xpil_contour — 2D `edges` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "xpil_contour", 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])

xpil_contour: input → output

*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。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*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):

▸ xpil_contour: other inputs (docs site)

*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)。*

用法

Pillow 的輪廓擷取濾鏡。使用 `PIL.ImageFilter.CONTOUR` 的固定卷積核，製造出僅在白色背景留下黑色輪廓線的效果（鋼筆畫／線稿風效果）。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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。

空影格（實測）：輸入亮度均勻的影像時，無論亮度為何，全部像素都成為前景（1）。過曝、被遮擋或沒有被攝物的影格會被報為「缺陷 100%」，因此應在上游判定是否均勻並加以剔除。

詳細使用指南

• gallery2d_edges 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 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。

在 Studio 中試試

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。

xpil_contour 0.40 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image` 作為輸入)

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

同類別(`edges`)

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

*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)。*

xpil_contour — 2D edges op

用法