feat: PM2D standalone shape-based matcher
Programma standalone Pattern Matching 2D con GUI cv2/tk + algoritmo puro riusabile. Due backend: - LineShapeMatcher (default): porting Python di line2Dup (linemod-style) - Gradient orientation quantized 8-bin modulo π + spreading - Feature sparse top-magnitude con spacing minimo - Score via shift-add vettorizzato numpy (O(N_features·H·W)) - Piramide multi-risoluzione con pruning varianti al top-level - Supporto mask binaria per modello non-rettangolare - EdgeShapeMatcher (fallback): Canny + matchTemplate multi-rotazione GUI separata da algoritmo. Benchmark clip.png (13 istanze): - Edge backend: 84s, 6/13 score ~0.3 - Line backend: 4.1s, 13/13 score 0.98-1.00 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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+320
@@ -0,0 +1,320 @@
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"""Pattern Matching 2D shape-based via edge template matching multi-rotazione/scala.
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Algoritmo equivalente a Fase Alpha del documento tecnico Vision Suite:
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- Estrazione edge Canny dal template (invarianza illuminazione)
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- Generazione varianti del template edge per ogni (angolo, scala)
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- matchTemplate NCC sulla scena edge per ogni variante
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- Picchi locali con NMS spaziale per multi-istanza
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Uso: vedi `EdgeShapeMatcher.train` e `EdgeShapeMatcher.find`.
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"""
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from __future__ import annotations
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from dataclasses import dataclass
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import cv2
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import numpy as np
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@dataclass
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class Match:
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"""Singola istanza trovata nella scena."""
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cx: float # baricentro x [px] nella scena
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cy: float # baricentro y [px] nella scena
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angle_deg: float # rotazione [0, 360)
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scale: float # fattore scala (1.0 = template originale)
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score: float # similarità NCC [0, 1]
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bbox: tuple[int, int, int, int] # x, y, w, h del template ruotato/scalato
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@dataclass
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class Template:
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"""Variante precomputata del template a un dato (angolo, scala)."""
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angle_deg: float
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scale: float
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edge: np.ndarray # immagine edge ruotata+scalata (uint8 0/255)
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mask: np.ndarray # maschera supporto (uint8 0/255)
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cx_local: float # baricentro nel sistema locale variante
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cy_local: float
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class EdgeShapeMatcher:
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"""Matcher shape-based su edge Canny con rotazione + scala precomputate."""
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def __init__(
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self,
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canny_low: int = 50,
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||||
canny_high: int = 150,
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angle_step_deg: float = 5.0,
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angle_range_deg: tuple[float, float] = (0.0, 360.0),
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||||
scale_range: tuple[float, float] = (1.0, 1.0),
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||||
scale_step: float = 0.1,
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||||
match_method: int = cv2.TM_CCOEFF_NORMED,
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pyramid_levels: int = 3,
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||||
top_score_factor: float = 0.6,
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) -> None:
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self.canny_low = canny_low
|
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self.canny_high = canny_high
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self.angle_step_deg = angle_step_deg
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||||
self.angle_range_deg = angle_range_deg
|
||||
self.scale_range = scale_range
|
||||
self.scale_step = scale_step
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self.match_method = match_method
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self.pyramid_levels = max(1, pyramid_levels)
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self.top_score_factor = top_score_factor
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self.templates: list[Template] = []
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self.template_size: tuple[int, int] = (0, 0) # w, h originale
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@staticmethod
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def _to_gray(img: np.ndarray) -> np.ndarray:
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if img.ndim == 3:
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return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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return img
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||||
def _edges(self, gray: np.ndarray) -> np.ndarray:
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||||
return cv2.Canny(gray, self.canny_low, self.canny_high)
|
||||
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||||
def _scale_list(self) -> list[float]:
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||||
s0, s1 = self.scale_range
|
||||
if s0 >= s1 or self.scale_step <= 0:
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||||
return [float(s0)]
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||||
n = int(np.floor((s1 - s0) / self.scale_step)) + 1
|
||||
return [float(s0 + i * self.scale_step) for i in range(n)]
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||||
|
||||
def _angle_list(self) -> list[float]:
|
||||
a0, a1 = self.angle_range_deg
|
||||
if self.angle_step_deg <= 0 or a0 >= a1:
|
||||
return [float(a0)]
|
||||
n = int(np.floor((a1 - a0) / self.angle_step_deg))
|
||||
return [float(a0 + i * self.angle_step_deg) for i in range(n)]
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||||
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||||
def train(self, template_bgr: np.ndarray) -> int:
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||||
"""Genera varianti per tutte le combinazioni (angolo, scala)."""
