN111784562B - 一种绕线画自动生成算法 - Google Patents
一种绕线画自动生成算法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111784562B CN111784562B CN202010540631.8A CN202010540631A CN111784562B CN 111784562 B CN111784562 B CN 111784562B CN 202010540631 A CN202010540631 A CN 202010540631A CN 111784562 B CN111784562 B CN 111784562B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- picture
- winding
- nail
- points
- edges
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000004804 winding Methods 0.000 title claims abstract description 71
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 9
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 9
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 8
- 238000005491 wire drawing Methods 0.000 claims description 3
- FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 Chemical compound C1(=CC=CC=C1)N1C2=C(NC([C@H](C1)NC=1OC(=NN=1)C1=CC=CC=C1)=O)C=CC=C2 FGUUSXIOTUKUDN-IBGZPJMESA-N 0.000 claims description 2
- 238000010422 painting Methods 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/04—Context-preserving transformations, e.g. by using an importance map
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
- G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
一种绕线画自动生成算法，先通过图像增强算法对图片进行预处理，增强后的灰度图像的明暗对比度更加明显，过滤掉了可能造成绕线干扰的图像细节，凸显了图像中的主要轮廓，提高了绕线画模仿原画的精准度。通过图像增强算法对图片进行预处理，使得算法对原画画面要求宽松，提高了绕线画模仿原画的稳定性，提高了绕线画自动生成算法的普适性。通使用贪心算法，每次增加多条边，降低了绕线画局部绕线过密的概率，加快了绕线画自动生成算法的处理速度。可以预设绕线画的尺寸、钉数和绕线数量，提高了绕线画自动生成算法的普适性。
Description
技术领域
本发明涉及绕线画技术领域，具体涉及一种绕线画自动生成算法。
背景技术
绕线艺术(String Art)是通过点与点之间的绕线组成复杂的艺术图案。经过众多艺术家不断完善之后，绕线艺术已成为一项独特的艺术创作形式。绕线艺术通过点与点之间的绕线，线与线之间的呼应，图层与图层之间的重叠，构成一幅幅立体生动的艺术装饰画作，具有较高的经济价值。
专利号201911013919.3的中国专利公开了一种绕线画自动生成及加工的方法和设备，其方案为：
1.加载任意一张图片，将图片转换为灰度图像并自动裁剪图片大小使之与需绕制的画框保持一致画面比例。
2.在图像四周均匀生成钉点坐标点，选择其中任意一点作为绕线起点。
3.起始点与其他所有点依次建立连线，并记录连线所经过图像位置的像素值，计算该线段经过所有像素的深度值总和，最终根据线段长度计算像素平均值。
4.比对所有其他点所得的线段像素值大小，取最大值所对应的点作为下一个绕线起始点。
5.将本次线段所经过的图像像素值调低，并记录当前连线配对。
6.新的起点依次与其他所有点建立连线，按照上述比对方式，排除已经连接过的配对情况，寻找新的绕线起点。
7.依次按此方式进行寻线并绕线并记录每次绕线起点的位置，形成绕线数据，达到一定次数后，所有绘制的线段将形成一幅与原始图像相近的画面，即生产绕线画图形。
现有的绕线画算法得到的绕线画的画面质量难以保证，主要体现在：绕线不能准确的体现出原画的主要轮廓，容易局部绕线过密导致绕线画的画面不协调，对原画画面要求严苛，没有普遍适用性。并且现有算法每次增加一条线，计算复杂度过高。同时，现有算法无法预设绕线数量。
发明内容
本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种可以预设绕线画的尺寸、钉数和绕线数量，降低计算复杂度的绕线画自动生成算法。
本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：
一种绕线画自动生成算法，包括如下步骤：
