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

*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):
▸ dither_ordered: Regler a durchfahren (Doku-Website)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ dither_ordered: Regler b durchfahren (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ dither_ordered: andere Eingaben (Doku-Website)
*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*
Quantisiert mit geordnetem Dithering (Bayer-Matrix). a ist die Bitzahl 1 bis 8, b die Größe der Matrix.
Vor der Quantisierung wird ein fester, von der Pixelposition bestimmter Betrag addiert (Bayer-Matrix; b variiert 2x2 / 4x4 / 8x8) und danach gerundet. Der Fehler in ebenen Bereichen verteilt sich Pixel für Pixel, die Stufen werden zu einem feinen Schachbrett und die Streifen werden unsichtbar. Der Fehler selbst sinkt nicht - nur das Erscheinungsbild ändert sich, und der mittlere quadratische Fehler ist sogar etwas größer als bei _quantize_uniform.
Abwägung gegenüber Fehlerdiffusion (dither_floyd_steinberg): Geordnetes Dithering ist pro Pixel unabhängig, daher entstehen beim Kacheln keine Nähte, die Parallelisierung ist frei, und dieselbe Eingabe liefert immer dieselbe Ausgabe. Fehlerdiffusion sieht glatter aus, hängt aber von der Abtastreihenfolge ab, daher ändert eine andere Ausschnittsposition das Ergebnis.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_gray_arith
• 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.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
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.
dither_ordered 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
gray)gamma · quantize_uniform · quantize_lloyd_max · quantization_error · dither_floyd_steinberg · companding_mu_law · banding_map · invert
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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