edges op• データ種: image → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xdog", 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 を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ xdog: つまみ a を振った図 (docs サイト)
つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ xdog: つまみ b を振った図 (docs サイト)
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):
▸ xdog: 別の画像での出力 (docs サイト)
*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)。*
XDoG(拡張ガウス差分、Winnemoller・Kyprianidis・Olsen 2012)による線画・墨絵調のスタイライズ。
D = G_sigma - tau * G_(k sigma) を作り(G はガウシアンのぼかし)、ソフト閾値 T(u) = 1 (u >= eps)、1 + tanh(phi (u - eps)) (u < eps) を通す。出力は 0〜1 で、紙の白(1)の上に、縁の暗い側だけが黒(0)に沈む。tau = 1 なら D は通常の DoG、phi を無限大にすると閾値は D >= eps の二値(DoG の符号)になる。
a がぼかしの幅 sigma = 0.5 + 2.5a(0.5〜3.0)を、b が閾値の位置 eps = 0.1b(0〜0.1)を振る。sigma は線の太さと拾う縁の大きさ、eps を上げると平坦部も黒く沈み(tau < 1 のとき明るい平坦部の D は (1 - tau) x 明るさ で、最大 0.02)、墨を塗ったような絵になる。残りは固定: k = 1.6、tau = 0.98、phi = 50(D の振れは縁で ±0.1 前後なので、遷移幅は約 0.02)。
端の扱い: 端の画素を複製する(最近傍)。
適用条件: (1) 出力は入力の明るさの階調を捨てる(ほぼ二値)。計測には使わず見せ方のための op。(2) tau を 1 にしない既定では、真っ白な平坦部は D = 0.02 で eps を 0.02 超に上げると黒くなる。(3) 雑音の多い画像は sigma を上げないと雑音が線になる。
• 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。
xdog 0.40 0.50
• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image を入力に取れる)identity · gaussian · mean_box · bilateral · kuwahara · unsharp · median · min_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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