减少比较次数的算法计算直方图之间的x平方距离？
减少比较次数的算法计算直方图之间的x平方距离？
提问于 2016-04-13 02:04:11
我正在做一个附带的项目，它将接受一个源图像，然后使用一组可用的拇指钉图像生成一个图片镶嵌。我有一个可以正常工作的实现(见下面)，但我遇到了“大O”问题，试图增加可替换图像的数量。
我目前使用的过程如下：
- 我预先计算了所有可用替换图像的4桶RGB颜色直方图。
- 将源图像放大到1000x1000
- 从缩放的源图像创建20x20“瓷砖”，并为每个块创建4桶RGB直方图
- 对于每个瓷砖，计算每个可用替换图像的x平方距离。
- 对于每个瓷砖，用最小的x平方距离选择替换图像。
具体而言，我遇到的问题是，可用的替换图像的数量增加了，比较的数量成倍增长。我目前正在测试25,000张可用的替换图像，在我的笔记本电脑上的4个核心上生成最终图像需要近10分钟。
我的问题是，是否有一种方法可以避免距离计算的数量成倍增长？
我的一个想法是计算每个目标“瓷砖”之间的距离，将它们分成N组，在组内找到一个平均直方图，然后找到与平均直方图最接近的K值。从那里开始，我会回去计算每个组中的瓷砖最接近的匹配值，但是从K最近的图像的一个较小的来源来计算。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2016-04-13 02:37:31
务实的答案是欺骗。
定义几个总体预测，如“平均R”、“平均G”、“平均B”。在这些投影上预先划分你的图像。对缩略图的每个部分做一个初步评分，这是图像投影和缩略图之间绝对差异的总和。
现在把缩略图扔进堆里，拿出最好的50块。对那50做详细的计算，并选择其中最好的一个。
你可能找不到完美的答案。但你会选一个很好的。每个缩略图所需的工作量都很小。400次你做3次查找，并进行几次比较。只有少数人成功地完成了真正的工作。
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原文链接：
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