xpil_contour — 2D `edges` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "xpil_contour", 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_contour: 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_contour: 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 的轮廓提取滤镜。使用 PIL.ImageFilter.CONTOUR 的固定卷积核，制造出仅在白色背景上留下黑色轮廓线的效果（钢笔画/线稿风格效果）。

a、b 未使用（固定核）。

核为 3x3 的 [-1,-1,-1; -1,8,-1; -1,-1,-1]（scale 1、offset 255），输出是将 255 + (8*中心 - 8 邻域之和) 饱和到 0~255 的结果。平坦部为 255（白），比周围暗的像素变暗，比周围亮的像素在 255 处饱和。也就是说，阶跃的“暗侧”会出现 1 像素宽的黑线，亮侧保持白色（xpil_find_edges 使用相同的核但 offset 为 0，因此两侧都显示为亮）。

输入裁剪(clip)到 [0,1]，经 *255 截断成 8 位的 L 图像，输出再用 /255 回到 [0,1]（引入 1/255 的量化）。图像最外周 1 像素 Pillow 不做滤波，按输入值原样返回。0 尺寸的图像会以 ValueError 被拒绝，并 fail-soft 地退回到输入的裁剪版（记录在台账中）。它对噪声也有响应，因此在前级放置 xpil_smooth_more 或 median 可以让线条变整齐。若要把线条当作区域使用，请先用 invert 让黑线一侧变亮，再接到 threshold。

空帧（实测）：输入亮度均匀的图像时，无论亮度如何，全部像素都成为前景（1）。过曝、被遮挡或没有被摄物的帧会被报为「缺陷 100%」，因此应在上游判定是否均匀并加以剔除。

详细使用指南

• gallery2d_edges 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_contour 0.40 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_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.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(`edges`)

sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · edge_transition_width · grad_dir · log · corner_response

*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_contour — 2D edges op

用法