Andika Eka Putra
50413884
3IA15
Different Cubehelix Palettes
Untuk Versi Lengkap dan Rapih Dapat di Akses di sini
KATA PENGANTAR
Buku Different Cubehelix Palettes ini disusun untuk mengembangkan materi dan memenuhi tugas Softskill yang dapat mendorong berkembangnya kompetensi mahasiswa/i. Mahasiswa/i dapat menggunakan buku ini sebagai referensi pelajaran bedasarkan petunjuk dosen.
Buku ini dilengkapi dengan penjelasan materi mengenai Different Cubehelix Palettes. Materi yang dipaparkan bukan hanya materi mengenai Different Cubehelix, namun juga materi kasus atau contoh pemanfaatan perangkat lunak Different Cubehelix Palettes agar mahasiswa/i dapat memahami materi dan pemanfaatan Different Cubehelix Palettes.
Penulis menyadari bahwa karena sulitnya percetakan notasi dan gambar pada buku ini masih sangat banyak kesalahan cetak maupun kekurangsempurnaan gambar yang terjadi. Semoga dalam cetakkan berikutnya dapat diadakan koreksi dan perbaikan seperlunya. Disamping kesalahan cetak tersebut, susunan dan isi buku ini pun masih belum memadai, karena itulah segala kritik dan saran yang membangun sangat diharapkan. Semoga buku ini dapat bermanfaat bagi yang membacanya.
Depok, Januari 2016
Penyusun
Bab 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Warna adalah bagian yang sangat penting dalam kehidupan sehari-hari. Dimulai dari warna pakaian yang dipilih hingga warna makanan yang Anda makan, semuanya memiliki pengaruh tersendiri yang dapat dinilai dari sisi bagus atau jelek. Warna yang kita lihat sebenarnya adalah spektrum cahaya yang dipantulkan oleh benda yang kemudian ditangkap oleh indera penglihatan kita (mata) lalu diterjemahkan oleh otak sebagai sebuah warna tertentu. Tapi darimana kita tahu kombinasi warna mana yang bagus atau cocok digunakan? Di sinilah skema warna akan berperan dalam menhubungkan antara warna dengan pengolahan citra.
Pengolahan citra pada masa sekarang mempunyai suatu aplikasi yang sangat luas dalam berbagai bidang kehidupan antara lain bidang arkeologi, astronomi, biomedis, bidang industri dan penginderaan jauh yang menggunakan teknologi citra satelit. Segmentasi ini akan mengubah suatu citra masukan yang kompleks menjadi citra yang lebih sederhana, berdasarkan peninjauan terhadap komponen citra. Dengan demikian akan memudahkan pengamat citra untuk melakukan analisis. Pengolahan Citra bertujuan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau mesin (dalam hal ini komputer). Teknik-teknik pengolahan citra mentransform asikan citra menjadi citra lain. Jadi, masukannya adalah citra dan keluarannya juga citra, namun citra keluaran mempunyai kualitas lebih baik daripada citra masukan. Termasuk ke dalam bidang ini juga adalah pemampatan citra (image compression ).
Metode yang dipilih pada buku ini adalah dengan menggunaka cubehelix, karena mempunyai kemampuan dalam membagi citra yang memiliki tingkat warna yang kompleks. selain itu warna yang dihasilkan jelas, dan tidak memilik batas-batas yang tajam. Upaya ini dilakukan untuk memudahkan analisis citra. skema warna yang lain tentu saja tersedia, namun untuk yang terbaik tergantung pada situasi dan referensi pribadi.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang diatas, maka penulis memberikan perumusan masalah khususnya yang berkenaan dengan Different Cubehelix Palettes. Untuk itu penulis merumuskan masalah, sebagai berikut :
1. Apa yang dimaksud cubehelix?
2. Apa saja perangkat lunak untuk cubehelix?
3. Bagaimana contoh pemanfaatan perangkat lunak untuk cubehelix?
1.3 Tujuan
Berdasarkan rumusan masalah diatas, maka yang menjadi tujuan pembahasan dalam buku ini adalah sebagai berikut:
1. Untuk mengetahui apa yang dimaksud dengan cubehelix.
2. Untuk mengetahui perangkat lunak apa saja yang digunakanuntuk cubehelix.
3. Untuk mengetahui pemanfaatan perangkat lunak untuk cubehelix.
Bab 2 KONSEP CUBEHELIX
2.1 Skema Warna
Dalam teori warna, skema warna adalah pilihan warna yang digunakan dalam desain untuk berbagai media. Misalnya, "Achromatic" penggunaan latar belakang putih dengan teks hitam adalah contoh dari skema warna dasar dan umum standar dalam desain web. Skema warna yang digunakan untuk membuat gaya dan daya tarik. Warna yang menciptakan perasaan estetika ketika digunakan bersama-sama sering akan menemani satu sama lain dalam skema warna. Sebuah skema warna dasar akan menggunakan dua warna yang terlihat menarik bersama-sama. Skema warna yang lebih maju melibatkan beberapa warna yang berkaitan dengan "Analog" kombinasi, misalnya, teks dengan warna seperti merah, kuning, dan oranye disusun bersama-sama pada latar belakang hitam dalam sebuah artikel majalah. Penambahan biru muda menciptakan "beraksen Analog" skema warna.
Skema warna dapat berisi berbagai "monokromatis" nuansa warna tunggal misalnya, skema warna yang mencampur berbagai nuansa hijau, mulai dari sangat ringan (putih), untuk sangat netral (abu-abu), untuk sangat gelap (hitam). Penggunaan skema warna frase juga dan umumnya tidak mengacu pada pilihan dan penggunaan warna yang digunakan di luar khas media estetika dan konteks, meskipun masih dapat digunakan untuk efek murni estetika serta semata karena alasan praktis. Ini paling biasanya mengacu pada pola warna dan desain seperti yang terlihat pada kendaraan, terutama yang digunakan dalam militer ketika menyangkut pola warna dan desain yang digunakan untuk identifikasi kawan atau lawan, identifikasi unit militer tertentu, atau sebagai kamuflase. Sebuah skema warna dalam pemasaran disebut sebagai pakaian perdagangan dan dapat kadang-kadang dapat hak cipta, seperti warna pink dari Owens-Corning fiberglass. Skema warna yang sering digambarkan dalam hal kombinasi logis dari warna pada roda warna berbeda.
Jenis skema yang digunakan :
• Warna Monokromatik
Warna monokromatik adalah semua warna (tints, nada, dan nuansa) dari rona tunggal. Skema warna monokromatik yang berasal dari basis rona tunggal, dan diperpanjang dengan menggunakan nuansa yang, nada dan tints (yaitu, rona dimodifikasi dengan penambahan hitam, abu-abu (hitam + putih) dan putih. Akibatnya, energi lebih halus dan damai karena kurangnya kontras warna.
• Warna Komplementer
Chevreul ini 1855 "diagram kromatik" berdasarkan model warna RYB, menampilkan warna komplementer dan hubungan lainnya. Untuk pencampuran cahaya berwarna, roda warna Newton sering digunakan untuk menggambarkan warna komplementer, yang warna yang membatalkan hue masing-masing untuk menghasilkan achromatic (putih, abu-abu atau hitam) campuran cahaya. Newton ditawarkan sebagai dugaan bahwa warna justru sebaliknya satu sama lain pada lingkaran warna membatalkan hue masing-masing; konsep ini telah didemonstrasikan lebih menyeluruh pada abad ke-19.
Asumsi kunci dalam lingkaran warna Newton adalah bahwa "berapi-api" atau maksimum warna jenuh terletak di lingkar luar lingkaran, sementara putih akromatik adalah di pusat. Kemudian kejenuhan campuran dua warna spektral diperkirakan oleh garis lurus antara mereka; campuran tiga warna diperkirakan oleh "pusat gravitasi" atau pusat massa tiga poin segitiga, dan sebagainya.
• Warna Split-Pelengkap
Split-komplementer (juga disebut Compound Harmony) skema warna adalah variasi dari skema warna komplementer. Selain warna dasar, menggunakan dua "Analog" warna berdekatan dengan komplemennya. Skema warna split-komplementer memiliki kontras visual yang kuat sama dengan skema warna komplementer, tapi memiliki sedikit tekanan.
• Warna Akromatik
Warna yang tidak memiliki konten kromatik kuat dikatakan be'unsaturated, achromatic, atau dekat netral '. Warna akromatik murni termasuk hitam, putih dan abu-abu semua; dekat netral termasuk cokelat, kulit cokelat, pastel dan warna lebih gelap. Dekat netral dapat dari setiap rona atau ringan.
Netral diperoleh dengan mencampurkan warna murni dengan putih, hitam atau abu-abu, atau dengan mencampur dua warna komplementer. Dalam teori warna, warna-warna netral adalah warna mudah dimodifikasi oleh berdekatan warna yang lebih jenuh dan mereka muncul untuk mengambil rona melengkapi warna jenuh. Sebelah sofa merah terang, dinding abu-abu akan muncul jelas kehijauan.
Hitam dan putih telah lama dikenal untuk menggabungkan dengan baik dengan hampir semua warna lain; hitam menurunkan saturasi jelas atau kecerahan warna dipasangkan dengan itu, dan putih menunjukkan dari semua warna untuk efek yang sama.
• Warna Analog
Warna analog (juga disebut Dominasi Harmony) skema warna adalah kelompok warna yang berdekatan satu sama lain pada roda warna, dengan satu menjadi warna dominan, yang cenderung menjadi warna primer atau sekunder, dan dua di kedua melengkapi sisi, yang cenderung tersier.
Warna analog merujuk pada memiliki analogi, atau sesuai dengan sesuatu yang khusus. Sebuah skema warna analog menciptakan kaya, tampilan monokromatik. Ini paling baik digunakan dengan baik warna-warna hangat atau dingin, menciptakan tampilan yang memiliki suhu tertentu serta harmoni warna yang tepat. Meskipun hal ini benar, skema juga tidak memiliki kontras dan kurang bersemangat dari skema saling melengkapi. Merah, kuning dan oranye adalah contoh warna analog.
• Warna Beraksen Analog
Skema pelengkap analog beraksen menggunakan warna yang terkait berbaring berdekatan pada roda warna dengan rona langsung berlawanan dengan ini. Pelengkap langsung ini menjadi warna aksen, yang digunakan untuk membuat pengelompokan warna dominan dari tiga warna yang sama dengan aksen pelengkap langsung (atau pelengkap dekat) dari salah satu dari mereka. Warna aksen komplementer menciptakan kontras yang menarik terhadap warna pengelompokan dominan. Skema ini sering digunakan untuk menempatkan aksen warna hangat dengan palet warna analog keren, atau warna aksen keren dengan palet hangat.
