algorithm - 纽约时报词云肖像

Question

最近，《纽约时报》创建了一个应用程序，可以使用文字云生成人脸图像。我正在寻找可以做到这一点的拟合/嵌套算法的一些见解。如果有人有任何信息，我将不胜感激。

这是它制作的图像之一：http: //blog.jackmorton.com/image/40203148057

如果你想看更多，只需谷歌“纽约时报词云肖像”

谢谢！

Answer 1

所以，这里推荐几件事。首先，为了获得用于单词放置的有效 blob，我建议使用 SKimage 对您想要执行此操作的图片图像进行一些直方图标准化。

就拟合和嵌套算法而言，首先我愿意打赌这实际上并不是通过算法实现的，但假设它是这样，假设你已经有了你的语料库和评估方法，这就是我将如何处理它渲染单词的大小，这对这个问题至关重要。

1. 在某些打包效率上计算总字长。将此与原始图像的直方图归一化返回的总面积进行比较。
2. 减少您的基本大小，直到字大小/打包效率小于您可用的总空间。

3. 根据您的风格，应以迭代/递归方式完成以下操作：

   • 取你最大的单词，把它放在一个足以容纳它的 blob 中，确保单词框的至少两个角位于 blob 的边缘。还应确保至少 x% 的单词框在 blob 内，但该步骤并不重要

   • 将您刚刚放置在图像中的单词框替换为上一张图像中的白框，这意味着它不再分配给新单词放置

   • 如果在任何时候都没有足够大的 blob 来容纳您的最大单词，请减小所有单词和框的大小，直到有足够的空间并继续，或者如果您已经放置了足够多的地方，就到此为止吧。