AI（人工智能）可以通过图像处理算法给图像的描边添加描边，这个经过通常称为“双重描边”或“轮廓强化”,下面内容是一种也许的实现方式：

1. 边缘检测：

   运用边缘检测算法（如Canny算法、Sobel算法等）从原始图像中提取边缘,边缘检测可以识别图像中物体的轮廓。

2. 描边算法：

   • 在提取的边缘上再次应用边缘检测算法,得到第二次边缘检测的结局。
   • 可以通过调整边缘检测参数（如阈值、滤波器大致等）来控制第二次描边的粗细和效果。

3. 图像合成：

   将第二次边缘检测得到的边缘图像和原始图像的描边合并,形成最终的图像。

下面内容一个简单的Python示例,运用OpenCV库实现双重描边：

import cv2
import numpy as np
# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 运用Canny算法进行边缘检测
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
# 在边缘图像上再次应用Canny算法进行双重描边
doubled_edges = cv2.Canny(edges, 100, 200)
# 创建壹个空的图像用于存放最终结局
result = np.zeros_like(image)
# 运用cv2.fillConvexPoly将双重描边填充到结局图像中
# 首先找到边缘上的点
pts = np.column_stack(np.where(doubled_edges == 255))
# 接着填充这些点
cv2.fillConvexPoly(result, [pts], (255, 255, 255))
# 将双重描边图像和原始图像相加
final_image = cv2.addWeighted(image, 0.5, result, 0.5, 0)
# 显示最终结局
cv2.imshow('Final Image with Double Outline', final_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，大家运用了OpenCV库的Canny边缘检测算法进行双重描边，并通过cv2.fillConvexPoly函数将双重描边填充到结局图像中,这个方式可以根据需要调整参数以获取不同的效果。