edges op• データ種: image → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xpil_contour", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)
*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*
*つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
▸ xpil_contour: other inputs (docs site)
*4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。*
Pillow の輪郭抽出フィルタ。`PIL.ImageFilter.CONTOUR` の固定カーネルで輪郭線だけを白背景に黒線で残すような効果を作る（ペン画・線画調のエフェクト）。
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_more や median 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。
何も写っていないフレーム(実測): 明るさが一様な画像を入れると、明るさに関係なく全画素が前景(1)になる。照明が飛んだ・遮られた・被写体が無いフレームは「欠陥 100%」として返るので、上流で「一様かどうか」を判定して弾くこと。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
xpil_contour 0.40 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image を入力に取れる)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
edges)sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · edge_transition_width · grad_dir · log · corner_response
*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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