[Thực chiến] Tìm hình có diện tích lớn nhất

Đây là ảnh bmp đổi đuôi thành jpg thì phải
À, có API ăn sẵn nè các thím http://mkweb.bcgsc.ca/color-summarizer/?api

Đúng rồi, qua kiểm tra bằng lệnh file thì nó là map.bmp.jpg: PC bitmap, Windows 3.x format, 800 x 600 x 24.
API đó chỉ làm việc với jpeg và png mà?

Không tính hình trắng thì hình như cái màu đỏ là hình có diện tích lớn thứ 2 RGB(237, 28, 36) = 52080. Còn code thì đáp án đúng mới dám up mình mặt mỏng nên sợ quê lắm.
Thủ đoạn mình có dùng: dùng mắt để tra google cái màu với tự so sánh rồi chọn ra số thứ 2 cho nhanh (khỏi phải code)

Thực ra thì theo cái trang web kia thì màu xanh của hình tròn là lớn nhất, 11.14%. Màu đỏ chỉ 10.73%.
Còn vụ ảnh thì mình tải ảnh về, mở paint rồi lưu thành png là xong mà. Hoặc thậm chí copy ảnh rồi paste luôn ở đây.

image.png800x600 3.81 KB

sử dụng opencv thì dùng contour tìm các đường viên bao quanh đối tượng, rồi sắp xếp contour giảm dần rồi chọn cái thứ 2, khi đã tìm được contour chưa hình cần tìm thì đếm số pixel trong vùng contour đó, màu thì các pixel trong 1 hình đều có cùng 1 màu thì phải , nên lấy 1 pixel trong vùng contour cần tìm, rồi lấy r,g,b :v còn làm tay thì cũng căng đấy nhỉ

:~ Chắc là duyệt từng pixel, lấy mã màu, bỏ vô hash table rồi đếm dần. Có thể làm vài biện pháp để đơn giản màu sắc lại đề phòng hình nhiều màu quá

Mà nói vậy thôi chứ không biết code

hix, cái này đếm pixel, đơn giản mà, số pixel lớn nhì là xem như diện tích lớn nhì, xài cái canvas html ấy để đồng đạo xem thử luôn…

Tư tưởng lớn gặp nhau

Nghe chừng dễ quá đổi lại cái đề cho nó “đánh võng” tý nữa.
Lại nào anh em

Ảnh ở đây là ảnh bitmap để không bị nén làm sai màu sẽ ảnh hưởng đến kết quả.
Nhưng diễn đàn không cho up bitmap nên táng thêm jpg đằng sau để lừa nó
Anh em tải về bỏ đuôi jpg đi là chiến.

DFS những ô cùng màu thôi:

def dfs(x,y):

    st = [(x,y)]
    ans = 0
    while len(st):
        _x,_y = st.pop()
        if not visited[_y][_x]:
            ans+=1
            visited[_y][_x] = True
        for dy in range(-1,2):
            for dx in range(-1,2):
                xx = _x+dx
                yy = _y+ dy
                if xx<0 or xx>=width or yy<0 or yy>=height or visited[yy][xx] or not same(color[yy][xx],color[y][x]):
                    continue
                st.append((xx,yy))
    return ans
for i in range(height):
    for j in range(width):
        if not visited[i][j] :
            #print(i,j)
            ans = dfs(j,i)
            if ans>10**4:
                print(ans,color[i][j])

##update
Sau khi download lại ảnh (đúng size) thì kết quả:
###Có màu

214047 (255, 255, 255)
52080 (237, 28, 36)
44999 (255, 242, 0)
47252 (163, 73, 164)
53228 (0, 162, 232)
33378 (34, 177, 76)
35016 (255, 174, 201)

###Màu đỏ

214047 (255, 255, 255)
52080 (237, 28, 36)
44999 (237, 28, 36)
47252 (237, 28, 36)
53228 (237, 28, 36)
33378 (237, 28, 36)
35016 (237, 28, 36)

Ảnh kích thước 800x600 = 480.000 pixel thôi mà.
Kết quả kia độc màu trắng đã hơn 500.000 pixel

Giờ dễ nhất là tăng constrast lên, dùng magic wand để tách thành các layer, tô cho tất cả các layer đều chỉ một màu (ví dụ 255,0,0) rồi đặt lại vị trí cũ. Có 6 shapes, vậy ta sẽ lưu thành 6 file khác nhau có cùng kích thước với hình ban đầu, mỗi file chỉ có 1 shape ở đúng vị trí của nó.

số 4 bự nhứt nhoa

image.png1366x729 91.1 KB

image.png1366x729 101 KB

Đã quy về 1 màu rồi đó bạn. Vì 6 màu nó dễ quá chắc anh em không hứng

Chưa có đáp số nè

fix lại rồi, quên check 1 điểm bị đếm lại nhiều lần

đáp số rồi đó, mảnh 4 diện tích là 52823.5 trắc trắn rầu

Sao kết quả lại có .5

Sao kết quả lại có .5

hehe tui cũng loang nhưng mà loang lấy border của mỗi hình, như trong cái hình trên là đường viền màu xanh lá đó. Sau đó xài Boost.Geometry boost::geometry::area() để lấy diện tích hình đó, nên nó mới ra .5

tại có viết cái clone Gunbound, để làm map thì mỗi piece coi như là 1 cục, mấy cái vehicle cho chạy trên cái cục đó nên chỉ cần đường viền là đủ, ko cần từng pixel một, tui viết cái tool load map chỉ cần 1 điểm trong cục đó là truy ra được đường viền của cục đó. Với hình này cho 6 điểm lấy 6 cục, rồi tính diện tích dễ dàng

hàm truy đường viền nó lấy từng pixel một trên đường viền, cho vô boost::geometry::simplify() cho nó bỏ bớt mấy điểm ko cần đi, tuy ko chính xác 100% nhưng cũng chính xác 99%, ví dụ mảng 2 là hcn chỉ cần 4 điểm nó lại cho ra 6 điểm, gần đúng thôi. Kết quả ra 1 cái 52k 1 cái 51k chắc chênh lệch ko nhiều đâu

1 K là nhiều rồi đó. Nhỡ 1 cái 50000 , 1 cái 50010 mà lệch 1 K là toi.

Code thử phát xem nó ra bao nhiêu chứ chưa có đáp số