Как по 2-мерной матрице вычислить представляющую ее функцию f(x,y)? Математическая задача.
Есть black-white BMP-изображение, записанное двоичной матрицей (0,1) или матрицей байтов (0...255).
Как по этой матрице вычислить функцию f(x,y), которая возвращает все значения этой матрицы в том же диапазоне?
Что-то вроде f(x,y) = (15 + 3.4*sin(x) + 15.09f*y^2 + ...) > 0;, где убирая последние элементы формулы мы получаем менее точный результат, по сравнению с исходным изображением.
Смысл - вычислить в программе по этой функции исходное изображение, чтобы не хранить изображение целиком и уменьшить размер программы. Так сказать, заменить память на вычисления.
Ищу алгоритм вычисления такой функции на Си (можно Си# или Lua), а лучше онлайн-сервис, на который можно загрузить изображение и получить описывающую его формулу с заданной точностью.
Да, есть еще вариант хранить как PNG, а не массивом пикселей, но для одного изображения код декодера наверняка будет соизмерим с размером исходного изображения.
Как по 2-мерной матрице вычислить представляющую ее функцию f(x,y)? Математическая задача.
Есть black-white BMP-изображение, записанное двоичной матрицей (0,1) или матрицей байтов (0...255).
Как по этой матрице вычислить функцию f(x,y), которая возвращает все значения этой матрицы в том же диапазоне?
Что-то вроде f(x,y) = (15 + 3.4*sin(x) + 15.09f*y^2 + ...) > 0;, где убирая последние элементы формулы мы получаем менее точный результат, по сравнению с исходным изображением.
Смысл - вычислить в программе по этой функции исходное изображение, чтобы не хранить изображение целиком и уменьшить размер программы. Так сказать, заменить память на вычисления.
Ищу алгоритм вычисления такой функции на Си (можно Си# или Lua), а лучше онлайн-сервис, на который можно загрузить изображение и получить описывающую его формулу с заданной точностью.
Да, есть еще вариант хранить как PNG, а не массивом пикселей, но для одного изображения код декодера наверняка будет соизмерим с размером исходного изображения.
Есть black-white BMP-изображение, записанное двоичной матрицей (0,1) или матрицей байтов (0...255).
Как по этой матрице вычислить функцию f(x,y), которая возвращает все значения этой матрицы в том же диапазоне?
Что-то вроде f(x,y) = (15 + 3.4*sin(x) + 15.09f*y^2 + ...) > 0;, где убирая последние элементы формулы мы получаем менее точный результат, по сравнению с исходным изображением.
Смысл - вычислить в программе по этой функции исходное изображение, чтобы не хранить изображение целиком и уменьшить размер программы. Так сказать, заменить память на вычисления.
Ищу алгоритм вычисления такой функции на Си (можно Си# или Lua), а лучше онлайн-сервис, на который можно загрузить изображение и получить описывающую его формулу с заданной точностью.
Да, есть еще вариант хранить как PNG, а не массивом пикселей, но для одного изображения код декодера наверняка будет соизмерим с размером исходного изображения.
Не можешь разобраться в этой теме?
Обратись за помощью к экспертам
Гарантированные бесплатные доработки
Быстрое выполнение от 2 часов
Проверка работы на плагиат
Интересные статьи из справочника
Поможем написать учебную работу
Отвечай на вопросы, зарабатывай баллы и трать их на призы.
Подробнее
Подробнее
Для решения данной задачи можно воспользоваться методом аппроксимации функции с использованием машинного обучения.
Один из подходов может быть обучение модели машинного обучения, например, нейронной сети, на основе значений пикселей исходного изображения. Обучив такую модель, вы сможете представить исходное изображение в виде функции f(x, y), которая будет предсказывать значения пикселей.
Для этого вам понадобится набор данных, состоящий из пар (x, y, значение пикселя), на основе которого можно обучить модель. После обучения модели вы сможете передавать ей координаты x и y и получать предсказание значения пикселя для этих координат.
Если вам необходимо получить формулу функции f(x, y), можно воспользоваться методами линейной регрессии или другими методами аппроксимации данных.
Если вы хотите использовать онлайн-сервис для этого, то можно обратить внимание на платформы для работы с машинным обучением, такие как Google Colab, Kaggle Kernels или Microsoft Azure Machine Learning Studio. На этих платформах вы сможете загрузить данные, обучить модель и получить функцию f(x, y).