将十六进制颜色空间分为两个分区

Question

要将灰度色彩空间分成两个分区，我只需将nbins除255即可。要确定一个灰度色块，我只需检查色彩所在的色块范围。因此，将灰度色彩空间划分为我可以获得的小块色彩空间并不重要。我知道，例如，从0到25的颜色有一些相似之处 - 它们非常黑/黑。

但是将十六进制色彩空间分成多个分区呢？我只是做同样的事情吗？将16（billon？）分成nbins？这些垃圾箱有一些相似之处 - 比如灰度0到25如何在阴影中相似，是0x000到0x100相似的阴影？

我的用例是颜色减少图像，然后计算像素颜色（十六进制），但我会将它们分类到箱，而不是计算单个颜色。

OpenCV有一些功能已经划分了十六进制色彩空间吗？我会更好地避免十六进制，只能移动到Hue频道吗？除了不具有十六进制的大范围外，我是否可以有效地使用与十六进制相同的内容？

Answer 1

它们（作为注释状态）并不像“RGB”颜色那么多的“十六进制”颜色。

现在，你可以做的是R，G和B 每个分为nbins，但会给你nbins*nbins*nbins总数。相反，您可能需要考虑将它们分别划分为std::cbrtn(bins)（立方根）。你可能会在那里产生一些舍入效应。

您还可以细分HSV表示法。这是相同的色彩空间，但表达方式不同。在这种情况下，如何划分HSV空间并不那么明显。对于白色（V〜1）和非常暗/黑色（V〜0），色相的定义不明确。您当然可以使用上面给出的方法，只需使用每个单独组件的简单分区即可。但是这不会给你同样好的结果。您使用太多的nbins来区分白色和黑色附近的色调。

真实世界的减色方法是Floyd-Steinberg dithering。可能对你有点过度。