#PixelPoet (点豆成金)

#🔗 项目链接 (Project Links)

• GitHub: https://github.com/qinqiuzhengdui/PixelPoet
• GitLink: https://gitlink.org.cn/aaabbb111/PixelPoet
• Mooncakes: https://mooncakes.io/docs/PixelPoet/pixelate/

#🎯 项目目标 (Project Goal)

1. 自动像素化与降采样：将任意输入的图片自动转换为适合拼豆制作的低分辨率像素网格。
2. 颜色量化与调色盘匹配：采用高效的中位切分（Median Cut）等算法，将图片中的海量颜色压缩量化为拼豆常用的有限颜色集。
3. 精准拼豆数量统计：自动统计每种颜色所需要的拼豆颗粒数量，列出 Hex/RGB 颜色值并输出清单，指导用户进行物理拼装。
4. 大语言模型创意辅助：结合大语言模型（如 MiniMax）进行提示词扩展与创意图纸生成，让用户能够通过文字描述直接生成精美的拼豆图纸。

#🛠️ 安装方式 (Installation)

• MoonBit CLI (用于编译 moonbit-core 为 WASM)
• Node.js (v16 及以上) & npm

#1. 克隆代码仓库

git clone <repository-url>
cd PixelPoet

#2. 初始化与安装依赖

# 安装后端依赖
cd node-backend
npm install
cd ..

# 安装前端依赖
cd frontend
npm install
cd ..

#🚀 使用方法 (Usage)

#🏁 第一步：编译 MoonBit 核心算法 (WASM)

cd moonbit-core
moon build --target wasm
cd ..

#🏁 第二步：启动 Node.js 网关服务

cd node-backend

# 配置 MiniMax API Key (此处以 Windows PowerShell 为例，Linux/macOS 请使用 export)
$env:MINIMAX_API_KEY="您的 MiniMax API 密钥"

# 启动服务器
npm start

#🏁 第三步：启动前端开发服务器

cd frontend
npm run dev

#💡 示例 (Examples)

#像素拼豆生成流程：

1. 上传图片：在网页端上传一张您的卡通头像或心仪的插画。
2. 配置参数：
   • 设置网格大小 (Block Size)：例如选择 8，表示将每 8x8 的像素块压缩为 1 颗拼豆。网格大小越小，生成的图纸越精细，所需拼豆也越多。
3. 查看效果与清单：
   • 页面将实时渲染出像素化、颜色量化后的拼豆设计图纸。
   • 下方会自动生成一份拼豆用料统计表，详列：颜色色块（如 #FF0000）、所需拼豆数量（如 120 颗），方便您按图索骥采购原材料。

#🧪 测试集 (Test Suite)

#运行测试命令

moon test

#测试集覆盖内容

1. 图像像素化核心 (test_pixelate、test_pixelate_parameters 等)：验证不同 Block Size 参数下生成的逻辑网格与像素转换正确性。
2. 颜色量化 (test_median_cut、test_find_closest_color、test_color_distance)：测试中位切分颜色量化算法，确保量化后的调色盘能精准匹配源图像。
3. 图像重采样 (test_resize_nearest、test_resize_bilinear)：测试最近邻与双线性插值缩放，保证图像缩放后边缘轮廓清晰。
4. 图像滤波与抖动 (test_gaussian_blur、test_sobel_filter、test_dither)：测试高斯模糊、Sobel 边缘检测以及抖动处理。
5. 拼豆统计与数据导出 (test_simulation、test_exporter、test_vectorize)：测试拼豆颗粒数量统计与各输出格式（如矢量图/仿真拼图）的准确性。
6. 鲁棒性与性能测试 (test_invalid_inputs、test_empty_image、test_large_image、test_perf_threshold)：确保在面对大图、空图像或异常输入时算法不崩溃且满足性能要求。