merge: UCS coerente centro pose

L'UCS del match precedentemente proiettava il baricentro feature
template alla pose, ma:
- Il baricentro veniva calcolato da una variante a 0° (v0) i cui dx/dy
  sono offsets relativi al centro PADDED (non al centro template puro)
- _extract_features dipende dai parametri matcher che possono differire
  da quelli del preview se la ricetta e' caricata
- Risultato: UCS appariva con offset costante errato rispetto al centro
  visibile del pezzo

Fix: UCS sul centro POSE del match (m.cx, m.cy) = posizione del centro
template originale nella scena (questo e' esattamente cio' che
_subpixel_peak ritorna). Coerente, prevedibile, "fissato" sul centro
del pezzo.

Per coerenza visiva, anche preview_edges sposta UCS dal baricentro al
CENTRO ROI (rh/2, rw/2). Cosi' il modello mostra UCS nello stesso
identico punto relativo dove apparira' nel match dopo
traslazione+rotazione della pose.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

pm2d/web/server.py

@@ -143,40 +143,54 @@ def _draw_matches(scene: np.ndarray, matches: list[Match],
     nell'anteprima modello.
     """
     out = scene.copy()
-    # Baricentro UCS in coord template (calcolato una volta dal matcher
-    # se disponibile): mean delle feature di una variante a 0°. Questo e'
-    # lo stesso baricentro mostrato nell'anteprima modello.
-    bary_dx = bary_dy = 0.0
-    if matcher is not None and matcher.variants:
-        # Trova variante con angle_deg piu vicino a 0
-        v0 = min(matcher.variants, key=lambda v: abs(v.angle_deg))
-        if len(v0.levels[0].dx) > 0:
-            bary_dx = float(np.mean(v0.levels[0].dx))
-            bary_dy = float(np.mean(v0.levels[0].dy))
+    # Lunghezza assi UCS: stessa formula dell'anteprima modello
+    # (0.15 * max lato template) scalata per m.scale → coerenza dimensionale.
+    if matcher is not None and matcher.template_size != (0, 0):
+        L_base = int(0.15 * max(matcher.template_size))
+    else:
+        L_base = 30
+    H_scene, W_scene = scene.shape[:2]
 
