→ ykjiang:這問題不只有趣，應該也實用，如有這工具，設計師應該想用 03/30 12:34
→ ykjiang:不然現在都人工挑色，聽起來就覺得很費時 03/30 12:35
推 DJWS:關鍵字 color palette generator 03/30 16:47
→ Leon:我們做 image processing 的, 會告訴你 quantization 03/31 14:36
→ Leon:要取決於你的 error metric.. 03/31 14:36
※ 引述《ykjiang (York)》之銘言：
: 有些圖檔，如如 png, bmp 或 gif 等
: 有支援調色盤
: 如果我們限制調色盤的顏色數目為，例如說 64 色
: 那如何從原本全彩的圖中，挑選最具代表性的 64 色呢？
: 最簡單的作法可能是取在這張圖中出現頻率最高的 64 種顏色
: 但這個作法有嚴重的缺陷，
: 因為頻率最高的 64 色，很可能顏色很接近，所以在人眼看來，是很接近的顏色，
: 例如說，可能看起來都是黑色，
: 那這個調色盤調出的圖一定嚴重失真
: 請問這個問題通常會採取的作法是什麼？
: 更進一步，如果今天全彩圖是很多張，但只能選一組共用的調色盤時，
: 作法跟單張圖會一樣嗎？或者是有不同考量？
: 以上，不知道大家有沒有好的想法？
This is a interesting question..
你原本的問題比較複雜，我們先考慮一個簡單的問題
給定一張灰階圖案，8bit = 256 levels
請問要如何將這張圖轉成一個 8 levels 的圖，
且失真最小？
首先，你要定義何謂 失真
因為傳統的 Ｌ２ 在人眼看起來並不一定是這樣。。
我以前發的ＰＡＰＥＲ，
是用 GMM to approximate the histogram
It works in some sens, but really depends on your image and error metric
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◆ From: 128.125.20.24