match op• Data kinds: image2d × image2d → table
• Call: 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' (implementation को सीधे call करना हो तो import codematch; codematch.ocm_match(image, template, n_codes=16, grad_thresh=0.05, min_valid=32, min_valid_fraction=0.05) -> 'dict', registry से लेना हो तो opscodematch.get("ocm_match"))
Orientation code matching (OCM): वह स्थान लौटाता है जहाँ codes के cyclic अंतर का औसत सबसे कम हो।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
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 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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