xpil_contour — 2D edges op

Datenarten: imageimage

Aufruf: fullseye.apply(img, "xpil_contour", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

xpil_contour: input → output

*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 ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

xpil_contour: other inputs (docs site)

*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).*

Verwendung

Pillows Konturextraktionsfilter. Nutzt den festen Kernel von `PIL.ImageFilter.CONTOUR`, um einen Effekt zu erzeugen, der nur Umrisslinien als schwarze Linien auf weißem Hintergrund übrig lässt (ein Federzeichnungs-/Strichzeichnungseffekt).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

a, b は未使用(固定カーネル)。

カーネルは 3x3 の `[-1,-1,-1; -1,8,-1; -1,-1,-1](scale 1、offset 255)で、出力は 255 + (8*中心 - 8 近傍の和) を 0〜255 に飽和させたもの。平坦部は255(白)、周囲より暗い画素は暗く、周囲より明るい画素は 255 で飽和する。つまり段差の「暗い側」に 1 画素幅の黒線が乗り、明るい側は白のまま(xpil_find_edges` は同じカーネルで offset 0 なので両側が明るく出る)。

入力は [0,1] に clip して `*255 の切り捨てで 8 ビットの L 画像にし、出力を /255 で [0,1] に戻す(1/255 の量子化が入る)。画像の最外周1 画素は Pillow がフィルタせず入力値のまま返す。0 サイズの画像はValueError で拒否され、fail-soft で入力のクリップ版に落ちる(台帳に記録)。ノイズにも反応するので、前段に xpil_smooth_moremedian を置くと線が整理される。線を領域として使うなら invert で黒線側を明るくしてから threshold` に繋ぐ。

Leeres Bild (gemessen): Ein Bild gleichmäßiger Helligkeit macht unabhängig von der Helligkeit jedes Pixel zum Vordergrund (1). Ein überbelichtetes, verdecktes oder motivloses Bild kommt als „100 % defekt“ zurück; prüfe daher vorgelagert auf Gleichmäßigkeit und verwirf solche Bilder.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

Leitfaden zur Familie gallery2d_edges

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

In Studio ausprobieren

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.

xpil_contour 0.40 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

gallery2d_edgespy -3.11 examples/gallery2d_edges.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen image als Eingabe)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

Gleiche Kategorie (edges)

sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · edge_transition_width · grad_dir · log · corner_response


*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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