如何重新采样像素到另一个分辨率？

Question

我开始编写一个鼠标跟踪脚本作为一个挑战，它将以任何分辨率记录，然后将其全部转换为单个分辨率并输出图像。

我有一个基本的工作，所以它是相当于只是伸展一切。例如，如果增加宽度并减小输出的高度，您仍然可以看到各个像素的位置，它们只是很宽而且很挤。

我想知道如果有人知道我如何重新采样像素，特别是对于奇数分辨率，所以它会产生较少的块状结果？由于显示器通常都是非常标准的分辨率，所以它不是一个大问题，但它让我感到很懊恼，因为我尝试过它并且无法实现它。

我试图获得了width/height_multiply的剩余部分，并添加value * remainder到外的像素为使他们模糊，如果它是一个奇怪的规模的一种方式，但它产生真的是在没有办法接近我想要什么怪异的结果。

这里是我当前的代码编辑的一点：

required_res = (3840, 2160) 
data = {(1920, 1080: {(0, 2): 52, (1, 2): 549, (6, 3): 125}} 

for resolution, coordinates in data.iteritems(): 

    width_multiply = required_res[0]/resolution[0] 
    height_multiply = required_res[1]/resolution[1] 

    for coordinate, value in coordinates.iteritems(): 

     #Figure out new coordinate 
     base_coordinate = (int(round(coordinate[0] * width_multiply)), 
          int(round(coordinate[1] * height_multiply))) 
     coordinate_list = {base_coordinate: value} 


     #Increase pixel size if image is bigger 
     if width_multiply_int and height_multiply_int: 
      for x in range(-int(width_multiply), int(width_multiply)): 
       for y in range(-int(height_multiply), int(height_multiply)): 

        new_coordinate = (base_coordinate[0] + x, 
             base_coordinate[1] + y) 
        coordinate_list[new_coordinate] = value 

     #repeat above bit for "just x" and "just y", it's basically the same 


     for c in coordinate_list: 
      try: 
       new_data[c] = max(new_data[c], value) 
      except KeyError: 
       new_data[c] = value 

的值只是让画面不走全黑。每个新点基本上都有一个更高的数字，目前它的线性范围从0 = white到latest = black。

编辑：一天或三三两两价值的Windows使用的和游戏的Here's an example我试图通过RuDevel颜色的建议（它没有解决的问题，但我认为这是一个很酷的想法），因为当互联网一次下载好几个小时时，它有点无聊。图片上的轨迹较少，因为我还添加了一些压缩旧值的位置，因此需要启动一个新文件。

并没有变成相当以及预期，但作为基点，我在彩虹的颜色试图周期：

并与他们相反：

Answer 1

你也许可以使用随时间推移颜色的铅笔来追踪你的动作（例如彩虹风格）。

这样你就能比黑线更长的时间跟踪它们。然而，我仍然希望你不得不不时地开始一个新的跟踪图像，因此随着时间的推移不断增长的空间要求。

但是，如果您随后将仅在一个时间段中的一个段转换为样条线，则会将结果写入最终输出并立即将其删除，因此最终转换需要（几乎）没有额外空间。

另一个想法是压缩在显著点在飞行所提取的花键通过注意位置，方向和速度。这应该大大降低空间需求 - 但是如何确定如何检测这样一个重要的点可能会很困难。

其中一种方法可能是将一个区域（例如5x5 grid的中心区域）定义为类似'质心'的东西。当它通过该中心或在最靠近中心点的位置（对于外线）时，将会注意到一次。然而，您需要定义某种类型的“物理”以重现（与某些东西相媲美）原始图像。

如前所述采样的图像的子像素应该工作一样好，但你的形象会型 - 最有可能（由它的本质） - 离开再现极少数不同的边缘方向。