detect op• Data kinds: image2d → keypoints
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.points_lepetit(image, radius=3, check_neighbor=1, min_check_neighbor_diff=0.06, min_score=0.2, subpix=True) (implementation को सीधे call करना हो तो import mvimage; mvimage.points_lepetit(image, radius=3, check_neighbor=1, min_check_neighbor_diff=0.06, min_score=0.2, subpix=True), registry से लेना हो तो opsmv.get("points_lepetit"))
• HALCON समकक्ष: points_lepetit (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
वृत्त पर आमने-सामने के बिंदुओं की तुलना से रुचि बिंदु खोजता है (Lepetit–Fua डिटेक्टर)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
中心の灰色値に近い向かい合う 2 点が円周のどこかにあれば、そこを通る直線が伸びていると見なして落とす。残った画素を、円周の 2 階差分の総和(離散ラプラシアンの近似)で採点し、半径 radius の窓の極大だけを残す。subpix が真なら応答の放物線で小数の位置へ寄せる。灰色の範囲は [0, 1] を想定するので、min_check_neighbor_diff と min_score はその尺度で渡す。平らな画像は空の点列を返す。空の入力(image が 0 要素)は ValueError。
Args:
image: (H, W) の画像。
radius: 比較する円の半径(画素、>= 1)。
check_neighbor: 円周で左右に何点まで一緒に比べるか(>= 0)。
min_check_neighbor_diff: 「近い」と見なす灰色の差の上限。
min_score: 応答(円周平均の 2 階差分の絶対値)の下限。
subpix: 位置を小数へ寄せるか。
Returns:
(N, 2) の (row, col)。応答の強い順。
出典: V. Lepetit and P. Fua, IEEE Trans. PAMI 28(9), 1465-1479 (2006), doi:10.1109/TPAMI.2006.188。
• 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
keypoints को input के रूप में लेते हैं)get_grayval_contour_xld · get_circle_pose · gen_nurbs_interp
detect)create_ncc_model · find_ncc_models
*Provenance: mvimage.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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