matching op• 데이터 종류: image → match
• 호출: fullseye.apply(img, "shape_locate", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: find_shape_model(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력(이미지가 아닌 반환값은 값 자체를 표시).*
회전을 고려한 템플릿 매칭(shape-based matching). HALCON의 `find_shape_model`(Find the best matches of a shape model in an image.)에 해당한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`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]`。
• gallery2d_contour_measure 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
shape_locate 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py
• poc_template_tracking — py -3.11 examples/poc_template_tracking.py
match 를 입력으로 받는 것)matching)*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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