J'étais intéressé par Linux mais je constate avec regret que l'affichage
de l'interface graphique KDE est affligée de la même tare que MacOS X :
l'affichage des caractères n'est pas net.
Existe-t-il un moyen d'avoir un affichage net ? Sinon je n'installerai
pas Linux, n'ayant pas envie de me fatiguer les yeux inutilement.
Le problème, avec toi, c'est que si tu as des compétences techniques relativement pointues en photo et en traitement d'image,
La flatterie ne te mènera à rien.
tu n'as que très peu de recul vis-à-vis de tes propres connaissances. Tu te retrouves donc incapable d'en évaluer les limites, et d'imaginer des extensions. Tu es également prisonnier du vocabulaire que tu connais.
Tu es un exemple typique de l'adage : quand on ne sait se servir que d'un marteau, on a tendance à trouver que tous les problèmes ressemblent à des clous.
Il se trouve accessoirement que le traitement du signal, et pas seulement en 1D ou 2D, occupe une place centrale dans mon boulot de tous les jours, qui n'a rien à voir avec la photo. Si je fait souvent référence au traitement d'image dans le cadre de la photo c'est 1) parce que j'aime la photo et 2) parce que ça parle sans doute plus à la majorité des lecteurs que des références dans des domaines peu connus dans le grand public.
Bref, le recul que j'ai sur mes connaissances est certainement plus important que tu l'imagines. Malgré tout je suis bien loin d'avoir une quelconque prétention de tout savoir dans le domaine.
-- pehache
On 12 déc, 15:16, Nicolas George <nicolas$geo...@salle-s.org> wrote:
Le problème, avec toi, c'est que si tu as des compétences
techniques
relativement pointues en photo et en traitement d'image,
La flatterie ne te mènera à rien.
tu n'as que très
peu de recul vis-à-vis de tes propres connaissances. Tu te
retrouves donc
incapable d'en évaluer les limites, et d'imaginer des
extensions. Tu es
également prisonnier du vocabulaire que tu connais.
Tu es un exemple typique de l'adage : quand on ne sait se
servir que d'un
marteau, on a tendance à trouver que tous les problèmes
ressemblent à des
clous.
Il se trouve accessoirement que le traitement du signal, et pas
seulement en 1D ou 2D, occupe une place centrale dans mon boulot de
tous les jours, qui n'a rien à voir avec la photo. Si je fait souvent
référence au traitement d'image dans le cadre de la photo c'est 1)
parce que j'aime la photo et 2) parce que ça parle sans doute plus à
la majorité des lecteurs que des références dans des domaines peu
connus dans le grand public.
Bref, le recul que j'ai sur mes connaissances est certainement plus
important que tu l'imagines. Malgré tout je suis bien loin d'avoir une
quelconque prétention de tout savoir dans le domaine.
Le problème, avec toi, c'est que si tu as des compétences techniques relativement pointues en photo et en traitement d'image,
La flatterie ne te mènera à rien.
tu n'as que très peu de recul vis-à-vis de tes propres connaissances. Tu te retrouves donc incapable d'en évaluer les limites, et d'imaginer des extensions. Tu es également prisonnier du vocabulaire que tu connais.
Tu es un exemple typique de l'adage : quand on ne sait se servir que d'un marteau, on a tendance à trouver que tous les problèmes ressemblent à des clous.
Il se trouve accessoirement que le traitement du signal, et pas seulement en 1D ou 2D, occupe une place centrale dans mon boulot de tous les jours, qui n'a rien à voir avec la photo. Si je fait souvent référence au traitement d'image dans le cadre de la photo c'est 1) parce que j'aime la photo et 2) parce que ça parle sans doute plus à la majorité des lecteurs que des références dans des domaines peu connus dans le grand public.
Bref, le recul que j'ai sur mes connaissances est certainement plus important que tu l'imagines. Malgré tout je suis bien loin d'avoir une quelconque prétention de tout savoir dans le domaine.
