Vấn đề về màu sắc có thể được giải quyết bằng cách sử dụng công cụ thu thập dữ liệu hình ảnh từ internet và tiến hành phân tích thống kê. Nhưng vấn đề khác – vấn đề về kích thước – lại không hề đơn giản như vậy.

Về bề ngoài, vấn đề kích thước có vẻ là điều dễ dàng để giải quyết, nhưng thực tế thì không phải vậy.

Bởi vì Lin Yuan không thể gọi điện cho văn phòng tuyển sinh của Học viện Hàng không Tử Kim yêu cầu họ cung cấp thông tin về kích thước của tờ thông báo trúng tuyển, vị trí và kích thước của từng hình ảnh trên đó, cũng như vị trí và kích thước của từng chữ cái, dưới dạng tệp điện tử.

Kích thước không chỉ đơn thuần là kích thước của tờ thông báo trúng tuyển mà còn bao gồm kích thước và vị trí của từng hình ảnh, từng kiểu chữ trên đó.

Nếu bạn có hiểu biết cơ bản về hình ảnh kỹ thuật số, bạn sẽ biết rằng không thể chỉ dựa vào những hình ảnh thực tế được tìm thấy trên mạng để tái tạo lại một bức ảnh y hệt nguyên bản.

Bởi vì bất kỳ cuộc chụp ảnh nào đối với các vật thể thực tế đều gặp phải một vấn đề – góc độ chụp và độ sâu trường ảnh.

Nói một cách đơn giản, con người là sinh vật ba chiều, trong khi hình ảnh lại nằm trong không gian hai chiều. Việc chụp ảnh chính là quá trình ánh xạ không gian ba chiều xuống không gian hai chiều, do đó tất yếu sẽ xảy ra hiện tượng biến dạng.

Để lấy lại hình ảnh ban đầu của một bức ảnh, cần phải thực hiện các thao tác biến đổi hình học. Và yếu tố then chốt trong việc này chính là các điểm tham chiếu.

Bởi vì bạn không thể biết được vị trí mà người chụp đứng khi thực hiện cuộc chụp này, cũng như các thông số về góc độ của máy ảnh. Do đó, bạn chỉ có thể tìm kiếm các điểm tham chiếu từ chính bức ảnh đó.

Điểm tham chiếu phổ biến nhất thường là chiếc bàn, bởi vì hầu hết các loại bàn đều có hai cạnh ngang và hai cạnh dọc vuông góc với nhau.

Dù là bàn có góc cạnh tròn hay vuông, hai cạnh ngang và hai cạnh dọc của nó thường luôn vuông góc với nhau. Tuy nhiên, khi được chụp thành hình ảnh, chúng hầu như không bao giờ còn vuông góc nữa.

Bằng cách xác định góc độ của hai đường thẳng này trên mặt phẳng hai chiều, chúng ta có thể tính toán ra các thông số cần thiết cho việc biến đổi hình học. Bởi vì mỗi góc độ chụp khác nhau sẽ dẫn đến các thông số khác nhau.

Hiện nay, các công cụ xử lý hình ảnh kỹ thuật số như Halcon, OpenCV đã tích hợp sẵn các chức năng xử lý hình ảnh phổ biến này. Vì vậy, Lin Yuan chỉ cần thiết lập các thông số cần thiết rồi gọi các công cụ này để thực hiện công việc.

Nhưng vấn đề hiện tại là… những tính năng làm đẹp ảnh trên điện tho

Đành chịu không còn cách nào khác, anh đành phải tìm sự giúp đỡ từ hệ thống tính toán.

Lâm Viễn đã sử dụng hệ thống tính toán để chỉnh sửa bức ảnh.

Việc chỉnh sửa hình ảnh là một trong những chức năng thông thường của hệ thống này, bởi vì nguyên liệu huấn luyện cho nó có sẵn ở khắp mọi nơi. Mỗi khi Lâm Viễn nhìn vào màn hình máy tính xách tay hoặc điện thoại di động, những hình ảnh hai chiều mà anh thấy chính là nguyên liệu huấn luyện tốt nhất cho hệ thống tính toán.

Có thể nói rằng, chỉ cần Lâm Viễn sử dụng điện thoại di động, hệ thống tính toán liền tiếp tục thu thập các hình ảnh hai chiều đó. Vì vậy, việc để hệ thống tính toán thực hiện công việc làm đẹp hình ảnh cuối cùng quả thật là điều dễ dàng.

Vậy tại sao Lâm Viễn lại không đơn giản chỉ cần yêu cầu hệ thống tính toán tạo ra ngay một bản thông báo trúng tuyển một cách tự động? Thứ nhất, Lâm Viễn không muốn lãng phí lượng tính toán quý giá mà mình đã tích lũy được, cũng như không muốn gánh chịu những tác động phụ sau quá trình tính toán phức tạp. Việc làm đẹp hình ảnh cuối cùng sẽ yêu cầu ít lượng tính toán hơn nhiều so với việc tạo ra thông báo trúng tuyển một cách tự động; do đó, lượng tính toán và những tác động phụ cũng sẽ ít hơn theo.

