gray op• Data kinds: image → image
• Call: fullseye.apply(img, "quantize_lloyd_max", 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):
▸ quantize_lloyd_max: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ quantize_lloyd_max: knob b को बदलने 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):
▸ quantize_lloyd_max: दूसरी images पर output (docs site)
*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*
इनपुट के distribution के अनुसार optimal quantisation (Lloyd–Max, 1-D k-means)।
a level की संख्या के bit 1-8 है, b iteration की संख्या (1-20) है। uniform quantization step को बराबर अंतराल पर रखता है, जबकि यह op जहाँ pixel value भीड़ में हों वहाँ step को बारीक रखता है। हर representative value अपने interval का centroid है, और interval की सीमा पड़ोसी representative values का मध्य बिंदु — इन 2 को बारी-बारी लागू करना Lloyd iteration है, और squared error monotonically घटता है (कभी बढ़ता नहीं)।
uniform quantization से अंतर आने की शर्त: जब input histogram तिरछा हो। uniform distribution वाला input देने पर यह uniform quantization से मेल खाता है, इसलिए अंतर न आना अपने आप में सही होने की जाँच है। जिन image में pixel अंधेरे हिस्से में केंद्रित हों (ज़्यादा छाया वाली inspection image, fluorescence image), उनमें समान bit संख्या पर error घटता है।
लागू होने की शर्तें: (1) output input पर निर्भर representative values का समूह है, इसलिए हर image की code table अलग होती है — दूसरी image से pixel value की सीधी तुलना नहीं हो सकती (तुलना करनी हो तो uniform quantization)। (2) खाली interval वैसे ही रहते हैं (representative value नहीं हिलती)। (3) iteration local optimum में फँस सकता है, लेकिन 1-D में initial value को quantile पर रखने से व्यवहार में stable रहता है।
• gallery2d_gray_arith family guide
• 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।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
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।
quantize_lloyd_max 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image को input के रूप में लेते हैं)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
gray)gamma · quantize_uniform · quantization_error · dither_ordered · dither_floyd_steinberg · companding_mu_law · banding_map · invert
*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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