gray op• 数据种类:image → image
• 调用:fullseye.apply(img, "quantize_uniform", 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_uniform: knob a sweep (docs site)
*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
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_uniform: 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。
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。
• 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_uniform 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_lloyd_max · 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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