gray op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "quantize_lloyd_max", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*
扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ quantize_lloyd_max: knob a sweep (docs site)
扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):
▸ quantize_lloyd_max: knob b sweep (docs site)
换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):
▸ quantize_lloyd_max: other inputs (docs site)
*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*
> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。
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。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。
quantize_lloyd_max 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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