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我想使用索引调色板将 24 位 RGB 图像(每个 channel 8 位)转换为 8 位。
我最初的想法是创建一个数组，并简单地计算每种颜色在图像中出现的次数，但我认为如果有大面积颜色轻微变化的区域用完所有调色板，那将是一种浪费空间有利于较小但可能更重要的颜色组。
一旦我完成构建调色板，我的想法是将每种 RGB 颜色视为一个 3 维矩阵，并将其点积与调色板中的每个条目进行比较。
...
如您所见，我并不完全了解术语，但我希望您明白我的意思:)
我的问题是；是否有人能够分享关于如何解决这个问题的见解，或者是否可以让我在正确的方向上阅读任何在线阅读 Material ？
谢谢!
最佳答案
根据 Paul Heckbert's paper from 1982流行度算法不如 Median Cut。
有一系列类似 Median-Cut 的(空间分割)算法可以选择不同的标准，例如minimize variance每个分区中的颜色)。
使用 Octtree 进行快速但丑陋的分割。
有K-Means、Linde-Buzo-Gray等聚类算法.
一个有趣的奇数是 NeuQuant神经网络。
我仍在尝试为 pngquant 找出最好的一个.
关于image-processing - 将真彩色 RGB 图像转换为索引颜色，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5221708/
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