問題タブ [dithering]

scipy の KMeans で画像を処理した後、量子化誤差を拡散するために Floyd-Steinberg ディザリングを使用します。指定されたデータは、グレースケールとカラーの両方の RGB ファイルです。問題は視覚化です-ディザリングはありません。

KMeans の部分を省略して、Floyd-Steinberg に焦点を当てたいと思います。

Floyd を pic に置き換えると、少しディザリングが発生しFloyd[i + 1][j] = quan * (np.float(5 / 16)) + pic[i + 1][j]ます。ただし、これは不適切なコードです。さらに、クラスターから色を処理する必要があるため、新しいピクセルをクラスターに再度評価します。どうすればそれを機能させることができますか？この重大な間違いはどこにありますか?

私はさまざまなディザリング方法を使用してグレースケール グラデーションの実装に取り​​組んできましたが、このタスクでは、グラデーションを左側の黒から水平にする必要があります。画像を水平に回転させようとして、次のことを試しました。

また、ベクトルを 2D 配列のように処理しようとしました。

これまでのところ、これらの方法はどれも機能していません。ここに私が取り組んでいるコードがあります:

そして、これがOrdered Dither を使用した結果です

X x Y ピクセルの領域があり、ピクセルごとに塗りつぶす必要があります。問題は、描画された形状がいつでも可能な限り丸くなければならないことです。

このアルゴリズムは、グレースケール イメージを 1 ビットに変換するときの Ordered Dithering のサブセットであると思いますが、参照が見つからず、自分で理解することもできませんでした。

Bresenham's Circle は知っていますが、面積ではなく特定の半径の円を描くために使用されます。

10 x 10 ピクセル グリッドのすべての充填率のアニメーションを作成しました。全領域が 10x10=100px であるため、各フレームは正確に 1% inc.

最近、金属フレームワークの学習を開始したので、Swift アプリ用のフィルターをいくつか作成できます。エラー拡散ディザリングに基づいて画像をディザリングするメタル カーネルを作成しようとしています。各ピクセルには Color が与えられ、値は元のピクセルの Color に基づいて隣接するピクセルに分配されます。各ピクセルが計算されると、値が画像全体に分散されるため、すべてのピクセルが相互に依存します。例として、フロイド スタイン バーグ ディザがあります。

金属がスレッドを処理する方法では、このディザリング方法は機能しません。画像をディザリングする場合、ピクセルは最初から最後までの順序でのみ計算できます。スレッド化を必要としないカーネル、または単一のスレッドで計算される画像配列全体を選択する方法を使用することは可能ですか?