Le ricette pre-trained (binari numpy compressi) sono dati utente
specifici della macchina/ROI/template, non vanno versionati.
Rimosso Pippo.npz dal repo (mantenuto su filesystem locale).
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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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Nuovo helper _self_validate(): post-stima parametri, esegue dry-run
training+find sul template stesso e regola i parametri se subottimali.
Loop di auto-correzione (analogo a Halcon inspect_shape_model):
1. Se top-level piramide ha <8 feature → riduce pyramid_levels
2. Se train produce 0 varianti → dimezza weak/strong_grad
3. Se find sul template fallisce → riduce soglie + num_features
4. Se self-score < 0.7 → abbassa weak_grad
Costo: 1 train minimale (1 variante) + 1 find su canvas tpl + padding,
~50ms su template 100x100. Ne vale la pena per evitare match-time
errors su scene reali con parametri estimato male.
Esposto via auto_tune(self_validate=True) default; meta '_self_score'
e '_validation' nel dict risultato per logging UI.
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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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Flag opzionale use_gpu=False/True su LineShapeMatcher e helper:
- opencl_available() per probe runtime
- set_gpu_enabled(bool) per attivare/disattivare globalmente
Quando attivo + cv2.ocl.haveOpenCL() True: Sobel + dilate +
warpAffine usano UMat con dispatch automatico kernel GPU
(Intel UHD, AMD, NVIDIA via OpenCL ICD). Speedup tipico 1.5-3x
sui filtri OpenCV (sec 1080p), gain finale ~10-15% sul total
find() perche' kernel JIT score-bitmap rimane CPU (Numba).
Path silently fallback CPU se OpenCL non disponibile (es. build
opencv-python senza ICD). Non rompe niente in ambienti non-GPU.
Per veri 20-50x speedup servirebbe kernel CUDA dedicato del
score-bitmap (out of scope, CPU + Numba e gia' molto buono).
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Aggiunge una view extra al matcher gia addestrato. Le varianti
della nuova view vengono APPENDATE a self.variants col tag view_idx
e partecipano al pruning/matching come le altre.
NCC verify usa il template della view che ha matchato (via
_get_view_template + parametro view_idx propagato a _verify_ncc).
Halcon-equivalent: create_aniso_shape_model con fusione N viste.
Use case: pezzo che cambia aspetto (chiaro/scuro, prima/dopo
trattamento, illuminazioni diverse) → un solo matcher robusto
invece di N matcher distinti.
API:
m.train(template_chiaro)
m.add_template_view(template_scuro)
m.find(scene) # match su entrambi gli aspetti
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Halcon-equivalent write_shape_model / read_shape_model. Salva su
file .npz compresso:
- Tutti i parametri matcher (incluso use_polarity)
- Template gray + maschera training
- Tutte le varianti pre-computate (con piramide flat per scrittura
efficiente, ~12KB per template 80x80 con 28 varianti)
Caso d'uso: training offline su workstation, deploy a runtime
production senza re-train. load_model() istantaneo: skip training
(che e' il costo dominante per molte scale/angoli).
Format version 1, np.savez_compressed (zlib).
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_subpixel_refine_lm: per ogni feature template, calcola normale
gradient nella scena (bilineare) e stima shift (dx, dy) globale
che minimizza errore direzionale gradient field. Iterazione damped
(max 1px/iter) per stabilita.
Halcon-equivalent SubPixel='least_squares_high'. Precisione attesa
0.05 px (vs 0.5 px del fit quadratico 2D plain). Costo: ~5ms per
match aggiuntivi (negligibile vs total find).
Default off (subpixel_lm=False, backward compat). Attivare per
applicazioni di alignment/dimensional inspection.
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_compute_soft_score: cos(theta_template - theta_scena) continuo
(non quantizzato a bin) pesato per magnitude. Polarity-aware se
use_polarity=True (mod 2pi) else |cos| (mod pi).
Quando use_soft_score=True (default off, backward compat), lo score
finale e' fuso con quello shape: piu discriminante per match a
piccola rotazione (penalita' graduale invece di binaria on/off).
Equivalente a Halcon Metric='use_polarity' / 'ignore_global_polarity'
in find_shape_model.
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_compute_recall calcola hits/N feature template alla pose finale
(post sub-pixel refine). Equivalente Halcon MinScore originale:
quante feature shape effettivamente combaciano sul match accettato.
Param min_recall (default 0 = off, backward compat). Util quando
NCC e' alto ma poche feature reali matchano (es. match parziale
su zona di simil-tessitura). Soglia 0.7-0.9 raccomandata per
filtri stringenti.
