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' (implementation को सीधे call करना हो तो import codematch; codematch.isc_match(image, template, direction='h', flat_thresh=0.01, min_valid=32) -> 'dict', registry से लेना हो तो opscodematch.get("isc_match"))
Increment sign correlation (ISC): वह स्थान लौटाता है जहाँ increment चिह्नों का सबसे बड़ा हिस्सा मेल खाता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
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 (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_code_matching_breakdown — py -3.11 examples/poc_code_matching_breakdown.py
table को input के रूप में लेते हैं)—
match)*Provenance: codematch.py — CODEMATCH operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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