quantize_uniform — 2D `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])

quantize_uniform: input → output

*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: 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):

▸ quantize_uniform: 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

均匀量化器(舍入)。a 为位数 1〜8，b 未使用。

round(x * (L-1)) / (L-1)，L = 2**bits。步长为 Δ = 1/(L-1)。

与 xpil_posterize 的区别就在这里，而且不可忽略：那个 op 是 PIL 的实现，截断低位比特，因此输出的平均值比输入低 Δ/2。用均匀分布的输入实测，bits=4 时平均误差为 -0.0312（理论 -Δ/2 = -0.03125）。两者的方差都是 Δ²/12，相同，但由于存在偏差，平方误差

截断: Δ²/12 + (Δ/2)² = Δ²/3 舍入: Δ²/12

相差 4 倍。若放在测量亮度之前，就必须用舍入。

适用条件与误差（闭式）：当输入相对于步长有足够的离散（可视为量化噪声与输入不相关）时，误差在 [-Δ/2, +Δ/2] 上均匀分布，平均 0、方差 Δ²/12。这一假定在平坦部会失效，那里误差与信号相关，变成条纹（色带）—— 若想把误差当作噪声处理，请通过 dither_ordered 或 dither_floyd_steinberg。阶跃是否可见可以用 banding_map 测量。

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。

quantize_uniform 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_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)。*

quantize_uniform — 2D gray op

用法