テキストからそのような画像を生成する、ブラックボックスのようなプログラム (コンパイルされたコード) があります。私の目標は、私のプログラムでそのようなアルゴリズムを再現することです。問題は、まったく同じアルゴリズムが必要なことです。私は x 軸に沿って正弦波を試しました。結果は非常に似ていますが、実際には同じではありません。
どの画像歪みフィルターが使用されているか、そのアルゴリズム/実装についてどこで読むべきかを誰か教えてもらえますか? ありがとう。
ここに望ましい結果の画像:
テキストからそのような画像を生成する、ブラックボックスのようなプログラム (コンパイルされたコード) があります。私の目標は、私のプログラムでそのようなアルゴリズムを再現することです。問題は、まったく同じアルゴリズムが必要なことです。私は x 軸に沿って正弦波を試しました。結果は非常に似ていますが、実際には同じではありません。
どの画像歪みフィルターが使用されているか、そのアルゴリズム/実装についてどこで読むべきかを誰か教えてもらえますか? ありがとう。
ここに望ましい結果の画像:
以前は、AtariSTでこれを行っていました。私が使用したアルゴリズムはp(x、y)= p(sin(x))、(sin(y))でしたが、y軸では、ピクセルまたは線を追加または2倍にする必要があります。このトリックにより、スペシャルは流動的な水の効果のように見えます。実際、それはエラーであり、y軸のピクセルを削除するのを忘れました。
まったく同じアルゴリズムをリバース エンジニアリングすることは不可能だと思います。ランダムなソルトを少し追加するだけで、それを防ぐことができるからです。まったく同じアルゴリズムではなく、十分に同じアルゴリズムを取得したい場合があります。
もし私があなたなら、私は:
このアルゴリズムをピクセル マッピング関数として扱います。つまり、次のようになります。
New picture Raw picture
(0,0) (0,0)
(0,1) (0,0)
(0,2) (1,2)
(0,3) (1,3)
... ...
新しいピクセルをマッピングする生のピクセルを決定します。変更されていない関数でマッピング関数を初期化し、モンテカルロ ベースのアルゴリズム (遺伝的アルゴリズムなど)を適用して関数をトレーニングしたいと思います。各反復で、ピクセルの小さなグループを隣接する場所にランダムに移動またはコピーします。最後に、十分な反復の後、理想的な関数が得られます。