Hash byte-exact su (dx, dy, bin) ordinati + scale. Se due varianti
post-rasterizzazione hanno lo stesso feature-set, ne tiene solo una.
Tipico caso d'uso: template con simmetrie discrete (quadrati, croci,
forme regolari) generano duplicati esatti per rotazioni multiple
del periodo. Su quadrato 80x80 con angle_step=10 deg: 36 -> 27 varianti
(~25% in meno di lavoro top-pruning).
Approccio conservativo (byte-exact): zero rischio di rimuovere varianti
distinte. Forme arrotondate (cerchi) o template asimmetrici non beneficiano
ma non vengono compromessi.
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NumPy 2.0+ espone np.bitwise_count: implementato in C nativo con
intrinsics SIMD (POPCNT/AVX2 vpopcnt). Aggiunto come fallback secondo
livello quando Numba non e disponibile (es. wheel constraint, env
ristretto). Numba JIT parallel resta default: misura su 1080p 0.5ms
vs 1.6ms (bitwise_count e single-thread).
AVX2 puro su _jit_score_bitmap_rescored richiederebbe C extension
con build nativa: out-of-scope per questo branch (Numba LLVM gia
autovettorizza il loop interno).
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Nuovo kernel _jit_top_max_per_variant: prange esterno sulle varianti
invece di n_vars chiamate JIT separate via ThreadPoolExecutor.
Wrapper Python top_max_per_variant prepara buffer flat (offsets +
dx_flat/dy_flat/bins_flat) e bg per scala.
Default batch_top=False perche su benchmark realistici (Linux 13 core,
72-180 varianti) ThreadPoolExecutor + kernel singolo che rilascia GIL
e gia ottimale. Path batch_top=True utile come opzione per scenari
con n_vars >>> n_threads o overhead chiamate JIT dominante.
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Nuovo kernel _jit_score_bitmap_greedy: per ogni pixel scorre N feature
ed esce non appena hits + remaining < greediness * min_score * N.
Esposto in find() come greediness in [0..1], default 0 (backward compat).
Sostituisce il kernel rescored al top-level quando attivo: salta il
rescore background ma early-exit pixel impossibili. Util su template
con molte feature (>100) e scena con pochi pattern competitivi.
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Cache LRU (chiave: angolo arrotondato a 0.05deg, scale) di
(fx, fy, fb) per evitare warpAffine + gradient + extract ripetuti
durante golden-search refine. Bucket condiviso tra match della stessa
find() e tra find() consecutive sulla stessa ricetta.
Cache invalidata in train(): il template puo essere cambiato.
Limite 256 entry (sufficiente per 32 candidati x 8 valutazioni).
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Alternativa al refine angolare 1D + subpixel quadratico: ottimizza
simultaneamente posizione e angolo con Nelder-Mead 3D inline (no
scipy). Default off (refine_pose_joint=False) per backward compat.
Vantaggio Halcon-style: un singolo iter LM/simplex stila il match a
precisione sub-pixel + sub-step in modo congiunto invece di alternare
assi. Convergenza tipica ~24 valutazioni vs ~15 (golden+quadratico)
ma piu robusto su template asimmetrici dove pose e angolo sono
fortemente correlati.
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ncc_skip_above (default 0.85): se lo score shape e gia molto alto,
salta la verifica NCC (costosa: warp + corr per ogni match). I match
borderline 0.6-0.85 vengono comunque verificati.
Comportamento Halcon-style: NCC come tie-breaker per casi ambigui,
non come gate generalizzato. Su scene con molti match netti riduce
sensibilmente il costo della fase post-NMS.
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Halcon-style: angle_step_deg=0 attiva derivazione automatica
step = atan(2/max_side) deg, clampato [0.5, 10]. Template grande
ottiene step fine, piccolo step grosso. auto_tune emette il valore
calcolato direttamente.
_refine_angle ora usa _effective_angle_step() per coerenza con
training quando la modalita auto e attiva.
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Top-level ritorna top-K picchi locali invece di solo max. Fase full-res
valuta solo crop locali attorno ai picchi propagati (margine =
sf_top + spread + nms_radius/2) invece di scansionare intera scena.
Su scene 1920x1080 con pochi candidati: ~20-30% piu veloce mantenendo
identici match. Vantaggio cresce con scene piu grandi e meno candidati.
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Nuovo kernel JIT _jit_score_bitmap_rescored_strided: valuta solo
pixel su griglia stride x stride al top della piramide. NMS + fase
full-res recuperano precisione. Speed-up ~stride^2 sulla fase coarse,
specie su scene grandi (1920x1080).
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Equivalente a Halcon set_aoi: matching opera su crop locale, coord
output ri-traslate al sistema scena. Costo proporzionale a w*h del
ROI invece di W*H scena intera.
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Ottimizzazioni cumulative (225s -> 73s sul bench suite, 3.07x):
pm2d/line_matcher.py:
- Sub-pixel + plateau centroid spostati DOPO il pre-NMS (prima: 58k chiamate
per clip_preciso anche su candidati poi scartati dalla NMS; ora solo sui
~75 preliminary sopravvissuti). Coordinate intere OK per la decisione
reject, dato che nms_radius >= 8 px.
- Usa nuovo kernel fuso score+rescore (no allocazione intermedia).
- Adaptive plateau_radius + propagazione train_mask per NCC coerente.
- Local crop NCC (diag template invece di intera scena).
