MatchResp ora include diag dict (CC feature). UI rendering:
- Nuovo pannello pieghevole "🔍 Diagnostica" sotto i tempi
- Per ogni match mostra:
* pipeline pruning (vars total → top_eval → top_pass → full_eval)
* candidati (raw → pre_nms → final)
* drop reasons (NCC, score, recall, bbox, NMS) con counter
* soglie effettive applicate
* flag attivi (polarity, soft, subpix-LM)
- Quando 0 match → pannello si apre automaticamente + mostra hint
contestuale specifico:
* "0 candidati top" → suggerisce ↓ min_score / top_thresh
* "tutti dropped da NCC" → ↓ verify_threshold (filtro_fp)
* "score post-NCC sotto" → ↓ min_score
* "recall basso" → ↓ min_recall
* "bbox out-of-scene" → check pose / search_roi
Risolve il pattern "0 match perche'?" con guida actionable invece
del black-box. Tutti e 3 endpoint match (/match, /match_simple,
/match_recipe) propagano il diag.
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Manca il path "load" della V feature: utente poteva salvare ricetta
ma non caricarla dalla UI. Aggiunto:
Server:
- POST /recipes/{name}/load: carica .npz in cache _RECIPE_MATCHERS
- POST /match_recipe: usa matcher caricato senza re-train (zero
training time, solo find params propagati)
UI:
- Dropdown ricette disponibili (auto-refreshed da GET /recipes)
- Bottone "Carica" attiva ricetta + popola state.active_recipe
- Bottone "Stacca" torna al flow normale (training da ROI)
- Status indicator mostra ricetta attiva e dimensioni
doMatch dispatcha automaticamente:
- ricetta attiva → /match_recipe (no model/ROI necessari)
- altrimenti → /match o /match_simple come prima
Use case: ricetta tarata offline, deploy a runtime production senza
ricaricare modello+ROI ogni volta.
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UI esponev gia' /auto_tune endpoint ma non c'era trigger user-facing.
Aggiunto bottone toolbar accanto a MATCH:
- Calcola tutti i parametri tecnici dalla ROI selezionata (gradient,
feature, piramide, angle_step, simmetria)
- Esegue self-validation training+find su template
- Applica i valori derivati ai campi della sezione Avanzate
- Mostra alert con riepilogo + meta diagnostica
(simmetria detected, self-validation result, ecc.)
Endpoint /auto_tune ora ritorna anche meta (_self_score, _validation,
_symmetry_order, _orient_entropy) per feedback UI invece di filtrarli.
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UI espone tutti i nuovi flag tramite sezione pieghevole "Modalita Halcon"
nel pannello impostazioni. Default off = comportamento backward compat.
Flag esposti (checkbox + numerici):
- use_polarity (F): 16-bin orientation mod 2pi
- use_gpu (R): OpenCL UMat con silent fallback CPU
- use_soft_score (Y): score continuo cos(theta_t-theta_s)
- subpixel_lm (Z): refinement 0.05 px gradient field
- refine_pose_joint: Nelder-Mead 3D (cx,cy,theta)
- pyramid_propagate: top-K propagation a full-res
- min_recall (M): filtro feature-recall
- nms_iou_threshold (A): IoU bbox poligonale
- greediness: early-exit kernel
- coarse_stride: sub-sampling top-level
- search_roi: x,y,w,h area di ricerca
Persistenza ricette (V):
- Endpoint POST /recipes: training + save .npz in recipes/
- Endpoint GET /recipes: lista
- UI: campo nome + bottone "Salva" sotto i flag
Server SimpleMatchParams esteso con tutti i campi; pipeline match_simple
propaga init-flags al cache key (use_polarity/use_gpu = retrain) e
find-flags al m.find().
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3 fix per match spuri ad alto score visti su scena reale:
1. NCC con guard varianza minima: se template-patch o scene-patch
hanno std quasi-zero (zone uniformi bianche/nere) NCC e instabile
e da false-correlation alta. Ora ritorna 0 sotto soglia varianza.
2. Reject post-bbox: se il bounding-box ruotato del match sfora
la scena per piu del 25%, scarto (centro derivato male o scala
incoerente). Tollera 25% out-of-bounds (bordi).
3. FILTRO_FP_MAP alzato: leggero 0.20→0.30, medio 0.35→0.50,
forte 0.50→0.70. Default piu conservativo per evitare match
spuri su zone con pochi edge.
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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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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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Adriano