cv_min_eigen — 2D `edges` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "cv_min_eigen", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: points_harris(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

cv_min_eigen: 入力 → 出力

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

最小固有値によるコーナー強度(Shi-Tomasi 系、OpenCV 実装)。勾配の構造テンソルの 2 つの固有値のうち小さい方を返す —— Harris のような重み付け(k 依存)が無く、より直接的に「良い特徴点」らしさを測る指標(cv_good_features の内部でも使われる基準と同種)。

HALCON の points_harris に相当(近似。アルゴリズムは別物)。実装は `cv2.cornerMinEigenVal(v, blockSize=3+2*int(a*2))` を正規化したもの —— a は評価に使う近傍サイズ(blockSize)を 3, 5, 7 に振る。b は未使用。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_edges ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

cv_min_eigen 0.40 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py

型が繋がる次の op(`image` を入力に取れる)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同カテゴリ(`edges`)

sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · grad_dir · log · corner_response · sk_scharr

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

cv_min_eigen — 2D edges op

使い方