각 요소가 픽셀을 나타내는 행렬(2차원 배열)이 제공됩니다. 픽셀은 빨간색, 검은색 또는 기타 색상일 수 있습니다. 이미지에서 적목 현상 검색을 구현해야 합니다. 검은색 픽셀의 중심이 빨간색 픽셀의 중심과 일치하면 적목 현상이 발견된 것입니다.
빨간색 픽셀 범위의 경계는 검은색 픽셀 범위의 경계보다 더 넓은 것으로 가정된다. 또한 이미지에 "눈" 외부에 빨간색과 검은색 픽셀이 포함된 경우 옵션이 고려되지 않습니다. "눈" 밖의 모든 것은 다른 색으로 변합니다. 나는 (대략) 이 알고리즘을 사용하여 이를 구현할 계획이었습니다. 두 개의 루프(하나는 다른 하나 안에 중첩됨) 하나는 X를 통과하고 다른 하나는 Y를 통과합니다. 빨간색 픽셀을 찾으면 해당 좌표를 초기 좌표로 고정하고 최종 좌표를 찾습니다. 빨간색 픽셀이 더 이상 나타나지 않는 것으로 확인되면 마지막으로 발견한 빨간색 픽셀을 빨간색 픽셀 범위의 최종 좌표로 수정합니다. 검은색 픽셀도 마찬가지입니다. 그런 다음 범위를 반으로 나누고 중심을 찾습니다. 이러한 알고리즘은 다소 규칙적인 모양(원)의 도형에 아주 잘 작동합니다. 그리고 여기서 나는 내 작업을 복잡하게 하기로 결정했습니다.)) 즉, 불규칙한 모양에 대한 알고리즘을 개선하는 방법을 이해하는 것입니다. 예를 들어, 어떤 사람에게 시력 문제가 있거나(눈 모양이 올바르지 않을 수 있음), 사진이 비스듬히 촬영된 경우, 또는 기타 상황이 있는 경우... 빠른 검색을 통해 위키피디아 기사를 검색하게 되었습니다. 질량 중심 및 barycenter . 하지만 거기에는 무섭고 끔찍한 언어가 너무 많아서 지금은 그것을 제쳐두고 커뮤니티에 이것을 어떻게 구현할 것인지 물어보기로 결정했습니다. :)
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