post op• 데이터 종류: image2d → image2d
• 호출: import gfx2d; gfx2d.dither(img, levels=2, method='ordered', matrix_size=4)(또는 opsgfx2d.get("dither"))
국소 평균을 유지한 채 채널당 `levels` 단계로 양자화합니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`method`:
• `"ordered" — Bayer threshold matrix of side matrix_size` (a power of
two, 2..16). The mean error has a closed-form bound: for a uniform
patch the output mean is within `0.5 / (matrix_size**2 * (levels-1))` of
the input, because the fraction of thresholds crossed is the input
fraction rounded to the nearest `1/matrix_size**2`. At the defaults
(4, 2 levels) the bound is 0.03125; the suite checks it holds for 101 grey
levels x 3 matrix sizes, with zero violations.
• `"floyd_steinberg"` — error diffusion with the 7/3/5/1 sixteenths of
Floyd & Steinberg 1976, serial and directional.
Which method preserves the mean better depends on the image, and this
docstring will not pretend otherwise. Measured on a 128-step horizontal
ramp: ordered is exact (0.0) at 2, 3 and 4 levels and drifts to 1.1e-3
at 8 levels, while Floyd-Steinberg is 7.3e-4 at 2 levels and improves to
4.1e-5 at 16. Ordered wins where the level lattice divides the ramp, error
diffusion wins where it does not.
Accepts `(H, W) or (H, W, 3|4)`; an alpha channel is quantised too,
because a dithered sprite with a smooth alpha is exactly the case that
motivates this.
Output values lie on the lattice `k / (levels - 1)`.
• 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.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• gfx2d_scene — py -3.11 examples/gfx2d_scene.py
image2d 를 입력으로 받는 것)post)bloom · vignette · chromatic_aberration · film_grain · color_lut · color_grade · palette_quantize
*Provenance: gfx2d.py — GFX2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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