• Warna Triadic
Skema warna triadic menggunakan tiga warna sama spasi sekitar roda warna. Cara termudah untuk menempatkan mereka pada roda adalah dengan menggunakan segitiga sama sisi. Skema warna triadic cenderung sangat bersemangat, bahkan ketika menggunakan versi pucat atau tak jenuh dari warna, menawarkan tingkat yang lebih tinggi dari kontras sementara pada saat yang sama mempertahankan harmoni warna. Skema ini sangat populer di kalangan seniman karena menawarkan kontras visual yang kuat sementara tetap mempertahankan keseimbangan, dan kekayaan warna. Skema triadic tidak sebagai kontras sebagai skema pelengkap, tapi lebih mudah untuk mencapai keseimbangan dan harmoni dengan warna-warna ini.
• Warna Tetradic
Warna tetradic (double komplementer) skema warna adalah terkaya semua skema karena menggunakan empat warna dibagi menjadi dua pasang warna komplementer. Skema ini sulit untuk menyelaraskan dan membutuhkan warna dominan atau menundukkan warna .; jika semua empat warna yang digunakan dalam jumlah yang sama, skema mungkin terlihat tidak seimbang.
• Warna Persegi Panjang
Skema warna persegi panjang menggunakan empat warna dibagi menjadi dua pasangan yang saling melengkapi dan menawarkan banyak kemungkinan variasi. Skema warna persegi panjang bekerja dengan baik ketika satu warna dominan.
• Warna Persegi
Skema warna persegi mirip dengan persegi panjang, tetapi dengan semua empat warna spasi secara merata di sekitar lingkaran warna. Skema warna persegi yang terbaik ketika semua warna yang seimbang.
• Warna Polikromatik
Skema warna polikromatik jangka berarti memiliki beberapa warna. Hal ini digunakan untuk menggambarkan cahaya yang menunjukkan lebih dari satu warna, yang juga berarti bahwa itu berisi radiasi lebih dari satu panjang gelombang. Studi tentang polychromatics sangat berguna dalam produksi kisi-kisi difraksi.
Tujuan dari Skema Warna
1. Menciptakan suasana Sebuah skema warna cerah untuk interior bangunan cenderung mengungkapkan ekspresi keceriaan dan kegembiraan.sementara skema warna yang tenang dapat mengekspresikan kedalam dan area untuk beristirahat
2. Menunjukan kesatuan atau keragaman Sebuah skema warna seragam akan membuat perasaan bersatu.sementara skema warna yang bervariasi akan memberikan perasaan keberagaman
3. Mengungkapkan karakter bahan Jika suatu bnagunan memiliki atap genteng merah,dinding batu bau-abu,dan kayu trim coklat, Karakter utama dari setiap material tersebut jelas terlihat.akan tetapi,jika memiliki warna yang sama(monokrom),sebuah ruangan atau bangunan akan tampak seperti model tanah liat atau maket.
4. Mendefinisikan bentuk Sebuah garis,permukaan dua dimensi ,atau volume tiga dimensi akan terlihat perbedaannya jika diwarnai dengan warna kontras yang berbeda dengan lingkungannya.
5. Memengaruhi proporsi Bahan dengan warna kontras yang diletakan dalam garis horizontal akan cenderung membuat perasaan lebih luas.jika diletakan didalam garis vertical,warna tersebuat akan terkesan lebih tinggi.
6. Memengaruhi skala Sebuah interior bangunan yang diwarnai dengan warna seragam akan terlihat seperti monolit dan skalanya sulit untuk dinilai dari kejauhan
7. Memberikan kesan berat Elemen dalam warna gelap akan terlihat berat,sedangkan warna terang akan terlihat ringan,
2.2 Pemetaan Warna
Pemetaan warna adalah fungsi yang memetakan (transformasi) warna satu (sumber) gambar untuk warna (target) gambar lain. Sebuah pemetaan warna dapat disebut sebagai algoritma yang menghasilkan fungsi pemetaan atau algoritma yang mengubah warna gambar. Pemetaan warna juga kadang-kadang disebut Transfer warna atau, ketika gambar grayscale yang terlibat, fungsi transfer kecerahan (MTF).
Algoritma Pemetaan Warna Ada dua jenis algoritma pemetaan warna: orang-orang yang mempekerjakan statistik dari warna dua gambar, dan orang-orang yang mengandalkan korespondensi pixel diberikan antara gambar. Contoh dari algoritma yang menggunakan sifat statistik dari gambar adalah histogram yang cocok. Ini adalah algoritma klasik untuk pemetaan warna, menderita masalah kepekaan terhadap perbedaan isi gambar. Algoritma berbasis statistik yang lebih baru menangani masalah ini. Contoh algoritma tersebut menyesuaikan mean dan standar deviasi dari saluran Lab dari dua gambar.
Sebuah algoritma umum untuk menghitung pemetaan warna saat korespondensi pixel diberikan adalah membangun sendi-histogram (lihat juga co-terjadinya matriks) dari dua gambar dan menemukan pemetaan dengan menggunakan pemrograman dinamis berdasarkan nilai-nilai bersama-histogram. Ketika korespondensi pixel tidak diberikan dan isi gambar yang berbeda (karena sudut pandang yang berbeda), statistik dari citra daerah yang sesuai dapat digunakan sebagai masukan untuk statistik berbasis algoritma, seperti histogram pencocokan. Daerah yang sesuai dapat ditemukan dengan mendeteksi fitur yang sesuai.
Aplikasi Pemetaan Warna Pemetaan warna dapat melayani dua tujuan yang berbeda: satu adalah kalibrasi warna dua kamera untuk diproses lebih lanjut dengan menggunakan dua atau lebih gambar sampel, yang kedua adalah menyesuaikan warna dua gambar untuk kompatibilitas visual yang persepsi. Kalibrasi warna adalah tugas pra-pengolahan penting dalam aplikasi visi komputer. Banyak aplikasi secara bersamaan memproses dua atau lebih gambar dan, karena itu, perlu warna mereka harus dikalibrasi. Contoh aplikasi tersebut adalah: Gambar differencing, pendaftaran, pengenalan obyek, pelacakan multi-kamera, co-segmentasi dan rekonstruksi stereo.
Ada 2 jenis algoritma pemetaan warna:
• orang-orang yang mempekerjakan statistik dari warna dua gambar
• dan orang-orang yang mengandalkan korespondensi pixel diberikan antara gambar.
Contoh dari algoritma yang menggunakan sifat statistik dari gambar adalah histogram yang cocok. Ini adalah algoritma klasik untuk pemetaan warna, menderita masalah kepekaan terhadap perbedaan isi gambar. Algoritma berbasis statistik yang lebih baru menangani masalah ini. Contoh algoritma tersebut menyesuaikan mean dan standar deviasi dari saluran Lab dari dua gambar. Sebuah algoritma umum untuk menghitung pemetaan warna saat korespondensi pixel diberikan adalah membangun sendi-histogram (lihat juga co-terjadinya matriks) dari dua gambar dan menemukan pemetaan dengan menggunakan pemrograman dinamis berdasarkan nilai-nilai bersama-histogram. Ketika korespondensi pixel tidak diberikan dan isi gambar yang berbeda (karena sudut pandang yang berbeda), statistik dari citra daerah yang sesuai dapat digunakan sebagai masukan untuk statistik berbasis algoritma, seperti histogram pencocokan. Daerah yang sesuai dapat ditemukan dengan mendeteksi fitur yang sesuai. Pemetaan warna dapat melayani dua tujuan yang berbeda, pertama kalibrasi warna dua kamera untuk diproses lebih lanjut dengan menggunakan dua atau lebih gambar sampel. kedua, menyesuaikan warna dua gambar untuk kompatibilitas visual yang persepsi. Kalibrasi warna adalah tugas pra-pengolahan dalam aplikasi visi komputer. Banyak aplikasi secara bersamaan memproses dua atau lebih gambar dan, karena itu, perlu warna mereka harus dikalibrasi.
Contoh aplikasi tersebut adalah:
• Gambar differencing.
• pendaftaran.
• pengenalan obyek, pelacakan multi-kamera.
• co-segmentasi dan rekonstruksi stereo
2.3 Helix
Helix adalah jenis kurva ruang halus, yaitu kurva dalam ruang tiga dimensi. Ini memiliki properti bahwa garis singgung di setiap titik membuat sudut konstan dengan telepon tetap disebut sumbu. Contoh helixes adalah coil springs dan pegangan tangan dari tangga spiral. A "diisi-in" helix - misalnya, jalan spiral - disebut helicoid a heliks penting dalam biologi, karena molekul DNA terbentuk sebagai dua heliks terjalin, dan banyak protein memiliki substruktur heliks, yang dikenal sebagai alpha. heliks. Helix kata berasal dari kata Yunani ἕλιξ, "memutar, melengkung".
Helix merupakan fasilitas untuk membuat objek 3D solid yang mempunyai bentuk Pusaran atau Spiral. Prinsip pembuatan helix pertama menentukan arah putaran, jumlah lilitan, radius bawah helix kemudian radius atas helix, setelah itu tentukan tinggi helix. Command: helix Number of turns = 3.0000 Twist=CCW (isi jumah putaran, dan arah putaran) Specify center point of base: (tentukan titik pusat, bebas sembarang tempat) Specify base radius or [Diameter] <1.0000>: 20 (tentukan radius bawah) Specify top radius or [Diameter] <20.0000>: 5 (tentukan radius atas) Specify helix height or [Axis endpoint/Turns/turn Height/tWist] <1.0000>: 50 (tentukan tinggi)
Helix berfungsi untuk membuat objek spiral. Berguna untuk membuat bentuk path helix (spiral) yang dahulu hanya bisa dilakukan dengan 3DPOLY, itupun harus dengan proses yang panjang agar menghasilkan bentuk helix yang cukup smooth. Dengan perintah HELIX ini dengan mudah kita dapat membuat bentuk tersebut dengan berbagai opsi.
Helix kidal (cos t, t dosa, t) dari t = 0 sampai 4π dengan panah yang menunjukkan arah peningkatan t. Sebuah helix (pl: heliks atau heliks) adalah jenis kurva ruang halus, yaitu kurva dalam ruang tiga dimensi. Ini memiliki properti bahwa garis singgung di setiap titik membuat sudut konstan dengan telepon tetap disebut sumbu. Contoh heliks adalah coil springs dan pegangan tangan dari tangga spiral. A "diisi-in" helix - misalnya, spiral jalan - disebut helicoid sebuah heliks yang penting dalam biologi, sebagai molekul DNA terbentuk sebagai dua heliks terjalin, dan banyak protein memiliki substruktur heliks, yang dikenal sebagai alpha. heliks. Kata helix berasal dari kata Yunani ἕλιξ, "dipelintir, melengkung".
