八叉树颜色量化算法。算法基本思路是：将图像中使用的RGB颜色值分布到层状的八叉树中。八叉树的深度可达9层，即根节点层加上分别表示8位的R、G、B值的每一位的8层节点。较低的节点层对应于较不重要的RGB值的位（右边的位），因此，为了提高效率和节省内存，可以去掉最低部的2 ~ 3层，这样不会对结果有太大的影响。叶节点编码存储像素的个数和R、G、B颜色分量的值；而中间的节点组成了从最顶层到叶节点的路径。这是一种高效的存储方式，既可以存储图像中出现的颜色和其出现的次数，也不会浪费内存来存储图像中不出现的颜色。算法特点：效率高，效果好。

里面含有一些位图矢化量的思想，算法。值得一看，因为我之前搜索时，网站一般只告诉你用什么软件，没有思想

将二进制位图转化为光滑的矢量闭合曲线，简单、高效、高鲁棒性