----------------------------------------------
PROIECT 1 VEDERE ARTIFICIALA
Bicsi Lucian, grupa 235
----------------------------------------------
Proiectul a fost scris in Python 3, folosind
bibliotecile numpy, scipy (pentru operatii
vectorizate rapide) si matplotlib (pentru
afisarea de grafice).
----------------------------------------------
Instructiuni de rulare:
----------------------------------------------
Pentru a rula proiectul, se va folosi comanda:
python3 main.py {calea imaginii de referinta}
{calea imaginii output} [optiuni]
Pentru a afla optiunile cu care se poate rula,
folositi comanda:
python3 main.py -h
Rezultatele proiectului sunt grupate pe
subpuncte si se afla in directoare aferente.
Pentru a regenera rezultatele, se poate folosi
comanda:
./script.sh
----------------------------------------------
Cod sursa
----------------------------------------------
Algoritmul de baza se afla in fisierul main.py.
Exista totusi si cateva functii ajutatoare
(utilitare) implementate in fisierul utils.py.
----------------------------------------------
Note
----------------------------------------------
Fiecare folder are un fisier readme aferent,
care prezinta comentarii asupra subpunctului.
Folderele bonus_a si bonus_b reprezinta
rezultatele partii bonus a proiectului
(imagini hexagonale)
Folderul bonus_extra reprezinta o modalitate
diferita de a elimina pattern-urile regulate
din cadrul mozaicului, descrisa informal astfel:
Pentru completarea unei celule in caroiaj,
in loc sa se considere cea mai apropiata
culoare medie, se va lua o poza aleatoare
dintre cele mai bune K (K = 8) care nu
este deja folosita in celule adiacente.
Din motive de versatilitate si performanta,
am ales sa folosesc structura KDTree din cadrul
bibliotecii scipy.spatial pentru a raspunde
rapid la query-uri de tip K-nearest-neighbor.
Aceasta mica modificare a facut ca o generare
cu --horizontal-count 100 sa se faca de
aproximativ 20 ori mai repede (~5s vs ~3m).