项目技能剖析
layerdivider的核心算法基于像素级的颜色信息进行集群剖析，利用CIEDE2000标准来衡量颜色相似度。通过以下步骤实现图像分层：
1.对输入图像进行像素级别的RGB集群划分。
2.结合颜色差异阈值，合并类似颜色的集群。
3.运用模糊处理以平滑图像。
4.打算每个集群的模糊后均匀颜色，并据此重绘所有像素。
5.反复实行以长进程，以优化分层效果。
6.创建基于终极集群结果的根本图层。
7.利用输入图像的集群均匀色重新绘制根本图层。
8.根据根本层和原色差异打算效果图层。
GitHub：https://github.com/mattyamonaca/layerdivider
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