edges op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "cv_min_eigen", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: points_harris(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*
최소 고유값에 의한 코너 강도(Shi-Tomasi 계열, OpenCV 구현). 그래디언트 구조 텐서의 두 고유값 중 작은 쪽을 반환한다 —— Harris와 같은 가중치(k 의존)가 없어, "좋은 특징점"다움을 더 직접적으로 측정하는 지표이다(cv_good_features 내부에서도 사용되는 기준과 같은 종류).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
HALCON の points_harris に相当(近似。アルゴリズムは別物)。実装は `cv2.cornerMinEigenVal(v, blockSize=3+2*int(a*2))` を正規化したもの —— a は評価に使う近傍サイズ(blockSize)を 3, 5, 7 に振る。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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
cv_min_eigen 0.40 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• 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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