find_ncc_models — MV `detect` op

• Data kinds: table × image2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.find_ncc_models(model, image, min_score=0.5, max_matches=10, min_distance=5) (implementation को सीधे call करना हो तो import shapematch; shapematch.find_ncc_models(model, image, min_score=0.5, max_matches=10, min_distance=5), registry से लेना हो तो opsmv.get("find_ncc_models"))

• HALCON समकक्ष: find_ncc_models (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)

उपयोग

एक छवि में एक या अधिक NCC मॉडल खोजता है।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

model がモデルのリストなら全モデルを探し、各一致に model(リストの添字)を付けてスコアの順に並べ、min_distance より近い一致は強い方だけ残す。一致が無いと matches が空で num が 0 を返す(理由: 見つからないのは正常な結果)。空の入力(model のリストが 0 要素)は ValueError。

model が 1 つのときは min_distance を共通検索核へ渡す旧入口のまま。

उपयोग की विस्तृत guide

• machine_vision_classics family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`table` को input के रूप में लेते हैं)

map_image · rectify_to_world_plane · change_radial_distortion_image · run_bg_esti · give_bg_esti · update_bg_esti · classify_class_gmm · evaluate_class_gmm

इसी category के (`detect`)

points_lepetit · create_ncc_model

*Provenance: shapematch.py — MV operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

find_ncc_models — MV detect op