• Jenis Helix
Heliks dapat berupa tangan kanan atau kidal. Dengan garis pandang sepanjang sumbu helix ini, jika searah jarum jam mengacaukan gerakan bergerak helix jauh dari pengamat, maka disebut heliks kidal; jika menuju pengamat, maka itu adalah helix kidal. Wenangan (atau chirality) adalah properti dari heliks, bukan dari perspektif: heliks kidal tidak dapat diubah agar terlihat seperti satu kidal kecuali dilihat dalam cermin, dan sebaliknya.
Kebanyakan benang sekrup hardware yang heliks tangan kanan. Alpha helix dalam biologi serta bentuk A dan B dari DNA juga heliks tangan kanan. Bentuk Z DNA kidal. Pitch heliks adalah lebar satu lengkap helix gilirannya, diukur sejajar dengan sumbu heliks. Sebuah double helix terdiri dari dua (biasanya kongruen) heliks dengan sumbu yang sama, berbeda dengan terjemahan sepanjang sumbu. Sebuah helix kerucut dapat didefinisikan sebagai spiral pada permukaan kerucut, dengan jarak ke puncak fungsi eksponensial dari sudut yang menunjukkan arah dari sumbu. Contohnya adalah roller coaster Corkscrew di taman hiburan Cedar Point. Sebuah helix melingkar, (yaitu satu dengan radius konstan) memiliki kelengkungan Band konstan dan torsi konstan. Kurva A disebut heliks umum atau helix silinder jika bersinggungan yang membuat sudut konstan dengan telepon tetap dalam ruang. Kurva A adalah helix umum jika dan hanya jika rasio kelengkungan untuk torsi konstan. Kurva A disebut heliks miring jika kepala sekolah yang normal membuat sudut konstan dengan telepon tetap dalam ruang. Hal ini dapat dibangun dengan menerapkan transformasi ke frame bergerak dari helix umum. Beberapa kurva ditemukan di alam terdiri dari beberapa heliks dari wenangan yang berbeda bergabung bersama-sama oleh transisi dikenal sebagai penyimpangan sulur.
• Deskripsi matematis
Sebuah helix terdiri dari x sinusoidal dan komponen y
Dalam matematika, helix adalah kurva dalam ruang 3 dimensi. The parametrisation berikut dalam koordinat Cartesian mendefinisikan heliks tertentu, mungkin persamaan sederhana untuk satu:
Sebagai t meningkat parameter, titik (x (t), y (t), z (t)) jejak heliks kidal dari lapangan (yaitu, kemiringan) 1 dan radius 1 tentang z-sumbu, di kanan -handed sistem koordinat. Dalam koordinat silinder (r, θ, h), helix yang sama parametrised oleh:
Sebuah helix melingkar dengan jari-jari dan lapangan (atau kemiringan) b / a digambarkan oleh parametrisation berikut:
Cara lain matematis membangun heliks adalah untuk plot kompleks-fungsi bernilai exi sebagai fungsi dari jumlah real x (lihat rumus Euler). Nilai x dan bagian real dan imajiner dari nilai fungsi memberikan plot ini tiga dimensi yang nyata. Kecuali untuk rotasi, terjemahan, dan perubahan skala, semua heliks tangan kanan yang setara dengan heliks didefinisikan di atas. Setara helix kidal dapat dibangun dalam beberapa cara, yang paling sederhana yang meniadakan salah satu dari komponen x, y atau z. Panjang busur, kelengkungan dan torsi [sunting] Panjang heliks melingkar dengan jari-jari dan lapangan (atau kemiringan) b / a dinyatakan dalam koordinat persegi panjang sebagai :
sama dengan
2.4 Pengenalan Cubehelix
Dave Green (lahir 1959) adalah seorang astrofisikawan di Laboratorium Cavendish di Cambridge, Inggris dan Universitas Dosen Senior di Universitas Cambridge. Ia juga anggota dari Churchill College, dan Direktur Studi Fisika selama dua puluh tahun sebelum mengundurkan diri pada tahun 2010. Penelitiannya berfokus pada sisa-sisa supernova (SNRs), termasuk studi dari G1.9 + 0.3 termuda Galactic SNR belum diidentifikasi, dan ia telah menulis sebuah buku tentang supernova sejarah bersama dengan FR Stephenson. D. A. Green mengatakan bahwa “ Skema warna untuk menampilkan gambar yang memperhitungkan persepsi perbedaan pencahayaan dari merah, hijau dan biru, untuk menjaga persepsi monotonically meningkatkan intensitas. “
"Cube Helix" palet warna disarankan oleh Dave Green untuk menampilkan intensitas astronomi. Palet ini dirancang untuk monoton meningkat pada hal kecerahan yang dirasakan, yang menghasilkan greyscale bagus ketika dicetak pada printer hitam dan putih. Fitur yang paling penting tentang Cubehelix adalah bahwa hal itu mencetak sama dengan baik dalam warna dan hitam putih. Ini adalah penghemat waktu besar ketika membuat angka untuk publikasi di mana warna hanya tersedia secara online (jika seperti di Astronomi masih menggunakan jurnal dengan salinan cetak). Cubehelix menyelesaikan ini melalui kubus RGB, sambil terus meningkatkan saturasi (hitam putih). Angka ini, yang menjelaskan bagaimana CUBEHELIX bekerja dan namanya:
Untuk menunjukkan kemampuan cetak telah dibuat palet warna di kedua warna hitam & putih untuk cubehelix dan default untuk sebagian besar paket plotting: rainbow:
Cubehelix juga informasi padat lebih sebagai hasilnya. Ketika menggunakan warna untuk peta kontur/kepadatan, mencoba untuk menyampaikan dimensi ketiga data di "tanah datar" (ruang 2D). Dengan pelangi, dapat mengandalkan warna saja. Cubehelix melakukan ini dengan warna dan saturasi yang baik. Cubehelix memiliki saturasi yang "benar", dimana orang-orang dengan printer hitam putih akan menyukai saturasi cubehelix. Cubehelix dapat mencetak kontur yang menakjubkan, memetakan dan benar-benar memahami kontur tersebut. Ini berlaku ganda untuk menampilkan angka pada proyektor. Jika warna merah padam, atau warna kuning kurang, plot cubehelix akan menjadi antipeluru. Cubehelix sangat membantu untuk orang buta warna. Berikut ini adalah contoh dari skema warna cubehelix default, diikuti oleh simulasi untuk bagaimana hal itu dilihat oleh orang-orang dengan tiga jenis buta warna:
Cubehelix umumnya sangat tidak baik untuk semua bentuk-bentuk buta warna, berkat perubahan konstan dalam kejenuhan. Sekitar 8-10% pria memiliki beberapa bentuk kekurangan persepsi warna, dan jika mencoba membuat peta kerapatan dengan saturasi pelangi yang normal. Cube Helix, seperti yang didefinisikan oleh Dave Green (2011), memiliki beberapa berguna "tombol" Anda dapat menyesuaikan. Ini termasuk: berapa kali melalui pelangi untuk pergi, dari warna apa untuk memulai, arah mana yang harus pergi (roygbiv vs vibgyor), seberapa cepat untuk memulai dari hitam ke putih, dan bagaimana jenuh untuk membuat warna.
Beberapa contoh sederhana untuk menunjukkan fleksibilitas.
1. Skema warna default (rotasi = -1, vibgyor),
2. Skema warna (rotasi = 1, vibgyor),
3. Skema warna (rotasi = 0, vibgyor),
4. Skema warna (rotasi = 5, vibgyor).
Hal ini membuat warna hampir tak terbatas dari palet warna yang tersedia. Jika ada beberapa dataset untuk merencanakan skema bersama-sama bisa menggunakan rotasi = 0 dan hanya mengubah warna awal. Membuat skema heatmap di rona setiap usaha. Jika angka mencakup kontur dan garis/titik, bisa menggunakan cubehelix pastel seperti untuk kontur dan sangat jenuh/warna yang mendalam untuk poin untuk membuat kontras benar-benar natural.
Cubehelix adalah satu-satunya colorscheme-generator yang dibutuhkan untuk MATLAB. Cubehelix colormaps terbaik untuk dokumen yang diterbitkan atau didistribusikan karena mereka sangat menarik dalam warna penuh dan belum cocok untuk konversi grayscale. Submssion ini terdiri dari sebuah generator colormap dan visualisasi alat yang sangat serbaguna. Pengajuan ini memungkinkan untuk membuat colormaps berbeda menggunakan hanya beberapa parameter. Standar algoritma Cubehelix tawaran colorschemes sangat menarik untuk dokumen secara online dan elektronik (misalnya PDF), namun bila dicetak di grayscale mereka tetap persis informasi urutan data asli.
Pengajuan ini juga mencakup dua kontrol tambahan atas jangkauan dan domain dari skema Cubehelix, memberikan sejumlah praktis tak terbatas dari colormaps dengan gaya yang berbeda: maksimal yang berbeda, multi atau warna tunggal, cocok untuk pencetakan grayscale atau bahkan grayscale sederhana. Pengajuan ini mencakup tiga fungsi untuk bekerja dengan Cubehelix colormaps:
• "cubehelix.m" mengembalikan colormap dibuat menggunakan Cubehelix fungsi colorscheme Dave Green.
• "cubehelix_view.m" menciptakan angka untuk menciptakan colorschemes Cubehelix dengan real-time penyesuaian interaktif dari nilai parameter skema, ditambah modus demonstrasi 'acak' dan kemampuan untuk mengendalikan tokoh lainnya 'atau sumbu' colormaps.
• "cubehelix_find.m" dapat digunakan untuk mengambil parameter dari Cubehelix colormap yang ada, atau untuk menemukan yang terbaik Cubehelix colorscheme yang cocok setiap pilihan warna (misalnya dokumen atau colorscheme perusahaan).
Colorschemes Cubehelix terdiri dari node sepanjang helix meruncing dalam warna kubus RGB, dengan terus meningkatnya intensitas yang dirasakan (misalnya hitam> putih). Sehingga skema mendefinisikan colormaps menarik dengan pilihan besar hue, saturasi dan kecerahan, dan belum mencetak angka (atau gambar) di Black-dan-putih (misalnya postscript) hasil dalam grayscale monoton meningkat yang mempertahankan urutan kecerahan aslinya colormap. Informasi urutan colormap dipertahankan bahkan dalam grayscale, yang berarti gambar berwarna yang menarik dapat dicetak dalam grayscale dan masih informatif kepada pengguna akhir.
Note: The original specification (the links above) misnamed the saturation option as "hue". In this submission the saturation option is named "sat".
