gray op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "quantize_uniform", 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_uniform: knob a sweep (docs site)
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ quantize_uniform: 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.
一様量子化器(丸め)。`a がビット数 1〜8、b` は未使用。
`round(x * (L-1)) / (L-1)、L = 2**bits。刻みは Δ = 1/(L-1)`。
**`xpil_posterize` との違いはここで、無視できない**: あちらは PIL の実装で
下位ビットを切り捨てるので、出力の平均が入力より `Δ/2` だけ低い。
一様分布の入力で実測すると、bits=4 で平均誤差 `-0.0312(理論 -Δ/2 = -0.03125`)。
分散はどちらも `Δ²/12` で同じだが、偏りがある分だけ二乗誤差が
切り捨て: Δ²/12 + (Δ/2)² = Δ²/3 丸め: Δ²/12
と 4 倍ちがう。明るさを測る前段に置くなら丸めでなければならない。
適用条件と誤差(閉形式): 入力が刻みに対して十分ばらついている(量子化雑音が
入力と無相関とみなせる)とき、誤差は `[-Δ/2, +Δ/2]` の一様分布で、平均 0・
分散 `Δ²/12`。この仮定が崩れるのは平坦部で、そこでは誤差が信号と相関して
縞(バンディング)になる —— 誤差を雑音として扱いたいなら `dither_ordered` か
`dither_floyd_steinberg を通すこと。段差が見えているかは banding_map` で測れる。
• 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_uniform 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_lloyd_max · 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).*
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