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気を付けたこと。
- 配列要素はインデックスで呼び出さない。一旦変数に代入してからそのメンバにアクセスする。
- int → Number のキャストを明示的に行う。左辺の型がNumberなら 1 じゃなくて 1.0 を代入する。
ホントはmoee探求を再開すべきな気もするが、とりあえずjava学習に一旦区切りが付いたので、できることならAS3.0を掘り続けたい。AS5.0になったらいよいよ危ないなぁ、と要らぬ心配をしてみたり。(proce55ingみたい)
ちょっと前に調べたYCrCb色空間について。何でもアナログ映像の信号やらにも使われているらしいけど、これでカラーパレットっていうのかな、そういうのを作ったらどうなるんだろう、と思って作ってみた。
四角い部分は横軸がCr、縦軸がCb、その横の細長いのはYを表してる。単純に明度上げるよりもグラデーションに味があるけど、HSVの使い勝手には劣る気がするなあ。
いかんせん地味。こんなんじゃwonderfl出来ないよ!
なので僕も沢山パーティクル作って、デーハーな何かをすることにする。
ちょっと前に調べたYCrCb色空間について。何でもアナログ映像の信号やらにも使われているらしいけど、これでカラーパレットっていうのかな、そういうのを作ったらどうなるんだろう、と思って作ってみた。
四角い部分は横軸がCr、縦軸がCb、その横の細長いのはYを表してる。単純に明度上げるよりもグラデーションに味があるけど、HSVの使い勝手には劣る気がするなあ。
いかんせん地味。こんなんじゃwonderfl出来ないよ!
なので僕も沢山パーティクル作って、デーハーな何かをすることにする。
あまりのセンスのNASAに我ながらビックリした。
あと変にインタラクティブに凝ったら、くそ重くなった。
[追記] 更に色々加えたらいよいよ、重いだけでなく悪趣味になってきた。元に戻す。作ったものは続きに。
あと変にインタラクティブに凝ったら、くそ重くなった。
[追記] 更に色々加えたらいよいよ、重いだけでなく悪趣味になってきた。元に戻す。作ったものは続きに。
以前8ビットBMPエンコーダ ってのを作ったんだけど、これは256階調のグレースケールしか出力出来なかった。で、256色の最適化されたカラーテーブルを作る方法について以前から考えていたりしたのだけど、てっく煮さんでK-means法というクラスタリング手法の事を知り、これを減色アルゴリズムに使うことにした。
今回はパラメータをRGBの3座標に限定したけど、さらにピクセルのXY座標も付加することで(距離関数に何かしらの工夫がいるんでしょうけど)領域判定なんかにも使えるらしい。
以下は16色で減色を行うサンプル。上が元画像ね。
クリックするたびにカラーテーブルを更新して徐々に最適化する。
あと何かキーを押すとリセット。
処理の手順は簡単には以下のような流れ。
RGBよりもL*a*b*だとかYCrCbだとかの色空間でクラスタリングしたほうが、人間の目にとってより自然になる、というような話もあるけど。
今回はパラメータをRGBの3座標に限定したけど、さらにピクセルのXY座標も付加することで(距離関数に何かしらの工夫がいるんでしょうけど)領域判定なんかにも使えるらしい。
以下は16色で減色を行うサンプル。上が元画像ね。
クリックするたびにカラーテーブルを更新して徐々に最適化する。
あと何かキーを押すとリセット。
処理の手順は簡単には以下のような流れ。
- ランダムな16色のカラーテーブルを作って、それぞれのピクセルを一番近いテーブル色で置き換える。
- 同じテーブル色を選んだピクセルの元の色の平均値を求めて、そのテーブル色を置き換える。
- 再度、それぞれのピクセルを一番近いテーブル色で置き換える。
- 以下、2と3の繰り返し
RGBよりもL*a*b*だとかYCrCbだとかの色空間でクラスタリングしたほうが、人間の目にとってより自然になる、というような話もあるけど。
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