xcv3_brisk_count — 2D `features` op

• Datenarten: image → feature

• Aufruf: fullseye.apply(img, "xcv3_brisk_count", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

Verwendung

BRISK-Merkmalspunktanzahl (OpenCV-BRISK-Detektor). Gibt als Feature die Anzahl der Keypoints zurück, die von diesem schnellen, auf binären Deskriptoren basierenden Merkmalspunktdetektor erkannt wurden.

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

`a は検出閾値 thresh(int(10+60*a) で 10〜70。高いほど検出数が減る)を振る。b は未使用。実装注記: cv2 5.0.0 で BRISK_create が cv2.xfeatures2d に移動したため、両方の場所を getattr` で試す互換コードになっている。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_features

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_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `feature` als Eingabe)

identity

Gleiche Kategorie (`features`)

blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat · sk_blur_effect

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

xcv3_brisk_count — 2D features op