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IlvQuantizer:イメージ色量子化クラス
IlvQuantizer は、すべての色変換クラスの抽象ベース・クラスです。このクラスは、トゥルー・カラー・イメージを任意の色数のインデックス・イメージに変換します。またディザリングなどすべての Rogue Wave® Views 量子化クラスに共通する基本的な関数を定義します。
サブクラスは、computeColorMap メソッドを再定義して、適切な IlvColorMap を返さねばなりません。
これには以下の 2 つの主要なサブクラスのカテゴリーがあります。
*1 つ目のカテゴリーは、固定カラーマップを使用します。
*2 つ目のカテゴリーは入力イメージからカラーマップを計算します。
Rogue Wave Views には現在、次の 4 つの定義済み量子化クラスがあります。
*The IlvFixedQuantizer は、トゥルー・カラー・イメージをユーザー定義のカラーマップに従ったインデックス付きカラーマップにリマップします。
*IlvQuickQuantizer は、IlvFixedQuantizer を、カラー・キューブに分布する定義済みカラーマップで特殊化します。赤色成分に 3 ビット、緑色成分に
3 ビット、青色成分に 2 ビットが割り当てられたマップから、256 色のマップがキューブに作成されます。
*IlvNetscapeQuantizer は、Netscape カラーマップとして知られている定義済みのカラーマップを持つ IlvFixedQuantizer を特殊化します。このカラーマップには 216 項目が含まれます。このカラーマップで生成されたイメージは、Netscape ウェブ・ブラウザーではディザリングされないことが保証されています。
*IlvWUQuantizer は、Wu アルゴリズムを使用して入力イメージからカラーマップを計算します。このアルゴリズムは、極めて少ない色数でも非常に正確なカラーマップを生成します (量子化サンプルを参照してください)。ただし、他に比べて時間がかかります。
Rogue Wave Views には含まれていないその他の量子化方法として、Neural Nets や Octrees があります。
コード・サンプル:
IlvWUQuantizer quantizer;
// bdata is an instance of an IlvRGBBitmapData
IlvIndexedBitmapData* idata = quantizer.quantizer(bdata, 64);

Version 6.0
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