将图像值栅格化为2D数组


Grid image values to 2D array

我有一个类似于图像的网格，下面要以这种格式放入数组中：

1
2
3
4
5
6
 ;x = wall(black cells and grey boxes), s= start (red circle), g = goal(blue circle), 0 = available path(everything else)
 $data[5][5] = [["x","x","x","x","x"], _
               ["x","s","0","x","x"], _
               ["x","x","0","x","x"], _
               ["x","x","0","g","x"], _
               ["x","x","x","x","x"]]

image

我以为可以使用这些颜色，但不确定如何使用。

  • 看起来您拥有固定角度的视图

    创建功能，将屏幕位置转换为网格位置并返回。 2x线性插值应该很容易。如果相机平移不具有基于单元格的步骤，则您需要网格线的拐角点并将其用作起点...

    例如这样的东西(希望我正确地测量了像素)：

    grid function

    1
    2
    x = 236 + (+(u-uh)-(v-vh))*60;
    y = 133 + (-(u-uh)-(v-vh))*30;

    • 60,30是x,y中的像元大小
    • (236,133)是中间单元格(uh,vh)的中心位置，以像素为单位
    • uh,vh是中心单元格中的坐标

    将视图平移偏移添加到(uv,hv)或(236,133)，现在只需从此(u=?,v=?)计算反向转换即可。不要忘记地图不是矩形！是这样的：

    1
    2
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    6
    7
    8
    9
        0000x0000,
        000xxx000,
        00xxxxx00,
        0xxxxxxx0,
        xxxxxxxxx,
        0xxxxxxx0,
        00xxxxx00,
        000xxx000,
        0000x0000,

  • 为您可能遇到的所有对象创建一组图像

    每当您未找到匹配项时，都可以在运行时完成此操作，将单元格添加到项目列表中作为新对象类型。

  • 遍历所有网格单元位置并与对象类型进行比较

    对于像素精确渲染的图像，您可以直接比较1：1像素，如果不是这种情况，则需要更强大地比较对象。但是要使算法有效，我们需要查看通常可以遇到的所有对象类型，您可以进行比较：

  • 平均，最小和最大颜色，直方图，
  • 长宽比，...
  • FFT / DCT
  • 质量中心，密度等

    • 不要忘记将与单元格区域的比较蒙版，只是不包括边界矩形角上的相邻单元格

    [笔记]

    没有更多信息就无法更具体

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