Twoim zadaniem jest napisanie programu, który pobiera obraz wejściowy i uruchomić go przez wykrywanie krawędzi, aby stać się obrazem wyjściowym.

Wykrywanie krawędzi działa w następujący sposób (jeśli niejasne, patrz wykrywanie krawędzi sobel ):

• Wartość piksela to całkowita jasność piksela, więc jeśli jest kolorowy, najpierw musisz go przekonwertować na skalę szarości (aby zachować prostotę i możliwość gry w golfa, możesz przyjąć średnią wartość R, G i B).
• Wzory dla G _x i G _y dla piksela p _{(i, j)} są następujące:
  • 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)}
• Wartość rozmiaru krawędzi tego piksela to: then (G _x ² + G _y ² )

Obraz wyjściowy jest dla każdego piksela wielkości krawędzi √ (G _x ² + G _y ² ) jako skala szarości.

Bonusy:

• Wykonaj rozmycie gaussowskie, aby wygładzić obraz przed uruchomieniem wykrywania krawędzi, aby pominąć mniejsze krawędzie. Daje to premię w wysokości -30% od wyniku końcowego.
• Weź pod uwagę kąt krawędzi. Nadajesz pikselowi wyjściowemu trochę koloru, przyjmując tę ​​samą wartość w skali szarości i dodając kolor z koła kolorów przy użyciu kąta uzyskanego z formuły arctan (G _y / G _x ). Daje to kolejną premię w wysokości -30% od wyniku końcowego.

Zasady:

• Możesz pominąć wartość edgepixels i ustawić je na czarne, lub możesz użyć 0 dla dowolnego piksela poza obrazem.
• Obraz wyjściowy musi mieć format obrazu, który można otworzyć na większości komputerów.
• Dane wyjściowe muszą być zapisane na dysku lub nadawać się do potoku do pliku.
• Dane wejściowe są podawane jako argument wiersza polecenia, w postaci względnej ścieżki do obrazu lub przesyłane strumieniowo z wiersza polecenia.
• To jest kod golfowy, więc wygrywa najkrótszy kod w bajtach!

J, 166 164 161 154 150 144 143 bajtów.

Nie za dużo grałem w golfa; W większości zawróciłem swoją dłuższą implementację (patrz poniżej), więc prawdopodobnie jest wiele miejsca na ulepszenia. Korzysta z biblioteki BMP. Zapisuje wynik w pliku o. Obsługiwałem edgepixels tylko przy użyciu pełnych komórek 3x3, więc końcowy obraz ma szerokość i wysokość mniejszą o 2 piksele.

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''

Stosowanie:

echo 'image.bmp' | jconsole golf.ijs

Rozszerzony:

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''

Przykładowe dane wejściowe i wyjściowe:

Python, 161 * 0,7 = 112,7 bajtów

Z premią Gaussian Blur.

Ponieważ nie zabroniłeś jawnie wbudowanych metod, oto 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))

Bez premii 136 bajtów

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))

• Edycja1: Zastąpiono nazwane stałe ich wartościami.
• Edycja2: Przesłane próbki

MATLAB, 212 * 0,4 = 84,8 bajtów

Korzystanie z przybornika filtra i przestrzeni kolorów 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')

lub bez golfa

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 bajtów

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()

Pobiera dane z wiersza poleceń, wyprowadza do pliku o nazwie „o” w folderze danych aplikacji Love2D. Love2D Nie pozwoli ci zapisywać plików gdziekolwiek indziej.

Prawie tak dobrze, jak mogłem, prawdopodobnie można by dalej grać w golfa.

Wyjaśnione

-- 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()

Test

I...

Chociaż tak naprawdę to nie poprawia mojego wyniku (co czyni go jeszcze gorszym), oto wersja z zaimplementowanym kołem kolorów.

900 - 270 = 630 bajtów

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()