a)计算机加载图片，以矩阵存储图片，存储后对图片进行灰度处理和图像增强处理；
b)根据绕线画的尺寸和钉数计算并记录钉点在图片的二维平面的坐标；
c)根据钉点在图片的二维平面的坐标计算任意两钉点i与j之间的连边所穿过的像素点的灰度均值α′ij；
d)按照灰度均值α′ij从小到大排序，在排名前p个的连边之中任意选择m条连边，记录m条连边的两端钉点的序号，将m条连边所穿过的像素点的灰度值改为255，完成增边操作；
e)重复步骤c)至步骤d)直至增边数量满足完成绕线画所需的给定边数；
f)通过弗勒里算法计算绕线的线序，转录为钉点序列并输出。
进一步的，步骤a)中计算机通过MATLAB加载一张图片，通过公式α＝0.2989×R+0.5870×G+0.1140×B计算图像的灰度值α，式中R为图片中红基色分量值，G为图片中绿基色分量值，B为图片中蓝基色分量值，将计算后的灰度值α以矩阵形式存储于MATLAB中。
进一步的，步骤a)中通过Sigmoid函数利用公式计算转换后的灰度值σ(z)，式中/>通过公式/>计算增强后的灰度图像α′。
进一步的，灰度值α的范围为α∈[0,255]。
进一步的，步骤b)中通过公式计算第i个钉点的x轴坐标xi以及y轴坐标yi，式中r为预设的圆形绕线画的半径，/>式中n为钉数，将计算后的钉点坐标以向量形式存储在MATLAB中，将钉点在向量中的排序作为钉点的序号。
进一步的，步骤f)的操作步骤为：
f-1)通过步骤d)中连边的两端钉点的序号计算每个钉点的连边数量；
f-2)对于连边数量为奇数的任意两个钉点，通过两钉点之间增加一条边的方式使其变为连边数量为偶数的钉点；
f-3)通过弗勒里算法找到一个欧拉回路，记录欧拉回路经过的钉点的序号，将序号组成的向量输出。
本发明的有益效果是：先通过图像增强算法对图片进行预处理，增强后的灰度图像的明暗对比度更加明显，过滤掉了可能造成绕线干扰的图像细节，凸显了图像中的主要轮廓，提高了绕线画模仿原画的精准度。通过图像增强算法对图片进行预处理，使得算法对原画画面要求宽松，提高了绕线画模仿原画的稳定性，提高了绕线画自动生成算法的普适性。通使用贪心算法，每次增加多条边，降低了绕线画局部绕线过密的概率，加快了绕线画自动生成算法的处理速度。可以预设绕线画的尺寸、钉数和绕线数量，提高了绕线画自动生成算法的普适性。
具体实施方式
下面结合对本发明做进一步说明。
一种绕线画自动生成算法，包括如下步骤：
a)计算机加载图片，以矩阵存储图片，存储后对图片进行灰度处理和图像增强处理。
b)根据绕线画的尺寸和钉数计算并记录钉点在图片的二维平面的坐标。
c)基于贪心算法，每次添加多条边，并记录边的两端钉点的序号，具体操作如下：根据钉点在图片的二维平面的坐标计算任意两钉点i与j之间的连边所穿过的
像素点的灰度均值α′ij。
d)按照灰度均值α′ij从小到大排序，在排名前p个的连边之中任意选择m条连边，记录m条连边的两端钉点的序号，将m条连边所穿过的像素点的灰度值改为255，完成增边操作。
e)重复步骤c)至步骤d)直至增边数量满足完成绕线画所需的给定边数。
f)通过弗勒里算法计算绕线的线序，转录为钉点序列并输出。
先通过图像增强算法对图片进行预处理，增强后的灰度图像的明暗对比度更加明显，过滤掉了可能造成绕线干扰的图像细节，凸显了图像中的主要轮廓，提高了绕线画模仿原画的精准度。通过图像增强算法对图片进行预处理，使得算法对原画画面要求宽松，提高了绕线画模仿原画的稳定性，提高了绕线画自动生成算法的普适性。通使用贪心算法，每次增加多条边，降低了绕线画局部绕线过密的概率，加快了绕线画自动生成算法的处理速度。可以预设绕线画的尺寸、钉数和绕线数量，提高了绕线画自动生成算法的普适性。
优选的，步骤a)中计算机通过MATLAB加载一张图片，通过公式α＝0.2989×R+0.5870×G+0.1140×B计算图像的灰度值α，式中R为图片中红基色分量值，G为图片中绿基色分量值，B为图片中蓝基色分量值，将计算后的灰度值α以矩阵形式存储于MATLAB中。
优选的，步骤a)中通过Sigmoid函数对灰度图像进行增强处理，Sigmoid函数可以将变量映射到(0,1)区间，具体的利用公式计算转换后的灰度值σ(z)，其目的是将灰度值进行两极分化，即增大α＞255/2的灰度值，减小α＜255/2的灰度值，式中通过公式/>计算增强后的灰度图像α′，增强后的灰度图像明暗对比更加明显，过滤掉了可能造成绕线干扰的图像细节，凸显了图像中的主要轮廓。
进一步的，由于灰度图像以矩阵形式存储于MATLAB中，矩阵中的每个元素对应一个灰度值，灰度值α的范围为α∈[0,255]，其中白色为255，黑色为0，灰度值越小颜色越趋于黑色，灰度值越大颜色越趋于白色。
进一步的，步骤b)中通过公式计算第i个钉点的x轴坐标xi以及y轴坐标yi，式中r为预设的圆形绕线画的半径，/>式中n为钉数，将计算后的钉点坐标以向量形式存储在MATLAB中，将钉点在向量中的排序作为钉点的序号。
通过欧拉图实现绕线画中的一笔画操作。图A是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形，图A的一个回路，如果恰通过图A的每一条边，则该回路称为欧拉回路，具有欧拉回路的图称为欧拉图。欧拉图的充分必要条件为：一个无向连通图G是欧拉图，当且仅当图A中不含奇数度结点，即图A中的所有结点度数为偶数。弗勒里算法是在欧拉图中找出一个欧拉回路的多项式时间算法，算法核心就是沿着一条迹往下寻找，先选择非割边，除非这个点的邻边都是割边。这样得到一条新的迹，然后再继续往下寻找，直到把所有边找完，形成一个欧拉回路。算法过程为：
