match op• Datenarten: image2d × image2d → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.isc_match(image, template, direction='h', flat_thresh=0.01, min_valid=32) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import codematch; codematch.isc_match(image, template, direction='h', flat_thresh=0.01, min_valid=32) -> 'dict'; aus dem Register: opscodematch.get("isc_match"))
Inkrementvorzeichen-Korrelation (ISC): liefert die Position, an der der größte Anteil der Inkrementvorzeichen übereinstimmt.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
r = (1/n) Σ [b_image == b_template](n は増分の数)。乱れた位置での期待値は 0.5、同じものなら 1 に近い。direction="h" は論文どおり行に沿った増分、"hv" は縦の増分も足す 2 次元の拡張。
狭義単調増加の明るさの変換(ガンマ・ゲイン・オフセット・任意の単調な表)で score_map は 1 ビットも変わらない。
テンプレートの増分のうち |Δ| > flat_thresh のものが min_valid に満たなければ ValueError(平坦なテンプレートは符号が雑音で決まり、位置を決めない)。既定の 0.01 は [0, 1] の明るさで 8 ビットの約 2.5 階調 —— これより小さい増分の符号は撮像の雑音と同じ桁で決まる。この判定はテンプレートだけを見るので、上の不変性を壊さない。拒否までの余裕は refusal_margin。
• Leitfaden zur Familie robust_code_matching
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_code_matching_breakdown — py -3.11 examples/poc_code_matching_breakdown.py
table als Eingabe)—
match)*Provenance: codematch.py — CODEMATCH Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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