Ваше завдання - написати програму, яка приймає вхідне зображення і запустити його через виявлення краю, щоб стати вихідним зображенням.

Виявлення краю працює наступним чином (якщо незрозуміло, див. Розпізнавання крайових міток ):

• Значення пікселя - це загальна яскравість пікселя, тому, якщо він кольоровий, вам потрібно спочатку перетворити його в масштаб сірого (щоб все було просто та в гольф, ви можете взяти середнє значення для R, G та Б).
• Формули для G _x і G _y для пікселя p _{(i, j)} такі:
  • G _x = -1 * p _{(i-1, j-1)} - 2 * p _{(i-1, j)} - 1 * p _{(i-1, j + 1)} + 1 * p _{(i + 1, j -1)} + 2 * p _{(i + 1, j)} + 1 * p _{(i + 1, j + 1)}
  • G _y = -1 * p _{(i-1, j-1)} - 2 * p _{(i, j-1)} - 1 * p _{(i + 1, j-1)} + 1 * p _{(i-1, j +1)} + 2 * p _{(i, j + 1)} + 1 * p _{(i + 1, j + 1)}
• Значення для розміру краю в цьому пікселі дорівнює: √ (G _x ² + G _y ² )

Вихідне зображення має для кожного пікселя розмір краю √ (G _x ² + G _y ² ) у вигляді відтінків сірого.

Бонуси:

• Виконайте гаусову розмитість, щоб згладити зображення, перш ніж починати виявлення ребер, щоб опустити будь-які менші краї. Це дає бонус -30% на кінцевий результат.
• Враховуйте кут ребра. Ви надаєте вихідному пікселю деякий колір, беручи те саме значення сірого масштабу і додаючи колір з кольорового колеса, використовуючи кут, отриманий з формули арктан (G _y / G _x ). Це дає ще один бонус -30% на кінцевий результат.

Правила:

• Ви можете опустити значення крайових пікселів і встановити їх на чорний колір, або ви можете використовувати 0 для будь-якого пікселя поза зображенням.
• Ваше зображення має бути у форматі зображення, який можна відкрити на більшості комп'ютерів.
• Вихідні дані повинні бути записані на диск або передаватися у файл.
• Введення задається у вигляді аргументу командного рядка у вигляді відносного шляху до зображення або введено з командного рядка.
• Це код гольфу, тому найкоротший код у байтах виграє!

J, 166 164 161 154 150 144 143 байт.

Не надто багато гольфу; Я в основному згорнув свою тривалішу реалізацію (див. Нижче), тому, ймовірно, є багато можливостей для вдосконалення. Використовує бібліотеку BMP. Зберігає результат у файлі o. Я обробляв крайові пікселі, використовуючи лише повні 3х3 комірки, тому кінцеве зображення має ширину та висоту менше на 2 пікселі.

load'bmp'
S=:s,.0,.-s=:1 2 1
p=:([:*:[:+/[:,*)"2
'o'writebmp~256#.3#"0<.255<.%:(S&p+(|:S)&p)3 3,.;._3(3%~])+/"1(3#256)#:readbmp}:stdin''
exit''

Використання:

echo 'image.bmp' | jconsole golf.ijs

Розширено:

load 'bmp'

sobel1 =: 3 3 $ 1 0 _1 2 0 _2 1 0 _1
NB. transposed
sobel2 =: |: sobel1
NB. read image
image =: readbmp }: stdin''
NB. convert default representation to R,G,B arrays
rgbimage =: (3 # 256) #: image
NB. convert to grayscale
greyimage =: 3 %~ (+/"1) rgbimage
NB. 3x3 cells around each pixel
cells =: 3 3 ,.;._3 greyimage
NB. multiply 3x3 cell by 3x3 sobel, then sum all values in it
partial =: 4 : '+/"1 +/"1 x *"2 y'
NB. square partial (vertical and horizontal) results, sum and root
combine =: [: %: *:@[ + *:@]
NB. limit RGB values to 255
limit =: 255 <. ]
newimage =: limit (sobel1&partial combine sobel2&partial) cells
NB. convert back to J-friendly representation
to_save =: 256 #. 3 #"0 <. newimage
to_save writebmp 'out.bmp'
NB. jconsole stays open by default
exit''

Зразок введення та виведення:

Пітон, 161 * 0,7 = 112,7 байт

З бонусом за розмиття Гаусса.

Оскільки ви прямо не заборонили вбудовані методи, ось OpenCV:

from cv2 import*
from numpy import*
g=GaussianBlur(cvtColor(imread(raw_input()),6),(3,3),sigmaX=1)
x,y=Sobel(g,5,1,0),Sobel(g,5,0,1)
imwrite('s.png',sqrt(x*x+y*y))

Без бонусу, 136 байт

from cv2 import*
from numpy import*
g=cvtColor(imread(raw_input()),6)
x,y=Sobel(g,5,1,0),Sobel(g,5,0,1)
imwrite('s.png',sqrt(x*x+y*y))

• Edit1: Замінено названі константи на їх значення.
• Edit2: завантажені зразки

MATLAB, 212 * 0,4 = 84,8 байт

Використання панелі інструментів фільтра та простору кольорів HSV

function f(x);f=@(i,x)imfilter(i,x);s=@(x)fspecial(x);S=s('sobel');A=f(double(rgb2gray(imread(x)))/255,s('gaussian'));X=f(A,S);Y=f(A,S');imwrite(hsv2rgb(cat(3,atan2(Y,X)/pi/2+0.5,0*A+1,sqrt(X.^2+Y.^2))),'t.png')

або невольф

function f(x)
f=@(i,x)imfilter(i,x);
s=@(x)fspecial(x);
S=s('sobel');
A=f(double(rgb2gray(imread(x)))/255,s('gaussian'));
X=f(A,S);
Y=f(A,S');
imwrite(hsv2rgb(cat(3,atan2(Y,X)/pi/2+0.5,0*A+1,sqrt(X.^2+Y.^2))),'t.png')

Love2D Lua, 466 байт

A=arg[2]i=love.image.newImageData q=math t=i(A)g=i(t:getWidth()-2,t:getHeight()-2)m={{-1,-2,-1},{0,0,0},{1,2,1}}M={{-1,0,1},{-2,0,2},{-1,0,1}}t:mapPixel(function(_,_,r,g,b)a=(r+g+b)/3 return a,a,a end)g:mapPixel(function(x,y)v=0 for Y=0,2 do for X=0,2 do v=v+(t:getPixel(x+X,y+Y)*m[Y+1][X+1])end end V=0 for Y=0,2 do for X=0,2 do V=V+(t:getPixel(x+X,y+Y)*M[Y+1][X+1])end end v=q.max(q.min(q.sqrt(V^2+v^2),255),0)return v,v,v end)g:encode('png',"o")love.event.quit()

Здійснює введення командного рядка та виводить файл, який називається "o", у папці з поданими додатків Love2D. Love2D Не дозволяю вам зберігати файли в будь-якому іншому місці.

Настільки ж гольф, як я міг його отримати, ймовірно, можна було б пограти в гольф далі.

Пояснив

-- Assign the Input to A
A=arg[2]


-- Assign some macros to save FUTURE BYTES™
i=love.image.newImageData
q=math

-- t is the original image, g is the new output image. g is two pixels smaller, which is easier and better looking than a border.
t = i(A)
g = i(t:getWidth()-2,t:getHeight()-2)

-- m and M are our two sobel kernals. Fairly self explanitary.
m = {{-1,-2,-1}
    ,{0,0,0}
    ,{1,2,1}}

M = {{-1,0,1}
    ,{-2,0,2}
    ,{-1,0,1}}

-- Convert t to grayscale, to save doing this math later.
t:mapPixel(function(_,_,r,g,b)a=(r+g+b)/3 return a,a,a end)

-- Execute our kernals
g:mapPixel(function(x,y)
    -- v refers to the VERTICAL output of the Kernel m.
    v=0
    for Y=0,2 do
        for X=0,2 do
            v=v+(t:getPixel(x+X,y+Y)*m[Y+1][X+1])
        end
    end

    -- V is the HORIZONTAL of M
    V=0
    for Y=0,2 do
        for X=0,2 do
            V=V+(t:getPixel(x+X,y+Y)*M[Y+1][X+1])
        end
    end

    -- Clamp the values and sum them.
    v = q.max(q.min(q.sqrt(V^2 + v^2),255),0)
    -- Return the grayscale.
    return v,v,v
end)

-- Save, renaming the file. The golfed version just outputs as 'o'
g:encode('png',"S_".. A:gsub("(.*)%....","%1.png"))

-- Quit. Not needed, but I'm a sucker for self contained LOVE2D
love.event.quit()

Тест

І ...

Хоча насправді це не покращує міркування (робить його гіршим), ось версія з кольоровим колесом.

900 - 270 = 630 байт

A=arg[2]i=love.image.newImageData q=math t=i(A)g=i(t:getWidth()-2,t:getHeight()-2)m={{-1,-2,-1},{0,0,0},{1,2,1}}M={{-1,0,1},{-2,0,2},{-1,0,1}}function T(h,s,v)if s <=0 then return v,v,v end h,s,v=h*6,s,v/255 local c=v*s local x=(1-q.abs((h%2)-1))*c local m,r,g,b=(v-c),0,0,0 if h < 1 then r,g,b=c,x,0 elseif h < 2 then r,g,b=x,c,0 elseif h < 3 then r,g,b=0,c,x elseif h < 4 then r,g,b=0,x,c elseif h < 5 then r,g,b=x,0,c else r,g,b=c,0,x end return(r+m)*255,(g+m)*255,(b+m)*255 end t:mapPixel(function(_,_,r,g,b)a=(r+g+b)/3 return a,a,a end)g:mapPixel(function(x,y)v=0 for Y=0,2 do for X=0,2 do v=v+(t:getPixel(x+X,y+Y)*m[Y+1][X+1])end end V=0 for Y=0,2 do for X=0,2 do V=V+(t:getPixel(x+X,y+Y)*M[Y+1][X+1])end end h=v H=V v=q.max(q.min(q.sqrt(V^2+v^2),255),0)h=q.atan2(H,h)/q.pi*2 return T(h,1,v,255)end)g:encode('png',"S_".. A:gsub("(.*)%....","%1.png"))G=love.graphics.newImage(g)love.event.quit()