edges op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "cv_precorner", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: corner_response (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
Erkennung von Eckenkandidaten (preCornerDetect, OpenCV-Implementierung). Bewertet die "Eckenhaftigkeit" mit einer vorzeichenbehafteten Punktzahl anhand einer speziellen Formel, die Ableitungen erster und zweiter Ordnung kombiniert - ursprünglich eine Funktion, die als vorgelagerte Kandidatenerkennung für die Subpixel-Verfeinerung mittels `cv2.cornerSubPix` gedacht ist.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
HALCON の corner_response(Searching corners in images.)に相当(近似)。実装は `|cv2.preCornerDetect(v, ksize=3)|` を正規化したもの。a, b は未使用 —— ksize(Sobel 開口)は 3 に固定。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_edges
• 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.
• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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).*
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