Bug: modello == scena non sovrapponeva perfettamente.
1. refine_angle trovava angoli spurious -2.5 deg con score saturo 1.0
perche' parabolic fit su picco saturo estrapola rumore.
Fix: skip refine quando original_score >= 0.99
2. Subpixel peak su plateau (spread_radius=5 satura picco su area)
sceglieva pixel random via cv2.minMaxLoc.
Fix: se >1 pixel a score >= max-0.01 nel raggio 10 usa CENTROIDE
del plateau invece del parabolic fit.
Test self-match tooth_rim foro piccolo:
prima: pos=(355, 111.50) delta=(0, -3.50) ang=-2.5 deg
dopo: pos=(355, 115.00) delta=(0, +0.00) ang=+0.0 deg
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Due ottimizzazioni chiave:
1. Spread bitmap uint8 invece di response map (N_BINS, H, W) float32
- 32x meno memoria, cache-friendly
- Nuovi kernel Numba: _jit_score_bitmap, _jit_popcount_density
- Formato: spread[y,x] bit b = bin b attivo nel raggio di spread
- _refine_angle usa slicing su bitmap con mask & bit
2. Pre-NMS prima di refine_angle/verify_ncc
- Problema: loop 'for raw in candidati' applicava refine+verify A OGNI
candidato prima del check NMS → 2000+ refine chiamati per ~25 match
- Fix: pre-NMS su (cx, cy) subpixel, limita a max_matches*3 candidati,
poi refine + verify solo su quelli
- Esempio worst case: lama_full_fast 55.9s → 1.13s (49x)
Benchmark suite 16 scenari (4 immagini x full/part x fast/preciso):
prima: totale find 94.6s
dopo: totale find 27.3s (3.5x globale)
casi peggiori <5s (prima erano >50s)
ROI parziali (solo metà oggetto) funzionano in tutti i casi.
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- max_vars_full = max(max_matches*8, n_variants // 2): protegge perf con
molte scale mantenendo metà delle varianti al full-res (vs intero senza cap
che dava 22s su 864 varianti, vs 80s screenshot utente)
- Dialog tkinter: resizable, minsize 360x420, Entry col peso 2 espandibile
- Finestra risultati cv2: WINDOW_NORMAL con resizeWindow iniziale 1600x900
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Problema: in scenari con molte scale (ring detection), il matcher perdeva
istanze a scale estreme:
1. Cap max_vars_full (default max_matches*8) escludeva la pose corretta
2. bg_map usava box fissa = template_size, penalizzando varianti a scala
grande dove il template reale è più grande del box
Fix:
- Rimosso cap hard sul numero di varianti full-res (Numba compensa velocità)
- bg_map PER-SCALA: cache {scale: bg_map} con box size scalata
appropriatamente (tw*scale, th*scale). Calcolato una volta per scala
unica, poi ogni variante usa il suo bg_map
Benchmark rings_and_nuts (template ruota grande, 3 ruote nella scena a
dimensioni diverse):
prima: 2/3 match (persa la grande)
dopo: 3/3 match score 1.0 a scale 1.00, 0.95, 0.80
Regression:
clip→clip: 13/13 invariato (0.93s)
ring→clip FP: 3 (era 1 con bg fisso, era 10 senza bg)
compromesso ragionevole: verify_threshold=0.5 elimina gli ultimi FP
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Problema: matcher linemod con solo orientamento gradient può dare score alto
su texture dense/rumore che per caso accumulano orientamenti compatibili.
Esempio: template ruota dentata su scena clip → match a score 0.9 (errati).
Fix in 2 livelli:
1. Background score LOCALE nel find()
- _bg_map(resp, box_size) = densità media bin attivi in bbox template
- Rinormalizza score: s' = max(0, (s - bg) / (1 - bg))
- Annulla contributo di zone sature ma preserva pattern puliti
2. Verify NCC post-hoc
- _verify_ncc(): warpa template alla pose (cx, cy, angle, scale) e
calcola NCC classico su intensità con la scena sottostante
- Threshold di default 0.4 elimina FP con edge orientati casualmente
- Parametro esposto in GUI (verify_threshold)
Rimossa penalty di saturazione nel response_map (ridondante).
Test regression (ruote dentate vs clip, clip vs ruote dentate):
no verify: 12+ falsi positivi con score ~0.7
verify 0.4: 1-2 falsi positivi rimanenti, true positive invariati
verify 0.5: 0 falsi positivi, 1 TP scale piccola perso
Benchmark clip→clip (13 istanze):
full pipeline (Numba + threads + refine + subpix + verify): 1.12s
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- Nuovo modulo pm2d/_jit_kernels.py con _jit_score_by_shift Numba njit
parallel + fastmath + boundscheck=False
- Parallelizzazione per riga output (no race condition su acc)
- Fallback automatico numpy se numba non installato
- Warmup automatico al module import (evita JIT lag al 1 match)
Benchmark clip.png (13 istanze):
prima (numpy + threads): 1.55s
dopo (numba + threads): 0.72s
speedup: 2.1x
Pipeline totale full (refine+subpix): 0.80s
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Adriano