typed op• Data kinds: signal → signal
• Call: fullseye.apply(img, "tb_quantize", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ tb_quantize: knob a को बदलने का figure (docs site)
*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ tb_quantize: stages का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ tb_quantize: दूसरी images पर output (docs site)
घोषित error model के साथ scalar quantiser, साथ में वैकल्पिक dither।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
*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.
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
img_to_signal 0.50 0.50 tb_quantize 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
नीचे के उदाहरण मूल ledger op quantize को call करते हैं। यह bridge op वही implementation है, बस fn(v, a, b) convention के अनुसार ढाला गया है, इसलिए व्यवहार वैसा ही लागू होता है (केवल call का रूप अलग है)।
• poc_cold_chain_excursion — py -3.11 examples/poc_cold_chain_excursion.py
signal को input के रूप में लेते हैं)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
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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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