quantization_error — 2D gray op

• 数据种类:image → image

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

▸ quantization_error: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

*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):

▸ quantization_error: 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

将量化损失的量 |x - Q(x)| 除以 Δ/2 后变换到 [0,1] 的图。

a 是比特数 1〜8（调节方式与 _quantize_uniform 相同），b 未使用。1.0 对应“该像素可能取到的最大误差（Δ/2）”。

看它是为了什么：若误差均匀散布，就可以当作量化噪声处理。若沿特定等高线排列整齐，那里就是出现色带的地方。用数字来说，行为正确时该图的平均值落在 0.5 附近（均匀分布的平均值）。

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。

quantization_error 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 · 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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