xpil_contour — 2D `edges` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "xpil_contour", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

xpil_contour: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ xpil_contour: other inputs (docs site)

*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*

用法

Pillow 的轮廓提取滤镜。使用 `PIL.ImageFilter.CONTOUR` 的固定卷积核，制造出仅在白色背景上留下黑色轮廓线的效果（钢笔画/线稿风格效果）。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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。

空帧（实测）：输入亮度均匀的图像时，无论亮度如何，全部像素都成为前景（1）。过曝、被遮挡或没有被摄物的帧会被报为「缺陷 100%」，因此应在上游判定是否均匀并加以剔除。

详细使用指南

• gallery2d_edges 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

xpil_contour 0.40 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

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

同类别(`edges`)

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

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

xpil_contour — 2D edges op

用法