-- pehache
remy
Résumons: on a affaire à une convolution, qui introduit le flou, et à une quantification, qui introduit un bruit. Deux choses qui n'ont jamais empêché personne de mesurer des acutances.
bip bip
fandechichoune ça fait sérieux tout ça
tu peux définir le bruit d'une quantification ? juste histoire de ... moins con tout ça quoi
remy
Résumons: on a affaire à une convolution, qui introduit le flou, et à
une quantification, qui introduit un bruit. Deux choses qui n'ont
jamais empêché personne de mesurer des acutances.
bip bip
fandechichoune ça fait sérieux tout ça
tu peux définir le bruit d'une quantification ?
juste histoire de ... moins con tout ça quoi
Résumons: on a affaire à une convolution, qui introduit le flou, et à une quantification, qui introduit un bruit. Deux choses qui n'ont jamais empêché personne de mesurer des acutances.
bip bip
fandechichoune ça fait sérieux tout ça
tu peux définir le bruit d'une quantification ? juste histoire de ... moins con tout ça quoi
remy
pehache-tolai
On 12 déc, 16:14, remy wrote:
Résumons: on a affaire à une convolution, qui introduit le flou, et à une quantification, qui introduit un bruit. Deux choses qui n'ont jamais empêché personne de mesurer des acutances.
bip bip fandechichoune ça fait sérieux tout ça
tu peux définir le bruit d'une quantification ? juste histoire de ... moins con tout ça quoi
Au départ tu as un signal qui peut prendre n'importe quelle valeur réelle entre 0.0 et 255.0 (par exemple). Après quantification, il est représenté uniquement sur les 256 valeurs entières 0, 1, 2,..., 255.
Si les valeurs avant quantification sont (par exemple au niveau de pixels consécutifs):
10.2 66.8 115.6 101.1 145.4
Après quantification, en arrondissant au plus proche entier, on aura:
10 67 116 101 145
Donc la quantification introduit une erreur, qui est la différence entre le signal d'origine et le signal quantifiée. Mais en fait, tout se passe comme si juste avant la quantification on avait ajouté au signal d'origine un nouveau signal, qui vaut ici:
-0.2 +0.2 +0.4 -0.1 -0.4
L'erreur introduite par ce processus ayant en général un caractère aléatoire de pixels en pixels, on parle alors de "bruit": c'est le bruit de quantification.
-- pehache
On 12 déc, 16:14, remy <r...@fctpas.fr> wrote:
Résumons: on a affaire à une convolution, qui introduit le flou, et à
une quantification, qui introduit un bruit. Deux choses qui n'ont
jamais empêché personne de mesurer des acutances.
bip bip
fandechichoune ça fait sérieux tout ça
tu peux définir le bruit d'une quantification ?
juste histoire de ... moins con tout ça quoi
Au départ tu as un signal qui peut prendre n'importe quelle valeur
réelle entre 0.0 et 255.0 (par exemple). Après quantification, il est
représenté uniquement sur les 256 valeurs entières 0, 1, 2,..., 255.
Si les valeurs avant quantification sont (par exemple au niveau de
pixels consécutifs):
10.2 66.8 115.6 101.1 145.4
Après quantification, en arrondissant au plus proche entier, on aura:
10 67 116 101 145
Donc la quantification introduit une erreur, qui est la différence
entre le signal d'origine et le signal quantifiée. Mais en fait, tout
se passe comme si juste avant la quantification on avait ajouté au
signal d'origine un nouveau signal, qui vaut ici:
-0.2 +0.2 +0.4 -0.1 -0.4
L'erreur introduite par ce processus ayant en général un caractère
aléatoire de pixels en pixels, on parle alors de "bruit": c'est le
bruit de quantification.
Résumons: on a affaire à une convolution, qui introduit le flou, et à une quantification, qui introduit un bruit. Deux choses qui n'ont jamais empêché personne de mesurer des acutances.
bip bip fandechichoune ça fait sérieux tout ça
tu peux définir le bruit d'une quantification ? juste histoire de ... moins con tout ça quoi
Au départ tu as un signal qui peut prendre n'importe quelle valeur réelle entre 0.0 et 255.0 (par exemple). Après quantification, il est représenté uniquement sur les 256 valeurs entières 0, 1, 2,..., 255.
