matching op• 데이터 종류: image → match
• 호출: fullseye.apply(img, "ncc_locate", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
• HALCON 대응: find_ncc_model(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)
정규화 상호상관(NCC) 기반 템플릿 매칭으로 최적 위치를 찾는다. HALCON의 `find_ncc_model`(Find the best matches of an NCC model in an image.)에 해당한다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`a, b は未使用——テンプレートは引数ではなく set_match_template でスレッドローカルな _MATCH_CTX に事前登録しておく（マッチング系 op 共通の作法、_MatchCtx の docstring 参照）。_ncc_map（NCC 相関マップ、Lewis 1995 の定義で [-1,1]）を計算し、その最大値の位置を [相関値, y, x] で返す。テンプレート未設定、または入力が 2 次元画像でない場合は [0,0,0]（no-match）を返す——fail-closed。回転・スケール変化には非対応（_shape_locate` は回転を扱う）。
• gallery2d_contour_measure 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py
match 를 입력으로 받는 것)matching)*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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