match op• 데이터 종류: image2d × image2d → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.ocm_match(image, template, n_codes=16, grad_thresh=0.05, min_valid=32, min_valid_fraction=0.05) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import codematch; codematch.ocm_match(image, template, n_codes=16, grad_thresh=0.05, min_valid=32, min_valid_fraction=0.05) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opscodematch.get("ocm_match"))
방향 부호 정합(OCM). 부호의 순환 차 평균이 최소인 위치를 돌려준다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
相違度は画素ごとに D(m, n)(m = テンプレート側、n = 画像側の符号):
両方有効なら巡回差 min(|m-n|, N-|m-n|)、テンプレート側が無効なら 0、画像側だけ無効なら N/4。全画素の平均を N/2 で割った相違度 h を dissimilarity_map に、score = 1 - h(1 が完全一致)を score_map に返す。和は 4 倍して整数で数える(FFT の丸めを rint で消す)ので、同じ入力の答えは環境によらず同じ。
テンプレートの有効な符号が max(min_valid, min_valid_fraction × 画素数) に満たなければ ValueError(平坦なテンプレートは位置を決めない)。
返り: row / col(テンプレート中心)、score、dissimilarity、second_score・margin(最良から離れた次点との差)、valid_fraction (テンプレートの有効符号の割合)、valid_required・refusal_margin(拒否まであと何画素の余裕があるか)、score_map、dissimilarity_map。
• robust_code_matching 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_code_matching_breakdown — py -3.11 examples/poc_code_matching_breakdown.py
table 를 입력으로 받는 것)—
match)*Provenance: codematch.py — CODEMATCH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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