xcv3_agast_count — 2D `features` op

• Datenarten: image → feature

• Aufruf: fullseye.apply(img, "xcv3_agast_count", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

xcv3_agast_count: 入力 → 出力

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe (ein Nicht-Bild-Rückgabewert wird als Wert gezeigt).*

Verwendung

AGAST-Merkmalspunktanzahl (OpenCV-AGAST-Detektor, eine adaptive Baumstruktur-Version von FAST). Gibt die Anzahl der erkannten Keypoints als Feature zurück.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

`a は検出閾値(int(5+40*a) で 5〜45。高いほど検出数が減る)を振る。b は未使用。実装注記: cv2 5.0.0 で AgastFeatureDetector_create が cv2.xfeatures2d に移動したため、両方の場所を getattr` で試す互換コードになっている(xcv3_brisk_count と同じ事情)。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_features

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.