shape_locate — 2D `matching` op

• Datenarten: image → match

• Aufruf: fullseye.apply(img, "shape_locate", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: find_shape_model (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

Verwendung

Template-Matching unter Berücksichtigung von Rotation (shape-based matching). Entspricht HALCONs `find_shape_model` (Find the best matches of a shape model in an image.).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

`a, b は未使用——テンプレートは _ncc_locate と同じく set_match_template で事前登録する。テンプレートを 0°〜330° まで 30° 刻みで回転させながらそれぞれ _ncc_map（NCC）を計算し、全位置・全角度を通じて最良の相関を [相関値, y, x, 角度] で返す。角度の刻みが粗い（30°）ぶん、HALCON の find_shape_model のような連続的な角度精度は出ない——大まかな向き検出用。テンプレート未設定時は [0,0,0,0]`。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_contour_measure

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `match` als Eingabe)

identity

Gleiche Kategorie (`matching`)

ncc_locate

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

shape_locate — 2D matching op