python opencv實現抖動演算法

2022-09-18 12:00:09 字數 2795 閱讀 7937

簡單說就是犧牲解析度來提高顏色數量。

通過黑點的疏密程度來進行灰度的顯示。

例如墨水螢幕只能顯示黑白,那麼我們可以取樣一部分區域矩,例如2x2的乙個矩陣,來顯示5個級別的灰度,用4個畫素當成乙個畫素來看,就會有5個級別的灰度。

通過這種方法就可以犧牲掉一半的解析度(其實是1/4),來顯示出5個級別的灰度,當然如果擴大取樣矩陣可以獲得更多級別的灰度,同時也有犧牲很大的解析度。

取樣的矩陣為nxn,顯示顏色灰度的級別一共有 (nxn+1),那麼正常的灰度級別為256級,也就是最大取樣16x16的矩陣就夠用了。

)# 計算2x2矩陣中灰度平均值

temp = img[h:h+

2,w:w+2]

# 取樣

change(gray,temp)

# 將取樣的矩陣根據其灰度值進行處理

)原圖:

處理後的影象:

這裡只定義的2x2的矩陣,因為我想在 128x64的螢幕上進行顯示,實際上是我想多了,我的螢幕解析度太小了,即使犧牲的解析度很小了還是沒什麼效果

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