Colors 帮助理解像素算法背后的理论？
比如说我有一张我想“像素化”的图像。我想要这个锐利的图像，用一个100 x 100的正方形网格来表示。所以如果原始照片是500像素X 500像素，每个正方形是5像素X 5像素。所以每个方块都有一个对应于它交换的5像素X 5像素组的颜色Colors 帮助理解像素算法背后的理论？,colors,theory,rgb,pixel,Colors,Theory,Rgb,Pixel,比如说我有一张我想“像素化”的图像。我想要这个锐利的图像，用一个100 x 100的正方形网格来表示。所以如果原始照片是500像素X 500像素，每个正方形是5像素X 5像素。所以每个方块都有一个对应于它交换的5像素X 5像素组的颜色 我怎么知道这一种颜色是什么，它最能代表它所覆盖的东西？我是否只需要对25个像素中的每一个取RG和B值，然后取它们的平均值？还是有什么我应该知道的模糊的其他方式？“像素化”功能中通常使用的是什么，比如photoshop？当源网格和目标网格是如此均匀地可分割和对齐时，
我怎么知道这一种颜色是什么，它最能代表它所覆盖的东西？我是否只需要对25个像素中的每一个取RG和B值，然后取它们的平均值？还是有什么我应该知道的模糊的其他方式？“像素化”功能中通常使用的是什么，比如photoshop？当源网格和目标网格是如此均匀地可分割和对齐时，大多数算法都会给出类似的结果。如果网格是固定的，则选择简单的平均值 在其他情况下，特别是当按小百分比调整大小时，质量差异非常明显。与简单平均相比，最简单的增强是加权每个像素值，考虑目标像素区域中包含的像素值的多少
要了解更多算法，请查看如果您想了解像素化的“理论”，请阅读重采样（尤其是下采样）。像素化算法就是简单地对图像进行下采样（使用一些下采样方法），然后使用。请注意，在代码中，这两个步骤可以融合为一个步骤 对于一般的下采样，要按n的因子进行下采样，首先通过适当的低通滤波器对图像进行滤波，然后从每n个样本中抽取一个样本。要使用的“理想”过滤器是，但由于实现的问题，通常使用作为接近的替代方案 然而，在进行像素化时，对于几乎所有的目的来说，使用简单的方法应该可以很好地工作，而且实现起来非常简单。这只是附近像素的平均值 如果不需要更改图像的输出大小，则这意味着您将图像划分为k×k像素的块（生成的大像素），然后用该块中像素的平均值替换每个块中的所有像素