自助订餐管理系统（小程序+后台源码+数据库）

web端供商家使用，实现管理功能，小程序端供顾客使用，完成点餐功能。

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以下内容无关：

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前言
像素风最早出现在8bit的电子游戏中，受制于电脑内存大小以及显示色彩单一，只能使用少量像素来呈现内容，却成就了不少经典的像素游戏。随着内存容量与屏幕分辨率的提升，内存与显示媒介的限制不再是问题，而像素风也慢慢演变成一种独特的创作风格。

像素画的一般的绘制流程包括了勾线、填色等，而逐个像素的绘制需要大量时间。一些流行的艺术方式，比如线描与绘画领域，都逐渐出现了自动化或半自动化生成的方法。本文将从零开始实现SLIC[1]算法，并实现一款生成像素画工具。

什么是SLIC算法
像素画的绘制之所以不简单，是因为直接的下采样并不能准确的捕获关键像素，且容易导致丢失边缘信息，生成的像素画往往不尽人意。手工的勾线、填色，都是为了选取合适的像素点。由此，我们的问题变成了如何选取合适的像素点进行填色。

首先，引入一个概念——超像素。超像素是 2003 年 Xiaofeng Ren 提出和发展起来的图像分割技术，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块[1]。

通过将图片分割为超像素，可以得到相似的像素簇，相似的像素使用同一个颜色进行填充，得到的像素画会更合理。

超像素点分割的方法包括了提取轮廓、聚类、梯度上升等多种。论文[1]提出的SLIC超像素点分割算法（简单线性迭代聚类，simple linear iterative clustering）就是其中一种，它基于K-means聚类算法，根据像素的颜色和距离特征进行聚类来实现良好的分割结果，与若干种超像素点分割算法相比，SLIC具有简单灵活、效果好、处理速度快等优势。
SLIC

如何实现SLIC算法
SLIC的基本流程如下：

图像预处理。

将图像从RGB颜色空间转换到CIE-Lab颜色空间，Lab颜色空间更符合人类对颜色的视觉感知。这个空间里的距离能反映人感觉到的颜色差别，相关计算更为准确。

Lab颜色空间同样具有三个通道，分别是l，a，b，其中l代表亮度，数值范围为[0,100]，a表示从绿色到红色的分量，数值范围为[-128,127]，b表示蓝色到黄色的分量，数值范围为[-128,127]。

RGB和LAB之间没有直接的转换公式，需要将RGB转为XYZ颜色空间再转为LAB，代码见文末完整代码。

初始化聚类中心。

根据参数确定超像素的数目，也就是需要划分为多少个区域。假设图片有N个像素点，预计分割为K个超像素，每个超像素大小为N/K，相邻中心距离为S=Sqr(N/K)，得到K个聚类坐标。

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