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||||
gray = self._to_gray(template_bgr)
|
||||
h, w = gray.shape
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||||
self.template_size = (w, h)
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||||
edge_orig = self._edges(gray)
|
||||
mask_orig = np.full((h, w), 255, dtype=np.uint8)
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||||
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self.templates.clear()
|
||||
scales = self._scale_list()
|
||||
angles = self._angle_list()
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||||
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for s in scales:
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sw = max(8, int(round(w * s)))
|
||||
sh = max(8, int(round(h * s)))
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||||
edge_s = cv2.resize(edge_orig, (sw, sh), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
|
||||
mask_s = cv2.resize(mask_orig, (sw, sh), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
|
||||
# Re-thresh dopo resize
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||||
_, edge_s = cv2.threshold(edge_s, 64, 255, cv2.THRESH_BINARY)
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||||
# Padding diagonale per rotazione senza cropping
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||||
diag = int(np.ceil(np.hypot(sh, sw))) + 4
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||||
pad_y = (diag - sh) // 2
|
||||
pad_x = (diag - sw) // 2
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||||
edge_p = cv2.copyMakeBorder(
|
||||
edge_s, pad_y, diag - sh - pad_y, pad_x, diag - sw - pad_x,
|
||||
cv2.BORDER_CONSTANT, value=0,
|
||||
)
|
||||
mask_p = cv2.copyMakeBorder(
|
||||
mask_s, pad_y, diag - sh - pad_y, pad_x, diag - sw - pad_x,
|
||||
cv2.BORDER_CONSTANT, value=0,
|
||||
)
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||||
center = (diag / 2.0, diag / 2.0)
|
||||
|
||||
for ang in angles:
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||||
M = cv2.getRotationMatrix2D(center, ang, 1.0)
|
||||
edge_r = cv2.warpAffine(
|
||||
edge_p, M, (diag, diag),
|
||||
flags=cv2.INTER_LINEAR, borderValue=0,
|
||||
)
|
||||
mask_r = cv2.warpAffine(
|
||||
mask_p, M, (diag, diag),
|
||||
flags=cv2.INTER_NEAREST, borderValue=0,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Crop minimo bounding mask
|
||||
ys, xs = np.where(mask_r > 0)
|
||||
if len(xs) == 0:
|
||||
continue
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||||
x0, x1 = xs.min(), xs.max() + 1
|
||||
y0, y1 = ys.min(), ys.max() + 1
|
||||
edge_c = edge_r[y0:y1, x0:x1]
|
||||
mask_c = mask_r[y0:y1, x0:x1]
|
||||
|
||||
cx_local = (mask_c.shape[1] - 1) / 2.0
|
||||
cy_local = (mask_c.shape[0] - 1) / 2.0
|
||||
|
||||
self.templates.append(
|
||||
Template(
|
||||
angle_deg=float(ang),
|
||||
scale=float(s),
|
||||
edge=edge_c,
|
||||
mask=mask_c,
|
||||
cx_local=cx_local,
|
||||
cy_local=cy_local,
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
return len(self.templates)
|
||||
|
||||
def _pyrdown_binary(self, img: np.ndarray) -> np.ndarray:
|
||||
"""pyrDown + re-thresh per mantenere binario 0/255."""
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||||
d = cv2.pyrDown(img)
|
||||
_, d = cv2.threshold(d, 32, 255, cv2.THRESH_BINARY)
|
||||
return d
|
||||
|
||||
def find(
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||||
self,
|
||||
scene_bgr: np.ndarray,
|
||||
min_score: float = 0.5,
|
||||
max_matches: int = 10,
|
||||
nms_radius: int | None = None,
|
||||
) -> list[Match]:
|
||||
"""Cerca istanze del template nella scena con strategia piramidale.
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||||
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||||
- Top-level: matching brute-force a bassa risoluzione (veloce, soglia ridotta)
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||||
- Refinement: re-match locale a risoluzione piena per ogni candidato
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||||
"""
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||||
if not self.templates:
|
||||
raise RuntimeError("Matcher non addestrato: chiamare train() prima.")
