sk_corner_harris — 2D `edges` op

• Datenarten: image → image

• Aufruf: fullseye.apply(img, "sk_corner_harris", 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

Harris-Eckenantwort (skimage-Implementierung). Ein klassischer Eckendetektor, der aus dem Strukturtensor des Gradienten einen vorzeichenbehafteten Score berechnet, der flache Bereiche, Kanten und Ecken unterscheidet.

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

HALCON の points_harris(Detect points of interest using the Harris operator.)に相当(近似。座標点ではなく応答画像を返す)。実装は `feature.corner_harris(v, sigma=0.5+2.0*a) を signed01 で [0,1]` へ写した値 —— a は微分に使うガウス σ を 0.5〜2.5 に振る。b は未使用。Harris の自由パラメータ k は skimage の既定値(0.05)のまま固定。OpenCV 版のcv_corner_harris とはパラメータの振り方が異なるので同一結果にはならない。

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).*

sk_corner_harris — 2D edges op