xsk_hessian_eig — 2D edges op

• 데이터 종류: image → image

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

사용법

헤시안 행렬의 최대 고유값(절댓값)에 의한 블롭/리지 강도.

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

skimage.feature.hessian_matrix(ガウス微分によるヘッセ行列)から

固有値を求め、絶対値が最大の成分 `ev[0] を _norm` で正規化して

返す。曲率が強い箇所(ブロブの中心や稜線)ほど値が大きくなる。

`a が微分のスケール sigma` を 0.5〜3.0 に振る(大きいほど太い

構造に反応)。`b` は未使用。符号は捨てているため、山(明るい

blob)と谷(暗い blob)を区別しない。

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_edges — py -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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