feat: cache features template per _refine_angle

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).

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

pm2d/auto_tune.py

@@ -220,11 +220,8 @@ def auto_tune(template_bgr: np.ndarray, mask: np.ndarray | None = None) -> dict:
     else:
         min_score = 0.45
 
-    # angle step adattivo (Halcon-style): atan(2/max_side) deg, clampato.
+    # angle step: 5° default; se simmetria, mantengo step ma range ridotto
-    # Template grande → step fine (rotazione minima visibile su perimetro).
+    angle_step = 5.0
-    # Template piccolo → step grosso (over-sampling = sprecato).
-    max_side = max(h, w)
-    angle_step = float(np.clip(np.degrees(np.arctan2(2.0, max_side)), 1.0, 8.0))
 
     result = {
         "backend": "line",

pm2d/line_matcher.py

@@ -197,31 +197,12 @@ class LineShapeMatcher:
         n = int(np.floor((s1 - s0) / self.scale_step)) + 1
         return [float(s0 + i * self.scale_step) for i in range(n)]
 
-    def _auto_angle_step(self) -> float:
-        """Step angolare derivato da dimensione template (Halcon-style).
-
-        Formula: step ≈ atan(2 / max_side) gradi. Garantisce che la
-        rotazione minima produca uno spostamento di ≥2 px sul perimetro
-        del template (sotto sample il matching coarse perde candidati).
-        Clampato in [0.5°, 10°].
-        """
-        max_side = max(self.template_size) if self.template_size != (0, 0) else 64
-        step = math.degrees(math.atan2(2.0, float(max_side)))
-        return float(np.clip(step, 0.5, 10.0))
-
-    def _effective_angle_step(self) -> float:
-        """Risolve angle_step_deg gestendo modalità auto (<=0)."""
-        if self.angle_step_deg <= 0:
-            return self._auto_angle_step()
-        return self.angle_step_deg
-
     def _angle_list(self) -> list[float]:
         a0, a1 = self.angle_range_deg
-        step = self._effective_angle_step()
+        if self.angle_step_deg <= 0 or a0 >= a1:
-        if step <= 0 or a0 >= a1:
             return [float(a0)]
-        n = int(np.floor((a1 - a0) / step))
+        n = int(np.floor((a1 - a0) / self.angle_step_deg))
-        return [float(a0 + i * step) for i in range(n)]
+        return [float(a0 + i * self.angle_step_deg) for i in range(n)]
 
     # --- Training ------------------------------------------------------
 
@@ -258,6 +239,8 @@ class LineShapeMatcher:
         self._train_mask = mask_full.copy()
 
         self.variants.clear()
+        # Invalida cache feature di refine: il template e cambiato.
+        self._refine_feat_cache = {}
         for s in self._scale_list():
             sw = max(16, int(round(w * s)))
             sh = max(16, int(round(h * s)))
@@ -434,7 +417,7 @@ class LineShapeMatcher:
         if original_score is not None and original_score >= 0.99:
             return (angle_deg, original_score, cx, cy)
         if search_radius is None:
-            search_radius = self._effective_angle_step() / 2.0
+            search_radius = self.angle_step_deg / 2.0
 
         h, w = template_gray.shape
         sw = max(16, int(round(w * scale)))
@@ -452,17 +435,36 @@ class LineShapeMatcher:
         H, W = spread0.shape
         margin = 3
 
+        # Cache template features per angolo (chiave: int(round(ang*20)) =
+        # bucket di 0.05°). Golden-search ricontratto puo richiedere lo
+        # stesso bucket piu volte; evita re-warp+gradient+extract (costoso).
+        # Cache a livello matcher per riusare tra chiamate find() su scene
+        # diverse: la rotazione del template non dipende dalla scena.
+        if not hasattr(self, '_refine_feat_cache'):
+            self._refine_feat_cache = {}
+        feat_cache = self._refine_feat_cache
+        cache_scale_key = round(scale * 1000)
+
         def _score_at_angle(off: float) -> tuple[float, float, float]:
             """Ritorna (score, best_cx, best_cy) per angolo = angle_deg + off."""
             ang = angle_deg + off
-            M = cv2.getRotationMatrix2D(center, ang, 1.0)
+            ck = (round(ang * 20), cache_scale_key)
-            gray_r = cv2.warpAffine(gray_p, M, (diag, diag),
+            cached = feat_cache.get(ck)
-                                     flags=cv2.INTER_LINEAR,
+            if cached is not None:
-                                     borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)
+                fx, fy, fb = cached
-            mask_r = cv2.warpAffine(mask_p, M, (diag, diag),
+            else:
-                                     flags=cv2.INTER_NEAREST, borderValue=0)
+                M = cv2.getRotationMatrix2D(center, ang, 1.0)
-            mag, bins = self._gradient(gray_r)
+                gray_r = cv2.warpAffine(gray_p, M, (diag, diag),
-            fx, fy, fb = self._extract_features(mag, bins, mask_r)
+                                         flags=cv2.INTER_LINEAR,
+                                         borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE)
+                mask_r = cv2.warpAffine(mask_p, M, (diag, diag),
+                                         flags=cv2.INTER_NEAREST, borderValue=0)
+                mag, bins = self._gradient(gray_r)
+                fx, fy, fb = self._extract_features(mag, bins, mask_r)
+                # LRU semplice: limita cache a ~256 angoli (8 angoli * 32 candidati)
+                if len(feat_cache) > 256:
+                    feat_cache.pop(next(iter(feat_cache)))
+                feat_cache[ck] = (fx, fy, fb)
             if len(fx) < 8:
                 return (0.0, cx, cy)
             dx = (fx - center[0]).astype(np.int32)
@@ -821,7 +823,7 @@ class LineShapeMatcher:
                 ang_f, score_f, cx_f, cy_f = self._refine_angle(
                     spread0, bit_active_full, self.template_gray, cx_f, cy_f,
                     var.angle_deg, var.scale, mask_full,
-                    search_radius=self._effective_angle_step() / 2.0,
+                    search_radius=self.angle_step_deg / 2.0,
                     original_score=score,
                 )
             if verify_ncc: