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: 其他输入图像 (文档网站)

*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。

a、b 未使用（固定核）。

核为 5x5 的加权平均（中心 44，其 8 邻域为 5，最外周 16 个像素为 1，除以总和 100）。由于中心权重大，模糊比同为 5x5 的均匀平均弱，脉冲只扩散为中心 44% + 相邻 8 像素各 5% 左右（实测：255 的脉冲 → 中心 112，相邻 13，外周 0）。作用范围比 3x3 的 SMOOTH（中心 5，邻域 1，总和 13）更广。

输入先 clip 到 [0,1]，再按 *255 截断转为 8 位 L 图像，输出用 /255 还原（会引入 1/255 的量化）。图像最外周 2 个像素 Pillow 不做滤波，保持输入值。0 尺寸的图像以 ValueError 拒绝，并 fail-soft 地退回为输入的裁剪版（记入台账）。若想让模糊量可变，请使用 gaussian 或 median。用于边缘检测（xpil_contour /xpil_find_edges）或 threshold 之前的去噪。

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

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

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