vectorització d'imatges
- Brightness Cutoff
Esta usa realmente la suma del rojo, verde y azul (o escala de grices) de un pixel como un indicador de si este puede ser considerado blanco o negro. La luminosidad puede ser configurada desde 0.0 (negro) a 1.0 (blanco). La mayor configuración del umbral, el menor número de pixeles que serán considerados para ser \u201cwhite\u201d, y la imágen intermedia que se convertirá en oscura.
IMATGE 1:
IMATGE EDITADA :
- Edge Detection
Este filtro usa el arlgoritmo de detección de bordes desarrollado por J. Canny, el cual es un modo de búsqueda rápida de isóclinas de contrastes similares. Esto producirá un mapa de bits intermedio que será visto un poco diferente a la imágen original que como lo hace la lumínusidad de la imágen, pero provee la curva de información que de otra manera será ignorado. La configuración del umbral es (0.0 \u2013 1.0) ajustada por la luminosidad de la imágen si es un pixel adjacente al borde del contasre que será incluido en el resultado. Esta configuración puede ajustar la opacidad o grosor del borde en el resultado.
IMATGE 2:
- Color Quantization
El resultado de este filtro producirá una imágen intermedia que es muy diferente de la otra segunda, pero es de hecho muy útil. En vez de mostrar las isóclinas o brillo o contraste, esta buscará los bordes donde los colores cambian, uniformemente igual a brillo y contraste. Las opciones de configuración aquí son: Número de colores, decide cuantos colores de salida pueden haber, si el mapa de bits intermedio era de color. Este entonces decide blanco/negro según si el color ha sido uniforme o posee un indice raro.
IMATGE 3:
IMATGE EDITADA:
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