f-1)通过步骤d)中连边的两端钉点的序号计算每个钉点的连边数量，即计算每个钉点的度；
f-2)对于连边数量为奇数的任意两个钉点，通过两钉点之间增加一条边的方式使其变为连边数量为偶数的钉点；
f-3)通过弗勒里算法找到一个欧拉回路，记录欧拉回路经过的钉点的序号，将序号组成的向量输出。
Claims (4)
1.一种绕线画自动生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
a)计算机加载图片，以矩阵存储图片，存储后对图片进行灰度处理和图像增强处理；
b)根据绕线画的尺寸和钉数计算并记录钉点在图片的二维平面的坐标；
c)根据钉点在图片的二维平面的坐标计算任意两钉点i与j之间的连边所穿过的像素点的灰度均值α′ij；
d)按照灰度均值α′ij从小到大排序，在排名前p个的连边之中任意选择m条连边，记录m条连边的两端钉点的序号，将m条连边所穿过的像素点的灰度值改为255，完成增边操作；
e)重复步骤c)至步骤d)直至增边数量满足完成绕线画所需的给定边数；
f)通过弗勒里算法计算绕线的线序，转录为钉点序列并输出；
步骤b)中通过公式计算第i个钉点的x轴坐标xi以及y轴坐标yi，式中r为预设的圆形绕线画的半径，/>式中n为钉数，将计算后的钉点坐标以向量形式存储在MATLAB中，将钉点在向量中的排序作为钉点的序号；
步骤f)的操作步骤为：
f-1)通过步骤d)中连边的两端钉点的序号计算每个钉点的连边数量；
f-2)对于连边数量为奇数的任意两个钉点，通过两钉点之间增加一条边的方式使其变为连边数量为偶数的钉点；
f-3)通过弗勒里算法找到一个欧拉回路，记录欧拉回路经过的钉点的序号，将序号组成的向量输出。
2.根据权利要求1所述的绕线画自动生成方法，其特征在于：步骤a)中计算机通过MATLAB加载一张图片，通过公式α＝0.2989×R+0.5870×G+0.1140×B计算图像的灰度值α，式中R为图片中红基色分量值，G为图片中绿基色分量值，B为图片中蓝基色分量值，将计算后的灰度值α以矩阵形式存储于MATLAB中。
3.据权利要求2所述的绕线画自动生成方法，其特征在于：步骤a)中通过Sigmoid函数利用公式计算转换后的灰度值σ(z)，式中/>通过公式计算增强后的灰度图像α′。
4.据权利要求2所述的绕线画自动生成方法，其特征在于：灰度值α的范围为α∈[0,255]。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010540631.8A CN111784562B (zh) | 2020-06-12 | 2020-06-12 | 一种绕线画自动生成算法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010540631.8A CN111784562B (zh) | 2020-06-12 | 2020-06-12 | 一种绕线画自动生成算法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111784562A CN111784562A (zh) | 2020-10-16 |
| CN111784562B true CN111784562B (zh) | 2024-01-26 |
Family
ID=72756517
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010540631.8A Active CN111784562B (zh) | 2020-06-12 | 2020-06-12 | 一种绕线画自动生成算法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111784562B (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005031818A (ja) * | 2003-07-09 | 2005-02-03 | Celsys:Kk | マンガの線画像成形方法、装置およびコンピュータプログラム |
| CN106846390A (zh) * | 2017-02-27 | 2017-06-13 | 迈吉客科技（北京）有限公司 | 一种图像处理的方法及装置 |
| CN110626112A (zh) * | 2019-10-24 | 2019-12-31 | 上海鸣展多媒体科技有限公司 | 一种绕线画自动生成及加工的方法和设备 |
| CN110675463A (zh) * | 2019-08-23 | 2020-01-10 | 河南工业大学 | 一种局部彩色铅笔画生成方法及装置 |
| CN110751703A (zh) * | 2019-10-22 | 2020-02-04 | 广东智媒云图科技股份有限公司 | 一种绕线画生成方法、装置、设备及存储介质 |
-
2020
- 2020-06-12 CN CN202010540631.8A patent/CN111784562B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005031818A (ja) * | 2003-07-09 | 2005-02-03 | Celsys:Kk | マンガの線画像成形方法、装置およびコンピュータプログラム |