Si les valeurs avant quantification sont (par exemple au niveau de pixels consécutifs):
10.2 66.8 115.6 101.1 145.4
Après quantification, en arrondissant au plus proche entier, on aura:
10 67 116 101 145
Donc la quantification introduit une erreur, qui est la différence entre le signal d'origine et le signal quantifiée. Mais en fait, tout se passe comme si juste avant la quantification on avait ajouté au signal d'origine un nouveau signal, qui vaut ici:
-0.2 +0.2 +0.4 -0.1 -0.4
L'erreur introduite par ce processus ayant en général un caractère aléatoire de pixels en pixels, on parle alors de "bruit": c'est le bruit de quantification.
-- pehache
remy
On 12 déc, 16:14, remy wrote:
Résumons: on a affaire à une convolution, qui introduit le flou, et à une quantification, qui introduit un bruit. Deux choses qui n'ont jamais empêché personne de mesurer des acutances. bip bip
fandechichoune ça fait sérieux tout ça
tu peux définir le bruit d'une quantification ? juste histoire de ... moins con tout ça quoi
Au départ tu as un signal qui peut prendre n'importe quelle valeur réelle entre 0.0 et 255.0 (par exemple). Après quantification, il est représenté uniquement sur les 256 valeurs entières 0, 1, 2,..., 255.
Si les valeurs avant quantification sont (par exemple au niveau de pixels consécutifs):
10.2 66.8 115.6 101.1 145.4
Après quantification, en arrondissant au plus proche entier, on aura:
10 67 116 101 145
Donc la quantification introduit une erreur, qui est la différence entre le signal d'origine et le signal quantifiée. Mais en fait, tout se passe comme si juste avant la quantification on avait ajouté au signal d'origine un nouveau signal, qui vaut ici:
-0.2 +0.2 +0.4 -0.1 -0.4
L'erreur introduite par ce processus ayant en général un caractère aléatoire de pixels en pixels, on parle alors de "bruit": c'est le bruit de quantification.
j'étais plutôt sur cette approche mais je suis tombé ...
le bruit introtuit par le quantificateur c'est l'info mise en plus par rapport à l'idéal "aih pas la tête"
en gros une diagonale avec des carrés dans l'idéal il manque un triangle noir et un autre blanc si je mets un carré gris
j'ai en moyenne sur la surface du carré la bonne valeur si 45 degrés mais je n'ai pas la bonne densité en fonction de l'endroit donc j'introduits un bruit
et en plus si la diagonale n'est pas à 45 degrés cela s' aggrave
en gros un écart par rapport à la moyenne de la surface considérée ici des carrés
dans tous les cas merci pour tes réponses
remy
-- pehache
On 12 déc, 16:14, remy <r...@fctpas.fr> wrote:
Résumons: on a affaire à une convolution, qui introduit le flou, et à
une quantification, qui introduit un bruit. Deux choses qui n'ont
jamais empêché personne de mesurer des acutances.
bip bip
fandechichoune ça fait sérieux tout ça
tu peux définir le bruit d'une quantification ?
juste histoire de ... moins con tout ça quoi
Au départ tu as un signal qui peut prendre n'importe quelle valeur
réelle entre 0.0 et 255.0 (par exemple). Après quantification, il est
représenté uniquement sur les 256 valeurs entières 0, 1, 2,..., 255.
Si les valeurs avant quantification sont (par exemple au niveau de
pixels consécutifs):
10.2 66.8 115.6 101.1 145.4
Après quantification, en arrondissant au plus proche entier, on aura:
10 67 116 101 145
Donc la quantification introduit une erreur, qui est la différence
entre le signal d'origine et le signal quantifiée. Mais en fait, tout
se passe comme si juste avant la quantification on avait ajouté au
signal d'origine un nouveau signal, qui vaut ici:
-0.2 +0.2 +0.4 -0.1 -0.4
L'erreur introduite par ce processus ayant en général un caractère
aléatoire de pixels en pixels, on parle alors de "bruit": c'est le
bruit de quantification.
j'étais plutôt sur cette approche mais je suis tombé ...
