忍者ブログ
[1]  [2]  [3]  [4]  [5
×

[PR]上記の広告は3ヶ月以上新規記事投稿のないブログに表示されています。新しい記事を書く事で広告が消えます。

上下左右のパネルにイベント伝搬。DataEventのdataが前回受け取ったものと同じだったら伝搬しない。
PR

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。
今更というか、ようやくというか、wonderfl始めた。超たのしい。

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。

文具コーナーでよく見る試し書きのアレ。

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。
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。
  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
26歳のハローワールド
カレンダー
04 2024/05 06
S M T W T F S
1 2 3 4
5 6 7 8 9 10 11
12 13 14 15 16 17 18
19 20 21 22 23 24 25
26 27 28 29 30 31
最新コメント
[11/27 gyzwviyehl]
[11/18 Tepexaxyonelo]
[09/12 gomFolley]
[08/16 CypeBachCoece]
[06/02 gb]
[03/06 kishima]
[01/18 KNDY]
[01/16 kage]
[12/23 KNDY]
[12/23 kage]
最新トラックバック
ブログ内検索
アクセス解析
プロフィール
HN:
knd
HP:
自己紹介:
絶賛迷走中。
UNIQLO CALENDAR
忍者ブログ [PR]