Thứ hai, Lâm Viễn không thích phải luôn phụ thuộc vào hệ thống tính toán; nếu không, anh sẽ trở thành “con rối” của hệ thống đó. Điều này sẽ khiến anh cảm thấy không thoải mái – giống như việc mình trở thành con tôm nhỏ sống bên trong vỏ của một con tôm lớn vậy.

Với suy nghĩ đó, Lâm Viễn đã thiết lập thông số cho hệ thống tính toán:

**“Công suất tính toán: 50T/S.”**

Theo thói quen, anh đã chọn một giá trị khá thận trọng. Chưa đầy ba giây, trước mắt anh đã xuất hiện bản thông báo trúng tuyển đã được làm đẹp, trong đó có hình ảnh đầu của mình.

**“Đại học Hàng không Vũ trụ Tử Kim”**

**“Thông báo trúng tuyển sau đại học”**

**“Họ tên: Lâm Viễn”**

**“Chuyên ngành: Khoa học và Công nghệ Máy tính”**

Hệ thống còn chu đáo chuyển đổi định dạng hình ảnh từ định dạng kỹ thuật số sang định dạng in ấn (CMYK). Bức ảnh gồm hai mặt, độ phân giải 2K; tổng kích thước khá nhỏ, chỉ khoảng 10MB.

Nhưng vấn đề tiếp theo lại trở nên phiền phức: mặc dù hệ thống tính toán có thể thu thập dữ liệu qua mắt Lâm Viễn, nhưng hiện tại vẫn chưa có cách nào để truyền dữ liệu ra ngoài. Vì vậy, dù bức ảnh đã được tạo ra ngay trước mắt anh, anh vẫn không thể tải nó xuống.

“Hệ thống ơi, có thể tạo ra một kết nối

Không có sai sót nào cả; từng dòng, từng ký tự đều được nhập vào một cách chính xác. Bởi vì tất cả dữ liệu trong thế giới máy tính đều là con số, và hình ảnh cũng chỉ là những chuỗi số được tạo thành từ 8 bit mà thôi.

10M tương đương với 10 lũy thừa 7 byte. Đó là 10 triệu byte!!! Mỗi byte được biểu diễn bằng các ký tự gồm 2 chữ cái, được tạo thành từ các số từ 0 đến 9 và các chữ cái từ A đến F, ví dụ như 1A, 2B.

Lâm Viễn cần phải nhập 10 triệu ký tự như vậy vào máy tính. Nếu mỗi giây chỉ nhập được 2 byte, thì trong một phút sẽ nhập được 120 byte, trong một giờ sẽ nhập được 7200 byte, và trong 24 giờ sẽ nhập được 172.800 byte. Vì vậy, Lâm Viễn sẽ phải làm việc không ngủ không nghỉ trong suốt hai tháng trời.

Thật không thể không nói rằng, một “hạt tuyết” nhỏ bé trong thế giới máy tính có thể trở thành một “dãy núi” lớn lao trong thế giới thực. Tất cả những điều này đều xuất phát từ sự yếu đuối của bộ não và cơ thể con người khi đối mặt với những CPU có tốc độ xử lý cao, được đo bằng đơn vị G.

“À, cuộc sống dựa trên carbon quả thật rất nhỏ bé!” Lâm Viễn chỉ có thể tự mỉa mai như vậy.

“Nhưng tôi là một sinh vật dựa trên carbon thông minh.”

“Hệ thống, hãy làm mờ những khu vực không quan trọng trên thông báo, chỉ giữ lại độ phân giải cho những khu vực quan trọng.”

Trên một thông báo, phần lớn các khu vực có sự thay đổi màu sắc rất nhỏ; những khu vực này có thể được xử lý bằng cách làm mờ trực tiếp, sau đó mới áp dụng thuật toán làm nét ngược lại. Nhưng đối với những khu vực chứa nhiều nội dung, chẳng hạn như những nơi có văn bản, chữ ký hoặc hình ảnh, thì độ phân giải phải được đảm bảo. Thực ra, chỉ khoảng 20% nội dung trên một thông báo cần phải có độ phân giải cao.

Lâm Viễn sau đó đã giảm độ phân giải của hình ảnh xuống còn 1080P; dù sao thì anh cũng chỉ cần sử dụng thông báo này để xin việc gia sư mà thôi, chứ không phải để giao tiếp với các cơ quan chức năng, vì vậy độ phân giải 1080P chắc chắn là đủ rồi.

Vì lượng dữ liệu của độ phân giải 1080P chỉ bằng ba phần tư của độ phân giải 2K, và sau khi loại bỏ đi 80% những khu vực không quan trọng, thời gian mà Lâm Viễn cần để nhập dữ liệu bằng tay đã giảm xuống còn hơn 200 giờ.

Tuy nhiên, thời gian này vẫn còn quá dài. Lâm Viễn ước gì mình có đôi mắt laser để có thể nhập dữ liệu trực tiếp vào laptop.

Để rút ngắn thời gian, Lâm Viễn đã quyết định bỏ qua phần bìa thông báo. Bởi vì bìa của mọi thông báo nhập học đều giống nhau, và trên bìa không có nhiều văn bản hay