sk_hessian_det — 2D `edges` op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "sk_hessian_det", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

使い方

Hessian 行列式によるブロブ検出応答。2 階微分の行列(Hessian)の行列式は、ブロブ状の構造で正、鞍点状の構造で負になる符号付き応答。

HALCON に直接対応するものは無い。実装は `feature.hessian_matrix_det(v, sigma=0.5+2.5*a) を signed01 で [0,1]` へ写した値(符号を保つため 0.5 が「応答ゼロ」に対応)—— a はスケール σ を 0.5〜3.0 に振る。b は未使用。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_edges ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py

型が繋がる次の op(`image` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`edges`)

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

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

sk_hessian_det — 2D edges op

使い方