$k$は定数で、だいたい0.04~0.06くらいです。Rの値によって以下のように分類できます。 Rが大きい: corner Rが小さい: flat R < 0: edge 図にすると、以下のようになります。 CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 これで手早くcornerを検出できるようになりました。ここで、corner検出についてまとめておきます。 cornerは複数のedgeが集まる箇所と定義できる 変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさ(edgeらしさ)がわかる 2つの固有値の値を基に、edge、corner、flatを判定できる 固有値の計算は手間であるため、判定式を利用し計算を簡略化する なお、Harrisはedgeの向きである固有ベクトルを考慮す

Reactはちょっとしたコツを掴むと一気に理解が進みます。 Googleのデベロッパーであり数々のReactトレーニングを手がけてきたTyler McGinnis氏によるReact "Aha" Momentsが非常に参考になるため、本人の許可を得て意訳しました。 誤りやより良い表現などがあればご指摘頂けると助かります。 原文：https://tylermcginnis.com/react-aha-moments/ 私が技術的なコンテンツを教えたり書いたりする時の主な目標の1つは「アハ体験」を最大化することです。アハ体験は物事が突然理解できた瞬間のひらめきです。私たちは皆これを体験してきましたし、私の知る最高の教師たちは聴衆に応じて、それらの瞬間を最大化するための教えを最適化することができます。 ここ数年、私はほぼ全ての一般的なメディアでReactを教えてきました。その間、私はReact習得