Examples
% New colors for the "colormap" example:
load spine
image(X)
colormap(cubehelix)
% New colors for the "surf" example:
[X,Y,Z] = peaks(30);
surfc(X,Y,Z)
colormap(cubehelix([],0.5,-1.5,1,1,[0.29,0.92]))
axis([-3,3,-3,3,-10,5])
Examples of Viewing Cubehelix Colormaps
% Interactive colorscheme parameter viewer:
cubehelix_view
% Set/reset the viewer with new parameter values:
cubehelix_view([],0.5,-1.5,1,1)
# Control external axes/figure colormaps:
load spine
image(X)
cubehelix_view({gca})
Examples of Retrieving Colormap Parameters
cubehelix_find(cubehelix(10))
ans = [0.5,-1.5,1,1]
map = cubehelix(10, 1.4,-0.7,0.9,1.2, [0.05,0.97]);
[vec,irg,dmn] = cubehelix_find(map)
vec = [1.4,-0.7,0.9,1.2]
irg = [0.05,0.97]
dmn = [0,1]
map = cubehelix(64, [2.3,0.4,0.5,0.6], [0.05,0.24], [0.19,0.85]);
[vec,irg,dmn] = cubehelix_find(map)
vec = [2.3,0.4,0.5,0.6]
irg = [0.05,0.24]
dmn = [0.19,0.85]
Dibawah ini merupakan contoh pertinjau dari cubehelix Dimana warna Hijau untuk memberikan pemetaan warna yang akan menurunkan anggun untuk skala abu-abu tanpa kehilangan informasi. Kualitas ini membuat Cubehelix berguna untuk skala warna yang berkelanjutan dalam visualisasi ilmiah yang mungkin dicetak dalam skala abu-abu di beberapa titik.
Helix merupakan objek 2 D dimana objek grafis 2 dimensi didefinisikan sebagai kumpulan titik 2 dimensi yang secara komputasi dinyatakan sebagai array 1D, atau linkedlist sesuai dengan struktur data yang digunakan dalam menyatakan kumpulan titik 2D ini.
Referensi :
• start (scalar, optional). Sets the starting position in the RGB color space. 0=blue, 1=red, 2=green. Default is 0.5 (purple).
• rotation (scalar, optional). The number of rotations through the rainbow. Can be positive or negative, indicating direction of rainbow. Negative values correspond to Blue→Red direction. Default is -1.5.
• start_hue (scalar, optional). Sets the starting color, ranging from (-360, 360). Combined with end_hue, this parameter overrides start and rotation. This parameter is based on the D3 implementation by @mbostock. Default is None.
• end_hue (scalar, optional) Sets the ending color, ranging from (-360, 360). Combined with start_hue, this parameter overridesstart and rotation. This parameter is based on the D3 implementation by @mbostock. Default is None.
• gamma (scalar, optional). The gamma correction for intensity. Values of gamma < 1 emphasize low intensities while gamma > 1emphasises high intensities. Default is 1.0.
• sat (scalar, optional). The uniform saturation intensity factor. sat=0 produces grayscale, while sat=1 retains the full saturation. Setting sat>1 oversaturates the color map, at the risk of clipping the color scale. Note that sat overrides bothmin_stat and max_sat if set.
• min_sat (scalar, optional). Saturation at the minimum level. Default is 1.2.
• max_sat (scalar, optional). Satuation at the maximum level. Default is 1.2.
• min_light (scalar, optional). Minimum lightness value. Default is 0.
• max_light (scalar, optional). Maximum lightness value. Default is 1.
• n (scalar, optional). Number of discrete rendered colors. Default is 256.
• reverse (bool, optional). Set to True to reverse the color map. Will go from black to white. Good for density plots where shade → density. Default is False.
• name (str, optional). Name of the color map (defaults to 'custom_cubehelix'). Interpolator yang mengimplementasikan skema warna cubehelix Dave Green.
2.5 Cubehelix Palettes
2.5.1 Choosing color palettes
Warna yang lebih penting daripada aspek lain dari gaya angka karena warna dapat mengungkapkan pola dalam data jika digunakan secara efektif atau menyembunyikan pola-pola jika digunakan buruk. Ada sejumlah sumber daya yang besar untuk belajar tentang teknik yang baik untuk menggunakan warna dalam visualisasi, parsial untuk seri ini posting blog dari Rob Simmon dan kertas lebih teknis ini. Docs matplotlib juga sekarang memiliki tutorial bagus yang menggambarkan beberapa sifat persepsi yang dibangun di colormaps. Seaborn membuatnya mudah untuk memilih dan menggunakan palet warna yang cocok untuk jenis data yang dapat bekerja dengan tujuan yang ada dalam memvisualisasikan itu.
2.5.2 Building color palettes with color_palette()
Fungsi yang paling penting untuk bekerja dengan palet warna diskrit adalah color_palette(). Fungsi ini menyediakan sebuah antarmuka untuk banyak (meskipun tidak semua) dari cara yang mungkin dapat menghasilkan warna dalam Seaborn, dan itu digunakan secara internal oleh setiap fungsi yang memiliki argumen palette (dan dalam beberapa kasus untuk argumen warna ketika beberapa warna yang diperlukan) .
color_palette() akan menerima nama dari setiap Seaborn palet atau matplotlib colormap (kecuali jet, tidak harus menggunakan). Hal ini juga dapat mengambil daftar warna ditentukan dalam format matplotlib valid (tupel RGB, kode hex warna, atau nama warna HTML). Nilai kembali selalu daftar tupel RGB. Akhirnya, memanggil color_palette () tanpa argumen akan kembali saat siklus warna default.
Sebuah fungsi yang sesuai, set_palette(), mengambil argumen yang sama dan akan mengatur siklus warna default untuk semua plot, juga dapat menggunakan color_palette () dalam dengan pernyataan untuk mengubah sementara palet default (lihat di bawah).
Hal ini umumnya tidak mungkin untuk mengetahui apa jenis palet warna atau colormap yang terbaik untuk satu set data tanpa mengetahui tentang karakteristik data. Setelah itu, akan memecah cara yang berbeda untuk menggunakan color_palette () dan fungsi palet Seaborn lainnya oleh tiga jenis umum dari palet warna: kualitatif, sekuensial, dan divergen.
2.5.3 Qualitative color palettes
Kualitatif (atau kategoris) palettes yang terbaik ketika ingin membedakan potongan diskrit data yang tidak memiliki pemesanan yang melekat.
Ketika mengimpor Seaborn, siklus warna default berubah menjadi satu set enam warna yang membangkitkan siklus warna matplotlib standar sementara bertujuan untuk menjadi sedikit lebih menyenangkan untuk dilihat.
Ada enam variasi dari tema default, yang disebut deep, muted, pastel, bright, dark, and colorblind.
2.5.4 Using circular color systems
Bila memiliki lebih dari enam kategori untuk membedakan, hal termudah adalah untuk menarik warna merata-spasi dalam ruang warna melingkar (seperti bahwa perubahan warna yang menjaga kecerahan dan saturasi konstan). Ini adalah apa yang kebanyakan fungsi Seaborn default ketika harus menggunakan lebih banyak warna dari yang saat ini ditetapkan dalam siklus warna default. Cara yang paling umum untuk melakukan hal ini menggunakan hls color space, yang merupakan transformasi sederhana dari nilai-nilai RGB.
Ada juga hls_palette() fungsi yang memungkinkan mengontrol ringan dan saturasi warna.
Namun, karena cara sistem visual manusia bekerja, warna yang bahkan "intensitas" dalam hal tingkat RGB mereka akan tidak selalu terlihat sama intens. Kami memandang kuning dan hijau sebagai relatif cerah dan blues sebagai relatif gelap, yang dapat menjadi masalah ketika bertujuan untuk keseragaman dengan sistem hls.
Untuk memperbaiki hal ini, Seaborn menyediakan antarmuka ke sistem husl, yang juga membuatnya mudah untuk memilih warna merata spasi sambil menjaga kecerahan jelas dan kejenuhan jauh lebih seragam.
Ada pula fungsi yang disebut husl_palette () yang menyediakan antarmuka yang lebih fleksibel untuk sistem ini.
2.5.5 Using categorical Color Brewer palettes
Sumber lain dari palet kategoris visual menyenangkan berasal dari alat Color Brewer (yang juga memiliki palet berurutan dan divergen, seperti yang di bawah). Ini juga ada sebagai colormaps matplotlib, tetapi mereka tidak ditangani dengan benar. Dalam Seaborn, ketika meminta palet Color Brewer kualitatif, akan selalu mendapatkan warna diskrit, tetapi ini berarti bahwa pada titik tertentu akan mulai siklus.
Sebuah fitur bagus dari website Color Brewer adalah bahwa ia menyediakan beberapa petunjuk yang palet buta warna aman. Ada berbagai jenis warna kebutaan, namun varian yang paling umum menyebabkan kesulitan membedakan merah dan hijau. Ini umumnya ide yang baik untuk menghindari menggunakan merah dan hijau untuk elemen plot yang perlu dibedakan berdasarkan warna.
Untuk membantu memilih palet dari Color Brewer library, ada fungsi choose_colorbrewer_palette(). Fungsi ini, yang harus digunakan dalam notebook IPython, akan meluncurkan sebuah widget interaktif yang memungkinkan Anda menelusuri berbagai pilihan dan tweak parameter .
Tentu saja, mungkin ingin menggunakan satu set warna yang Anda sangat suka bersama-sama. Karena color_palette() menerima daftar warna, ini mudah dilakukan.
2.5.6 Using named colors from the xkcd color survey
Beberapa waktu yang lalu, xkcd berupaya crowdsourced untuk nama warna RGB acak. Ini menghasilkan satu set 954 warna bernama, yang sekarang dapat referensi di Seaborn menggunakan kamus xkcd_rgb:
Jika ingin menghabiskan beberapa waktu memilih warna, visualisasi interaktif ini mungkin berguna. Selain menarik keluar warna tunggal dari kamus xkcd_rgb, juga dapat melewati daftar nama ke palet xkcd () fungsi.
\
2.5.7 Sequential color palettes
Kelas utama kedua dari palet warna yang disebut "sequential". Semacam ini pemetaan warna sesuai ketika data berkisar dari yang relatif rendah atau tidak menarik nilai-nilai ke nilai-nilai yang relatif tinggi atau menarik. Meskipun ada kasus di mana akan ingin warna diskrit dalam palet berurutan, itu lebih umum untuk menggunakan mereka sebagai colormap dalam fungsi seperti kdeplot() atau corrplot() (bersama dengan fungsi matplotlib serupa).
Ini umum untuk melihat colormaps seperti jet (atau palet pelangi lainnya) yang digunakan dalam hal ini, karena butuh berbagai warna memberikan kesan memberikan informasi tambahan tentang data. Namun, colormaps dengan pergeseran rona besar cenderung untuk memperkenalkan diskontinuitas yang tidak ada dalam data, dan sistem visual kita tidak dapat secara alami memetakan pelangi untuk perbedaan kuantitatif seperti "high" atau "low". Hasilnya adalah bahwa visualisasi ini berakhir menjadi lebih seperti teka-teki, dan mereka pola jelas dalam data daripada mengungkapkan mereka. Jet Palette sangat buruk karena warna terang, kuning dan cyan, digunakan untuk nilai data menengah. Ini memiliki efek menekankan tidak menarik (dan sewenang-wenang) nilai-nilai sementara memudarkan bagian ekstrem.
