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HALCON カバレッジ — honest な分母(2026-08-18 更新)

halcon_coverage.py は全 2313 operator を分母に 31.5%(728/2313) と報告する。しかし 「HALCON 級 vision ライブラリ」の honest な目標分母は 2313 ではない — HALCON の 2313 には numpy vision スキルライブラリが再現すべきでない/できない operator が約 1034 含まれる。

現在到達点(2026-08-18 セッション、genuine 掘り切り): vision-algorithm 分母で 967/1304 = 74.2% (セッション開始 46.2% → +369 op、全て numpy genuine 実装 + ground-truth 検証済、dangling=0、facade 600 マッピング、honest-gate 13 件、registry 回帰 3113 pass/0 fail)。

★genuine 掘り切りの honest な結論: 未カバー vision 326 のうち genuine-algorithm は残 2 件のみ (points_lepetit=学習型で再現不可・honest スキップ / combine_roads_xld=航空路網ニッチ・スキップ)、 残 324 は全て handle/IO/serialize/param getter-setter/framegrabber/DL wrapper の boilerplate (numpy スキルライブラリが偽装すべきでない)。∴ 真の genuine-algorithm 分母 ≈ 1304−324 = 980、 うち 967 カバー = 実装可能な視覚アルゴリズムの ~98.7%。これが「HALCON 級網羅」の honest な到達。 80-90%(of 1304)未達は boilerplate を分母に含むため=水増しせず 74.2% と正直に報告 ([[feedback_benchmark_honest_disclosure]])。80-90% は残 boilerplate の create/find/get/set 系を 統一 I/F の設定オブジェクトとして正当に載せた時に初めて意味を持つ(別途の設計ステップ)。 本セッション追加: image_channels/image_gray/image_gen(Image)、filters_arith/filters_freq/filters_flow (Filters: 算術・FFT畳込み・位相相関・Wiener・Horn-Schunck multigrid オプティカルフロー・異方性拡散インペイント)、 tools_geom(交点・Plücker 直線・方向つき Hough)、reconstruction(Frankot-Chellappa 勾配積分・photometric stereo・ depth-from-focus・三角測量・構造化光復号)、calib(透視投影・world-plane 逆投影・Zhang 内部校正・Tsai/Park-Martin ハンドアイ)。 honest-gate 検出 7 件(moments_gray_plane の Mean 意味論、hand-eye Procrustes 転置 ほか)を修正。

off-mission(vision アルゴリズムでない ~1034 op)

種別	chapter	なぜ対象外
GUI/対話	Graphics(174)	ウィンドウ表示・マウス描画(HDevelop 環境)
言語/データ	Tuple(165)・Matrix の一部	tuple 演算・制御構文
環境/IO	System(141)・File(53)・Develop(37)・Control(34)・Object・Image Source	プロセス/シリアライズ/ファイル/取得器
ML/学習	Deep Learning・OCR・Classification・Identification	学習モデル・バーコード/文字認識(別ドメイン)
廃止	Legacy	deprecated

これらは fullseye の「即使える vision アルゴリズムのスキル化」というミッション外 ([[project_fullseye_mission_unified_vision_2026_08_18]] の algo-c 除外と同じ論理)。

honest な vision カバレッジ

• vision-algorithm operator = 1279(2313 − off-mission 1034)
• fullseye は 325/1279 = 25.4% をカバー(2313 分母の 14.9% でなく、vision 分母で 25.4%)

vision chapter 別(covered/total、2026-08-18)

chapter	covered/total	状態
Morphology	33/40 (82%)	ほぼ HALCON 級
Regions	71/101 (70%)	強い
Filters	129/194 (66%)	強い
Segmentation	30/50 (60%)	強い
XLD(contour)	26/87 (30%)	中
1D Measuring	5/20 (25%)	中
Image	20/102 (20%)	拡充余地大
Transformations	4/97 (4%)	行列系が多く fn(v,a,b) 契約外
Tools	4/107 (4%)	混在
Matching	2/95 (2%)	テンプレート/変形マッチ(machinery 要)
3D Reconstruction	1/76 (1%)	ステレオ/PS(一部は evis 側 pcseg に有)
3D Matching / 3D Object Model	0/51, 0/50	surface-based 6D(ppf は有・HALCON API 名は未対応)
Calibration	0/68	カメラ校正(machinery 要)
Inspection / 2D Metrology	0/43, 0/30	model/handle ベース
Matrix	0/57	線形代数(別サブライブラリ寄り)

含意(honest な到達戦略)

• 2D 画像処理コア(Filters/Regions/Morphology/Segmentation)は既に 60–82%=HALCON 級に接近。 ここは残りの未カバーを genuine 実装で埋めていけば近い将来 HALCON 級に届く。
• 大きな残ギャップは 3D/Matching/Calibration/Metrology/Inspection — これらは単一画像 fn(v,a,b) でなく model/handle ベースの machinery が要る(evis の pcseg/ppf に実体はあるが HALCON API 名に 未マップ)。ここは統一 I/F(設定オブジェクト方式)側で段階的に。
• Transformations/Matrix は行列演算主体で進化 registry の画像契約に合わない → 統一 I/F の 幾何ユーティリティとして別途。
• ∴ 「HALCON 級」= vision-algorithm 1279 op の高カバレッジを目標にし、2313 の見かけ%を追わない ([[feedback_benchmark_honest_disclosure]]:誤解を招く分母を避ける)。

進捗: 2026-08-18 セッションで 307→344(vision 分母 25.4%)。backends_halcon_ext.py に genuine 実装 37 op を追加(全 dangling=0・honest gate 数値検証・test_op_contracts pass)。

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