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京东 11.11 红包
● 骨骼细化误差驱动的黏菌系统 | A Slime-Mold System Driven by Skeletonization Errors
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来自作者:这是我在2020-2022年间断断续续探索的一个算法小玩具,起因是自己偷懒不想完成课题里的描图作业于是扒了图像处理的骨骼提取算法来逃脱重复劳动。虽然结果有很多误差,但就是这个不完美之处让我进一步探索了骨骼提取算法在图形生成方面的潜力——一种新的生成黏菌网格的方法。虽然效率不高,但比较有趣的部分在于探索了与传统“提高效率降低误差“思路截然相反的算法框架,以及有别于经典Multi-Agent黏菌形态的新生成方式。 本文发表于2022上海同济数字未来CDRF论坛。Grasshopper插件Slime已上传Food4Rhino 本项目提出了一种使用骨骼细化算法生成黏菌纹理的新方式。在系统的迭代中,算法将骨骼细化的结果重新绘制并作为新的图像源再次进行骨骼细化,并且利用骨骼细化前后所产生的误差来生成类似黏菌系统的纹理。在整个过程中,我们测试了不同的生长方式以及环境条件。 一直以来,关于骨骼细化的研究基本都围绕减少误差提高精确度来展开,而这一项目从相反的方向出发,利用骨骼细化与原图像的误差来驱动整个生成过程。这一重绘过程让图像骨骼有了通过笔刷进行扩张以及重新连接的可能,使得整个纹理的拓扑结构处于不断的变化中。与传统的黏菌算法不同的是,这一项目并不借助于粒子/Multi-Agent多智能体系统来,而是依靠图像来驱动整个系统,与此同时,它的结果是精简的矢量骨骼线段,提供了设计上的可能性。
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