cv_good_features — 2D features op

• Data kinds: image → feature

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

*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।*

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

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

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

उपयोग

Shi-Tomasi विधि से उच्च गुणवत्ता corner detection (1 scalar feature, OpenCV implementation)। cv_min_eigen जैसे ही minimum eigenvalue मानदंड से corner होने का मूल्यांकन करता है, और non-maximum suppression तथा minimum distance filter से छाँटकर ऊपर के corners पहचानता है —— यहाँ केवल पहचानी गई संख्या लौटाता है (0 हों तो 0)।

HALCON में इसका कोई सीधा समकक्ष नहीं है। implementation cv2.goodFeaturesToTrack(v, maxCorners=int(10+40*a), qualityLevel=0.01+0.1*b, minDistance=5) है -- a detection की ऊपरी सीमा को 10-50 में, और b quality threshold (सबसे मज़बूत corner के सापेक्ष अनुपात; जितना बड़ा, उतना सख़्त चयन और उतने कम detection) को 0.01-0.11 में बदलता है। न्यूनतम दूरी 5 pixel पर स्थिर है।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_features 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।

cv_good_features 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें  ·  Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (feature को input के रूप में लेते हैं)

identity · feature_to_img

इसी category के (features)

effective_bit_depth · blob_count · area_frac · count_contours · total_length · vol_count · sk_euler · sk_entropy_feat

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.