Ваша задача состоит в том, чтобы написать программу, которая берет входное изображение и запускает его через обнаружение краев, чтобы стать выходным изображением.

Обнаружение кромок работает следующим образом (если неясно, см. Раздел Обнаружение кромок ):

• Значение для пикселя - это общая яркость пикселя, поэтому, если он цветной, вам нужно сначала преобразовать его в оттенки серого (для простоты и возможности игры в гольф вы можете взять среднее значение для R, G и Б).
• Формулы для G _x и G _y для пикселя p _{(i, j)} :
  • 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)}
• Значение для размера ребра в этом пикселе равно: √ (G _x ² + G _y ² )

Выходное изображение для каждого пикселя имеет размер края √ (G _x ² + G _y ² ) в градациях серого.

Бонусы:

• Выполните размытие по Гауссу, чтобы сгладить изображение, прежде чем сработает обнаружение краев, чтобы пропустить любые меньшие края. Это дает бонус -30% к конечному результату.
• Примите во внимание угол края. Вы даете выходному пикселю некоторый цвет, беря то же значение градаций серого и добавляя цвет из цветового круга, используя угол, полученный из формулы arctan (G _y / G _x ). Это дает еще один бонус -30% на конечный результат.

Правила:

• Вы можете опустить значение для крайних пикселей и установить для них черный цвет, или вы можете использовать 0 для любого пикселя за пределами изображения.
• Ваше выходное изображение должно быть в формате изображения, который можно открыть на большинстве компьютеров.
• Вывод должен быть записан на диск или передан в файл.
• Входные данные задаются в качестве аргумента командной строки, в форме относительного пути к изображению или передаются из командной строки.
• Это код гольф, поэтому выигрывает самый короткий код в байтах!

J 166 164 161 154 150 144 143 байта.

Не слишком много в гольфе; Я в основном свернул свою более длинную реализацию (см. Ниже), так что, вероятно, есть много возможностей для улучшения. Использует библиотеку BMP. Сохраняет результат в файл o. Я обрабатывал края пикселей, используя только полные ячейки 3х3, поэтому конечное изображение имеет ширину и высоту, меньшие на 2 пикселя.

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''

Использование:

echo 'image.bmp' | jconsole golf.ijs

Expanded:

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''

Пример ввода и вывода:

Python, 161 * 0,7 = 112,7 байта

С бонусом Gaussian Blur.

Поскольку вы явно не запрещали встроенные методы, вот 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 бонуса, 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: заменены именованные константы их значениями.
• Edit2: загруженные образцы

MATLAB, 212 * 0,4 = 84,8 байта

Использование панели инструментов фильтра и цветового пространства 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')

или без золота

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()

Принимает командную строку, выводит в файл с именем «o» в вашей папке приложений Love2D. Love2D не позволит вам сохранять файлы в другом месте.

Примерно настолько, насколько я мог бы сыграть в гольф, возможно, мог бы быть и дальше.

Разъяснения

-- 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()

Тестовое задание

И...

Хотя это на самом деле не улучшает мой результат (делает его хуже), вот версия с реализованным цветовым кругом.

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()