Untuk data sekuensial, lebih baik menggunakan palet yang memiliki paling banyak pergeseran relatif halus dalam warna disertai dengan pergeseran besar dalam kecerahan dan saturasi. Pendekatan ini secara alami akan menarik mata ke bagian yang relatif penting dari data.
Color Brewer library memiliki seperangkat besar palet tersebut, dinamai warna dominan (atau warna) dalam palet.
Seperti di matplotlib, jika ingin kecerahan sisi di kembalikan, dapat menambahkan akhiran _r ke nama palette.
Seaborn juga menambahkan trik yang memungkinkan untuk membuat "dark" palette, yang tidak memiliki selebar berbagai dinamis. Hal ini dapat berguna jika ingin memetakan garis atau poin berurutan, sebagai garis berwarna cerah dinyatakan mungkin sulit untuk membedakan.
Jika ingin menggunakan choose_colorbrewer_palette() fungsi untuk bermain dengan berbagai pilihan, dan juga dapat mengatur argumen as_cmap ke argumen True jika ingin nilai kembali menjadi objek colormap yang dapat dilewati ke Seaborn atau fungsi matplotlib.
2.5.8 Sequential palettes with cubehelix_palette()
Sistem palet warna cubehelix membuat palet berurutan dengan peningkatan linear atau penurunan kecerahan dan beberapa variasi dalam warna. Ini berarti bahwa informasi dalam colormap akan dipertahankan bila dikonversi ke (pencetakan untuk) hitam dan putih atau bila dilihat oleh individu buta warna.
Matplotlib memiliki versi cubehelix standar dibangun ke dalamnya:
Seaborn menambahkan sebuah antarmuka untuk sistem cubehelix sehingga dapat membuat berbagai palet yang semua memiliki kecerahan sisi linier yang baik.
Palet standar dikembalikan oleh Seaborn cubehelix_palette() fungsi sedikit berbeda dari dasar matplotlib dimana itu tidak berotasi sejauh sekitar roda warna atau menutupi selebar berbagai intensitas. Hal ini juga membalikkan urutan sehingga nilai-nilai yang lebih penting adalah lebih gelap:
Argumen lain untuk cubehelix_palette() kontrol bagaimana palet terlihat. Dua hal utama yang akan mengubah adalah start(nilai antara 0 dan 3) dan rot, atau jumlah rotasi (nilai sewmbarang, tapi mungkin antara -1 dan 1),
Mengontrol bagaimana seberapa gelap dan terangnya poin akhir dan bahkan membalikkan sisinya:
Secara mendasar hanya mendapatkan daftar warna, seperti palet Seaborn lainnya, tetapi juga dapat mengembalikan palet sebagai objek colormap yang dapat dikirimkan ke Seaborn atau fungsi matplotlib menggunakan as_cmap=True.
Untuk membantu memilih palettes yang baik atau colormaps yang menggunakan sistem ini, dapat menggunakan fungsi choose_cubehelix_palette() di notebook untuk meluncurkan aplikasi interaktif yang akan membiarkan bermain dengan parameter yang berbeda. Melewati as_cmap = True jika ingin fungsi kembali colormap (bukan daftar) untuk digunakan dalam fungsi seperti hexbin.
2.5.9 Custom sequential palettes with light_palette() and dark_palette()
Untuk yang lebih sederhana dalam custom sequential palettes, dapat menggunakan light_palette() atau dark_palette(), yang keduanya berasal dari warna tunggal dan menghasilkan palet dimana kedua sisinya berasal dari nilai penjernihan dari warna tersebut. Fungsi ini juga disertai dengan fungsi choose_light_palette() dan choose_dark_palette() yang meluncurkan widget interaktif untuk membuat palette ini.
Palette ini juga bisa dibalikkan
Dapat juga digunakan untuk membuat objek colormap daripada daftar warna.
Secara mendasar, masukan bisa jadi berupa warna matplotlib yang valid. Interpretasi alternatif dapat dikendalikan oleh inputan argumen. Dapat dibuktikan tupel di ruang hls atau husl bersama dengan default rgb, dan juga benih palet dengan warna xkcd yang berlaku.
Perhatikan bahwa masukan default untuk palet interaktif widget adalah husl, yang berbeda dari default untuk fungsi itu sendiri, tetapi jauh lebih berguna dalam konteks ini.
2.5.10 Diverging color palettes
Kelas ketiga palet warna yang disebut "divergen". Ini digunakan untuk data dimana nilai-nilai rendah dan tinggi kedua besar menarik. Ada juga biasanya titik tengah didefinisikan dengan baik dalam data. Misalnya, jika merencanakan perubahan suhu dari beberapa timepoint dasar, terbaik untuk menggunakan colormap divergen untuk menunjukkan area dengan relatif menurun dan daerah dengan relatif meningkat.
Aturan untuk memilih baik divergen palet mirip dengan baik berurutan palet, kecuali sekarang ingin memiliki dua perubahan hue relatif halus dari warna awal yang berbeda bertemu di warna di bawah menekankan pada titik tengah. Hal ini juga penting bahwa nilai-nilai awal serupa kecerahan dan saturasi.
Hal ini juga penting untuk menekankan di sini bahwa menggunakan merah dan hijau harus dihindari, karena populasi besar pemirsa potensial akan mampu membedakan mereka.
Tidak heran library warna Brewer datang dengan satu set baik dipilih divergen colormaps.
Pilihan lain yang baik yang dibangun ke dalam matplotlib adalah palet coolwarm. Perhatikan bahwa colormap ini memiliki kontras yang kurang antara nilai-nilai tengah dan ekstrem.
2.5.11 Custom diverging palettes with diverging_palette()
Dapat juga menggunakan seaborn fungsi diverging_palette() untuk membuat colormap kustom untuk data divergen. (Tentu saja ada juga sebuah widget interaktif pendamping, pilih_diverging_palette()). Fungsi ini membuat palet divergen menggunakan sistem warna husl. Melewati dua warna (dalam degreees), dan secara opsional, ringan dan saturasi nilai ekstrem. Menggunakan husl berarti bahwa nilai-nilai ekstrim, dan rata-rata dihasilkan untuk titik tengah akan seimbang.
Argumen sep kontrol lebar pemisahan antara dua landai di region tengah dari palet.
Hal ini juga mungkin untuk membuat palet dengan titik tengah gelap daripada cahaya.
2.5.12 Changing default palettes with set_palette()
Fungsi color_palette() memiliki teman yang disebut set_palette(). Hubungan antara mereka serupa dengan pasangan yang dibahas dalam tutorial estetika. set_palette() menerima argumen yang sama seperti color_palette(), tetapi perubahan parameter matplotlib default sehingga palet digunakan untuk semua plot.
Fungsi color_palette() juga dapat digunakan dalam pernyataan untuk mengubah sementara palet warna.
2.5.13 Seaborn.cubehelix_palette
seaborn.cubehelix_palette(n_colors=6, start=0, rot=0.4, gamma=1.0, hue=0.8, light=0.85, dark=0.15, reverse=False, as_cmap=False)
Membuat palet berurutan dari sistem cubehelix.
Colormap ini menghasilkan linear-menurun (atau meningkat) kecerahan. Itu berarti bahwa informasi akan dipertahankan jika dicetak hitam dan putih atau dilihat oleh seseorang yang buta warna. "Cubehelix" juga tersedia sebagai palet berbasis matplotlib, tapi fungsi ini memberikan pengguna kontrol yang lebih atas tampilan palet dan memiliki seperangkat berbeda default.
Parameters:
n_colors : int
Jumlah warna dalam palet.
start : float, 0 <= start <= 3
Rona pada awal heliks
rot : float
Rotasi di sekitar roda rona selama rentang palet.
gamma : float 0 <= gamma
Faktor gamma untuk menekankan gelap ( gamma < 1 ) atau ringan ( gamma > 1 ) warna.
hue : float, 0 <= hue <= 1
Saturasi warna .
dark : float 0 <= dark <= 1
Intensitas warna paling gelap dalam palet.
light : float 0 <= light <= 1
Intensitas warna terang dalam palet.
reverse : bool
Jika Benar , palet akan pergi dari gelap ke terang.
as_cmap : bool
Jika Benar , mengembalikan colormap matplotlib bukannya daftar warna.
Returns:
palette or cmap : seaborn color palette or matplotlib colormap
Daftar - seperti objek warna sebagai tupel RGB , atau objek colormap yang dapat memetakan nilai terus menerus untuk warna , tergantung pada nilai parameter as_cmap.
Contoh
Menghasilkan palet default:
Memutar mundur dari lokasi awal yang sama :
Gunakan titik awal yang berbeda dan rotasi lebih pendek :
Membalikkan arah jalan ringan :
Menghasilkan objek colormap :
Gunakan berbagai ringan penuh:
Bab 3 PENERAPAN CUBE HELIX DALAM PERANGKAT LUNAK
3.1 MATLAB
MATLAB (Matrix Laboratory) adalah sebuah lingkungan komputasi numerikal dan bahasa pemrograman komputer generasi keempat. Dikembangkan oleh The MathWorks, MATLAB memungkinkan manipulasi matriks, pem-plot-an fungsi dan data, implementasi algoritma, pembuatan antarmuka pengguna, dan peng-antarmuka-an dengan program dalam bahasa lainnya. Meskipun hanya bernuansa numerik, sebuah kotak kakas (toolbox) yang menggunakan mesin simbolik MuPAD, memungkinkan akses terhadap kemampuan aljabar komputer. Sebuah paket tambahan, Simulink, menambahkan simulasi grafis multiranah dan Desain Berdasar-Model untuk sistem terlekat dan dinamik.
Pada tahun 2004, MathWorks mengklaim bahwa MATLAB telah dimanfaatkan oleh lebih dari satu juta pengguna di dunia pendidikan dan industri.
Sejarah
MATLAB (yang berarti "matrix laboratory") diciptakan pada akhir tahun 1970-an oleh Cleve Moler, yang kemudian menjadi Ketua Departemen Ilmu Komputer di Universitas New Mexico. Ia merancangnya untuk memberikan akses bagi mahasiswa dalam memakai LINPACK dan EISPACK tanpa harus mempelajari Fortran. Karyanya itu segera menyebar ke universitas-universitas lain dan memperoleh sambutan hangat di kalangan komunitas matematika terapan. Jack Little, seorang insinyur, dipertemukan dengan karyanya tersebut selama kunjungan Moler ke Universitas Stanford pada tahun 1983. Menyadari potensi komersialnya, ia bergabung dengan Moler dan Steve Bangert. Mereka menulis ulang MATLAB dalam bahasa pemrograman C, kemudian mendirikan The MathWorks pada tahun 1984 untuk melanjutkan pengembangannya. Pustaka yang ditulis ulang tadi kini dikenal dengan nama JACKPAC.Pada tahun 2000, MATLAB ditulis ulang dengan pemakaian sekumpulan pustaka baru untuk manipulasi matriks, LAPACK.
