cv_min_eigen — 2D `edges` op

• Datenarten: image → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "cv_min_eigen", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: points_harris (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

Verwendung

Eckenstärke über den kleinsten Eigenwert (Shi-Tomasi-Familie, OpenCV-Implementierung). Gibt den kleineren der beiden Eigenwerte des Gradienten-Strukturtensors zurück - anders als bei Harris gibt es keine Gewichtung (abhängig von k), was es zu einem direkteren Maß für die "Güte als Merkmalspunkt" macht (dasselbe Kriterium, das intern auch von cv_good_features verwendet wird).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

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。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_edges

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`edges`)

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

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

cv_min_eigen — 2D edges op