xpil_smooth_more — 2D `smoothing` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "xpil_smooth_more", 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_smooth_more: 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_smooth_more: 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 的平滑滤镜（增强版）。使用 `PIL.ImageFilter.SMOOTH_MORE 的固定卷积核，比 SMOOTH` 模糊得更强。

> 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 5x5 の重み付き平均（中心 44、その 8 近傍が 5、最外周 16 画素が1、合計 100 で割る）。中心の重みが大きいので同じ 5x5 の一様平均よりぼけは弱く、インパルスは中心 44% + 隣接 8 画素 5% ずつに広がる程度（実測: 255 のインパルス → 中心 112、隣接 13、外周 0）。3x3 の `SMOOTH`（中心 5、近傍 1、合計 13）よりは広く効く。

入力は [0,1] に clip して `*255 の切り捨てで 8 ビット L 画像にし、出力を /255 で戻す（1/255 の量子化が入る）。画像の最外周 2 画素はPillow がフィルタせず入力値のまま。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）。ぼかし量を可変にしたいなら gaussian や median を使う。エッジ検出（xpil_contour /xpil_find_edges）や threshold` の前のノイズ落としに。

详细使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 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_smooth_more 0.35 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_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.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(`smoothing`)

gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · sk_tv · sk_wavelet · sk_rolling_ball · sk_nlm

*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_smooth_more — 2D smoothing op

用法