edges op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "xpil_find_edges", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*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 ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ xpil_find_edges: 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).*
Pillows Kantenerkennungsfilter. Verstärkt Kanten mit dem festen Kernel (Laplace-artig) von PIL.ImageFilter.FIND_EDGES.
a, b werden nicht verwendet (fester Kernel). Ähnlich wie xpil_contour, aber mit anderen Koeffizienten, sodass die Ausgabe eher der rohen Kantenstärke als einer Kontur entspricht.
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.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_edges
• 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.
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.
xpil_find_edges 0.40 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• find_ops_by_meaning — py -3.11 examples/find_ops_by_meaning.py
• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
edges)sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · edge_transition_width · grad_dir · log · corner_response
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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