您的任务是编写一个获取输入图像的程序，并通过边缘检测将其运行以成为输出图像。

边缘检测的工作原理如下（如果不清楚，请参阅sobel边缘检测）：

• 像素的值是像素的总亮度，因此，如果它是彩色的，则需要先将其转换为灰度（为使操作简单且易于打高尔夫球，可以取R，G和B）。
• 像素p _{（i，j）的} G _x和G _y的公式为：
  • 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）}
• 那么，该像素处的边缘大小的值为：√（G _x ² + G _y ²）

对于每个像素，输出图像的大小为边缘√（G _x ² + G _y ²）的灰度。

奖金：

• 在边缘检测开始之前，请执行高斯模糊处理以平滑图像，以忽略任何较小的边缘。这样可以为最终结果带来-30％的奖金。
• 考虑到边缘的角度。通过使用相同的灰度值并使用从公式arctan（G _y / G _x）获得的角度从色轮添加颜色，可以为输出像素提供某种颜色。这将为最终结果带来-30％的额外奖金。

规则：

• 您可以省略边缘像素的值，并将其设置为黑色，或者可以将0用于图像外部的任何像素。
• 输出图像必须采用可在大多数计算机上打开的图像格式。
• 输出必须写入磁盘或可通过管道传输到文件。
• 输入是作为命令行参数提供的，形式为图像的相对路径，或者从命令行通过管道输入。
• 这是代码高尔夫，所以最短的代码以字节为单位！

Ĵ，166个164 161 154 150 144 143字节。

不要打太多球；我大部分时间都不再使用更长的实现（请参见下文），因此可能还有很多改进的余地。使用BMP库。将结果保存在file中o。我仅使用完整的3x3单元来处理edgepixels，因此最终图像的宽度和高度减小了2个像素。

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''

用法：

echo 'image.bmp' | jconsole golf.ijs

展开：

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''

样本输入和输出：

Python，161 * 0.7 = 112.7字节

具有高斯模糊奖金。

由于您没有明确禁止内置方法，因此这里是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))

没有奖金，136个字节

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))

• 编辑1：用其值替换命名的常量。
• 编辑2：上传的样本

MATLAB，212 * 0.4 = 84.8字节

使用滤镜工具箱和HSV色彩空间

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')

或无高尔夫球

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字节

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()

接受命令行输入，输出到Love2D appsdata文件夹下的一个名为“ o”的文件。Love2D Wont可以让您将文件保存在其他任何地方。

大概我会打高尔夫球，可能还会打高尔夫球。

解释

-- 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()

测试

和...

尽管它实际上并没有提高我的分数（实际上使情况更糟），但这是实现了色轮的版本。

900-270 = 630字节

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()