gray op• 資料種類:image → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "quantize_uniform", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ quantize_uniform: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)
*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ quantize_uniform: 其他輸入影像 (文件網站)
*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*
均勻量化器(捨入)。a 為位元數 1〜8，b 未使用。
round(x * (L-1)) / (L-1)，L = 2**bits。步長為 Δ = 1/(L-1)。
與 xpil_posterize 的差別就在這裡，而且不可忽略：那個 op 是 PIL 的實作，截斷低位元，因此輸出的平均值比輸入低 Δ/2。以均勻分布的輸入實測，bits=4 時平均誤差為 -0.0312（理論 -Δ/2 = -0.03125）。兩者的變異數都是 Δ²/12，相同，但由於存在偏差，平方誤差
截斷: Δ²/12 + (Δ/2)² = Δ²/3 捨入: Δ²/12
相差 4 倍。若放在量測亮度之前，就必須用捨入。
適用條件與誤差（閉合式）：當輸入相對於步長有足夠的離散（可視為量化雜訊與輸入不相關）時，誤差在 [-Δ/2, +Δ/2] 上均勻分布，平均 0、變異數 Δ²/12。這個假定在平坦部會失效，那裡誤差與訊號相關，變成條紋（色帶）—— 若想把誤差當作雜訊處理，請通過 dither_ordered 或 dither_floyd_steinberg。階躍是否可見可以用 banding_map 量測。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
quantize_uniform 0.50 0.50
• gallery2d_gray_arith — py -3.11 examples/gallery2d_gray_arith.py
image 作為輸入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
gray)gamma · quantize_lloyd_max · quantization_error · dither_ordered · dither_floyd_steinberg · companding_mu_law · banding_map · invert
*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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