MATLAB pertama kali diadopsi oleh insinyur rancangan kontrol (yang juga spesialisasi Little), tapi lalu menyebar secara cepat ke berbagai bidang lain. Kini juga digunakan di bidang pendidikan, khususnya dalam pengajaran aljabar linear dan analisis numerik, serta populer di kalangan ilmuwan yang menekuni bidang pengolahan citra.
3.2 Dave Green 'cubehelix' Colour Scheme
Gambar di atas merupakan output dari Dave Green 'cubehelix' Colour Scheme. di kolom input kita dapat dengan mudah mengatur warna berdasarkan keinginan kita. sedangkan di kolom kanan (output) akan muncul sesuai yang di atur di kolom input. program ini merupakan penerapan dari hasil penelitian Green, D. A., 2011.
3.3 Menggunakan HTML dan Java Sricpt
HyperText Markup Language (HTML) adalah sebuah bahasa markah yang digunakan untuk membuat sebuah halaman web, menampilkan berbagai informasi di dalam sebuah penjelajah web Internet dan pemformatan hiperteks sederhana yang ditulis dalam berkas format ASCII agar dapat menghasilkan tampilan wujud yang terintegerasi. Dengan kata lain, berkas yang dibuat dalam perangkat lunak pengolah kata dan disimpan dalam format ASCII normal sehingga menjadi halaman web dengan perintah-perintah HTML. Bermula dari sebuah bahasa yang sebelumnya banyak digunakan di dunia penerbitan dan percetakan yang disebut dengan SGML (Standard Generalized Markup Language), HTML adalah sebuah standar yang digunakan secara luas untuk menampilkan halaman web. HTML 7saat ini merupakan standar Internet yang didefinisikan dan dikendalikan penggunaannya oleh World Wide Web Consortium (W3C). HTML dibuat oleh kolaborasi Caillau TIM dengan Berners-lee Robert ketika mereka bekerja di CERN pada tahun 1989 (CERN adalah lembaga penelitian fisika energi tinggi di Jenewa).
JavaScript adalah bahasa skrip yang populer di internet dan dapat bekerja di sebagian besar penjelajah web populer seperti Internet Explorer (IE), Mozilla Firefox, Netscape dan Opera. Kode JavaScript dapat disisipkan dalam halaman web menggunakan tag SCRIPT. JavaScript pertama kali dikembangkan oleh Brendan Eich dari Netscape dibawah nama Mocha, yang nantinya namanya diganti menjadi LiveScript, dan akhirnya menjadi JavaScript. Navigator sebelumnya telah mendukung Java untuk lebih bisa dimanfaatkan para programmer yang non-Java. Maka dikembangkanlah bahasa pemrograman bernama LiveScript untuk mengakomodasi hal tersebut. Bahasa pemrograman inilah yang akhirnya berkembang dan diberi nama JavaScript, walaupun tidak ada hubungan bahasa antara Java dengan JavaScript. JavaScript bisa digunakan untuk banyak tujuan, misalnya untuk membuat efek rollover baik di gambar maupun teks, dan yang penting juga adalah untuk membuat AJAX. JavaScript adalah bahasa yang digunakan untuk AJAX.
CONTOH 1 DENGAN HTML & JS CUBEHELIX PALETTES
#code html
<!DOCTYPE html>
<meta charset="utf-8">
<style>
canvas {
width: 960px;
height: 500px;
}
</style>
<canvas width="960" height="1">
<script src="d3.v3.min.js"></script>
<script src="cubehelix.js"></script>
<script>
var canvas = document.querySelector("canvas"),
width = canvas.width,
color = d3.scale.cubehelix().domain([0, width - 1]),
context = canvas.getContext("2d"),
image = context.createImageData(width, 1);
for (var i = 0, j = -1, c; i < width; ++i) {
c = d3.rgb(color(i));
image.data[++j] = c.r;
image.data[++j] = c.g;
image.data[++j] = c.b;
image.data[++j] = 255;
}
context.putImageData(image, 0, 0);
</script>
#cubehelix.js
(function() {
var radians = Math.PI / 180;
d3.scale.cubehelix = function() {
return d3.scale.linear()
.range([d3.hsl(300, .5, 0), d3.hsl(-240, .5, 1)])
.interpolate(d3.interpolateCubehelix);
};
d3.interpolateCubehelix = d3_interpolateCubehelix(1);
d3.interpolateCubehelix.gamma = d3_interpolateCubehelix;
function d3_interpolateCubehelix(γ) {
return function(a, b) {
a = d3.hsl(a);
b = d3.hsl(b);
var ah = (a.h + 120) * radians,
bh = (b.h + 120) * radians - ah,
as = a.s,
bs = b.s - as,
al = a.l,
bl = b.l - al;
if (isNaN(bs)) bs = 0, as = isNaN(as) ? b.s : as;
if (isNaN(bh)) bh = 0, ah = isNaN(ah) ? b.h : ah;
return function(t) {
var h = ah + bh * t,
l = Math.pow(al + bl * t, γ),
a = (as + bs * t) * l * (1 - l);
return "#"
+ hex(l + a * (-0.14861 * Math.cos(h) + 1.78277 * Math.sin(h)))
+ hex(l + a * (-0.29227 * Math.cos(h) - 0.90649 * Math.sin(h)))
+ hex(l + a * (+1.97294 * Math.cos(h)));
};
};
}
function hex(v) {
var s = (v = v <= 0 ? 0 : v >= 1 ? 255 : v * 255 | 0).toString(16);
return v < 0x10 ? "0" + s : s;
}
})();
#d3.v3.min.js (untuk mengkoneksikan cubehelix.js dengan index.html)
output
CONTOH 2 :
index2.html (nama file html nya)
<!DOCTYPE html>
<meta charset="utf-8">
<style>
body {
font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;
}
.ramp {
position: absolute;
}
.ramp div {
position: absolute;
top: 0;
right: 20px;
}
.ramp[name='Reversed'] div {
color: #fff;
}
</style>
<body>
<script src="d3.v3.min.js"></script>
<script src="cubehelix.js"></script>
<script>
var ramps = [
{
name: "Default",
color: d3.scale.cubehelix()
},
{
name: "Reversed",
color: d3.scale.cubehelix()
.domain([1, 0])
},
{
name: "Hue [276°, 96°]",
color: d3.scale.cubehelix()
.range([d3.hsl(276, .6, 0), d3.hsl(96, .6, 1)])
},
{
name: "Hue [-120°, 60°]",
color: d3.scale.cubehelix()
.range([d3.hsl(-120, .6, 0), d3.hsl(60, .6, 1)])
},
{
name: "Hue [-40°, 60°, 160]",
color: d3.scale.cubehelix()
.domain([0, .5, 1])
.range([d3.hsl(-40, .6, .3), d3.hsl(60, .6, 1), d3.hsl(160, .6, .3)])
},
{
name: "Rainbow",
color: d3.scale.cubehelix()
.range([d3.hsl(270, .75, .35), d3.hsl(70, 1.5, .8)])
}
];
var y = d3.scale.ordinal()
.domain(ramps.map(function(d) { return d.name; }))
.rangeRoundBands([0, 500], .1);
var margin = y.range()[0],
width = 960 - margin - margin,
height = y.rangeBand();
var ramp = d3.select("body").selectAll(".ramp")
.data(ramps)
.enter().append("div")
.attr("class", "ramp")
.attr("name", function(d) { return d.name; })
.style("width", width + "px")
.style("height", height + "px") .style("left", margin + "px")
.style("top", function(d) { return y(d.name) + "px"; });
var canvas = ramp.append("canvas")
.attr("width", width)
.attr("height", 1)
.style("width", width + "px")
.style("height", height + "px")
.each(function(d) {
var context = this.getContext("2d"),
image = context.createImageData(width, 1);
for (var i = 0, j = -1, c; i < width; ++i) {
c = d3.rgb(d.color(i / (width - 1)));
image.data[++j] = c.r;
image.data[++j] = c.g;
image.data[++j] = c.b;
image.data[++j] = 255;
}
context.putImageData(image, 0, 0);
});
ramp.append("div")
.style("line-height", height + "px")
.text(function(d) { return d.name; });
</script>
Output index2.html
3.4 Penerapan Cubehelix pada Python
Contoh 3 dengan menggunakan python
kode pada cubehelix.py (berfungsi sbg lib)
# -*- coding: utf-8 -*-
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap as LSC
from math import pi
import numpy as np
def cmap(start=0.5, rot=-1.5, gamma=1.0, reverse=False, nlev=256.,
minSat=1.2, maxSat=1.2, minLight=0., maxLight=1.,
**kwargs):
“””
Sebuah implementasi penuh Dave Green "cubehelix" untuk Matplotlib
Berdasarkan FORTRAN 77 kode yang tersedia di T.H.E. Hijau 2011, BASI, 39, 289.
http://adsabs.harvard.edu/abs/2011arXiv1108.5083G.
Pengguna dapat mengatur semua parameter dari algoritma cubehelix.
Hal ini memungkinkan fleksibilitas yang lebih besar dalam memilih peta warna, sementara selalu memastikan timbangan peta warna dalam intensitas dari hitam putih.
Beberapa contoh sederhana:
Pengaturan peta warna standar menghasilkan standar "cubehelix".
Buat warna peta hanya biru dengan menetapkan busuk = 0 dan mulai = 0.
Buat terbalik (putih menjadi hitam) mundur melalui pelangi sekali dengan menetapkan busuk = 1 dan reverse = True.
-----------
Parameter
-----------
Start : scala, opsional
Mengatur posisi awal dalam ruang warna. 0 = biru, 1 = merah, 2 = hijau. Standarnya 0,5.
Rot : skalar, opsional
Jumlah rotasi melalui pelangi. Bisa positif atau negatif, menunjukkan arah pelangi. nilai negatif sesuai dengan biru> merah arah. Standarnya -1.5
gamma : skalar, opsional
Koreksi gamma untuk intensitas. Standarnya 1.0
reverse : boolean, opsional
Set to True to reverse the color map. Will go from black to white. Good for density plots where shade~density. Defaults to False
nlev: skalar, opsional
Mendefinisikan jumlah tingkat diskrit untuk membuat warna pada. Standarnya 256.
