ncc_locate — 2D `matching` op

• Data kinds: image → match

• Call: fullseye.apply(img, "ncc_locate", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: find_ncc_model (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

ncc_locate: input → output

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

*Knob a output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

उपयोग

Normalised cross-correlation (NCC) आधारित template matching से सबसे अच्छी position खोजता है। HALCON के find_ncc_model (Find the best matches of an NCC model in an image.) के समकक्ष है।

a, b उपयोग नहीं होते — template argument नहीं है, बल्कि set_match_template से thread-local _MATCH_CTX में पहले से register किया जाता है (matching वाले op की साझा परिपाटी; _MatchCtx का docstring देखें)। यह _ncc_map (NCC correlation map, Lewis 1995 की परिभाषा से [-1,1]) निकालता है और उसके maximum की position को [correlation value, y, x] के रूप में लौटाता है। template set न हो, या input 2-D image न हो, तो [0,0,0] (no-match) लौटाया जाता है — fail-closed। rotation और scale के बदलाव support नहीं हैं (_shape_locate rotation संभालता है)।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_contour_measure family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

ncc_locate 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• 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

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`match` को input के रूप में लेते हैं)

identity

इसी category के (`matching`)

shape_locate

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

ncc_locate — 2D matching op