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)
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
Harris コーナー応答。`kornia.feature.harris_response を呼び、符号付き応答を signed01` で [0,1] に写像する（コーナーは正、エッジは負に出るHarris 応答の符号情報を保ったまま可視化域に収める）。
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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