xcv3_brisk_count — 2D `features` op

• データ種: image → feature

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "xcv3_brisk_count", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

xcv3_brisk_count: 入力 → 出力

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

BRISK 特徴点数(OpenCV BRISK 検出器)。二値記述子ベースの高速特徴点検出器で検出されたキーポイント数を feature として返す。

`a は検出閾値 thresh(int(10+60*a) で 10〜70。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 BRISK_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。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_features ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

xcv3_brisk_count 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_features — py -3.11 examples/gallery2d_features.py

型が繋がる次の op(`feature` を入力に取れる)

identity

同カテゴリ(`features`)

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

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

xcv3_brisk_count — 2D features op

使い方