gray op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "quantize_uniform", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ quantize_uniform: knob a sweep (docs site)
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ quantize_uniform: other inputs (docs site)
*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*
> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。
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。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
quantize_uniform 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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