ncc_locate — 2D `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)

ncc_locate: input → output

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*

*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

사용법

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.

a, b는 사용하지 않는다 —— 템플릿은 인수가 아니라 set_match_template로 스레드 로컬인 _MATCH_CTX에 미리 등록해 둔다(매칭 계열 op 공통의 작법, _MatchCtx의 docstring 참조). _ncc_map(NCC 상관 맵, Lewis 1995의 정의로 [-1,1])을 계산하고, 그 최댓값의 위치를 [상관값, y, x]로 반환한다. 템플릿이 설정되지 않았거나 입력이 2차원 영상이 아닌 경우에는 [0,0,0](no-match)을 반환한다 —— fail-closed. 회전·스케일 변화에는 대응하지 않는다(_shape_locate는 회전을 다룬다).

자세한 사용 가이드

• gallery2d_contour_measure 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.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

ncc_locate 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기 · 불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

• poc_search_sweep_width — py -3.11 examples/poc_search_sweep_width.py

• poc_template_tracking — py -3.11 examples/poc_template_tracking.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`match` 를 입력으로 받는 것)

identity

같은 카테고리(`matching`)

shape_locate

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

ncc_locate — 2D matching op

사용법