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ステップのような関数に変換したい連続信号があります（正しい用語が何であるかわかりません）

したがって、信号の下部のすべてのサンプルを 1、中間のものを 2、高いものを 3 に置き換える必要があります。また、ステップのサイズを制御したいと考えています (この例では 3 ですが、変更することができます)。

MATLAB でそれを行うにはどうすればよいですか? 前もって感謝します。

PS

quantとを試しordinalましたが、できませんでした。

画像の上位 5 つの支配的な色のカラー パレットを生成する必要があります。Embedly の抽出ツールまたはColor Thiefの結果を再現したいと考えています。

次のコマンドでは、わずかに異なる結果が得られます。

単純なグラフィックス (Google ロゴなど) ではうまく機能しないことがわかったので、5 色に量子化する必要があるかどうかは少しわかりません。より大きなカラー パレットを使用して、上位n色だけを選択する方がよいでしょうか?

これは、使用される量子化アルゴリズムに関する次の質問につながります。Embedly Extract の結果を見ると、出力色は必ずしも最も頻度が高いわけではありませんが、互いに最も異なるクラスターのように見えます。

たとえば、非常に暗い画像 (黒/茶色) に明るい赤の小さなディテールがあるとします。ImageMagick に赤が含まれていることを確認するにはどうすればよいですか? （これがばかげているように聞こえる場合はお詫びします。色彩理論は私にとってまったく新しいものです！）。

以下は、テストに使用した画像です。

正規化に問題があります。問題の内容と、それを解決する方法を教えてください。
私は 3 チャンネルのカラー画像を取り、それをグレースケールに変換し、均一または不均一な量子化を適用し、同じことを行います。この画像に正規化を適用する必要がありますが、画像とグレースケールが常に 3 つのチャネルであっても問題があります。3 チャンネルの画像を持つ正規化を適用するにはどうすればよいですか? 最小値と最大値はすべて 3 つのチャネルに含まれている必要がありますか? 誰か手を貸してくれませんか？
私が使用している言語は処理 2 です。

PSグレースケール画像を使用する代わりに、カラー画像で同じことを行うことはできますか?

だから私は、画像から人間が知覚する支配的な色を抽出する方法に取り組んでいます。

例として、ここに写真があります: https://500px.com/photo/63897015/ looking-out-for-her-kittens-by-daniel-paulsson

ほとんどの人間は、「支配的な」色は、その突き刺すような紺碧の瞳であると考えるでしょう. ただし、標準の量子化を使用すると、16 色程度を下回ると、その青は完全に消えます。目はキャンバスの 0.2% しか占めていないので、平均を求めることはまったく機能しません。

プロジェクトの詳細: アップロードされた写真または特定の色を受け入れ、同様の支配的な色を持つ他の写真の束を返す Rails アプリを構築しています。このツールは、デザイナーが既存の配色に一致するストック写真を見つけるために使用されます。技術的な部分を整理できれば、他にもクールなアイデアがあります。

現在の研究: 私は過去 24 時間を費やして、この内容についてすべて読んでいました。私が試したすべてのサービスの中で、適切に機能するのは TinEye だけですが、これらはクローズド ソースです。複数のリンクを提供することはできませんが、「TinEye Color」をグーグルで検索して見つけることができます.

使用ツール: ImageMagick を使用して、画像変換とヒストグラム生成を行っています。

望ましい結果: その写真が与えられたら、5 ～ 6 色のパレットを作成したいと思います。飽和した紺碧はその 1 つです。

現在の方法: 私が現在行っている方法は、32 色または 64 色に減らし、彩度/色相の外れ値を探すことです。標準偏差が低く、外れ値がかなり離れている場合は、それをパレットに追加します。次に、写真をさらに 4 色に縮小し、それらを組み合わせて 5 ～ 6 色のパレットを作成します。

私の質問: 私の問題は、ImageMagick の量子化アルゴリズムにあります。私は色の平均を取りたくありません。色のようなものでグループ化し、中央値を取り、飽和色を優先します。猫の絵を 32 色に減らすと、目が彩度の低い灰色になります。

ですから、画像から目立つ色をぼかすことなく見つけることができるアルゴリズムまたは色の原則を知っているかどうかを皆さんに尋ねています. 4〜5色を組み合わせたぼやけた平均ではなく、実際に画像にある色が必要です。

より一般的な意味で、TinEye は完璧な仕事をしており、彼らがどのようにそれを成し遂げたのかを知りたい.

信号の SQNR を計算したいと考えています。

まず、最下位 4 ビットを「削除」します。だから私はサンプルを16で割り、丸めてから16を掛け直しました。

エラー信号 (元の信号と再量子化された信号の差) を計算しました。6.4180e-05 という結果になりました。これは可能ですか？それを db に変換すると、-83.8519 db という結果になりました。これは正しいです？私がしたことは正しいですか？値は非常に大きく見えます。

OpenCVのドキュメントにある量子化サンプル コードを実行しています。

コード自体は次のとおりです。

どんな助けでも大歓迎です！

RGB カラーを 8 ビットから 6 ビットに量子化したいと考えています。私は次のようにJavaコードを書きました：

次に、次のように変更しました。

に：

チャンネルごとにピクセルごとに6ビットを意味すると思うので、私の理解が正しいか間違っているかはわかりません。出力画像は本当に奇妙です。誰かがそれを理解するのを手伝ってくれることを願っています