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||||
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||||
gray = self._to_gray(scene_bgr)
|
||||
scene_edge0 = self._edges(gray)
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||||
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||||
# Piramide scena edge
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||||
scene_pyr = [scene_edge0]
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||||
for _ in range(self.pyramid_levels - 1):
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||||
scene_pyr.append(self._pyrdown_binary(scene_pyr[-1]))
|
||||
top = len(scene_pyr) - 1
|
||||
sf = 2 ** top # scale factor top→0
|
||||
scene_top = scene_pyr[top]
|
||||
|
||||
if nms_radius is None:
|
||||
nms_radius = max(8, min(self.template_size) // 2)
|
||||
|
||||
top_thresh = min_score * self.top_score_factor
|
||||
|
||||
# Top-level brute-force
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||||
candidates: list[tuple[float, int, int, int]] = []
|
||||
for ti, tpl in enumerate(self.templates):
|
||||
edge_top = tpl.edge.copy()
|
||||
mask_top = tpl.mask.copy()
|
||||
for _ in range(top):
|
||||
edge_top = self._pyrdown_binary(edge_top)
|
||||
mask_top = self._pyrdown_binary(mask_top)
|
||||
th, tw = edge_top.shape
|
||||
if th < 6 or tw < 6:
|
||||
continue
|
||||
if scene_top.shape[0] < th or scene_top.shape[1] < tw:
|
||||
continue
|
||||
res = cv2.matchTemplate(
|
||||
scene_top, edge_top, self.match_method, mask=mask_top,
|
||||
)
|
||||
res = np.nan_to_num(res, nan=-1.0, posinf=-1.0, neginf=-1.0)
|
||||
ys, xs = np.where(res >= top_thresh)
|
||||
for y, x in zip(ys, xs):
|
||||
candidates.append((float(res[y, x]), int(x), int(y), ti))
|
||||
|
||||
# Refinement a risoluzione piena: per ogni candidato top, finestra locale
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||||
refined: list[tuple[float, int, int, int]] = []
|
||||
margin = sf + 4
|
||||
for _, xt, yt, ti in candidates:
|
||||
tpl = self.templates[ti]
|
||||
th, tw = tpl.edge.shape
|
||||
x0 = xt * sf
|
||||
y0 = yt * sf
|
||||
sx0 = max(0, x0 - margin)
|
||||
sy0 = max(0, y0 - margin)
|
||||
sx1 = min(scene_edge0.shape[1], x0 + tw + margin)
|
||||
sy1 = min(scene_edge0.shape[0], y0 + th + margin)
|
||||
roi = scene_edge0[sy0:sy1, sx0:sx1]
|
||||
if roi.shape[0] < th or roi.shape[1] < tw:
|
||||
continue
|
||||
res = cv2.matchTemplate(
|
||||
roi, tpl.edge, self.match_method, mask=tpl.mask,
|
||||
)
|
||||
res = np.nan_to_num(res, nan=-1.0, posinf=-1.0, neginf=-1.0)
|
||||
_, max_val, _, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)
|
||||
if max_val < min_score:
|
||||
continue
|
||||
bx = sx0 + max_loc[0]
|
||||
by = sy0 + max_loc[1]
|
||||
refined.append((float(max_val), bx, by, ti))
|
||||
|
||||
refined.sort(key=lambda c: -c[0])
|
||||
|
||||
# NMS spaziale baricentri
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||||
kept: list[Match] = []
|
||||
r2 = nms_radius * nms_radius
|
||||
for score, x, y, ti in refined:
|
||||
tpl = self.templates[ti]
|
||||
cx = x + tpl.cx_local
|
||||
cy = y + tpl.cy_local
|
||||
if any((k.cx - cx) ** 2 + (k.cy - cy) ** 2 < r2 for k in kept):
|
||||
continue
|
||||
th, tw = tpl.edge.shape
|
||||
kept.append(
|
||||
Match(
|
||||
cx=cx, cy=cy,
|
||||
angle_deg=tpl.angle_deg,
|
||||
scale=tpl.scale,
|
||||
score=score,
|
||||
bbox=(x, y, tw, th),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
if len(kept) >= max_matches:
|
||||
break
|
||||
return kept
|
||||
|
||||
# --- Persistenza modello ---
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||||
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||||
def save(self, path: str) -> None:
|
||||
"""Salva matcher su disco (.npz)."""
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||||
meta = np.array(
|
||||
[(t.angle_deg, t.scale, t.cx_local, t.cy_local) for t in self.templates],
|
||||
dtype=np.float32,
|
||||
)
|
||||
params = np.array(
|
||||
[self.canny_low, self.canny_high, self.angle_step_deg,
|
||||
self.angle_range_deg[0], self.angle_range_deg[1],
|
||||
self.scale_range[0], self.scale_range[1], self.scale_step,
|
||||
self.template_size[0], self.template_size[1], self.match_method,
|
||||
self.pyramid_levels, self.top_score_factor],
|
||||
dtype=np.float32,
|
||||
)
|
||||
arrays = {f"edge_{i}": t.edge for i, t in enumerate(self.templates)}
|
||||
arrays.update({f"mask_{i}": t.mask for i, t in enumerate(self.templates)})
|
||||
np.savez_compressed(path, params=params, meta=meta, **arrays)
|
||||
|
||||
@classmethod
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||||
def load(cls, path: str) -> "EdgeShapeMatcher":
|
||||
z = np.load(path)
|
||||
p = z["params"]
|
||||
m = cls(
|
||||
canny_low=int(p[0]),
|
||||
canny_high=int(p[1]),
|
||||
angle_step_deg=float(p[2]),
|
||||
angle_range_deg=(float(p[3]), float(p[4])),
|
||||
scale_range=(float(p[5]), float(p[6])),
|
||||
scale_step=float(p[7]),
|
||||
match_method=int(p[10]),
|
||||
pyramid_levels=int(p[11]) if len(p) > 11 else 3,
|
||||
top_score_factor=float(p[12]) if len(p) > 12 else 0.6,
|
||||
)
|
||||
m.template_size = (int(p[8]), int(p[9]))
|
||||
meta = z["meta"]
|
||||
for i in range(len(meta)):
|
||||
m.templates.append(
|
||||
Template(
|
||||
angle_deg=float(meta[i, 0]),
|
||||
scale=float(meta[i, 1]),
|
||||
edge=z[f"edge_{i}"],
|
||||
mask=z[f"mask_{i}"],
|
||||
cx_local=float(meta[i, 2]),
|
||||
cy_local=float(meta[i, 3]),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
return m
|
||||
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