match op• Data kinds: image2d × image2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.isc_match(image, template, direction='h', flat_thresh=0.01, min_valid=32) -> 'dict' (to call the implementation directly, import codematch; codematch.isc_match(image, template, direction='h', flat_thresh=0.01, min_valid=32) -> 'dict'; from the registry, opscodematch.get("isc_match"))
Increment sign correlation (ISC): returns the position where the largest fraction of increment signs agree.
> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.
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。
• robust_code_matching family guide
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.
• poc_code_matching_breakdown — py -3.11 examples/poc_code_matching_breakdown.py
table as input)—
match)*Provenance: codematch.py — CODEMATCH operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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