detect op• Data kinds: image2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.create_ncc_model(template) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import matching; matching.create_ncc_model(template) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsmv.get("create_ncc_model"))
• HALCON समकक्ष: create_ncc_model (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
NCC मॉडल (सामान्यीकृत टेम्पलेट) तैयार करता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
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 (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।
• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py
table को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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