edges op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "cv_scharr", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: edges_image(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
Scharr 그래디언트 크기(OpenCV 구현). 수평·수직 각각의 Scharr 미분의 절댓값을 더하여 그래디언트 강도로 삼는다 —— sk_scharr(skimage 버전)와 같은 종류의 에지 검출이지만, 합성 방법(제곱합의 노름이 아닌 절댓값의 합)이 달라 동일한 결과가 되지는 않는다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
HALCON の edges_image に相当(近似)。実装は `|cv2.Scharr(v,CV_64F,1,0)| + |cv2.Scharr(v,CV_64F,0,1)|` を正規化したもの。a, b は未使用。
• 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 · corner_response · sk_scharr
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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