tb_quantize — 2D typed op

• Datenarten: signal → signal

• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_quantize", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

tb_quantize: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ tb_quantize: Regler a durchfahren (Doku-Website)

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):

▸ tb_quantize: Stufen (Doku-Website)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ tb_quantize: andere Eingaben (Doku-Website)

Verwendung

Skalarer Quantisierer mit angegebenem Fehlermodell, optional mit Dither.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

*bits* sets the number of levels L = 2**bits over the signal's own min..max range. *mode* is "round" (mid-tread, unbiased) or "truncate" (floor, the convention PIL's posterize and most fixed-point casts use).

The two differ by more than a rounding convention. With step Delta = range/(L-1) both have error variance Delta**2/12, but truncation also carries a mean of -Delta/2, so its mean square error is

truncate: Delta**2/12 + (Delta/2)**2 = Delta**2/3

round: Delta**2/12

— a factor of 4. Anything that measures a level (not just displays it) must round.

*dither* adds noise before quantising so the error stops being a function of the signal: "tpdf" (triangular, the audio standard — two uniform draws summed, so the error's variance no longer depends on the sample value) or "rpdf" (one uniform draw). Dither raises the total error power but removes the correlation that makes quantisation audible as distortion rather than as hiss. seed fixes the draw so the op stays deterministic.

Applicability. (1) The range is taken from *this* signal, so two signals quantised separately do not share a scale. (2) bits=1 with no dither is a comparator, not a quantiser — the error model does not apply. (3) The error model assumes the signal moves by more than a step between samples; on a flat stretch the error is a constant offset, not noise.

Typed bridge of the 1d op quantize into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives bits (default 8); b is unused.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

img_to_signal 0.50 0.50
tb_quantize 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden  ·  Laden & ausführen

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op quantize auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).

• poc_cold_chain_excursion — py -3.11 examples/poc_cold_chain_excursion.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen signal als Eingabe)

identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_derivate_funct_1d · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d

Gleiche Kategorie (typed)

tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample


*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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