     for i, m in enumerate(matches):
-        # Proietta baricentro template alla pose del match
-        # (delta-rotation rispetto alla variante a 0)
+        # UCS posizionato esattamente sul CENTRO POSE del match (m.cx, m.cy):
+        # equivale al centro template traslato alla scena, ruotato con
+        # m.angle_deg. Coerente con UCS dell'anteprima modello che ora
+        # e' anche sul centro ROI (vedi preview_edges).
         ax = np.deg2rad(m.angle_deg)
         ca, sa = np.cos(ax), np.sin(ax)
-        bx_scene = m.cx + (bary_dx * ca + bary_dy * sa) * m.scale
-        by_scene = m.cy + (-bary_dx * sa + bary_dy * ca) * m.scale
-        cx, cy = int(round(bx_scene)), int(round(by_scene))
-        # Lunghezza assi: 30% del lato bbox per essere visibile e scalato
-        if m.bbox_poly is not None and len(m.bbox_poly) >= 2:
-            L = int(np.linalg.norm(m.bbox_poly[1] - m.bbox_poly[0]) * 0.4)
+        cx, cy = int(round(m.cx)), int(round(m.cy))
+        # Overlay edge del modello orientato (richiesta utente):
+        # warpa template alla pose, applica hysteresis identica al matcher,
+        # disegna pixel edge come overlay verde tenue.
+        if template_gray is not None and matcher is not None:
+            t = template_gray
+            th, tw = t.shape
+            cx_t = (tw - 1) / 2.0; cy_t = (th - 1) / 2.0
+            M = cv2.getRotationMatrix2D((cx_t, cy_t), m.angle_deg, m.scale)
+            M[0, 2] += m.cx - cx_t
+            M[1, 2] += m.cy - cy_t
+            warped_gray = cv2.warpAffine(
+                t, M, (W_scene, H_scene),
+                flags=cv2.INTER_LINEAR, borderValue=0)
+            mag, _ = matcher._gradient(warped_gray)
+            if matcher.weak_grad < matcher.strong_grad:
+                edge_mask = matcher._hysteresis_mask(mag)
             else:
-            L = 40
-        L = max(20, L)
-        # X axis (rosso) ruotato secondo angle del match
-        x_end = (int(cx + L * np.cos(ax)), int(cy - L * np.sin(ax)))
+                edge_mask = mag >= matcher.strong_grad
+            if edge_mask.any():
+                edge_overlay = np.zeros_like(out)
+                edge_overlay[edge_mask] = (0, 220, 0)  # verde brillante
+                out = cv2.addWeighted(out, 1.0, edge_overlay, 0.6, 0)
+        L = max(20, int(L_base * m.scale))
+        # X axis = rotazione di (1, 0) con cv2 matrix → (cos, -sin)
+        x_end = (int(cx + L * ca), int(cy - L * sa))
+        # Y axis = rotazione di (0, 1) con cv2 matrix → (sin, cos)
+        # A m.angle_deg=0 deve puntare GIU' (image y-down convenzione modello)
+        y_end = (int(cx + L * sa), int(cy + L * ca))
         cv2.arrowedLine(out, (cx, cy), x_end,
                         (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA, tipLength=0.2)
         cv2.putText(out, "X", (x_end[0] + 4, x_end[1] + 5),
                     cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)
-        # Y axis (verde) perpendicolare; +90° in image coords = giu' visivo
-        y_end = (int(cx + L * np.cos(ax + np.pi / 2)),
-                 int(cy - L * np.sin(ax + np.pi / 2)))
         cv2.arrowedLine(out, (cx, cy), y_end,
                         (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA, tipLength=0.2)
         cv2.putText(out, "Y", (y_end[0] + 4, y_end[1] + 12),
@@ -737,26 +751,23 @@ def preview_edges(p: EdgePreviewParams):
         b = int(fb[i])
         col = bin_colors[b % len(bin_colors)]
         cv2.circle(out, (int(fx[i]), int(fy[i])), 2, col, -1, cv2.LINE_AA)
-    # UCS sul baricentro feature (richiesta utente): assi X rosso, Y verde
-    bary_cx = bary_cy = None
-    if len(fx) > 0:
-        bary_cx = float(np.mean(fx))
-        bary_cy = float(np.mean(fy))
-        bx, by = int(round(bary_cx)), int(round(bary_cy))
-        axis_len = max(20, int(0.15 * max(out.shape[:2])))
-        # X axis (rosso, verso destra)
+    # UCS sul CENTRO ROI (coerente con _draw_matches che usa centro pose).
+    # In questo modo l'UCS visualizzato nel modello = UCS del match (modulo
+    # rotazione/traslazione data dalla pose del pezzo trovato).
+    rh, rw = roi_img.shape[:2]
+    bx, by = (rw - 1) // 2, (rh - 1) // 2
+    axis_len = max(20, int(0.15 * max(rw, rh)))
     cv2.arrowedLine(out, (bx, by), (bx + axis_len, by),
                     (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA, tipLength=0.2)
     cv2.putText(out, "X", (bx + axis_len + 4, by + 5),
                 cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1, cv2.LINE_AA)
-        # Y axis (verde, verso il basso = convenzione image y-down)
     cv2.arrowedLine(out, (bx, by), (bx, by + axis_len),
                     (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA, tipLength=0.2)
     cv2.putText(out, "Y", (bx + 4, by + axis_len + 12),
                 cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA)
-        # Origine: cerchio bianco con bordo nero
     cv2.circle(out, (bx, by), 4, (0, 0, 0), -1, cv2.LINE_AA)
     cv2.circle(out, (bx, by), 3, (255, 255, 255), -1, cv2.LINE_AA)
+    bary_cx, bary_cy = float(bx), float(by)
     img_id = _store_image(out)
     n_edge_strong = int((mag >= m.strong_grad).sum())
     n_edge_total = int(edge_mask.sum() / 255)