abril 14, 2021
Color homogeneo graficacion

Color homogeneo graficacion

🙉 Clase 11 de dsip: representación de señales dt con el estándar

Los archivos gif (pronunciado “jiff”), jpeg (“jay-peg”) y, en menor medida, png (“ping”) son los formatos de archivo web más populares. Los gráficos de mapa de bits están formados por una cuadrícula de miles de pequeños objetos de imagen cuadrados de colores, o píxeles, en los tres formatos gráficos web más populares. Los archivos de mapa de bits, generados habitualmente por teléfonos móviles y cámaras digitales, se crean, editan, redimensionan y optimizan fácilmente para su uso en la web con programas de fácil acceso como Adobe Photoshop o Elements, Corel Paint Shop Pro y Painter, y otros programas de edición fotográfica.
Prácticamente todos los gráficos de la web se comprimen para mantener el tamaño de los archivos lo más pequeño posible para una distribución eficiente en Internet. La mayoría de los sitios web utilizan tanto imágenes gif como jpeg. La elección entre estas formas de archivo se reduce a una clara valoración:
En la década de 1980, el servicio de información CompuServe popularizó el formato de intercambio gráfico (gif) como forma rápida de transferir imágenes a través de las redes de datos. Los diseñadores iniciales de la World Wide Web eligieron el gif por su eficacia y familiaridad universal a principios de los 90. Muchas de las imágenes de Internet están en formato gif, y los archivos gif pueden mostrarse en casi cualquier navegador web que admita gráficos. Para mantener el tamaño de los archivos sin perder consistencia, los archivos gif utilizan un esquema de compresión “sin pérdidas”. Por otro lado, los formatos gif son gráficos de 8 bits y sólo pueden contener 256 colores.

😲 Transformación 2d (traducción) en infografía en

El color es uno de los métodos de comunicación más significativos que el ojo humano puede distinguir rápidamente. La Optical Society of America clasifica un espectro de 7,5 a 10 millones de matices que un ojo humano normal debería ser capaz de discernir (Eco, 1985). El Dictionary of Color (Maerz & Paul, 1953) recoge algo más de 3.000 nombres de colores en inglés. Según Gage (1995), los esquemas de color modernos han recurrido a los números para discernir las variaciones perceptibles de los tonos y los valores debido a nuestra incapacidad para llamar a demasiados colores por su nombre. Para otros, el color es una forma de transmitir emociones, para otros tiene un efecto sobre cómo se sienten, e incluso para otros, el color está tan entrelazado con la historia y la fe que adquiere un profundo significado en sí mismo. Según Nassau (1998), la palabra “color” describe al menos tres aspectos sutilmente diferentes de la realidad. En primer lugar, denota la propiedad de un objeto, como en “hierba verde”. En segundo lugar, como en “la hierba refleja eficazmente la luz verde… mientras absorbe la luz de otros colores más o menos completamente”, se refiere a una propiedad de los rayos de luz. En tercer lugar, describe una categoría de estímulos, como la interpretación del verde que hace el cerebro al identificar la luz solar reflejada selectivamente en la hierba.

🦉 Curso de gráficos online opengl 1: dibujo

Nuestro proceso descompone una imagen de entrada (a) en una colección de segmentos suaves automáticamente (b). En la práctica, estos segmentos suaves pueden ser tratados como capas, que son típicas en las aplicaciones de edición de imágenes. Utilizando esta relación, podemos obtener resultados sorprendentes en la edición de color (c), la composición (d) y otras aplicaciones de procesamiento de imágenes.
Presentamos un nuevo método para descomponer una imagen en una serie de segmentos de color suaves, que son similares a las capas de color con canales alfa que se encuentran en las herramientas modernas de procesamiento de imágenes.
Proponemos un procedimiento de refinamiento del color y una formulación energética para producir capas compactas de colores homogéneos, así como un método para estimar automáticamente un modelo de color estadístico a partir de una imagen.
Mostramos cómo nuestros segmentos de color suaves pueden exportarse fácilmente a conocidos programas de manipulación de imágenes y utilizarse para generar resultados convincentes en diversas aplicaciones de manipulación de imágenes sin que el usuario tenga que aprender nuevas herramientas o flujos de trabajo.

👩 Gráficos de ordenador: dispositivos de visualización de vídeo

Este trabajo propone un nuevo algoritmo de transformación de Hough generalizado que utiliza la similitud de color entre segmentos homogéneos como criterio de votación. La entrada del algoritmo es un conjunto de regiones coordinadas por color. Estas áreas se generan presegmentando la imagen con el algoritmo morfológico de la cuenca hidrográfica y luego refinando las salidas con un algoritmo de fusión de regiones. Para generar entradas para la tabla de referencia de la transformada de Hough, se eligen pares de regiones pertenecientes al objeto. Cada entrada de la tabla R mantiene un registro de la diferencia de color entre los pares de regiones seleccionados. Esto se hace para calcular la similitud de color y, como resultado, generar votos durante el proceso de votación, así como alguna información importante para recuperar los parámetros de transformación del objeto. Según los resultados de los experimentos, nuestro algoritmo es inmune a los cambios de iluminación, la oclusión y la distorsión del resultado de la segmentación. Puede reconocer objetos que han sido desplazados, girados, dimensionados e incluso colocados en un entorno complejo.

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