gray op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "dither_ordered", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ dither_ordered: knob a sweep (docs site)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ dither_ordered: knob b sweep (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ dither_ordered: other inputs (docs site)
*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
順序ディザ(Bayer 行列)で量子化する。`a がビット数 1〜8、b` が行列の大きさ。
量子化の前に、画素位置で決まる決まった量(Bayer 行列、`b` が 2x2 / 4x4 / 8x8 を
振る)を足してから丸める。平坦部の誤差が画素ごとに散るので、段差が細かい市松に化けて
縞が見えなくなる。誤差そのものは減らない —— 見え方を変えているだけで、
平均二乗誤差はむしろ `_quantize_uniform` よりわずかに大きい。
**誤差拡散(`dither_floyd_steinberg`)との使い分け**: 順序ディザは
画素ごとに独立なので、タイル分割しても継ぎ目が出ず、並列化も自由、
同じ入力に必ず同じ出力を返す。誤差拡散のほうが見た目は滑らかだが、
走査順に依存するので切り出す位置を変えると結果が変わる。
• gallery2d_gray_arith 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
dither_ordered 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
gray)gamma · quantize_uniform · quantize_lloyd_max · quantization_error · dither_floyd_steinberg · companding_mu_law · banding_map · invert
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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