用途：把位图（照片、绘画、插画、线稿）转换为忠实还原的 SVG 矢量图。核心原则是信任像素数据而非视觉想象，所有形状、颜色、位置均来自对源像素的计算分析。
主要能力：基于 K-means 颜色量化与轮廓提取生成 SVG；提供 graphic、illustration、painting、photo 四种模式（K 值分别为 28、40、56、64，默认 painting），K 越高形状越多、文件越大、耗时约翻倍。针对线条为主的图像提供 compositional 双通道管线：先提取线条（骨架化、Hough 直线检测、合并共线段、测量线宽），再在抑制线条后的图像上做填充提取，填充层置于描边层之下。支持调色板重映射（bw、pop、neon、warhol4/6/8、sunset、ocean 等预设或自定义十六进制列表），可制作波普/丝网印效果。支持 ImageMagick 预处理（oilpaint、kuwahara）以减少形状数量与文件体积。提供批量 API，相同 K 的变体共享计算。
使用方式：安装依赖 pip install opencv-python-headless scikit-image scipy scikit-learn --break-system-packages -q 与 apt-get install -y librsvg2-bin -qq；导入 from pipeline import image_to_svg，调用 image_to_svg("source.jpg", mode="painting") 并写出 SVG。可用 pipeline 参数选择 auto、fill 或 compositional，用 bg_clusters 控制背景簇，用 smooth 指定平滑滤镜。
限制：Hough 变换仅检测直线段，曲线笔画（弧线、螺旋）暂不作为描边提取，会落入填充通道；外部对比度增强可能干扰背景检测；每次运行后需渲染并排对比验证。其余细节资料未提供。