リニアRGBのうんちく - Qiita
線形を定義できる色空間は色々ありますが、本記事では RGB を例に説明します。 sRGB RGB の値が物理的な実際の色とどう対応するかの規格は色々ありまして、Web でやり取りする画像データの殆どは sRGB 規格に合わせたものです。 https://www.w3.org/Graphics/Color/sRGB.html (古いけど無料で読める) https://webstore.iec.ch/publication/6168 (売り物。ちょっとお高い) なお、sRGB 以外にも、DTP 業界では印刷物の発色に合わせて AdobeRGB 色空間が昔から使われてますし、iPhone7 発売の頃から P3 色空間もじわじわと普及してきてます。 (c)https://www.reddit.com/r/apple/comments/5287c3/lets_talk_about_that_new_
ImageMagick リサイズ補間アルゴリズム - Qiita
はじめに ImageMagick は画像の拡大や縮小、いわゆるリサイズ処理を制御するオプションが幾つもあります。 -resize, -thumbnail, -scale, -sample, -resample, -geometry。 これらのオプションと、リサイズのちょっとだけ細かい話をします。 本エントリで説明しない事 ImageMagick 初心者がはじめに引っかかる、100x100 を指定したのに 100x100 の画像が出来ない問題は別記事にしました。そちらをご参照下さい。 ImageMagick の Geometry 仕様 https://qiita.com/yoya/items/704fdfbd881f166125d8 あと、少し高度なリサイズとして -distort Resize があります。時間がかかっても質の良いリサイズが欲しい場合にお勧めです。更に、特殊なリサイズとして
グレースケール画像のうんちく - Qiita
グレースケール変換の前提知識から具体的な変換アルゴリズムまで解説します。 カラー画像を元に白黒印刷したい場合や、最近だと機械学習の物体認識で輝度だけ使いたい等、グレースケール化の機会は意外とよくあります。 OpenCV や ImageMagick 等のグラフィックエンジンを使えばお任せ変換できますが、それが具体的にどういう処理をして、どのような選択肢があるのか、知っておいて損はないでしょう。 実際に、OpenCV や ImageMagick でグレースケール変換をしたい方は、こちらを参考にどうぞ。 Python でグレースケール(grayscale)化 ImageMagick のグレースケール変換 グレースケールとは 画像を色味のない明るさの度合いだけで表現するのがグレースケールです。 似た言葉にモノクロ画像がありますが、こちらは下のカラー以外3つを含む広い概念です。白と黒のどちらかだけで
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