2018-10-10 18:03:03 -04:00
---
id: 594810f028c0303b75339ad7
challengeType: 5
videoUrl: ''
2020-10-01 17:54:21 +02:00
title: 张素细化算法
2018-10-10 18:03:03 -04:00
---
## Description
< section id = "description" > 这是用于稀释黑白的算法,即每像素一位图像。例如,输入图像为: < pre > ##############################
##################################
#####################################
##################################
###### ####### ####### ######
###### ####### #######
########################
#######################
########################
###### ####### #######
###### ####### #######
###### ####### ####### ######
##################################
######## #####################################
######## ###################################
######## ####### ###### ###################
< / pre > 它产生稀疏的输出: < pre >
< pre > < code > # ########## ####### ## # #### # # # ## # # # # # # # # # ############ # # # # # # # # # # # # # # ## # ############ ### ### < /pre> < / code > < / pre >
< h2 > 算法< / h2 >
假设黑色像素是一个并且白色像素为零, 并且输入图像是矩形N乘M的1和0阵列。
该算法对可以具有八个邻居的所有黑色像素P1进行操作。邻居按顺序安排为:
< table border = "1" >
< tbody > < tr > < td > P9 < / td > < td > P2 < / td > < td > P3 < / td > < / tr >
< tr > < td > P8 < / td > < td > < b > P1< / b > < / td > < td > P4 < / td > < / tr >
< tr > < td > P7 < / td > < td > P6 < / td > < td > P5 < / td > < / tr >
< / tbody > < / table >
显然,图像的边界像素不能具有完整的八个邻居。
< pre > < code > Define $A(P1)$ = the number of transitions from white to black, (0 -> 1) in the sequence P2,P3,P4,P5,P6,P7,P8,P9,P2. (Note the extra P2 at the end - it is circular). Define $B(P1)$ = the number of black pixel neighbours of P1. ( = sum(P2 .. P9) )< / code > < / pre >
< h3 > 步骤1: < / h3 >
测试所有像素,并且在此阶段仅注意满足以下所有条件(同时)的像素。
( 0) 像素是黑色的, 有八个邻居
( 1) $ 2 < = B( P1) < = 6 $
( 2) $ A( P1) = 1 $
( 3) P2和P4和P6中的至少一个是白色
( 4) P4和P6和P8中的至少一个是白色
在迭代图像并收集满足所有步骤1条件的所有像 素之后, 将满足像素的所有这些条件设置为白色。
< h3 > 第2步: < / h3 >
再次测试所有像素,并且在此阶段仅注意满足以下所有条件的像素。
( 0) 像素是黑色的, 有八个邻居
( 1) $ 2 < = B( P1) < = 6 $
( 2) $ A( P1) = 1 $
( 3) P2和P4中的至少一个和“& #39 ; P8”& #39 ; 是白色的
( 4) “& #39 ; P2”& #39 ; 和P6和P8中的至少一个是白色
在迭代图像并收集满足所有步骤2条件的所有像 素之后, 将满足像素的所有这些条件再次设置为白色。
迭代:
如果在该轮步骤1或步骤2中设置了任何像素, 则重复所有步骤直到没有图像像素如此改变。
< p >
任务:
编写一个例程, 在1和0的图像矩阵上执行Zhang-Suen细化。
< / p >
< / pre > < / section >
## Instructions
< section id = "instructions" >
< / section >
## Tests
< section id = 'tests' >
```yml
tests:
- text: < code > thinImage</ code > 必须是一个函数
2020-02-18 01:40:55 +09:00
testString: assert.equal(typeof thinImage, 'function');
2018-10-10 18:03:03 -04:00
- text: < code > thinImage</ code > 必须返回一个数组
2020-02-18 01:40:55 +09:00
testString: assert(Array.isArray(result));
2018-10-10 18:03:03 -04:00
- text: < code > thinImage</ code > 必须返回一个字符串数组
2020-02-18 01:40:55 +09:00
testString: assert.equal(typeof result[0], 'string');
2018-10-10 18:03:03 -04:00
- text: < code > thinImage</ code > 必须返回一个字符串数组
2020-02-18 01:40:55 +09:00
testString: assert.deepEqual(result, expected);
2018-10-10 18:03:03 -04:00
```
< / section >
## Challenge Seed
< section id = 'challengeSeed' >
< div id = 'js-seed' >
```js
const testImage = [
' ',
' ################# ############# ',
' ################## ################ ',
' ################### ################## ',
' ######## ####### ################### ',
' ###### ####### ####### ###### ',
' ###### ####### ####### ',
' ################# ####### ',
' ################ ####### ',
' ################# ####### ',
' ###### ####### ####### ',
' ###### ####### ####### ',
' ###### ####### ####### ###### ',
' ######## ####### ################### ',
' ######## ####### ###### ################## ###### ',
' ######## ####### ###### ################ ###### ',
' ######## ####### ###### ############# ###### ',
' '];
function thinImage(image) {
// Good luck!
}
```
< / div >
### After Test
< div id = 'js-teardown' >
```js
console.info('after the test');
```
< / div >
< / section >
## Solution
< section id = 'solution' >
```js
// solution required
```
2020-08-13 17:24:35 +02:00
/section>