Sat : skalar, opsional
Intensitas saturasi faktor. Standarnya 1.2
CATATAN : ini sebelumnya dikenal sebagai "warna" parameter
minSat : skalar, opsional
Menetapkan saturasi minimum tingkat. Standarnya 1.2
maxSat : skalar, opsional
Menetapkan saturasi maksimum tingkat. Standarnya 1.2
StartHue : scalar, opsional
Mengatur warna awal, mulai dari [0, 360], seperti pada versi D3 oleh @mbostock
CATATAN: mengabaikan nilai dalam parameter awal Warna
endHue : scalar, optional
Mengatur warna berakhir, mulai dari [0, 360], seperti pada D3 versi oleh @mbostock
CATATAN: mengabaikan nilai dalam parameter busuk
minLight: skalar, opsional
Menetapkan nilai minimum ringan. Standarnya 0.
maxLight : skalar, opsional Menetapkan nilai maksimum ringan. Standarnya 1.
-------
Returns
-------
matplotlib.colors.Linear Segmented Peta berwarna objek
--------
Example
-------
>>> Impor cubehelix
>>> Impor matplotlib.pyplot as plt
>>> Impor numpy sebagai np
>>> X = np.random.randn (1000)
>>> Y = np.random.randn (1000)
>>> Cx = cubehelix.cmap (mulai = 0., Busuk = -0,5)
>>> Plt.hexbin (x, y, gridsize = 50, Cmap = cx)
---------
Revision
---------
2014-04 (jradavenport) Porting dari versi IDL
2014-04 (jradavenport) Ditambahkan kwargs mengaktifkan mirip dengan versi D3, Nama berubah dari "hue" parameter untuk "sat"
“””
# menimpa awal dan membusuk jika mulai warna dan berakhir warna ditetapkan
if kwargs is not None: if 'startHue' in kwargs:
start = (kwargs.get('startHue') / 360. - 1.) * 3.
if 'endHue' in kwargs:
rot = kwargs.get('endHue') / 360. - start / 3. - 1.
if 'sat' in kwargs:
minSat = kwargs.get('sat')
maxSat = kwargs.get('sat')
#setup parameter
fract = np.linspace(minLight, maxLight, nlev)
angle = 2.0 * pi * (start / 3.0 + rot * fract + 1.)
fract = fract**gamma
satar = np.linspace(minSat, maxSat, nlev)
amp = satar * fract * (1. - fract) / 2.
# komputer vektor RGB menurut persamaan utama
red = fract + amp * (-0.14861 * np.cos(angle) + 1.78277 * np.sin(angle))
grn = fract + amp * (-0.29227 * np.cos(angle) - 0.90649 * np.sin(angle))
blu = fract + amp * (1.97294 * np.cos(angle))
# menemukan di mana RBB berada di luar jangkauan [0,1], klip
red[np.where((red > 1.))] = 1.
grn[np.where((grn > 1.))] = 1.
blu[np.where((blu > 1.))] = 1.
red[np.where((red < 0.))] = 0.
grn[np.where((grn < 0.))] = 0.
blu[np.where((blu < 0.))] = 0.
# opsional warna terbalik
if reverse is True:
red = red[::-1]
blu = blu[::-1]
grn = grn[::-1]
#masukkan ke dalam tuple dan struktur kamus dibutuhkan
rr = []
bb = []
gg = []
for k in range(0, int(nlev)):
rr.append((float(k) / (nlev - 1.), red[k], red[k]))
bb.append((float(k) / (nlev - 1.), blu[k], blu[k]))
gg.append((float(k) / (nlev - 1.), grn[k], grn[k]))
cdict = {'red': rr, 'blue': bb, 'green': gg}
return LSC('cubehelix_map', cdict)
kode pada setup.py (konfigurasinya)
#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
import os
from setuptools import setup
def read(fname):
return open(os.path.join(os.path.dirname(__file__), fname)).read()
setup(
name="cubehelix",
version="0.1.0",
author="",
# author_email="",
description="Cubehelix colormaps for matplotlib",
long_description=read('README.md'),
# license="BSD",
py_modules=['cubehelix'],
classifiers=[
"Development Status :: 3 - Alpha",
"Topic :: Scientific/Engineering :: Visualization",
# "License :: OSI Approved :: BSD License",
]
)
kode pada test.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cubehelix
# set up some simple data to plot
x = np.random.randn(10000)
y = np.random.randn(10000)
cx1 = cubehelix.cmap(startHue=240,endHue=-300,minSat=1,maxSat=2.5,minLight=.3
,maxLight=.8,gamma=.9)
plt.hexbin(x,y,gridsize=50,cmap=cx1)
plt.colorbar(
) #plt.savefig('rainbow.png')
Cara menjalankan nya
Penggunaan dasar
import cubehelix
cx = cubehelix.cmap(start=0., rot=-0.5)
plot(x,cmap=cx)
Instalasi
• Place cubehelix.py in your Python path.
From source::
setup.py install
or with pip:: pip install git+git://github.com/jradavenport/cubehelix.git
beberapa contoh sederhana cubehelix:
• Pengaturan peta warna standar menghasilkan "cubehelix": cubehelix.cmap()
• Buat warna peta hanya biru: cubehelix.cmap(rot=0, start=0)
• Buat terbalik (putih menjadi hitam) mundur melalui pelangi once: cubehelix.cmap(rot=1, reverse=True)
• Similar to Matteo Niccoli’s perceptual rainbow:cubehelix.cmap(startHue=240,endHue=-300,minSat=1,maxSat=2.5,minLight=.3,maxLight=.8,gamma=.9)
Bab 4 CONTOH KASUS
4.1 Problem Skema Warna Untuk Menampilkan Intensitas Gambar Astronomi
Banyak skema warna yang digunakan untuk menampilkan gambar astronomi intensitas tidak memiliki peningkatan mendasar dalam persepsi kecerahan warna yang digunakan (misalnya pembakaran keluar merah untuk nilai data yang tinggi, tetapi menggunakan kuning hijau untuk nilai data menengah, yang dianggap sebagai lebih terang dari merah). Contoh dimana warna perlu dikonversi ke hitam dan putih, untuk melestarikan dirasakan kecerahan, adalah penambahan warna untuk televisi hitam-putih. Di AS, Komite sistem televisi nasional (NTSC) specifications dari 1953, merah, hijau dan biru (selanjutnya R, G, B) dipetakan ke Y 'luma' nilai (yaitu kecerahan hitam dan putih) sinyal menggunakan (Lihat, sebagai contoh, Lee 2005 atau Hunt 2004).
Y = 0.30R + 0.59G + 0.11B (1)
(Selain itu ada dua komponen lain, 'Q,' dan 'I' yang dikodekan warna.) Kofisien dalam persamaan 1 sesuai untuk warna phosphors kemudian dalam penggunaan yang menggambarkan intensitas perbedaan warna yang dirasakan. Modern monitor agak berbeda, tapi beda koefisien dianggap intensitas sama, misalnya Eropa PAL warna TV menggunakan standar koefisien sangat mirip, dengan Y = 0.299R + 0.587 G + 0.114B, dan baru-baru ini menggunakan HDTV Y = 0.2126R + 0.7152 G + 0.0722B (ITU-R rekomendasi 709, berasal dari 1993). Dalam semua kasus kecerahan dirasakan hijau terbesar, kemudian merah, kemudian biru. Koefisien NTSC juga digunakan: (1) untuk memetakan dari DeviceRGB ke DeviceGray colourspace digunakan dalam Postscript jika pewarnaan gambar operator digunakan dengan device hitam dan putih, dan (2) untuk mengkonversi dari warna greyscale untuk perangkat hanya greyscale dalam paket PGPLOT.
4.2 Solusi Skema Warna Untuk Menampilkan Intensitas Gambar Astronomi
Pada 1980-an, skema warna dilaksanakan untuk tampilan grafis Sigma ARGS pada Cambridge STARLINK VAX, oleh seorang rekan, John Fielden. Ini adalah dari hitam putih, terhadap di sekitar greyscale diagonal di R, G, B kubus warna. Namun, ini diobati R, G, B SBDK, yaitu tidak memperhitungkan warna ini dianggap berbeda dalam hal kecerahan mereka. Ini skema warna sehingga monoton meningkat dalam hal kecerahan, menurut persamaan 1.
skema warna untuk menampilkan gambar intensitas astronomi
Gambar 1. Contoh 'cubehelix' skema warna dengan tingkat warna 256, sebagai baru saja ditambahkan di CASA. (atas) menunjukkan variasi dalam intensitas merah, hijau dan biru, dan intensitas dirasakan menurut persamaan 1. (bawah) adalah irisan warna untuk menggambarkan skema. Ini memiliki warna mulai dari 0.5, yaitu ungu (yang adalah antara R = 1 dan B = 3 ≡ 0 dengan menggunakan modulus 3 aritmatika, dengan R = 1, G = 2, B = 3), dengan −1.5 rotasi, yaitu → → R → G → B B, nilai hue 1.2 (seperti dengan pilihan mulai warna dan rotasi nilai ini tidak menyebabkan kliping setiap) , dan gamma 1.0.
Skema warna – sebuah helix terjepit di sekitar diagonal kubus warna, 'cubehelix' – diimplementasikan sebagai berikut. Kubus warna unit (yaitu 3-D koordinat untuk R, G, B, masing-masing di kisaran 0-1), skema warna dimulai pada (R, G, B) = (0,0,0), yaitu hitam, dan finishes di (R, G, B) = (1,1,1), yaitu putih. Untuk beberapa fraksi λ antara 0 dan 1, warna adalah nilai abu-abu yang sesuai di bahwa sebagian kecil sepanjang hitam untuk putih diagonal, yaitu (λ, λ, λ), ditambah unsur warna. Unsur warna dihitung dalam pesawat konstan intensitas yang dirasakan, yang dapat menjadi disimpulkan dalam dua unit (R, G, B) warna vektor (−0.074, −0.146, 0.986) dan (0.891, −0.453, 0,0), pertama yang biru dominan.
Unsur tambahan warna skema dikendalikan oleh tiga parameter.
• Warna mulai (s). Ini adalah arah deviasi warna dominan dari hitam pada awal dari skema warna.
• Jumlah R, G, B rotasi (r) dalam warna yang dibuat dari awal (yaitu hitam) sampai akhir (yaitu putih) skema warna.
• Parameter hue (h), yang mengontrol bagaimana jenuh warna-warna yang. Amplitudo dari warna deviasi dari abu-abu diagonal adalah nol pada setiap akhir dan terbesar di tengah. Jika parameter ini adalah nol maka skema warna adalah murni greyscale, meningkatkan kecerahan. Jika parameter terlalu besar, maka R, G atau B mungkin dari kisaran 0-1 di dekat awal atau akhir dari skema warna, sehingga harus dipotong (meskipun jika hanya beberapa tingkat warna dipotong, skema warna yang dihasilkan, masih dapat memuaskan).
