xcv_stylization — 2D `artistic` op

• Datenarten: image → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "xcv_stylization", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

xcv_stylization: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ xcv_stylization: Regler a durchfahren (Doku-Website)

Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ xcv_stylization: Regler b durchfahren (Doku-Website)

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ xcv_stylization: andere Eingaben (Doku-Website)

*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*

Verwendung

OpenCVs stylization (malerisches/cartoonartiges nicht-photorealistisches Rendering).

Glättet mit kantenerhaltender Glättung feine Details, behält dabei die Hauptkonturen und erzeugt ein illustrationsartiges Bild aus flachen Farbflächen und auffälligen Konturen (intern zur Verarbeitung in 3ch umgewandelt, das Ergebnis wird wieder in Graustufen zurückgeführt).

a variiert den räumlichen Glättungsbereich sigma_s über 20-120 (je größer, desto weiter der geglättete Bereich). b variiert die Toleranz für Farb- (Leuchtdichte-) Differenzen sigma_r über 0.1-0.5 (je größer, desto leichter wird über Kanten hinweg geglättet und desto stärker die Abflachung).

Genauigkeit (gemessen): intern auf 8 Bit (256 Stufen) quantisiert — die Ausgabe liegt exakt auf dem Raster k/255. Eine Übergabe als float64 erhält diese Genauigkeit nicht: die Stufung einer 16-Bit-Kamera (etwa 1,5e-5) wird auf 1/255 ≈ 3,9e-3 gerundet, und zwei Bilder, die sich um weniger als 1/255 unterscheiden, liefern dieselbe Antwort. Wo feine Helligkeitsunterschiede gemessen werden oder die Ausgabe in Ableitung oder Regression weiterläuft, werden die Quantisierungsstufen sichtbar — dann einen Operator wählen, der nicht über 8 Bit geht.

Leeres Bild (gemessen): Ein Bild gleichmäßiger Helligkeit liefert unabhängig von der Helligkeit ein leeres Ergebnis (jedes Pixel ist Hintergrund 0). Reinweiß und Reinschwarz verhalten sich gleich; Helligkeit allein detektiert nichts.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_color_artistic

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.