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減色に関するakakitのブックマーク (2)

減色アルゴリズム[量子化/メディアンカット/k平均法]
写真などの画像を減色する均等量子化、中央値分割法(メディアンカット)、K平均法(Kmeans)のアルゴリズムの解説です。減色対象の画像この画像の色数は「24,955色」です。今回の記事では画像のファイルサイズを小さくする為に全ての画像をJPEGで圧縮しています。その為、「実際の減色の品質はもう少し綺麗」です。(JPEGで圧縮すると色数が増えて画質が落ちます) この記事で紹介しているメディアンカットなどの減色をテストするにはブラウザで動作する「画像の減色」のページで確認する事が可能です。 1.均等量子化量子化という大そうな言葉ですが、要は赤色256種類、緑色256種類、青色256種類の色情報「256x256x256」(1670万色)を「64x64x64」(26万色)「32x32x32」(32,000色)などに色を削る事です。これはプログラムで「色の各RGBの値をシフト」または「色の各
akakit 2016/12/26
減色

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JavaScriptで画像のクラスタリングによるドット絵風加工 – Rest Term
pixel clustering using k-means++ 前回のJavaScriptでPoisson Image Editingによる滑らかな画像合成に引き続き、HTML5 Canvasを使ったJavaScriptによる画像処理の一例を紹介します。今回は画像の画素値に対するクラスタリング(分類)を画像加工用途に応用します。クラスタリングには各画素のRGB値を特徴ベクトル(次元数3)としてk-means法と呼ばれる手法を使って行います(実装上はk-means法の初期値選択アルゴリズムを改良したk-means++法を利用)。以下のサイトでOpenCVを利用した実装例が紹介されています。 k-meansクラスタリングによる画像分割，減色 – opencv.jp 上記サイト内でも言及されているように、k-means法による画像の領域分割や減色処理はあまり良い結果が得られないことが知られて
akakit 2016/12/26
OpenCV

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