| CN106846390A (zh) * | 2017-02-27 | 2017-06-13 | 迈吉客科技（北京）有限公司 | 一种图像处理的方法及装置 |
| CN110675463A (zh) * | 2019-08-23 | 2020-01-10 | 河南工业大学 | 一种局部彩色铅笔画生成方法及装置 |
| CN110751703A (zh) * | 2019-10-22 | 2020-02-04 | 广东智媒云图科技股份有限公司 | 一种绕线画生成方法、装置、设备及存储介质 |
| CN110626112A (zh) * | 2019-10-24 | 2019-12-31 | 上海鸣展多媒体科技有限公司 | 一种绕线画自动生成及加工的方法和设备 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 具有层次素描纹理的素描画绘制方法;李智慧;范铁生;唐春鸽;刘磊;;计算机应用(第10期) * |
| 李智慧 ; 范铁生 ; 唐春鸽 ; 刘磊 ; .具有层次素描纹理的素描画绘制方法.计算机应用.2012,(第10期), * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111784562A (zh) | 2020-10-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Lee et al. | Park | |
| CN109949693B (zh) | 一种地图绘制方法、装置、计算设备及存储介质 | |
| CN103778900B (zh) | 一种图像处理方法及系统 | |
| Wan et al. | A novel framework for optimal RGB to grayscale image conversion | |
| US20070280529A1 (en) | External-Appearance Inspection Apparatus | |
| JP2000293696A (ja) | 画像認識装置 | |
| JP2013210817A (ja) | 画像処理装置および画像処理プログラム | |
| CN109389607A (zh) | 基于全卷积神经网络的舰船目标分割方法、系统及介质 | |
| CN111784562B (zh) | 一种绕线画自动生成算法 | |
| CN106599010B (zh) | 图码搜索法 | |
| Boutarfass et al. | Improving cnn-based colorization of b&w photographs | |
| CN117911444A (zh) | 一种基于边缘处理的抠图方法及系统 | |
| CN117474846A (zh) | 基于改进lbp算法的光伏电池板缺陷检测方法和装置 | |
| CN104574448A (zh) | 一种连通像素块的识别方法 | |
| KR101026051B1 (ko) | 이차원 디지털 영상의 그룹화 방법 | |
| CN115829849A (zh) | 基于G分量引导图的Bayer图像的处理方法、装置和设备 | |
| JP2006031245A (ja) | ディジタル画像の輪郭追跡による画像処理方法並びに画像処理装置 | |
| CN109003268A (zh) | 一种超薄柔性ic基板外观颜色检测方法 | |
| CN114782239A (zh) | 一种基于卷积神经网络的数字水印添加方法及系统 | |
| Iwasa et al. | Color selection and editing for palette-based photo recoloring | |
| Li et al. | Image colorization based on texture by using of CNN | |
| CN114663299A (zh) | 适用于煤矿井下的图像去雾模型的训练方法及其装置 | |
| CN109509245B (zh) | 一种风格图像生成方法及装置 | |
| JP7106144B2 (ja) | 画像解析装置 | |
| CN111783877A (zh) | 基于单帧网格复合编码模板结构光的深度信息测量方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CP03 | Change of name, title or address |
Address after: 250399 No. 3501 University Road, Changqing District, Jinan City, Shandong Province Patentee after: Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences) Country or region after: China Address before: 250399 No. 3501 University Road, Changqing District, Jinan City, Shandong Province Patentee before: Qilu University of Technology Country or region before: China |
|
| CP03 | Change of name, title or address |