typed op• 데이터 종류: signal → signal
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_quantize", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ tb_quantize: 노브 a 스윕 (문서 사이트)
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_quantize: 단계 (문서 사이트)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ tb_quantize: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
오차 모델을 명시한 스칼라 양자화기(디더 선택 가능).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
*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.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_signal 0.50 0.50 tb_quantize 0.50 0.50
아래 예제는 원래의 대장 op quantize를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• poc_cold_chain_excursion — py -3.11 examples/poc_cold_chain_excursion.py
signal 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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