人工智能之数字生命--绘画能力的生成1

轮廓编码先保留“原始尺度”的真实信息（mask/轮廓点/ROI），后续在“特征值”阶段按规则缩放生成 8×8×n 之类的编码；同时把轮廓内的真实图像 patch（最好带 alpha/mask）保存下来，才能做子存在递归提取，以及在实时显示时做多级还原/叠加。

下面给一套“能落地”的数据结构 + 流程（贴合你现在的“存在观测/点簇/实时显示”体系）。

1) 每个存在必须保存的“原始信息”

后续能力（子存在提取 + 多级还原）依赖 4 个最关键的原始量：

1. ROI（在父图坐标系下）：cv::Rect roi_root（建议同时存 root 坐标，少绕弯）

2. 轮廓/掩膜（原始分辨率）：

   • std::vector<cv::Point> contour（用于几何、显示）
   • cv::Mat mask（与 ROI 同尺寸，用于切图、alpha、编码、子提取）

3. 轮廓内的真实图像 patch：

   • cv::Mat crop_bgr（ROI 裁剪原图）
   • cv::Mat