create_ncc_model — MV `detect` op

• 데이터 종류: image2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.create_ncc_model(template) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import matching; matching.create_ncc_model(template) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsmv.get("create_ncc_model"))

• HALCON 대응: create_ncc_model(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

NCC 모델(정규화 템플릿)을 준비한다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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。

자세한 사용 가이드

• machine_vision_classics 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py

• poc_real_stereo_multiscanline — py -3.11 examples/poc_real_stereo_multiscanline.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`detect`)

points_lepetit · find_ncc_models

*Provenance: matching.py — MV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

create_ncc_model — MV detect op

사용법