fullseye

find_ncc_models — MV detect op

• データ種: table × image2d → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.find_ncc_models(model, image, min_score=0.5, max_matches=10, min_distance=5) (実装を直接呼ぶなら import shapematch; shapematch.find_ncc_models(model, image, min_score=0.5, max_matches=10, min_distance=5)、台帳から引くなら opsmv.get("find_ncc_models"))
• HALCON 相当: find_ncc_models(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)
• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

1 つまたは複数の NCC モデルを 1 枚の画像から探す(find_ncc_models)。

model がモデルのリストなら全モデルを探し、各一致に model(リストの添字)を付けて スコアの順に並べ、min_distance より近い一致は強い方だけ残す。一致が無いと matches が 空で num が 0 を返す(理由: 見つからないのは正常な結果)。 空の入力(model のリストが 0 要素)は ValueError。

model が 1 つのときは min_distance を共通検索核へ渡す旧入口のまま。

詳しい使い方ガイド

• machine_vision_classics 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)

• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

map_image · rectify_to_world_plane · change_radial_distortion_image · run_bg_esti · give_bg_esti · update_bg_esti · classify_class_gmm · evaluate_class_gmm

同カテゴリ(detect)

points_lepetit · create_ncc_model

---

Provenance: shapematch.py — MV 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)。

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.

This site is open source. Improve this page.