cv_min_eigen — 2D `edges` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "cv_min_eigen", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:points_harris(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

cv_min_eigen: 入力 → 出力

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出(非图像的返回值直接显示其值)。*

用法

基于最小特征值的角点强度（Shi-Tomasi 系列，OpenCV 实现）。返回梯度结构张量两个特征值中较小的一个 —— 不像 Harris 那样带有权重（依赖 k），能更直接地衡量「良好特征点」的程度（与 cv_good_features 内部使用的判断标准同类）。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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。

详细使用指南

• gallery2d_edges 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

cv_min_eigen 0.40 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

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

同类别(`edges`)

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

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

cv_min_eigen — 2D edges op

用法