edges op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "corner_response", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: points_harris(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
Harris 코너 검출의 응답값(코너다움)을 이미지로 반환한다. HALCON의 `points_harris`(Detect points of interest using the Harris operator.)에 해당한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a が構造テンソルを平滑化するガウシアンの σ を 0.5〜2.5 に振る。b は未使用（Harris の経験定数 k=0.04 は固定）。Sobel 勾配 Gx, Gy から構造テンソル成分 Gx², Gy², Gx*Gy をガウシアンで平滑化し、det - k*trace² を _signed01 で [0,1] に写す（0.5 が応答ゼロ、大きいほどコーナーらしく、小さいほどエッジらしい）。座標リストではなく応答マップを返す点が HALCON の points_harris（座標を返す）と異なる——極大点抽出は別途 _local_max` 等と組み合わせる必要がある。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
edges)sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · grad_dir · log · sk_scharr · sk_farid
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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