Mga linya at maraming guhitan upang unti-unting hugis ang imahe ng isang mata kung saan, kapag tinitingnan ito mula sa malayo o pag-zoom out, mahahanap natin kung paano magiging mas malinaw ang asul na iyon. Bukod sa na ito ay kulay sa isang malaking pangkat ng mga imahe na may isang mas magaan na tono.
Ang kakaibang bagay tungkol sa eksperimentong ito na isinasagawa sa panulat ay mayroong isang paraan upang malikha ang epektong ito sa digital sa pamamagitan ng pagsunod sa mga tangente ng curve ng mga hugis ng mata o ng bagay na nais naming kumatawan. Isang kagiliw-giliw na panukala mula sa isang hindi nagpapakilalang artist sa web na perpektong angkop para malaman ang RANSAC algorithm.
Ang proseso ng gawin itong digital maaari itong buod bilang:
- I-convert ang isang imahe sa itim at puti
- Lumikha ng isang walang laman na canvas
- Gumuhit ng isang solong linya sa ilang daang mga kopya ng canvas
- Kalkulahin ang pagkakaiba sa pagitan ng orihinal at mga canvases
- Kumuha ng isa na may pinakamaliit na pagkakaiba
- Ang proseso ay paulit-ulit mula sa ikatlong hakbang tungkol sa isang libong beses
Ganap na tapos na, dapat nating gawin ito tungkol sa isang daang beses at sa wakas ay piliin ang imahe na pinakamahusay na gumagaya sa modelo na sana ay ginamit namin. Ito ay medyo nakakapagod, ngunit mai-save namin ang aming sarili na kailangang iguhit ito sa pamamagitan ng kamay tulad ng nangyayari sa eksperimento na ibinabahagi namin dito. Oo nais mong i-save ang proseso, lumapit ka dito.
Sa huli pinag-uusapan natin ang tungkol sa RANSAC algorithm na ay nai-publish sa pamamagitan ng Fischler at Bolles noong 1981 at mula noon ay inilapat sa pagtatasa ng imahe. Ang RANSAC ay may isang hindi kapani-paniwala na kakayahang magbigay ng isang mahusay na akma mula sa data na nahawahan ng malaking proporsyon ng mga outliers, kahit na mas mataas sa 50 porsyento na kung saan ay ang hindi malulutas na limitasyon para sa iba pang mga matatag na diskarte sa pagtatantya.
Ang algorithm hanapin ang pinakamahusay na modelo isinasaalang-alang ang lahat ng mga contour pixel kabilang ang mga hindi umaangkop sa hinahanap na modelo. Random na pipili ng sample ng s ng mga pixel, kung saan ang mga puntos na kinakailangan upang maitaguyod ang mga parameter ng modelo.
isang kagiliw-giliw na panukalang malikha bilang isang eksperimento. Kung nais mong malaman ang isa pa, isang taon lamang ang nakakaraan na-publish namin ang isa ay ginawa gamit ang CSS3D HTML5.