Exoquant 0.1.0

Exoquant 是一个用 Rust 编写的非常高质量的图像量化库，具有基本颜色量化、K-Means 调色板优化和重映射以及 Floyd-Steinberg 和有序抖动器的抖动功能。

此库版本的代码是对 2004 年编写的一个同名 C 库的改进重写。

用法

将 exoquant 添加到您的 Cargo.toml 作为依赖项

[dependencies]
exoquant = "0.2.0"

基本 API

对于简单用例，有一个方便的函数，它只需输入真彩色图像数据和几个选项，即可返回调色板和索引图像数据作为输出

use exoquant::*;
let image = testdata::test_image();

let (palette, indexed_data) = convert_to_indexed(&image.pixels, image.width, 256,
  &optimizer::KMeans, &ditherer::FloydSteinberg::new());

低级 API

低级 API 允许您完全控制量化工作流程。它允许使用以下用例

• 仅创建调色板并在自己的自定义代码中进行重映射
• 将图像重映射到现有调色板或使用不同库创建的调色板
• 为多个输入图像（或，例如，GIF 的帧）生成单个调色板
• 实现您自己的自定义抖动器（也可以与基本 API 一起使用）

使用低级 API 对图像进行量化的示例如下

use exoquant::*;
use exoquant::optimizer::Optimizer;

let image = testdata::test_image();

let histogram = image.pixels.iter().cloned().collect();

let colorspace = SimpleColorSpace::default();
let optimizer = optimizer::KMeans;
let mut quantizer = Quantizer::new(&histogram, &colorspace);
while quantizer.num_colors() < 256 {
  quantizer.step();
  // very optional optimization, !very slow!
  // you probably only want to do this every N steps, if at all.
  if quantizer.num_colors() % 64 == 0 {
    quantizer = quantizer.optimize(&optimizer, 4);
  }
}

let palette = quantizer.colors(&colorspace);
// this optimization is more useful than the above and a lot less slow
let palette = optimizer.optimize_palette(&colorspace, &palette, &histogram, 16);

let ditherer = ditherer::FloydSteinberg::new();
let remapper = Remapper::new(&palette, &colorspace, &ditherer);
let indexed_data = remapper.remap(&image.pixels, image.width);

API 文档

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