Selain itu, 'faktor gamma' yang dapat digunakan untuk memberikan pemetaan dari λ untuk λγ, untuk menekankan nilai-nilai intensitas rendah (γ < 1) atau intensitas tinggi nilai (γ > 1). Untuk sebagian kecil λ antara 0 dan 1, kemudian R, G, B nilai yang diberikan oleh
dimana φ = 2π(s/3 + rλ) and a = hλγ(1 − λγ)/2 yaitu sudut dan amplitudo untuk deviasi dari hitam untuk putih diagonal) di bidang konstan dirasakan intensitas). Lampiran A memberikan kode FORTRAN 77 untuk algoritma ini, dan gambar 1 menunjukkan skema warna yang dibangun menggunakan algoritma ini salah satu contoh. Perhatikan bahwa versi cetak skema warna ini mungkin tidak akan dianggap sebagai monoton meningkatkan kecerahan. Hal ini karena berbagai warna yang dapat diwakili oleh warna printer (mereka ' gamut') biasanya lebih miskin dari kisaran yang dapat diwakili dalam komputer menampilkan (contohnya lihat Hunt 2004). Namun, skema warna ini harus mencetak sebagai greyscale dengan monotonically mengurangi kepadatan pada perangkat postscript hitam dan putih.
Versi ini skema warna, seperti yang ditunjukkan dalam gambar 1, telah baru saja dimasukkan ke PENAMPIL tugas di versi 3.1.0 'Umum astronomi Software aplikasi' CASA (misalnya Jaeger 2008), yang disebut CubeHelix. Skema warna ini juga telah baru saja ditambahkan ke 31 DEC 10 versi 'Astronomi gambar pengolahan sistem', AIPS6 (misalnya Greisen 2005) melalui kata kerja TVHELIX, yang memungkinkan kontrol interaktif mulai warna, jumlah rotasi (dan arah), hue faktor parameter dan gamma menggunakan posisi tombol dan kursor AIPS TV.
Contoh gambar menggunakan skema warna 'cubehelix' dengan menggunakan AIPS. (kiri) Sebagian dari bidang galaksi dari survei VGPS di 1.4 GHz, yang mencakup supernova sisa G35.6-0,4 (Lihat: 2009MNRAS.399... 177 G). Nebula Kepiting The (kanan) pada 347 GHz diamati dengan SCUBA di JCMT (Lihat 2004MNRAS.355.1315G).
Dan di sini adalah 3-D visualisasi (dibuat dengan Maple) bagaimana skema warna spiral di sekitar diagonal kubus warna (Lihat 3d-cubehelix.mpl untuk kode maple jika Anda ingin menjelajahi ini dalam 3-D lebih lanjut.
Perhatikan bahwa karena skema 'default' ini menggunakan hue parameter 1, ada nilai-nilai R, G atau B dipotong, dan intensitas dirasakan terus meningkat. Jika hue parameter meningkat, maka skema menjadi lebih berwarna-warni, tetapi beberapa nilai R, G atau B terpasang (meskipun persepsi mendasari intensitas bukan terus meningkat, hal ini masih monotonically meningkat). Berikut adalah skema 'lebih hue', untuk hue parameter 1.5.
4.3 Kesimpulan Skema Warna Untuk Menampilkan Intensitas Gambar Astronomi
Kesimpulan yang perlu dicatat bahwa skema warna yang dijelaskan dalam bagian 3 adalah hanya salah satu contoh yang cocok untuk menampilkan gambar intensitas. Jelas orang lain bisa dibangun untuk memperhitungkan perbedaan persepsi warna yang dibahas dalam bagian 2. Warna adalah tidak hanya untuk tampilan gambar intensitas, tapi juga digunakan dalam situasi lain, misalnya:
• untuk kemungkinan gambar, di mana intensitas atau intensitas terpolarisasi diwakili oleh greyscale mendasari, dengan kemungkinan sudut dengan tambahan warna, atau
• untuk pengamatan garis spektrum, mana intensitas (atau, misalnya, densitas kolom) diwakili oleh greyscale mendasari, dengan warna diwakili kecepatan radial. Dalam kasus ini, idealnya penambahan different warna harus tidak mendistorsi persepsi intensitas juga dimaksudkan. Kehalusan lebih lanjut adalah bahwa persepsi berbeda antara warna-warna yang sama tidak sama untuk semua warna (misalnya jalan aspal 1943a, b), dan karenanya sesuai pemetaan antara warna dan polarisasi sudut/kecepatan diperlukan
Bab 5 PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Cube Helix adalah palet warna yang disarankan oleh Dave Green untuk menampilkan intensitas astronomi. Palet ini dirancang untuk monoton meningkat pada hal kecerahan yang dirasakan, yang menghasilkan greyscale bagus ketika dicetak pada printer hitam dan putih. Fitur yang paling penting tentang Cubehelix adalah bahwa hal itu mencetak sama dengan baik dalam warna dan hitam putih. Ini adalah penghemat waktu besar ketika membuat angka untuk publikasi di mana warna hanya tersedia secara online (jika seperti di Astronomi masih menggunakan jurnal dengan salinan cetak). Cubehelix menyelesaikan ini melalui kubus RGB, sambil terus meningkatkan saturasi (hitam putih). Sistem palet warna cubehelix membuat palet berurutan dengan peningkatan linear atau penurunan kecerahan dan beberapa variasi dalam warna. Ini berarti bahwa informasi dalam colormap akan dipertahankan bila dikonversi ke (pencetakan untuk) hitam dan putih atau bila dilihat oleh individu buta warna.
D. A. Green mengatakan bahwa “ Skema warna untuk menampilkan gambar yang memperhitungkan persepsi perbedaan pencahayaan dari merah, hijau dan biru, untuk menjaga persepsi monotonically meningkatkan intensitas. Cubehelix juga informasi padat lebih sebagai hasilnya. Ketika menggunakan warna untuk peta kontur/kepadatan, mencoba untuk menyampaikan dimensi ketiga data di "tanah datar" (ruang 2D). Dengan pelangi, dapat mengandalkan warna saja. Cubehelix melakukan ini dengan warna dan saturasi yang baik. Cubehelix memiliki saturasi yang "benar", dimana orang-orang dengan printer hitam putih akan menyukai saturasi cubehelix. Cubehelix dapat mencetak kontur yang menakjubkan, memetakan dan benar-benar memahami kontur tersebut. Ini berlaku ganda untuk menampilkan angka pada proyektor. Jika warna merah padam, atau warna kuning kurang, plot cubehelix akan menjadi antipeluru. Cubehelix sangat membantu untuk orang buta warna.
Cubehelix colormaps terbaik untuk dokumen yang diterbitkan atau didistribusikan karena mereka sangat menarik dalam warna penuh dan belum cocok untuk konversi grayscale. Submssion ini terdiri dari sebuah generator colormap dan visualisasi alat yang sangat serbaguna. Pengajuan ini memungkinkan untuk membuat colormaps berbeda menggunakan hanya beberapa parameter. Standar algoritma Cubehelix tawaran colorschemes sangat menarik untuk dokumen secara online dan elektronik (misalnya PDF), namun bila dicetak di grayscale mereka tetap persis informasi urutan data asli.
Pengajuan ini juga mencakup dua kontrol tambahan atas jangkauan dan domain dari skema Cubehelix, memberikan sejumlah praktis tak terbatas dari colormaps dengan gaya yang berbeda: maksimal yang berbeda, multi atau warna tunggal, cocok untuk pencetakan grayscale atau bahkan grayscale sederhana. Pengajuan ini mencakup tiga fungsi untuk bekerja dengan Cubehelix colormaps:
• "cubehelix.m" mengembalikan colormap dibuat menggunakan Cubehelix fungsi colorscheme Dave Green.
• "cubehelix_view.m" menciptakan angka untuk menciptakan colorschemes Cubehelix dengan real-time penyesuaian interaktif dari nilai parameter skema, ditambah modus demonstrasi 'acak' dan kemampuan untuk mengendalikan tokoh lainnya 'atau sumbu' colormaps.
• "cubehelix_find.m" dapat digunakan untuk mengambil parameter dari Cubehelix colormap yang ada, atau untuk menemukan yang terbaik Cubehelix colorscheme yang cocok setiap pilihan warna (misalnya dokumen atau colorscheme perusahaan).
Colorschemes Cubehelix terdiri dari node sepanjang helix meruncing dalam warna kubus RGB, dengan terus meningkatnya intensitas yang dirasakan (misalnya hitam> putih). Sehingga skema mendefinisikan colormaps menarik dengan pilihan besar hue, saturasi dan kecerahan, dan belum mencetak angka (atau gambar) di Black-dan-putih (misalnya postscript) hasil dalam grayscale monoton meningkat yang mempertahankan urutan kecerahan aslinya colormap. Informasi urutan colormap dipertahankan bahkan dalam grayscale, yang berarti gambar berwarna yang menarik dapat dicetak dalam grayscale dan masih informatif kepada pengguna akhir.
DAFTAR PUSTAKA
• Greisen E. W., 2005, in Information Handling in Astronomy – Historical Vistas, Astrophysics and Space Science Library, Vol. 285, ed. Heck A., Kluwer, p109.
• Hunt R. W. G., 2004, The Reproduction of Colour, 6th Edition,Wiley-Blackwell
• Jaeger S., 2008, in Astronomical Data Analysis Software and Systems, ASP Conference Series, Vol. 394, eds Argyle R. W., Bunclark P. S., Lewis J. R., Astronomical Society of the Pacific, p.623
• Lee H.-C., 2005, Introduction to Color Imaging Science, Cambridge University Press
• MacAdam D. L., 1943a, JOSA, 33, 18
• MacAdam D. L., 1943b, JOSA, 33, 675
• Rappaport C., 2002, IEEE Antennas and PropagationMagazine, 44, 94
• http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn-dev/tutorial/color_palettes.html
• http://finzi.psych.upenn.edu/library/rje/html/cubeHelix.html
• http://www.ifweassume.com/2013/05/cubehelix-or-how-i-learned-to-love.html
• http://www.mrao.cam.ac.uk/~dag/
• http://www.mrao.cam.ac.uk/~dag/CUBEHELIX/#Astronomical
• http://www.mrao.cam.ac.uk/~dag/CUBEHELIX/cubetry.html
• http://astron-soc.in/bulletin/11June/289392011.pdf
• http://bl.ocks.org/mbostock/11415064#index.html
• http://www.ifweassume.com/2014/04/cubehelix-colormap-for-python.html
• https://mycarta.wordpress.com/2013/02/21/perceptual-rainbow-palette-the-method/
• https://id.wikipedia.org/wiki/MATLAB
• http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/generated/seaborn.cubehelix_palette.html
• http://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/generated/seaborn.choose_cubehelix_palette.html#seaborn.choose_cubehelix_palette
• Green, D. A. (2011). “A colour scheme for the display of astronomical intensity images”. Bulletin of the Astromical Society of India, Vol. 39, p. 289-295.
