ncc_locate — 2D `matching` op

• 資料種類:image → match

• 呼叫:fullseye.apply(img, "ncc_locate", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:find_ncc_model(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

ncc_locate: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

*旋鈕 a 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

用法

透過基於正規化互相關（NCC）的樣板匹配尋找最佳位置。相當於 HALCON 的 find_ncc_model（Find the best matches of an NCC model in an image.）。

a、b 未使用——樣板不是參數，而是以 set_match_template 預先登錄到執行緒區域的 _MATCH_CTX 中（比對類 op 共同的做法，參見 _MatchCtx 的 docstring）。計算 _ncc_map（NCC 相關圖，按 Lewis 1995 的定義取值 [-1,1]），並以 [相關值, y, x] 回傳其最大值的位置。未設定樣板或輸入不是 2 維影像時回傳 [0,0,0]（no-match）——fail-closed。不支援旋轉和尺度變化（_shape_locate 處理旋轉）。

詳細使用指南

• gallery2d_contour_measure 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

ncc_locate 0.50 0.50

▸ 載入此管線 · 載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• 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

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `match` 作為輸入)

identity

同類別(`matching`)

shape_locate

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

ncc_locate — 2D matching op

用法