코너 특징 맵 검출 | 076923 Documentation

void cv::preCornerDetect(
    Mat src,
    Mat dst,
    int ksize,
    int borderType = BORDER_DEFAULT
)

void Cv2.PreCornerDetect(
    Mat src,
    Mat dst,
    int ksize,
    BorderTypes borderType = BorderTypes.Reflect101
)

dst = cv2.preCornerDetect(
    src,
    ksize,
    dst = None,
    borderType = None
)

Tip: 입력 이미지(src)는 단일 채널 8 비트 형식 이미지를 사용합니다.
출력 이미지(dst)는 CV_32F 형식을 반환합니다.

- $D_x$, $D_y$는 이미지의 일계 도함수(First Derivatives)를 의미합니다.
- $D_{xx}$, $D_{yy}$는 이미지의 이계 도함수(Second Derivatives)를 의미합니다.
- $D_{xy}$는 이미지의 혼합 편미분(Mixed Derivatives)를 의미합니다.

사전 코너 검출 계산식(Pre Corner Detect Formula): $$ \text{dst} = (D_x \times \text{src} )^2 \cdot D_{yy} \times \text{src} + (D_y \times \text{src} )^2 \cdot D_{xx} \times \text{src} - 2 \times D_x \times \text{src} \cdot D_y \times \text{src} \cdot D_{xy} \times \text{src} $$

요약(Summary)

입력 이미지에 코너 특징 맵(Feature map)을 검출합니다.

매개변수(Parameter)

입력 이미지(src) 코너의 특징 맵을 계산하려는 입력 이미지

출력 이미지(dst) 검출된 코너의 특징 맵

커널 크기(ksize) 소벨(Sobel) 커널의 크기

외삽 방식(borderType) 이미지 밖의 픽셀을 외삽하는데 사용되는 방식

반환값(Returns)

출력 이미지(dst) 검출된 코너의 특징 맵