我想要实现的是两个图像文件之间的转换。来自图像A的像素移动并重新排列以形成图像B.想象一下形成图像B的粒子云（由A图像的像素构成）。
到目前为止，我已经考虑过图像A中的所有像素并将它们与图像B中的像素进行比较;最相似的像素从数组中取出（也用它们的x，y坐标）并放入另一个数组中。所以，最后，我有两个相似的图像像素对。然后我只需要创建动画/可能的颜色平衡（显然所有对都不会包含相同的像素），这很容易。
问题是找到像素对的算法。对于小的100px x 100px图像，需要50 005 000次比较，对于较大的图像，这是不可能的。
将图片分成群集？任何想法将不胜感激。
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我会说你可能会先获得色调匹配像素的最佳结果，然后是饱和度，最后是亮度。如果我是对的，那么优化的最佳选择是首先转换为HSV。在那里，您可以对像素进行排序，并对搜索结果进行二元搜索以找到您的像素。
我想你可能想要在找到的结果周围另外搜索一个固定的窗口，以匹配彼此距离最远的像素。这可能会使结果转变更加连贯。
答案 1 :(得分：0)
您可能需要查看Hungarian algorithm，它会将100x100像素的实际比较数量减少到10000 - 之后您有O（n ^ 3）时间来查找最佳匹配。基本上，根据相似度给每个像素组合一个“成本”，然后通过算法发送（反向）成本矩阵，以获得从A到B的像素的最佳像素分配。
但是根据你是否需要实时，它仍然可能计算得太多，获得的收益太少。即这种工作不一定需要最佳匹配，只需足够好 - 仍然，它可以作为寻找较少计算密集型方法的起点。
请参阅链接文章的底部，了解各种语言的实现情况 - 实现起来并非完全不合时宜。