摘要：本文主要对光电图像成像结构自动评价的概念以及研究背景上进行具体的描述介绍，以及对各种构图技巧进行介绍，并研究讨论如何使用聚类算法来实现图像分割，并从分割的图像中的各个质心位置的均方差来判断构图的整体质量
关键词：摄影构图技巧、图像分割、聚类、K均值算法
1.引言：
光电成像结构自动评价技术是图像应用的一个重要方向，让手机能够自动评判构图的质量，比起一般通过人工取景，自动评价系统能够根据一般构图原理更好地进行构图，减少了人们在构图方面的难度，并提高了构图美学上的准确性和适应性。
1.1课题背景
随着技术的快速发展以及手机市场的不断扩大，人们开始逐渐习惯于使用手机，平板电脑等设备来获取影像，精良的设备提高了图像的清晰度及质量，人们也开始逐渐开始关注图片的美学要求，因此人们对于构图有了更高的要求，虽然个人的审美价值各有自己的偏好，但是对于一些构图方面的技巧与标准，人们却有一些共同的认识，因此通过一些自动评价程序来进行客观的图像构图质量评价就显得很重要了。这能够使人们在短时间内对大量的图像进行评价。
1.2课题目标
本课题主要通过研究光电图像成像结构自动评价技术的原理及过程，试图通过Python以及聚类算法中的k-均值聚类算法建立适应多数不同应用条件下的光电图像成像结构自动评价模型，实现光电图像成像结构自动评价算法，并给出实验结果及结论，完成程序及研究报告。
2几种图像构图标准的介绍
2.1对角线构图。把主体安排在对角线上，能有效利用画面对角线的长度，同时也能使陪体与主体发生直接关系。富于动感，显得活泼，容易产生线条的汇聚趋势，吸引人的视线，达到突出主体的效果(例如聚光灯照射主体)。
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