edges op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "xkor_harris", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
Harris 코너 응답. `kornia.feature.harris_response를 호출하여, 부호가 있는 응답을 signed01`로 [0,1]에 매핑한다(코너는 양수, 에지는 음수로 나타나는 Harris 응답의 부호 정보를 유지한 채 시각화 영역에 담는다).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
a が Harris のスコア係数 k（`0.04 + 0.02 * a`、経験的に 0.04〜0.06 の範囲で使われる値）を振る。b は未使用。
• 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.
• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py
image 를 입력으로 받는 것)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
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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