shape_locate — 2D `matching` op

• データ種: image → match

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "shape_locate", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: find_shape_model(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

shape_locate: 入力 → 出力

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

回転を考慮したテンプレートマッチング（shape-based matching）。HALCON の `find_shape_model`（Find the best matches of a shape model in an image.）に相当。

`a, b は未使用——テンプレートは _ncc_locate と同じく set_match_template で事前登録する。テンプレートを 0°〜330° まで 30° 刻みで回転させながらそれぞれ _ncc_map（NCC）を計算し、全位置・全角度を通じて最良の相関を [相関値, y, x, 角度] で返す。角度の刻みが粗い（30°）ぶん、HALCON の find_shape_model のような連続的な角度精度は出ない——大まかな向き検出用。テンプレート未設定時は [0,0,0,0]`。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_contour_measure 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。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

shape_locate 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

• poc_template_tracking — py -3.11 examples/poc_template_tracking.py

型が繋がる次の op(`match` を入力に取れる)

identity

同カテゴリ(`matching`)

ncc_locate

*Provenance: ops.py — 2D 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)。*

shape_locate — 2D matching op

使い方