Лінії та більше смужок поступово формувати зображення ока, в якому, дивлячись на нього здалеку або зменшуючи масштаб, ми можемо виявити, як синій стає чіткішим. Крім цього, він забарвлений у велику групу зображень із більш світлим тоном.
Цікавим у цьому експерименті, проведеному в ручці, є те, що вони є спосіб створити цей ефект цифровим способом дотримуючись дотичних кривих фігур очей або об’єкта, який ми хотіли б представити. Цікава пропозиція від анонімного виконавця в Інтернеті, яка ідеально підходить для знайомства з алгоритмом RANSAC.
Процес зробити це цифровим способом це можна узагальнити як:
- Перетворити зображення на чорно-біле
- Створіть порожнє полотно
- Намалюйте одну лінію на кількох сотнях копій полотна
- Обчисліть різницю між оригіналом і полотнами
- Візьміть одну з найменшою різницею
- Процес повторюється з третього кроку близько тисячі разів
Повністю зроблено, ми повинні зробити це близько сотні разів і, нарешті, вибрати зображення, яке найкраще імітує модель, яку ми б використовували. Це було б трохи втомливо, але ми б заощадили, щоб намалювати його вручну, як це відбувається з експериментом, яким ми тут ділимося. Так ви хочете зберегти процес, підійдіть тут.
Зрештою, мова йде про алгоритм RANSAC, який був опублікований Fischler and Bolles у 1981 році і що з тих пір застосовується в аналізі зображень. RANSAC має неймовірну здатність забезпечити належну відповідність даним, забрудненим великою часткою викидів, навіть перевищує 50 відсотків, що є непереборною межею для інших надійних методів оцінки.
Алгоритм шукайте найкращу модель враховуючи всі контурні пікселі, включаючи ті, які не відповідають шуканій моделі. Випадково вибирає вибірку s пікселів, де s - точки, необхідні для встановлення параметрів моделі.
Una цікава креативна пропозиція як експеримент. Якщо ви хочете дізнатися інший, буквально рік тому ми це опублікували один зроблений за допомогою CSS3D HTML5.