工具对比
img2pic 提供了多个工具来处理 AI 生成的像素风格图像。本文档对比各个工具的特点，帮助你选择合适的工具。
工具概览
| 工具 | 算法基础 | 检测精度 | 处理速度 | 复杂度 |
|---|---|---|---|---|
energ | 能量图 + 滑动窗口 | 高 | 中等 | 高 |
edge_detect_pixelize.py | Sobel 边缘检测 | 中 | 快 | 低 |
grid_sampling_pixelize.py | 峰值检测 + 多尺度 | 高 | 中等 | 中 |
demo_pixelize.py | 简单下采样 | 低（不检测） | 最快 | 最低 |
详细对比
检测精度
| 工具 | 检测能力 | 局限性 |
|---|---|---|
| energ | 高精度网格检测，支持局部峰值和插值 | 计算量较大 |
| edge_detect | 中等精度，依赖全局阈值 | 无法检测局部峰值 |
| grid_sampling | 高精度，多尺度检测 | 可能过度检测 |
| demo | 不检测网格，直接下采样 | 无法保留原始网格结构 |
处理速度
| 工具 | 速度 | 适用场景 |
|---|---|---|
| energ | 中等 | 需要精度的场景 |
| edge_detect | 快 | 快速预览 |
| grid_sampling | 中等 | 平衡精度和速度 |
| demo | 最快 | 简单像素化 |
自适应能力
| 工具 | 自动检测 | 参数调整 | 灵活性 |
|---|---|---|---|
| energ | ✅ 像素尺寸、网格线 | 高 | 高 |
| edge_detect | ❌ 固定参数 | 低 | 低 |
| grid_sampling | ✅ 网格间距 | 中 | 中 |
| demo | ❌ 不检测 | 低 | 低 |
功能对比
高级功能
| 功能 | energ | edge_detect | grid_sampling | demo |
|---|---|---|---|---|
| 局部峰值检测 | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ |
| 网格插值 | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ |
| 方向性增强 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 多尺度检测 | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| 颜色合并 | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ |
| 多种采样模式 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
颜色处理
| 功能 | energ | edge_detect | grid_sampling | demo |
|---|---|---|---|---|
| 颜色量化 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| 智能颜色数 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 相似颜色合并 | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ |
| 自定义颜色数 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
调试功能
| 功能 | energ | edge_detect | grid_sampling | demo |
|---|---|---|---|---|
| 能量图输出 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 网格可视化 | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| 采样点可视化 | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
适用场景
energ
推荐使用：
- 复杂的 AI 生成像素风格图像
- 图像中存在局部能量尖峰
- 网格线能量分布不均匀
- 需要高精度网格检测
- 需要自适应参数调整
- 需要方向性增强
不推荐：
- 简单的规则网格
- 需要极快处理速度
edge_detect_pixelize.py
推荐使用：
- 简单的像素风格图像
- 边缘清晰的图像
- 规则或近似规则的网格
- 需要快速处理
- 需要调试可视化
不推荐：
- 复杂的 AI 生成图像
- 需要高精度检测
- 网格不规则的图像
grid_sampling_pixelize.py
推荐使用：
- 需要多尺度边缘检测
- 不规则网格需要规律化
- 需要颜色合并功能
- 需要调试采样点
不推荐：
- 极其简单的图像（用 demo 即可）
- 需要方向性增强
demo_pixelize.py
推荐使用：
- 学习像素化基本原理
- 快速预览效果
- 规则像素化（不检测网格）
- 自定义像素网格尺寸
不推荐：
- 需要检测现有网格
- 需要保留原始网格结构
选择指南
按图像类型选择
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 图像类型 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ AI 生成像素风格 ────────► energ │
│ │ ├─ 复杂、不规则 │
│ │ └─ 局部能量尖峰 │
│ │
│ 简单像素风格 ────────► edge_detect │
│ │ ├─ 边缘清晰 │
│ │ └─ 规则网格 │
│ │
│ 不规则网格 ────────► grid_sampling │
│ │ ├─ 多尺度边缘 │
│ │ └─ 需要规律化 │
│ │
│ 普通图像 ────────► demo │
│ └─ 不需要检测网格 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────┘按需求选择
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 需求 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 最高精度 ────────► energ │
│ 快速处理 ────────► edge_detect / demo │
│ 多尺度检测 ────────► grid_sampling │
│ 方向性增强 ────────► energ │
│ 颜色合并 ────────► grid_sampling / energ │
│ 多种采样模式 ────────► energ │
│ 调试可视化 ────────► edge_detect / grid_sampling │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────┘使用建议
初次使用
- 先尝试
edge_detect_pixelize.py（简单快速） - 如果效果不好，尝试
grid_sampling_pixelize.py - 对于复杂图像，使用
energ
参数调优
- 从默认参数开始
- 根据输出调整主要参数
- 使用调试模式查看检测效果
- 迭代优化
批量处理
bash
# 使用脚本批量处理
for img in image/*.png; do
python energ --in "$img" --sample --upscale 4
done组合使用
可以组合使用多个工具：
bash
# 先用 edge_detect 快速预览
python edge_detect_pixelize.py --in image.png --debug
# 再用 energ 精确处理
python energ --in image.png --sample --upscale 4性能对比
基于 512x512 图像的测试（仅供参考）：
| 工具 | 处理时间 | 内存占用 |
|---|---|---|
| demo_pixelize | < 0.1s | ~50MB |
| edge_detect | ~0.3s | ~100MB |
| grid_sampling | ~0.5s | ~150MB |
| energ | ~1s | ~200MB |
总结
| 工具 | 推荐度 | 适用场景 |
|---|---|---|
| energ | ★★★★★ | 复杂 AI 图像、需要最高精度 |
| edge_detect | ★★★☆☆ | 简单图像、快速处理 |
| grid_sampling | ★★★★☆ | 不规则网格、颜色合并 |
| demo | ★★☆☆☆ | 学习、简单像素化 |