edges op• 데이터 종류: image → image
• 호출: fullseye.apply(img, "points_foerstner", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: points_foerstner(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*
Förstner 연산자에 의한 코너 강도 맵(`skimage.feature.corner_foerstner의 가중치 w와 로버스트 형상 지표 q의 곱, NaN은 0으로 치환). 오차 타원의 크기(w)와 원형도(q)를 조합해 점 특징다움을 평가한다. HALCON의 points_foerstner`(Detect points of interest using the Förstner operator.)에 해당.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a が勾配計算のガウス窓シグマを 0.5〜2.5 の範囲で振る。b` は未使用。
skimage が無い環境ではこの分岐自体が呼べない(`_HAS_SK` ガード)。
• 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.
points_foerstner 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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