le bruit introtuit par le quantificateur
c'est l'info mise en plus par rapport à l'idéal "aih pas la tête"
en gros une diagonale avec des carrés
dans l'idéal il manque un triangle noir et un autre blanc
si je mets un carré gris
j'ai en moyenne sur la surface du carré la bonne valeur si 45 degrés
mais je n'ai pas la bonne densité en fonction de l'endroit
donc j'introduits un bruit
et en plus si la diagonale n'est pas à 45 degrés cela s' aggrave
en gros un écart par rapport à la moyenne de la surface considérée
ici des carrés
Résumons: on a affaire à une convolution, qui introduit le flou, et à une quantification, qui introduit un bruit. Deux choses qui n'ont jamais empêché personne de mesurer des acutances. bip bip
fandechichoune ça fait sérieux tout ça
tu peux définir le bruit d'une quantification ? juste histoire de ... moins con tout ça quoi
Au départ tu as un signal qui peut prendre n'importe quelle valeur réelle entre 0.0 et 255.0 (par exemple). Après quantification, il est représenté uniquement sur les 256 valeurs entières 0, 1, 2,..., 255.
Si les valeurs avant quantification sont (par exemple au niveau de pixels consécutifs):
10.2 66.8 115.6 101.1 145.4
Après quantification, en arrondissant au plus proche entier, on aura:
10 67 116 101 145
Donc la quantification introduit une erreur, qui est la différence entre le signal d'origine et le signal quantifiée. Mais en fait, tout se passe comme si juste avant la quantification on avait ajouté au signal d'origine un nouveau signal, qui vaut ici:
-0.2 +0.2 +0.4 -0.1 -0.4
L'erreur introduite par ce processus ayant en général un caractère aléatoire de pixels en pixels, on parle alors de "bruit": c'est le bruit de quantification.
j'étais plutôt sur cette approche mais je suis tombé ...
le bruit introtuit par le quantificateur c'est l'info mise en plus par rapport à l'idéal "aih pas la tête"
en gros une diagonale avec des carrés dans l'idéal il manque un triangle noir et un autre blanc si je mets un carré gris
j'ai en moyenne sur la surface du carré la bonne valeur si 45 degrés mais je n'ai pas la bonne densité en fonction de l'endroit donc j'introduits un bruit
et en plus si la diagonale n'est pas à 45 degrés cela s' aggrave
en gros un écart par rapport à la moyenne de la surface considérée ici des carrés
dans tous les cas merci pour tes réponses
remy
-- pehache
remy
On 12 déc, 16:14, remy wrote:
Résumons: on a affaire à une convolution, qui introduit le flou, et à une quantification, qui introduit un bruit. Deux choses qui n'ont jamais empêché personne de mesurer des acutances. bip bip
fandechichoune ça fait sérieux tout ça
tu peux définir le bruit d'une quantification ? juste histoire de ... moins con tout ça quoi
Au départ tu as un signal qui peut prendre n'importe quelle valeur réelle entre 0.0 et 255.0 (par exemple). Après quantification, il est représenté uniquement sur les 256 valeurs entières 0, 1, 2,..., 255.
Si les valeurs avant quantification sont (par exemple au niveau de pixels consécutifs):
10.2 66.8 115.6 101.1 145.4
Après quantification, en arrondissant au plus proche entier, on aura:
10 67 116 101 145
Donc la quantification introduit une erreur, qui est la différence entre le signal d'origine et le signal quantifiée. Mais en fait, tout se passe comme si juste avant la quantification on avait ajouté au signal d'origine un nouveau signal, qui vaut ici:
-0.2 +0.2 +0.4 -0.1 -0.4
L'erreur introduite par ce processus ayant en général un caractère aléatoire de pixels en pixels, on parle alors de "bruit": c'est le bruit de quantification.
juste pour le plaisir du troll
he tu ne serais pas en train de nous pipoter il n'y a pas d'erreur d'échantillonage dans le cas d'un flou engendré par l'interpolation
remy
On 12 déc, 16:14, remy <r...@fctpas.fr> wrote:
Résumons: on a affaire à une convolution, qui introduit le flou, et à
une quantification, qui introduit un bruit. Deux choses qui n'ont
jamais empêché personne de mesurer des acutances.
bip bip
fandechichoune ça fait sérieux tout ça
tu peux définir le bruit d'une quantification ?
juste histoire de ... moins con tout ça quoi
Au départ tu as un signal qui peut prendre n'importe quelle valeur
réelle entre 0.0 et 255.0 (par exemple). Après quantification, il est
représenté uniquement sur les 256 valeurs entières 0, 1, 2,..., 255.
