cv_good_features — 2D `features` op

• 資料種類:image → feature

• 呼叫:fullseye.apply(img, "cv_good_features", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

用法

基於 Shi-Tomasi 方法的高品質角點偵測（單一純量特徵，OpenCV 實作）。以與 cv_min_eigen 相同的最小特徵值標準評估角點程度，並以非極大值抑制與最小距離過濾篩選出排名靠前的角點 —— 這裡只回傳偵測到的數量（若為 0 個則回傳 0）。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

HALCON に直接対応するものは無い。実装は `cv2.goodFeaturesToTrack(v, maxCorners=int(10+40*a), qualityLevel=0.01+0.1*b, minDistance=5)` —— a は検出上限数を 10〜50 に、b は品質しきい値(最強コーナーに対する相対比。大きいほど厳しく絞り込まれ検出数が減る)を 0.01〜0.11 に振る。最小距離は 5 画素に固定。

詳細使用指南

• gallery2d_features 族使用指南

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `feature` 作為輸入)

identity

同類別(`features`)

blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

cv_good_features — 2D features op

用法