首页x = [1.2, 2.7, -3.5, 4.8]; y1 = quantize(x, 3);

x = [1.2, 2.7, -3.5, 4.8]; y1 = quantize(x, 3);

时间: 2024-04-17 14:23:19 浏览: 152

go-quantize:Go缺少的图像量化器

量化 go-quantize是一种高度优化且内存效率高的调色板生成器。当前，它实现了Median Cut算法，包括加权颜色优先级。表现 go-quantize为每个生成的调色板恰好进行了两个切片分配，其中较大的一块被有效地合并了。它还对某些图像类型使用高性能的直接像素访问，从而减少了内存占用并提高了吞吐量。基准测试与现有的量化库相比，go-quantize的执行速度明显更快： # bench/bench_test.go BenchmarkQuantize-8 50 20070550 ns/op 122690 B/op 258 allocs/op BenchmarkSoniakeysMedian-8 3 465833354 ns/op 3479624 B/op 782 allocs/op Ben

根据你的输入，将数据 `[1.2, 2.7, -3.5, 4.8]` 使用量化规则 `3` 进行量化，可以得到以下结果： ```matlab y1 = quantize(x, 3) ``` 结果是： ``` y1 = [3, 3, 0, 6] ``` 在这个例子中，输入数据 `[1.2, 2.7, -3.5, 4.8]` 中的每个元素都被舍入到最接近的 `3`。因此，量化后的结果是 `[3, 3, 0, 6]`。请注意，输出结果的数据类型与输入数据类型相同，即为 double 类型。

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