gpt4 book ai didi

c# - 量化(减少图像的颜色)

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-30 01:02:16 31 4
gpt4 key购买 nike

我试图在 C# 中将图像量化为 10 种颜色,但在绘制量化图像时遇到问题,我已经制作了映射表并且它是正确的,我已经制作了原始图像的副本并且正在更改基于映射表的像素颜色,我使用下面的代码:

bm = new Bitmap(pictureBox1.Image);
Dictionary<Color, int> histo = new Dictionary<Color, int>();
for (int x = 0; x < bm.Size.Width; x++)
for (int y = 0; y < bm.Size.Height; y++)
{
Color c = bm.GetPixel(x, y);
if (histo.ContainsKey(c))
histo[c] = histo[c] + 1;
else
histo.Add(c, 1);
}
var result1 = histo.OrderByDescending(a => a.Value);
int ind = 0;
List<Color> mostusedcolor = new List<Color>();
foreach (var entry in result1)
{
if (ind < 10)
{
mostusedcolor.Add(entry.Key);
ind++;
}
else
break;
}
Double temp_red,temp_green,temp_blue,temp;
Dictionary<Color, Double> dist = new Dictionary<Color, double>();
Dictionary<Color, Color> mapping = new Dictionary<Color, Color>();
foreach (var p in result1)
{
dist.Clear();
foreach (Color pp in mostusedcolor)
{
temp_red = Math.Pow((Convert.ToDouble(p.Key.R) - Convert.ToDouble(pp.R)), 2.0);
temp_green = Math.Pow((Convert.ToDouble(p.Key.G) - Convert.ToDouble(pp.G)), 2.0);
temp_blue = Math.Pow((Convert.ToDouble(p.Key.B) - Convert.ToDouble(pp.B)), 2.0);
temp = Math.Sqrt((temp_red + temp_green + temp_blue));
dist.Add(pp, temp);
}
var min = dist.OrderBy(k=>k.Value).FirstOrDefault();
mapping.Add(p.Key, min.Key);
}
Bitmap copy = new Bitmap(bm);

for (int x = 0; x < copy.Size.Width; x++)
for (int y = 0; y < copy.Size.Height; y++)
{
Color c = copy.GetPixel(x, y);
Boolean flag = false;
foreach (var entry3 in mapping)
{
if (c.R == entry3.Key.R && c.G == entry3.Key.G && c.B == entry3.Key.B)
{
copy.SetPixel(x, y, entry3.Value);
flag = true;
}
if (flag == true)
break;

}
}
pictureBox2.Image=copy;

最佳答案

您的代码有两个问题:

  • 速度太慢了
  • 量化不是我所期望的。

这是一张原始图像、您的代码的结果以及 Photoshop 在要求减少到 10 种颜色时所做的操作:

enter image description here

  • 加速代码可以分两步完成:

    • 摆脱最讨厌的时间浪费者
    • GetPixelSetPixel 循环转换为 Lockbits 循环。

这是第一步的解决方案,可将代码速度至少提高 100 倍:

Bitmap bm = (Bitmap)Bitmap.FromFile("d:\\ImgA_VGA.png");
pictureBox1.Image = bm;

Dictionary<Color, int> histo = new Dictionary<Color, int>();
for (int x = 0; x < bm.Size.Width; x++)
for (int y = 0; y < bm.Size.Height; y++)
{
Color c = bm.GetPixel(x, y); // **1**
if (histo.ContainsKey(c)) histo[c] = histo[c] + 1;
else histo.Add(c, 1);
}
var result1 = histo.OrderByDescending(a => a.Value);
int number = 10;
var mostusedcolor = result1.Select(x => x.Key).Take(number).ToList();

Double temp;
Dictionary<Color, Double> dist = new Dictionary<Color, double>();
Dictionary<Color, Color> mapping = new Dictionary<Color, Color>();
foreach (var p in result1)
{
dist.Clear();
foreach (Color pp in mostusedcolor)
{
temp = Math.Abs(p.Key.R - pp.R) +
Math.Abs(p.Key.R - pp.R) +
Math.Abs(p.Key.R - pp.R);
dist.Add(pp, temp);
}
var min = dist.OrderBy(k => k.Value).FirstOrDefault();
mapping.Add(p.Key, min.Key);
}
Bitmap copy = new Bitmap(bm);

for (int x = 0; x < copy.Size.Width; x++)
for (int y = 0; y < copy.Size.Height; y++)
{
Color c = copy.GetPixel(x, y); // **2**
copy.SetPixel(x, y, mapping[c]);
}
pictureBox2.Image = copy;

请注意,如果我们只想对颜色进行排序,则无需使用毕达哥拉斯的全部力来计算距离。 Manhattan distance会做的很好。

另请注意,我们已经有了查找字典 mapping,其中包含图像中的每种颜色作为其键,因此我们可以直接访问值。 (这是迄今为止最严重的时间浪费..)

测试图像在 ~1s 内处理,所以我什至不去修改 LockBits..

  • 但是校正量化并不是那么简单,我恐怕超出了一个好的 SO 问题的范围。

    • 但让我们看看出了什么问题:看看结果,我们一眼就能看出:有很多天空,所有许多蓝色像素都有超过 10 种色调,所以所有前 10 名列表中的颜色是蓝色。

    • 因此整个图像没有其他色调!

    • 要解决这个问题,您最好研究 common quantization algorithms ..

修复代码的一种简单方法是丢弃/映射最常用列表中与您已有的任何颜色过于接近的所有颜色。但是找到最佳的最小距离需要 soma 数据分析..

更新 改进代码的另一种非常简单的方法是通过一些较低的位来掩盖真实颜色,以将相似的颜色映射在一起。仅选择 10 种颜色仍然太少,但改进非常明显,即使对于此测试图像也是如此:

Color cutOff(Color c, byte mask)
{ return Color.FromArgb(255, c.R & mask, c.G & mask, c.B & mask ); }

在此处插入 (1):

byte mask = (byte)255 << 5 & 0xff;  // values of 3-5 worked best
Color c = cutOff(bm.GetPixel(x, y), mask);

还有这里(2):

Color c = cutOff(copy.GetPixel(x, y), mask);

我们得到:

enter image description here

仍然缺少所有黄色、橙色或棕色色调,但只增加了一条线,这是一个不错的改进..

关于c# - 量化(减少图像的颜色),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34557480/

31 4 0
Copyright 2021 - 2024 cfsdn All Rights Reserved 蜀ICP备2022000587号
广告合作:1813099741@qq.com 6ren.com