sk_corner_harris — 2D edges op

데이터 종류: imageimage

호출: fullseye.apply(img, "sk_corner_harris", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

HALCON 대응: points_harris(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

사용법

Harris 코너 응답(skimage 구현). 그래디언트의 구조 텐서로부터 평탄부/에지/코너를 구별하는 부호 있는 점수를 계산하는 고전적인 코너 검출기이다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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)signed01[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。

자세한 사용 가이드

gallery2d_edges 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

gallery2d_edgespy -3.11 examples/gallery2d_edges.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(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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