通过学习后，可以实现输入一个只含有一条边界曲线的图像就能输出一个半径比输入的曲线图像大一点的曲线图像吗。（需要学习的输入和输出的图像的数量可以满足）
通过机器学习可以实现这样的任务。一般需要收集一组输入图像，每个图像都只含有一条边界曲线。然后，为每个输入图像提供相应的输出图像，其中输出图像的边界曲线比输入图像稍微大一点。
或者可以使用深度学习方法，如卷积神经网络（CNN），来训练模型。首先，将输入图像传递给网络，并生成预测输出。然后，利用损失函数来衡量预测输出与实际输出之间的差异，并通过反向传播算法来调整网络参数。重复这个过程，直到模型能够生成满足要求的输出图像。
不过难点是为了成功训练这样的模型，需要具备足够数量和多样性的训练数据。此外，还需要进行合适的数据预处理和选择合适的网络架构，以便实现目标。