fullseye

features_accuracy_table — MATCHREG `featmatch` op

データ種: image2d → table
呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.features_accuracy_table(image, detector='sift', conditions=None, tol_px=2.0, ransac_thresh=2.0, seed=0, detector_kwargs=None) (実装を直接呼ぶなら import featmatch; featmatch.features_accuracy_table(image, detector='sift', conditions=None, tol_px=2.0, ransac_thresh=2.0, seed=0, detector_kwargs=None)、台帳から引くなら opsmatchreg.get("features_accuracy_table"))
GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

既知の変換で合成した組で、特徴点の再現率・照合精度・ホモグラフィの誤差を条件ごとに表で返す。→ table。

image を条件ごとの既知のホモグラフィ H_true(中心まわりの回転・拡大・遠近)で写し (3 次スプライン補間 —— 照合側と違う補間で、補間の型が一致する甘さを避ける)、照明(利得・ガンマ)・ぼけ・雑音を足した 2 枚目を作る。2 枚とも検出 → 記述 → :func:features_match → :func:ransac_homography を走らせ、合成に使った真の H で答え合わせする:

repeatability —— 2 枚の共通の領域にある 1 枚目の点のうち、H_true で写した位置から tol_px 以内に 2 枚目の点があるものの割合(Mikolajczyk & Schmid 2005 の考え方を点の距離で。領域の重なりではない)。
precision —— 照合の組のうち |H_true p1 - p2| < tol_px のものの割合。
matching_score —— 正しい照合の数 / 共通の領域にある 1 枚目の点の数。
corner_error_px —— 推定した H と真の H で 4 隅を写したときの距離の平均(HPatches)。 RANSAC が合意に届かなければ homography_ok=False で corner_error_px=None。

答えの真値は合成のパラメータそのもので、推定側はそれを知らない(使った式で答え合わせする門ではない)。限界: 平面の射影変換だけ(視差・遮蔽・鏡面反射は入らない)。照明はこの画像全体に一様(局所の影は入らない)。

Args: image: 2-D の濃淡画像 [0, 1]。模様の乏しい画像では行がほとんど 0 になる(それも結果)。 detector: "sift" / "orb"。 conditions: None なら :data:DEFAULT_CONDITIONS。条件名の並び(既定の名前から選ぶ)か、 (名前, {rotate_deg, scale, perspective, gain, gamma, blur_sigma, noise_sigma}) の並び。 tol_px: 正しい対応とみなす距離 [px]。 ransac_thresh: :func:ransac_homography の thresh。 seed: 雑音と RANSAC の乱数の種。 detector_kwargs: 検出器へ渡す追加の引数(dict)。

Returns: dict(kind="feature_accuracy")。rows(条件ごとの dict の list)/ columns / detector / tol_px / image_shape / n_conditions / worst(corner_error_px が最大か失敗した条件の名前)。

Raises: ValueError: 画像が不正 / 検出器の名前が違う / 条件の名前・鍵・値が不正。

詳しい使い方ガイド

matching_registration 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

poc_part_locate_features — py -3.11 examples/poc_part_locate_features.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

features_match · ransac_homography · ransac_fundamental · registration_to_flow2d

同カテゴリ(`featmatch`)

features_sift · features_orb · features_match · ransac_homography · ransac_fundamental

Provenance: featmatch.py — MATCHREG 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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