- Fallback adattivo se bg_rescore azzera tutti gli score top-level.
pm2d/_jit_kernels.py:
- Nuovo kernel _jit_score_bitmap_rescored: fonde scoring bitmap e rescore
(score - bg) / (1 - bg) in un singolo pass parallelo. Evita allocazione
e passata aggiuntiva (era ~15% del tempo find sul preciso).
pm2d/auto_tune.py:
- LRU cache in-memory sui risultati auto_tune (chiave md5 ROI + mask):
richiamate successive con stessa ROI sono O(1).
- Downsample a 128px prima della correlazione rotazionale
(O(n_angles * H * W) -> insensibile su sample moderati).
- Soglie weak/strong da percentili reali (p55/p85) senza clamp a 100,
con clamp massimo 400 per evitare saturazione su template ad alto contrasto.
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- build: . invece di pull da registry (non disponibile su VPS)
- certresolver: mytlschallenge (già configurato in Traefik)
- redirect HTTP→HTTPS gestito dall'entrypoint web globale
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- .env: aggiunte vars PORT=8080, HOST=127.0.0.1, REGISTRY, TAG
- docker-compose.yml: usa ${PORT:-8080} sia per container env che per
traefik loadbalancer.server.port (coerenza)
- .env.example: template versionato con valori default sicuri
(.env resta in .gitignore, non committato)
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POST /upload_to_folder: sanitizza nome, valida estensione e contenuto
via cv2.imdecode, auto-rename su collisione.
Toolbar UI: bottone 'Carica file', dopo upload ricarica picker.
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V1 Coarse-to-fine angolare:
- Al top-level valuta solo 1 variante ogni coarse_angle_factor (default 2)
- Espande ai vicini nel full-res per preservare accuracy
- Safe anche per template allungati (factor=2 non perde match)
V11 Cache matcher in-memory (LRU, capacita 8):
- Key = md5(ROI bytes + params tecnici che influenzano il training)
- Re-match con stessi parametri: train_time = 0s (era 0.5-1.5s)
- OrderedDict LRU con _cache_get_matcher / _cache_put_matcher
P1 Fit parabolico 2D bivariato:
- In _subpixel_peak ora usa stencil 3x3 completo: f(dx,dy) = a + b*dx
+ c*dy + d*dx^2 + e*dy^2 + f*dx*dy
- Argmax analytic solve di sistema 2x2; fallback separabile se det~0
- Precisione attesa: 0.1-0.3 px (era 0.5 px separabile)
P5 Golden-section angle search:
- Sostituisce 5 sample equispaziati con convergenza log(n)
- Tol 0.1 gradi, 8 iterazioni max
- Helper _score_at_angle interno per valutare score a offset arbitrario
P2 Weighted centroid plateau:
- Peso = (score - (max-0.01))^2 per enfatizzare top del plateau
Benchmark suite 16 casi (4 immagini x full/part x fast/preciso):
prima Fase 1: totale find 27.3s
dopo Fase 1: totale find 25.1s
nessuna regressione match count, alcuni casi miglioramenti precisione.
ROADMAP.md aggiornato con checklist Fase 1.
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- GET /folder_image/{filename}?w=N: PNG ridotto cache 1h
- Frontend: 2 thumb-picker al posto dei select (thumb + nome + caret)
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Rinomina il parametro tecnico verify_threshold in un preset semantico
che operatore/cliente capisce senza leggere docs:
off -> 0.00 (tutti i match shape-based passano)
leggero -> 0.20 (tollera illuminazione/riflessi)
medio -> 0.35 (consigliato, default)
forte -> 0.50 (massima selettivita, scarta mismatch intensita)
UI: dropdown etichettato 'Filtro falsi positivi (verifica intensita colori)'
accanto a precisione angolare. Override tecnico (numerico) resta in
sezione Avanzate.
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- .env con IMAGES_DIR=Test
- server: _load_env legge .env senza dip extra
- GET /images lista file, POST /load_from_folder carica per nome
- frontend: file picker sostituiti con 2 select popolati all avvio
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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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Test tooth_rim foro grande: 12x piu veloce (0.14s vs 1.77s) perche
angle_max=0 genera 1 sola variante angolare invece di 72.
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Bug: _IMAGES era dict in-memory, restart server → browser con id cached
riceveva 404 'Immagini non trovate'.
Fix: scrittura PNG in /tmp/pm2d_cache/{id}.png al upload, _load_image()
prova cache memory prima di leggere disco.
Rimossa funzione _store_image duplicata.
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Sostituisce GUI cv2/tkinter con webapp standalone:
Server (pm2d/web/server.py):
- FastAPI + uvicorn
- Endpoint: GET /, POST /upload, POST /match, POST /auto_tune,
GET /image/{id}/raw
- In-memory image store (uuid-based)
- Rendering annotated server-side via opencv (overlay bbox + edges
template warpati)
Frontend (pm2d/web/static/):
- index.html: layout 3 colonne (MODELLO | SCENA | PARAMETRI) + footer
legenda
- style.css: tema dark, CSS grid responsive
- app.js: canvas HTML5 per visualizzazione scalata fit,
ROI selection con drag mouse, form parametri live,
MATCH button, Auto-tune button
Parametri modificabili INLINE (niente dialog separata).
Enter su qualsiasi campo triggera MATCH.
Legenda match in fondo con pallino colorato + dati.
main.py ora lancia il server webapp. Deprecato ingresso GUI cv2
(pm2d/gui.py resta importable per backward compat).
Test: /match su rings_and_nuts: 3/3 ruote in 1.14s (train 0.36s + find 0.77s).
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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
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Adriano
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