xpil_smooth_more — 2D `smoothing` op

• 資料種類:image → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "xpil_smooth_more", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

xpil_smooth_more: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ xpil_smooth_more: 其他輸入影像 (文件網站)

*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*

用法

Pillow 的平滑濾鏡（加強版）。使用 PIL.ImageFilter.SMOOTH_MORE 的固定卷積核，比 SMOOTH 模糊得更強。

a、b 未使用（固定核）。

核為 5x5 的加權平均（中心 44，其 8 鄰域為 5，最外周 16 個像素為 1，除以總和 100）。由於中心權重大，模糊比同為 5x5 的均勻平均弱，脈衝只擴散為中心 44% + 相鄰 8 像素各 5% 左右（實測：255 的脈衝 → 中心 112，相鄰 13，外周 0）。作用範圍比 3x3 的 SMOOTH（中心 5，鄰域 1，總和 13）更廣。

輸入先 clip 到 [0,1]，再依 *255 截斷轉為 8 位元 L 影像，輸出以 /255 還原（會引入 1/255 的量化）。影像最外周 2 個像素 Pillow 不做濾波，保持輸入值。0 尺寸的影像以 ValueError 拒絕，並 fail-soft 地退回為輸入的截斷版（記入台帳）。若想讓模糊量可變，請使用 gaussian 或 median。用於邊緣偵測（xpil_contour /xpil_find_edges）或 threshold 之前的去雜訊。

詳細使用指南

• gallery2d_smoothing_rank 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

xpil_smooth_more 0.35 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_smoothing_rank — py -3.11 examples/gallery2d_smoothing_rank.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image` 作為輸入)

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

同類別(`smoothing`)

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

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

xpil_smooth_more — 2D smoothing op

用法