detect op• Data kinds: image2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.create_ncc_model(template) -> 'dict' (to call the implementation directly, import matching; matching.create_ncc_model(template) -> 'dict'; from the registry, opsmv.get("create_ncc_model"))
• HALCON equivalent: create_ncc_model (the HALCON reference is a useful guide to its meaning and parameters)
• GPU: none (CPU reference implementation only)
Prepare an NCC model (a normalized template).
> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.
Args:
template: 2次元の有限値テンプレート。呼び出し元と独立した
float64 コピーを保持する。
Returns:
中心化・単位ノルム化済みテンプレートと準備時の template_scale、整数の template_scale_exp を持つモデル。最大絶対値の2進指数が -500 未満または 500 超、すなわち 2**-500 未満または 2**501 以上のとき、有限な正の 2のべき乗で拡大縮小して norm を計算する。有限の非定数テンプレートは倍率によらず自己一致が 1(誤差 1e-12 以下)になり、1e-200 と 1e200 の混在も含む。最大値と最小値が等しい定数テンプレートは constant=True、norm=0、t0n が全ゼロとなり、すべての窓にスコア0を返す。
空の入力(template が 0 要素)は ValueError。
Raises:
FsValueError: template が NaN または無限大を含む場合。
• machine_vision_classics 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.
• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py
table as input)map_image · rectify_to_world_plane · change_radial_distortion_image · find_ncc_models · run_bg_esti · give_bg_esti · update_bg_esti · classify_class_gmm
detect)points_lepetit · find_ncc_models
*Provenance: matching.py — MV operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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