create_ncc_model — MV `detect` op

• データ種: image2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.create_ncc_model(template) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import matching; matching.create_ncc_model(template) -> 'dict'、台帳から引くなら opsmv.get("create_ncc_model"))

• HALCON 相当: create_ncc_model(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

NCC モデル(=正規化テンプレート)を準備(create_ncc_model)。

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。

詳しい使い方ガイド

• machine_vision_classics ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py

• poc_real_stereo_multiscanline — py -3.11 examples/poc_real_stereo_multiscanline.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`detect`)

points_lepetit · find_ncc_models

*Provenance: matching.py — MV operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

create_ncc_model — MV detect op

使い方