sk_corner_harris — 2D `edges` op

• Data kinds: image → image

• Call: fullseye.apply(img, "sk_corner_harris", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: points_harris (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

sk_corner_harris: input → output

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

*Output viridis जैसे pseudo-colour में है (गहरा बैंगनी = कम, पीला = अधिक), ताकि distance, phase, orientation, depth जैसे "मात्राओं के field" पढ़े जा सकें।*

Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ sk_corner_harris: knob a को बदलने का figure (docs site)

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):

▸ sk_corner_harris: दूसरी images पर output (docs site)

*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*

उपयोग

Harris corner response (skimage implementation)। Gradient के structure tensor से समतल हिस्से/edge/corner में भेद करने वाला signed score निकालने वाला classic corner detector।

HALCON के points_harris (Detect points of interest using the Harris operator.) के समकक्ष है (लगभग; यह coordinate points नहीं, response image लौटाता है)। Implementation feature.corner_harris(v, sigma=0.5+2.0*a) है जिसे signed01 से [0,1] पर map किया जाता है —— a differentiation में उपयोग होने वाले Gaussian σ को 0.5–2.5 पर sweep करता है। b उपयोग नहीं होता। Harris का मुक्त parameter k skimage के default (0.05) पर स्थिर रहता है। Parameters OpenCV संस्करण cv_corner_harris से अलग ढंग से sweep होते हैं, इसलिए परिणाम समान नहीं होते।

Values की तुलना (मापा गया): output को उसी image के अधिकतम से normalise किया गया है (output का अधिकतम हमेशा 1.0 होता है, और input को किसी constant से गुणा करने पर भी output नहीं बदलता)। इसलिए अलग-अलग images के values की तुलना नहीं की जा सकती — समान ताकत वाले feature का value भी इस पर निर्भर करता है कि उस image में सबसे मज़बूत feature कौन-सा है। केवल कमज़ोर features वाली image में noise 1.0 तक उठ जाता है। images के बीच तुलना करनी हो तो किसी साझा reference से फिर से भाग दें।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_edges family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।