rui40000andClaude Opus 4.8
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产出真实小分辨率、颜色数受控、边缘硬朗的 sprite，而非马赛克滤镜。 纯 numpy/PIL 自研实现，无额外依赖、无需模型权重。 三种模式：按目标宽度 / 按像素块大小 / 自动检测网格。第三种专治 AI 生成的伪像素图（看着像素风，实际网格歪斜、边缘抗锯齿、上千颜色）。 选型说明：Pixel Snapper（MIT）解决的是「伪像素图 → 完美像素图」， 而「普通图 → 像素画」是另一个问题，核心在降采样与调色板量化， 故两条路都做进同一节点。 网格检测处理了两类经典误判： - 谐波(八度)错误：取得最高分后回查真约数（octave killer） - 内容周期冒充像素周期：把最佳/最差相位的分差并入评分（anti-phase） 评分用单元内方差而非相邻差分——差分对模糊极敏感，实测会把 4 像素 网格判成 24~28；组内方差则天然压制过大的 s。 实测：干净放大图 k=2~16 共 27/27 全对零八度错误；非方形网格与相位 偏移全对；普通插画正确判为未检出；端到端把 32×32 放大 10 倍加模糊 噪点的图还原回 32×32，与真值 MAE 0.0049；整数倍放大为纯复制无插值。 调色板在 CIELAB 空间聚类（RGB 距离与人眼感受相差很远，会丢暗部层次）， 降采样默认主导色（均值会造出新颜色并糊边），内置 PICO-8/Game Boy 等 可确认取值的复古调色板。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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890 B
Python
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Python
# -*- coding: utf-8 -*-
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像素化算法（Ruinode 自研，纯 numpy/PIL 实现）
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面向像素游戏资产制作，而非「马赛克滤镜」：产出的是真实小分辨率、
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颜色数受控、边缘硬朗、可直接用作 sprite 的图。
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- grid 像素网格检测（含八度/内容周期两类误判的对策）与按网格降采样
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- quantize CIELAB 空间的调色板生成、颜色映射与四种抖动
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- palettes 内置复古调色板
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# ruff: noqa: F401
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from .grid import detect_grid, downsample_grid
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from .palettes import PALETTES, PALETTE_NAMES
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from .quantize import (apply_palette, kmeans_palette, median_cut_palette,
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rgb_to_lab)
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__all__ = [
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"detect_grid", "downsample_grid",
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"kmeans_palette", "median_cut_palette", "apply_palette", "rgb_to_lab",
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"PALETTES", "PALETTE_NAMES",
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]
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