Si les valeurs avant quantification sont (par exemple au niveau de
pixels consécutifs):
10.2 66.8 115.6 101.1 145.4
Après quantification, en arrondissant au plus proche entier, on aura:
10 67 116 101 145
Donc la quantification introduit une erreur, qui est la différence
entre le signal d'origine et le signal quantifiée. Mais en fait, tout
se passe comme si juste avant la quantification on avait ajouté au
signal d'origine un nouveau signal, qui vaut ici:
-0.2 +0.2 +0.4 -0.1 -0.4
L'erreur introduite par ce processus ayant en général un caractère
aléatoire de pixels en pixels, on parle alors de "bruit": c'est le
bruit de quantification.
juste pour le plaisir du troll
he tu ne serais pas en train de nous pipoter
il n'y a pas d'erreur d'échantillonage dans le cas d'un
flou engendré par l'interpolation
Résumons: on a affaire à une convolution, qui introduit le flou, et à une quantification, qui introduit un bruit. Deux choses qui n'ont jamais empêché personne de mesurer des acutances. bip bip
fandechichoune ça fait sérieux tout ça
tu peux définir le bruit d'une quantification ? juste histoire de ... moins con tout ça quoi
Au départ tu as un signal qui peut prendre n'importe quelle valeur réelle entre 0.0 et 255.0 (par exemple). Après quantification, il est représenté uniquement sur les 256 valeurs entières 0, 1, 2,..., 255.
Si les valeurs avant quantification sont (par exemple au niveau de pixels consécutifs):
10.2 66.8 115.6 101.1 145.4
Après quantification, en arrondissant au plus proche entier, on aura:
10 67 116 101 145
Donc la quantification introduit une erreur, qui est la différence entre le signal d'origine et le signal quantifiée. Mais en fait, tout se passe comme si juste avant la quantification on avait ajouté au signal d'origine un nouveau signal, qui vaut ici:
-0.2 +0.2 +0.4 -0.1 -0.4
L'erreur introduite par ce processus ayant en général un caractère aléatoire de pixels en pixels, on parle alors de "bruit": c'est le bruit de quantification.
juste pour le plaisir du troll
he tu ne serais pas en train de nous pipoter il n'y a pas d'erreur d'échantillonage dans le cas d'un flou engendré par l'interpolation
remy
Nicolas George
pehache-tolai , dans le message , a écrit :
Il se trouve accessoirement que le traitement du signal, et pas seulement en 1D ou 2D, occupe une place centrale dans mon boulot de tous les jours,
Tant mieux pour toi. Dommage, ce n'est pas ça qui est pertinent dans cette discussion.
pehache-tolai , dans le message
<4f5d54dd-81b4-4ccf-b482-fd1e4d09a339@b1g2000pra.googlegroups.com>, a
écrit :
Il se trouve accessoirement que le traitement du signal, et pas
seulement en 1D ou 2D, occupe une place centrale dans mon boulot de
tous les jours,
Tant mieux pour toi. Dommage, ce n'est pas ça qui est pertinent dans cette
discussion.
Il se trouve accessoirement que le traitement du signal, et pas seulement en 1D ou 2D, occupe une place centrale dans mon boulot de tous les jours,
Tant mieux pour toi. Dommage, ce n'est pas ça qui est pertinent dans cette discussion.
Emmanuel Florac
Le Tue, 11 Dec 2007 20:40:51 +0100, pehache-tolai a écrit :
Par ailleurs depuis le début de cette discussion j'ai essayé de comparer un peu le rendu des caractères sur Win et sur Linux, et je ne vois rien de notablement pourrave dans Windows.
-- A human being should be able to change a diaper, plan an invasion, butcher a hog, conn a ship, design a building, write a sonnet, balance accounts, build a wall, set a bone, comfort the dying, take orders, give orders, cooperate, act alone, solve equations, analyze a new problem, pitch manure, program a computer, cook a tasty meal, fight efficiently, die gallantly. Specialization is for insects. Robert A. Heinlein.
