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所属分类：编程语言
先来看一个例子：
虽然这位学生的笔记很整洁，但笔记的扫描件看起来有点乱。原因是复印机将这页笔记的反面内容也进行了扫描，这会分散读者的注意力，而对于JPG或PNG编码器来说，这种情况比纯色背景的图片更难压缩。
下图是我写的noteshrink.py程序的输出结果：
如果结果真是这样，那么分离背景色将不会有任何问题。遗憾的是，情况并非总是如此，由于复印机玻璃板上的灰尘和污迹、页面本身的颜色变化、传感器噪声等不同的因素，像素的RGB值会发生随机的变化，页面的“实际颜色”其实可能涵盖数千个不同的RGB值。
扫描图像的原件大小为2081×2531，共5267011个像素点。虽然我们可以逐一处理每个像素点，但是处理输入图像的代表性像素点会更快。
选择一组有代表性的颜色
当我们将前景色分离后，会得到与页面上笔记的颜色相对应的一组颜色。将得到的像素点重新放进RGB空间并计算每个像素对应的坐标，可以看到新的散点图呈现簇状，每一个颜色会形成自己的色块：
具体的做法是，通过k-means算法在一个颜色簇中找到一个点，这个点到其他每个点的平均距离之和最小。对上述数据集使用这个方法，得到7个不同的颜色簇：
由three.js提供支持的交互式三维图
不同颜色簇的可视化：
由three.js提供支持的交互式三维图
第二个PDF需要将饱和度阈值降低到0.045，因为蓝灰色的线条颜色太深不便于阅读：
对应的颜色簇：
由three.js提供支持的交互式三维图
最后这个PDF来自于工程师的方格纸，在这个过程中我将亮度阈值设置为0.05，因为背景和线条之间的对比度非常低：
对应的颜色簇：
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