fullseye
ncc_locate — 2D matching op
- データ種:
image→match - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "ncc_locate", 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) - HALCON 相当:
find_ncc_model(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)
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。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。
つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。
使い方
正規化相互相関（NCC）によるテンプレートマッチングで最良位置を探す。HALCON の find_ncc_model（Find the best matches of an NCC model in an image.）に相当。
a, b は未使用——テンプレートは引数ではなく set_match_template でスレッドローカルな _MATCH_CTX に事前登録しておく（マッチング系 op 共通の作法、_MatchCtx の docstring 参照）。_ncc_map（NCC 相関マップ、Lewis 1995 の定義で [-1,1]）を計算し、その最大値の位置を [相関値, y, x] で返す。テンプレート未設定、または入力が 2 次元画像でない場合は [0,0,0]（no-match）を返す——fail-closed。回転・スケール変化には非対応（_shape_locate は回転を扱う）。
詳しい使い方ガイド
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。
ncc_locate 0.50 0.50
実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)
- gallery2d_contour_measure —
py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py - poc_search_sweep_width —
py -3.11 examples/poc_search_sweep_width.py - poc_template_tracking —
py -3.11 examples/poc_template_tracking.py
型が繋がる次の op(match を入力に取れる)
同カテゴリ(matching)
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)。
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