---------------------------------------------- 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).