Hoy en día contamos con tarjetas gráficas que pueden mostrar luminosos colores en la pantalla de la computadora. Vamos, hasta los teléfonos ya tienen resoluciones de alta definición en muchos casos y pueden desplegar millones de diferentes colores. Considerando esto, resulta quizás para algún lector un poco absurdo que alguien quiera pasar una imagen en tonos de grises a blanco y negro, pero esto es un proceso que se hace continuamente cuando, por ejemplo, queremos imprimir una fotografía (en color o tonos de grises), teniendo solamente un dispositivo que imprime con tinta negra.
El problema del sesgo en Inteligencia Artificial
Es decir, tenemos dos posibles colores: puntos negros (tinta) y puntos blancos (sin tinta). Con ello debemos poder representar la imagen de la mejor manera, intentando no perder información o al menos, perder lo menos posible. Ya aquí, en unocero, hemos hablado de algunos procesos interesantes para hacer esto. Uno de ellos es el “dithering al azar” (o random), o bien, el usar la técnica de los semitonos. Los resultados con ambos procedimientos pueden ser mejores o peores, de acuerdo muchas veces a la imagen a procesar.
Sin embargo, el tema no se ha agotado. El dithering finalmente se basa en algo fundamental, que es la difusión del error de un punto al siguiente. Por ejemplo, consideremos que en una imagen en tonos de gris (donde cada punto tiene el mismo valor en rojo, verde y azul), en RGB, y veamos una de las coordenadas, por ejemplo el ROJO. Supongamos que en una …