corner_response — 2D `edges` op

• 数据种类:image → image

• 调用:fullseye.apply(img, "corner_response", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:points_harris(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

corner_response: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*输出以类 viridis 伪彩色显示(深紫 = 小，黄 = 大)，便于读取距离、相位、方向、深度这类“量的场”。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ corner_response: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ corner_response: 其他输入图像 (文档网站)

*未展示彩色 (H,W,3) 输入: 此算子把颜色通道当作第三个空间轴(跨通道)。请按通道分别调用。*

用法

以图像形式返回 Harris 角点检测的响应值（角点程度）。相当于 HALCON 的 points_harris（Detect points of interest using the Harris operator.）。

a 将平滑结构张量的高斯 σ 在 0.5〜2.5 内调节。b 未使用（Harris 的经验常数 k=0.04 固定）。由 Sobel 梯度 Gx, Gy 得到结构张量分量 Gx², Gy², Gx*Gy 并用高斯平滑，再用 _signed01 将 det - k*trace² 映射到 [0,1]（0.5 为零响应，越大越像角点，越小越像边缘）。与 HALCON 的 points_harris（返回坐标）不同，本 op 返回的是响应图而非坐标列表——极大点提取需另外与 _local_max 等组合。

数值可比性（实测）：输出按该图自身的最大值归一化（输出最大值恒为 1.0，输入整体缩放不改变输出）。因此不能跨图比较数值——同样强度的特征会因该图中最强特征的不同而取不同的值；在只有弱特征的图中，噪声会被抬升到 1.0。要跨图比较，请以统一基准重新缩放。

详细使用指南

• gallery2d_edges 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

corner_response 0.40 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_edges — py -3.11 examples/gallery2d_edges.py

• poc_document_scan — py -3.11 examples/poc_document_scan.py

• poc_matrix_code_reading — py -3.11 examples/poc_matrix_code_reading.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image` 作为输入)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同类别(`edges`)

sobel_mag · prewitt_mag · roberts_mag · dog · edge_transition_width · grad_dir · log · sk_scharr

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

corner_response — 2D edges op

用法