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Bug osservato: con precisione "veloce" (10 deg) il matching dava
risultati migliori che con "preciso" (2 deg). Causa: con step fine
ci sono molte varianti vicine, score top-level ravvicinati e:
- top_thresh = min_score * 0.5 troppo aggressivo: scartava varianti
valide che sarebbero state scelte al full-res
- coarse_angle_factor=2 (skip 1 ogni 2): col fine vicini sono quasi
identici, ma il pruning skippava la migliore
Fix: quando angle_step <= 3 deg, automatic:
- top_score_factor min 0.7 (vs default 0.5)
- coarse_angle_factor = 1 (no skip varianti)
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Bug: score finale = (shape + ncc) / 2 puo scendere sotto min_score
impostato dall'utente. La UI mostrava match con score < soglia
perche il filtro min_score era applicato solo allo shape-score
iniziale, non al risultato finale post-NCC.
Aggiunto re-check dopo averaging: scarta match con score finale
< min_score. Coerenza filtro user-facing ripristinata.
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Bug JS: SYM_MAP[user.simmetria] || 360 trasforma il valore valido 0
(invariante = nessuna rotazione) in 360 = no simmetria. Risultato:
cambiare simmetria nel pannello avanzato non aveva effetto se
selezionato invariante; per le altre opzioni il valore passava
ma con potenziale altri valori 0 in futuro.
Sostituito con ?? per distinguere "chiave mancante" da "valore zero".
Stessa fix per PREC_MAP.
Inoltre allineato FP_MAP JS al server (medio 0.35 -> 0.50, ecc.)
per coerenza UI/backend.
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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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LineShapeMatcher.set_angle_range_around(center, tol): restringe
angle_range a (center-tol, center+tol). Use case: feeder/posizionamento
meccanico noto a priori. Esempio:
m.set_angle_range_around(0, 20) # cerca solo in [-20, +20]
auto_tune accetta angle_tolerance_deg + angle_center_deg: emette
angle_min/angle_max ristretti se hint fornito. Cache key include
hint per non collidere con tune default.
Beneficio misurato: angle_step=5 deg, template 80x80
- range 360°: 72 varianti
- range ±15°: 6 varianti (12x meno = matching ~12x piu veloce)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Flag opt-in use_polarity=True su LineShapeMatcher: distingue edge
chiaro->scuro da scuro->chiaro raddoppiando i bin (8 mod pi a 16
mod 2pi). Riduce match accidentali quando il template e direzionale
ma scena ha bordo opposto (es. pezzo nero su bg chiaro vs pezzo
chiaro su bg nero).
Implementazione:
- _gradient calcola atan2 mod 2pi quando use_polarity
- _spread_bitmap usa uint16 (16 bit) invece di uint8 (8 bit)
- Nuovi kernel JIT _jit_score_bitmap_rescored_u16 e
_jit_popcount_density_u16
- Wrapper Python score_bitmap_rescored / popcount_density fanno
dispatch su dtype dello spread
Default off (use_polarity=False) = backward compat completo, 8 bin.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
_poly_iou via cv2.intersectConvexConvex: IoU esatto tra bbox
orientati. Sostituisce distanza-centro nel NMS post-refine.
Vantaggio: due pezzi adiacenti con centri vicini (entro nms_radius)
ma orientamenti diversi non vengono piu fusi se overlap reale e
basso. Stesso pezzo trovato da varianti angolari diverse (centri
uguali, IoU ~1) viene correttamente droppato.
Param nms_iou_threshold default 0.3. Fallback distanza centro
(r2/4) come safety per bbox degeneri.
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3 problemi visibili da test interattivo:
1. Match duplicati: stesso oggetto trovato da varianti angolari
diverse, NMS pre-refine non basta perche refine sposta i match.
Aggiunto NMS post-refine cross-variant.
2. Score sempre alto/saturato a 1.0: NCC era opzionale (skip>=0.85)
e non veniva mescolato nello score. Ora ncc_skip_above=1.01
(NCC sempre) e score finale = (shape + NCC) / 2: piu discriminante.
3. Angolo impreciso: _refine_angle aveva early-exit per shape-score
>= 0.99, ma quel valore satura facile (con pyramid_propagate o
spread ampio) senza garantire angolo preciso. Rimosso early-exit:
refine angolare e' sempre essenziale per orientamento sub-step.
Inoltre: pyramid_propagate default False (era True), riduce duplicati
da picchi propagati su angle-vicini. propagate_topk default 4 (era 8).
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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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Adriano