gray op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "quantize_lloyd_max", 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):
▸ quantize_lloyd_max: knob a sweep (docs site)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ quantize_lloyd_max: knob b sweep (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ quantize_lloyd_max: 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.
入力の分布に合わせた最適な量子化(Lloyd–Max、1-D の k-means)。
`a が段数のビット数 1〜8、b` は反復回数(1〜20)。一様量子化が刻みを等間隔に
置くのに対し、こちらは画素値が混んでいる所に刻みを細かく置く。代表値は各区間の
重心、区間の境は隣り合う代表値の中点 —— この 2 つを交互に当てるのが Lloyd の反復で、
二乗誤差は単調に減る(増えることはない)。
一様量子化との差が出る条件: 入力のヒストグラムが偏っているとき。一様分布を
入れると一様量子化と一致するので、差が出ないこと自体が正しさの確認になる。
暗部に画素が集中した画像(影の多い検査画像、蛍光像)では同じビット数で誤差が下がる。
適用条件: (1) 出力は入力に依存した代表値の集合なので、画像ごとに符号表が違う
—— 別の画像と画素値を直接比べられない(比べたいなら一様量子化)。(2) 空いた区間は
そのまま残る(代表値が動かない)。(3) 反復は局所解に落ちうるが、1-D では初期値を
分位点に取れば実用上安定する。
• 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.
quantize_lloyd_max 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 · quantization_error · dither_ordered · 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).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.