quantization

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    현재 저는 제스처 인식 응용 프로그램을 개발 중이며, 웹캠을 사용하여 matlab의 분류 단계로 숨겨진 마르코프 모델을 사용하고 있습니다. 필자는 특징 벡터 추출을 포함한 전처리 과정을 마쳤습니다. 필자는 PCA (Principal Component Analysis)를 이러한 벡터에 적용했습니다. Kevin Murphy의 HMM 도구 상자를 사용하려면 1에

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    그래서 "간단한"색 감소를 이미지에 적용하기 시작했습니다. 나는 마지막 날에 어떻게 작동하는지 연구했고, 여기서 실험 할 수있는 알맞은 알고리즘으로 보이는 것을 찾았다. Median cut algorithm 출력은 n 색 팔레트이다. 나는이 알고리즘이 실제로 작동하는지 아직 확신하지 못했다. 그러나 나는 그것이 있다고 가정하고있다. 내가하고 싶은 것은 그

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    나는 더블 양자화 효과를 감지하기 위해 이미지의 양자화 된 DCT 계수에 대한 히스토그램을 원한다. 내가 hist (x)를 사용할 때 10으로 범주화하고 hist (x, 20) 또는 30으로 변경하면 DQ 효과가 실제로 나타나지 않습니다. 그래서 거기에 더 좋은 방법이 무엇입니까 ?? MATLAB에 im = jpeg_read('image'); % Pull

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    저는 단 정밀도 부동 소수점 값과이 값이 생성 된 샘플 분포에 대한 정보가 없으므로 Sigmoid를 적용하거나 수행 할 수 없습니다 어떤 종류의 정규화. 또한, 나는 가치가 항상 부정적이 아님을 안다. 이 float를 바이트로 표현하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 나는 다음과 같은 생각했습니다 가 UINT32로 플로트 해석 (I이 숫자 사이의 상대적인 순

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    .xwd 이미지를 사용하는 스크립트에서 작업하고 wxdtopnm을 실행 한 다음 ppmtogif로 파이프합니다. 기본적으로 : exec wxdtopnm < file.xwd | ppmtogif > file.gif 그러나, 가끔 ppmtogiff: to many colors - try doing a 'ppmquant 256' 그럼 내가 ppmquant과

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    안드로이드 4.0 또는 4.0.3을 실행하는 에뮬레이터에서 나는 제거 할 수없는 끔찍한 컬러 밴딩을보고 있습니다. 테스트 한 다른 모든 Android 버전에서 그래디언트가 부드럽게 보입니다. 저는 RGBX_8888로 구성된 SurfaceView가 있으며 렌더링 된 캔버스에 밴딩이 없습니다. 렌더링의 마지막에 노이즈 패턴을 오버레이하여 이미지를 수동으로 디더

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    다른 이미지의 .gif 변환을 지정된 색상 맵으로 저장하려고합니다. 이미지의 "-remap cmap.gif"옵션 마법 (magick) 예 : output.gif input.png cmap.gif -remap 변환합니까 cmap.gif에서 지정된 색상을 사용하여 input.png 처리하지만, 출력 색상 맵에서 순서를 변경합니다. Image Magick이 같은

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    OpenCV를 사용하여 주어진 이미지의 각 픽셀에 대한 모든 RGB 값의 전체 목록을 얻는 방법을 찾고 있습니다. 이제 이것을 "색상 양자화"라고 부릅니다. 문제는 적어도 온라인에서 발견 한 바에 따르면,이 시점에서이 "색 양자화"는 히스토그램 또는 "색 감소"또는 유사한 이산 계산 솔루션에 관한 것입니다. 내가 원하는 것을 알고 있고 "인터넷"이이 단어의

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    jpeg 이미지 압축을 연구하려고합니다. 난 양자화 단계에 대한 한 가지 문제가있어, 나는 매트릭스 16x16에 대한 양자화 테이블을 찾을 수 없습니다. 내가 dct.Any 링크를 사용하여 디지털 이미지 압축을위한 JPEG 양자화 테이블 (16x16)에 대한 matlab에 코드를 찾고 있는데 내가 조회 할 수있는 자원?

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    어떻게 델파이에서 지정된 수 (< = 256)로 색상을 줄일 수 있습니까? 난 그냥 사용하지 않으 : Bmp.PixelFormat := pf8bit; 때문에 나는 색상의 수를 제어 할 수없는 방법입니다. 256 색 이하의 이미지를 디더하는 법을 이미 알고 있기 때문에 디더링을 원하지 않습니다. 나는이 Median Cut implementation을 발견