featmatch op• Data kinds: image2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.features_accuracy_table(image, detector='sift', conditions=None, tol_px=2.0, ransac_thresh=2.0, seed=0, detector_kwargs=None) (to call the implementation directly, import featmatch; featmatch.features_accuracy_table(image, detector='sift', conditions=None, tol_px=2.0, ransac_thresh=2.0, seed=0, detector_kwargs=None); from the registry, opsmatchreg.get("features_accuracy_table"))
• GPU: none (CPU reference implementation only)
On pairs synthesised with known transforms, returns keypoint repeatability, matching precision and homography error per condition as a table. → table.
> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.
image を条件ごとの既知のホモグラフィ H_true(中心まわりの回転・拡大・遠近)で写し(3 次スプライン補間 —— 照合側と違う補間で、補間の型が一致する甘さを避ける)、照明(利得・ガンマ)・ぼけ・雑音を足した 2 枚目を作る。2 枚とも検出 → 記述 → features_match → ransac_homography を走らせ、合成に使った真の H で答え合わせする:
• repeatability —— 2 枚の共通の領域にある 1 枚目の点のうち、H_true で写した位置から tol_px 以内に 2 枚目の点があるものの割合(Mikolajczyk & Schmid 2005 の考え方を点の距離で。領域の重なりではない)。
• precision —— 照合の組のうち |H_true p1 - p2| < tol_px のものの割合。
• matching_score —— 正しい照合の数 / 共通の領域にある 1 枚目の点の数。
• corner_error_px —— 推定した H と真の H で 4 隅を写したときの距離の平均(HPatches)。RANSAC が合意に届かなければ homography_ok=False で corner_error_px=None。
答えの真値は合成のパラメータそのもので、推定側はそれを知らない(使った式で答え合わせする門
ではない)。限界: 平面の射影変換だけ(視差・遮蔽・鏡面反射は入らない)。照明はこの画像全体に一様(局所の影は入らない)。
Args:
image: 2-D の濃淡画像 [0, 1]。模様の乏しい画像では行がほとんど 0 になる(それも結果)。
detector: "sift" / "orb"。
conditions: None なら DEFAULT_CONDITIONS。条件名の並び(既定の名前から選ぶ)か、
(名前, {rotate_deg, scale, perspective, gain, gamma, blur_sigma, noise_sigma}) の並び。
tol_px: 正しい対応とみなす距離 [px]。
ransac_thresh: ransac_homography の thresh。
seed: 雑音と RANSAC の乱数の種。
detector_kwargs: 検出器へ渡す追加の引数(dict)。
Returns:
dict(kind="feature_accuracy")。rows(条件ごとの dict の list)/ columns /
detector / tol_px / image_shape / n_conditions /
worst(corner_error_px が最大か失敗した条件の名前)。
Raises:
ValueError: 画像が不正 / 検出器の名前が違う / 条件の名前・鍵・値が不正。
• matching_registration family guide
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.
• poc_part_locate_features — py -3.11 examples/poc_part_locate_features.py
table as input)features_match · ransac_homography · ransac_fundamental · registration_to_flow2d
featmatch)features_sift · features_orb · features_match · ransac_homography · ransac_fundamental
*Provenance: featmatch.py — MATCHREG operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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