xcv_orb_count — 2D features op

• データ種: image → feature

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xcv_orb_count", 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

OpenCV 版 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)キーポイント検出数。

`cv2.ORB_create` で検出のみ行い(記述子は計算しない)、検出できた

キーポイント数を返す(feature 出力)。`xsk_orb_count`(skimage 版)

と同じ発想の別実装で、検出器の実装が異なるため件数が一致するとは

限らない。

`a が要求する最大特徴点数 nfeatures` を 50〜500 の範囲で振る

(上限であり、実際の検出数は画像内容に依存してそれより少なくなる)。

`b` は未使用。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_features 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_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

型が繋がる次の op(feature を入力に取れる)

identity

同カテゴリ(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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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