create_ncc_model — MV `detect` op

• Datenarten: image2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.create_ncc_model(template) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import matching; matching.create_ncc_model(template) -> 'dict'; aus dem Register: opsmv.get("create_ncc_model"))

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

• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)

Verwendung

Bereitet ein NCC-Modell vor (normierte Vorlage).

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

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。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie machine_vision_classics

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)

• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py

• poc_real_stereo_multiscanline — py -3.11 examples/poc_real_stereo_multiscanline.py

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

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

Gleiche Kategorie (`detect`)

points_lepetit · find_ncc_models

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

create_ncc_model — MV detect op