ncc_locate — 2D `matching` op

• 数据种类:image → match

• 调用:fullseye.apply(img, "ncc_locate", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:find_ncc_model(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

ncc_locate: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

*旋钮 a 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

用法

通过基于归一化互相关（NCC）的模板匹配寻找最佳位置。相当于 HALCON 的 find_ncc_model（Find the best matches of an NCC model in an image.）。

a、b 未使用——模板不是参数，而是用 set_match_template 预先登记到线程局部的 _MATCH_CTX 中（匹配类 op 共同的做法，参见 _MatchCtx 的 docstring）。计算 _ncc_map（NCC 相关图，按 Lewis 1995 的定义取值 [-1,1]），并以 [相关值, y, x] 返回其最大值的位置。未设置模板或输入不是 2 维图像时返回 [0,0,0]（no-match）——fail-closed。不支持旋转和尺度变化（_shape_locate 处理旋转）。

详细使用指南

• gallery2d_contour_measure 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

ncc_locate 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• 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

类型可衔接的下一个算子(可接受 `match` 作为输入)

identity

同类别(`matching`)

shape_locate

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

ncc_locate — 2D matching op

用法