merge: X ensemble multi-template (con M/Y/Z preservati)

pm2d/line_matcher.py

@@ -125,6 +125,11 @@ class _Variant:
     kw: int
     cx_local: float   # centro-modello dentro al bbox kernel
     cy_local: float
+    # Indice template view (X feature - multi-template ensemble).
+    # 0 = template principale del train(); 1+ = view aggiunte via
+    # add_template_view(). Usato in _verify_ncc/_compute_recall per
+    # scegliere il template gray corretto per match.
+    view_idx: int = 0
 
 
 class LineShapeMatcher:
@@ -170,6 +175,11 @@ class LineShapeMatcher:
         self.template_gray: np.ndarray | None = None
         # Maschera usata in training (propagata al refine per coerenza).
         self._train_mask: np.ndarray | None = None
+        # Multi-template ensemble (X feature): N view dello stesso pezzo
+        # (chiari/scuri, condizioni diverse). Template principale e' [0],
+        # view aggiunte via add_template_view() sono [1+]. Match restituisce
+        # la view che ha matchato meglio.
+        self._view_templates: list[tuple[np.ndarray, np.ndarray | None]] = []
 
     # --- Helpers -------------------------------------------------------
 
@@ -428,8 +438,60 @@ class LineShapeMatcher:
         self._train_mask = mask_full.copy()
 
         self.variants.clear()
+        # Reset view list: template principale = view 0
+        self._view_templates = [(gray.copy(), mask_full.copy())]
         # Invalida cache feature di refine: il template e cambiato.
         self._refine_feat_cache = {}
+        self._build_variants_for_view(gray, mask_full, view_idx=0)
+        self._dedup_variants()
+        return len(self.variants)
+
+    def add_template_view(
+        self, template_bgr: np.ndarray, mask: np.ndarray | None = None,
+    ) -> int:
+        """Aggiunge una view template extra all'ensemble (Halcon-style
+        create_aniso_shape_model con fusione N viste).
+
+        Genera varianti del nuovo template con stessi parametri (range
+        angle/scale) e le APPENDE a self.variants. NCC/recall usano
+        automaticamente il template della view che ha matchato.
+
+        Use case: pezzo che cambia aspetto (chiaro/scuro, prima/dopo
+        trattamento, illuminazioni diverse) → un solo matcher resistente.
+
+        Ritorna numero TOTALE varianti dopo l'aggiunta. Le view sono
+        indicizzate da 1 in poi (0 e' il template del train).
+        """
+        if not self.variants:
+            raise RuntimeError(
+                "Chiamare train(template_principale) prima di add_template_view")
+        gray = self._to_gray(template_bgr)
+        h, w = gray.shape
+        if (w, h) != self.template_size:
+            # Resize per coerenza con bbox/poly
+            gray = cv2.resize(gray, self.template_size, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
+            if mask is not None:
+                mask = cv2.resize(mask, self.template_size, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
+        if mask is None:
+            mask_full = np.full(gray.shape, 255, dtype=np.uint8)
+        else:
+            mask_full = (mask > 0).astype(np.uint8) * 255
+        view_idx = len(self._view_templates)
+        self._view_templates.append((gray.copy(), mask_full.copy()))
+        n_before = len(self.variants)
+        self._build_variants_for_view(gray, mask_full, view_idx=view_idx)
+        self._dedup_variants()
+        return len(self.variants) - n_before
+
+    def _build_variants_for_view(
+        self, gray: np.ndarray, mask_full: np.ndarray, view_idx: int,
+    ) -> None:
+        """Estrae varianti rotate+scalate per UNA view template.
+
+        Estrazione algorithm identica al train() originale, separato per
+        riuso da add_template_view (multi-template ensemble).
+        """
+        h, w = gray.shape
         for s in self._scale_list():
             sw = max(16, int(round(w * s)))
             sh = max(16, int(round(h * s)))
@@ -483,9 +545,8 @@ class LineShapeMatcher:
                     levels=levels,
                     kh=kh, kw=kw,
                     cx_local=float(cx_local), cy_local=float(cy_local),
+                    view_idx=view_idx,
                 ))
-        self._dedup_variants()
-        return len(self.variants)
 
     def _dedup_variants(self) -> int:
         """Rimuove varianti con feature-set identico (post-quantizzazione).
@@ -854,6 +915,20 @@ class LineShapeMatcher:
                 s2, cx2, cy2 = _score_at_angle(x2)
         return best
 
+    def _get_view_template(
+        self, view_idx: int,
+    ) -> tuple[np.ndarray | None, np.ndarray | None]:
+        """Ritorna (template_gray, mask) per la view specificata.
+
+        view_idx 0 = template principale (train), 1+ = view extra
+        aggiunte via add_template_view. Usato per scegliere il template
+        corretto in NCC/recall verification quando il matcher e'
+        ensemble multi-template.
+        """
+        if 0 <= view_idx < len(self._view_templates):
+            return self._view_templates[view_idx]
+        return self.template_gray, self._train_mask
+
     def _compute_recall(
         self, spread0: np.ndarray, variant: _Variant,
         cx: float, cy: float, angle_deg: float,
@@ -1063,7 +1138,7 @@ class LineShapeMatcher:
 
     def _verify_ncc(
         self, scene_gray: np.ndarray, cx: float, cy: float,
-        angle_deg: float, scale: float,
+        angle_deg: float, scale: float, view_idx: int = 0,
     ) -> float:
         """NCC tra template warpato alla pose e scena sottostante.
 
@@ -1075,9 +1150,9 @@ class LineShapeMatcher:
         il matcher linemod può dare score alto su texture generiche ma
         sovrapponendo il template gray i pixel non corrispondono.
         """
-        if self.template_gray is None:
+        t, train_mask = self._get_view_template(view_idx)
+        if t is None:
             return 1.0
-        t = self.template_gray
         h, w = t.shape
         cx_t = (w - 1) / 2.0
         cy_t = (h - 1) / 2.0
@@ -1102,8 +1177,8 @@ class LineShapeMatcher:
             t, M, (cw, ch),
             flags=cv2.INTER_LINEAR, borderValue=0,
         )
-        if self._train_mask is not None:
-            mask_src = self._train_mask
+        if train_mask is not None:
+            mask_src = train_mask
         else:
             mask_src = np.full_like(t, 255)
         mask_w = cv2.warpAffine(
@@ -1516,7 +1591,10 @@ class LineShapeMatcher:
             # ranking/visualizzazione (uno score 1.0 vero richiede sia
             # match shape sia template gray identici).
             if verify_ncc and float(score_f) < ncc_skip_above:
-                ncc = self._verify_ncc(gray0, cx_f, cy_f, ang_f, var.scale)
+                ncc = self._verify_ncc(
+                    gray0, cx_f, cy_f, ang_f, var.scale,
+                    view_idx=getattr(var, "view_idx", 0),
+                )
                 if ncc < verify_threshold:
                     continue
                 score_f = (float(score_f) + max(0.0, ncc)) * 0.5