Le Tue, 11 Dec 2007 20:40:51 +0100, pehache-tolai a écrit :
Par ailleurs depuis le début de cette discussion j'ai essayé de comparer
un peu le rendu des caractères sur Win et sur Linux, et je ne vois rien
de notablement pourrave dans Windows.
--
A human being should be able to change a diaper, plan an invasion,
butcher a hog, conn a ship, design a building, write a sonnet, balance
accounts, build a wall, set a bone, comfort the dying, take orders, give
orders, cooperate, act alone, solve equations, analyze a new problem,
pitch manure, program a computer, cook a tasty meal, fight efficiently,
die gallantly. Specialization is for insects.
Robert A. Heinlein.
Le Tue, 11 Dec 2007 20:40:51 +0100, pehache-tolai a écrit :
Par ailleurs depuis le début de cette discussion j'ai essayé de comparer un peu le rendu des caractères sur Win et sur Linux, et je ne vois rien de notablement pourrave dans Windows.
-- A human being should be able to change a diaper, plan an invasion, butcher a hog, conn a ship, design a building, write a sonnet, balance accounts, build a wall, set a bone, comfort the dying, take orders, give orders, cooperate, act alone, solve equations, analyze a new problem, pitch manure, program a computer, cook a tasty meal, fight efficiently, die gallantly. Specialization is for insects. Robert A. Heinlein.
Emmanuel Florac
Le Tue, 11 Dec 2007 20:29:34 +0100, Nina Popravka a écrit :
Si on commence à discuter façon National Geographic et le décalage des ponctuations en fin de ligne en drapeau pour que ça soit visuellement agréble, c'est une autre affaire, et ça ne concerne pas les trucs grand public...
Pfff, c'est du philistinisme.
-- Ce qu'il y a d'enivrant dans le mauvais goût c'est le plaisir aristocratique de déplaire. C. Baudelaire.
Le Tue, 11 Dec 2007 20:29:34 +0100, Nina Popravka a écrit :
Si on commence à discuter façon National Geographic et le décalage des
ponctuations en fin de ligne en drapeau pour que ça soit visuellement
agréble, c'est une autre affaire, et ça ne concerne pas les trucs grand
public...
Pfff, c'est du philistinisme.
--
Ce qu'il y a d'enivrant dans le mauvais goût c'est le plaisir
aristocratique de déplaire.
C. Baudelaire.
Le Tue, 11 Dec 2007 20:29:34 +0100, Nina Popravka a écrit :
Si on commence à discuter façon National Geographic et le décalage des ponctuations en fin de ligne en drapeau pour que ça soit visuellement agréble, c'est une autre affaire, et ça ne concerne pas les trucs grand public...
Pfff, c'est du philistinisme.
-- Ce qu'il y a d'enivrant dans le mauvais goût c'est le plaisir aristocratique de déplaire. C. Baudelaire.
Steph
Steph , dans le message <fjocsv$54n$, a
Mathématiquement oui mais ça l'impression visuelle ce n'est pas des maths.
L'impression visuelle est celle d'une ligne qui bave, justement.
1 semaine pour que tu nous dise que ce que nous voyons flou toi tu trouves que c'est une bavure.
Bon et bien maintenant que le problème de vocabulaire est réglé, on fait quoi pour pas que ca bave et que ca soit aussi net que sans l'anti-aliasing mais sans les escaliers ?
Steph , dans le message <fjocsv$54n$3@news.rd.francetelecom.fr>, a
Mathématiquement oui mais ça l'impression visuelle ce n'est pas des maths.
L'impression visuelle est celle d'une ligne qui bave, justement.
1 semaine pour que tu nous dise que ce que nous voyons flou toi tu
trouves que c'est une bavure.
Bon et bien maintenant que le problème de vocabulaire est réglé, on fait
quoi pour pas que ca bave et que ca soit aussi net que sans
l'anti-aliasing mais sans les escaliers ?
Mathématiquement oui mais ça l'impression visuelle ce n'est pas des maths.
L'impression visuelle est celle d'une ligne qui bave, justement.
1 semaine pour que tu nous dise que ce que nous voyons flou toi tu trouves que c'est une bavure.
Bon et bien maintenant que le problème de vocabulaire est réglé, on fait quoi pour pas que ca bave et que ca soit aussi net que sans l'anti-aliasing mais sans les escaliers ?
