dither_ordered — 2D gray op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "dither_ordered", 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):

▸ dither_ordered: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ dither_ordered: 旋钮 b 扫描 (文档网站)

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):

▸ dither_ordered: 其他输入图像 (文档网站)

*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)。*

用法

用有序抖动(Bayer 矩阵)进行量化。a 为位数 1〜8，b 为矩阵大小。

在量化之前，先加上由像素位置决定的固定量（Bayer 矩阵，b 在 2x2 / 4x4 / 8x8 之间调节）再舍入。平坦部的误差逐像素分散，阶跃化为细密的棋盘格，条纹就看不见了。误差本身并不减少 —— 只是改变了观感，均方误差反而比 _quantize_uniform 略大。

与误差扩散（dither_floyd_steinberg）的取舍：有序抖动 逐像素独立，因此分块也不会出现接缝，可自由并行，对相同输入总是返回相同输出。误差扩散在观感上更平滑，但依赖扫描顺序，因此改变裁剪位置结果就会改变。

详细使用指南

• gallery2d_gray_arith 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 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。

在 Studio 中试试

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。

dither_ordered 0.50 0.50

▸ 载入此流水线  ·  载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 image 作为输入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同类别(gray)

gamma · quantize_uniform · quantize_lloyd_max · quantization_error · 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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