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| Author | SHA1 | Date | |
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| ba4024d252 |
+26
-24
@@ -239,8 +239,6 @@ class LineShapeMatcher:
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self._train_mask = mask_full.copy()
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self.variants.clear()
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# Invalida cache feature di refine: il template e cambiato.
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self._refine_feat_cache = {}
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for s in self._scale_list():
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sw = max(16, int(round(w * s)))
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sh = max(16, int(round(h * s)))
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@@ -435,24 +433,9 @@ class LineShapeMatcher:
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H, W = spread0.shape
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margin = 3
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# Cache template features per angolo (chiave: int(round(ang*20)) =
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# bucket di 0.05°). Golden-search ricontratto puo richiedere lo
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# stesso bucket piu volte; evita re-warp+gradient+extract (costoso).
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# Cache a livello matcher per riusare tra chiamate find() su scene
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# diverse: la rotazione del template non dipende dalla scena.
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if not hasattr(self, '_refine_feat_cache'):
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self._refine_feat_cache = {}
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feat_cache = self._refine_feat_cache
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cache_scale_key = round(scale * 1000)
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def _score_at_angle(off: float) -> tuple[float, float, float]:
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"""Ritorna (score, best_cx, best_cy) per angolo = angle_deg + off."""
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ang = angle_deg + off
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ck = (round(ang * 20), cache_scale_key)
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cached = feat_cache.get(ck)
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if cached is not None:
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fx, fy, fb = cached
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else:
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M = cv2.getRotationMatrix2D(center, ang, 1.0)
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gray_r = cv2.warpAffine(gray_p, M, (diag, diag),
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flags=cv2.INTER_LINEAR,
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@@ -461,10 +444,6 @@ class LineShapeMatcher:
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flags=cv2.INTER_NEAREST, borderValue=0)
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mag, bins = self._gradient(gray_r)
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fx, fy, fb = self._extract_features(mag, bins, mask_r)
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# LRU semplice: limita cache a ~256 angoli (8 angoli * 32 candidati)
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if len(feat_cache) > 256:
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feat_cache.pop(next(iter(feat_cache)))
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feat_cache[ck] = (fx, fy, fb)
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if len(fx) < 8:
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return (0.0, cx, cy)
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dx = (fx - center[0]).astype(np.int32)
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@@ -595,6 +574,7 @@ class LineShapeMatcher:
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verify_threshold: float = 0.4,
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coarse_angle_factor: int = 2,
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scale_penalty: float = 0.0,
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search_roi: tuple[int, int, int, int] | None = None,
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) -> list[Match]:
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"""
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scale_penalty: se > 0, riduce lo score per match a scala diversa da 1.0:
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@@ -602,11 +582,30 @@ class LineShapeMatcher:
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Utile se l'operatore vuole che match "identico al template anche per
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dimensione" abbia score più alto di match "stessa forma, dimensione
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diversa". scale_penalty=0 (default) = comportamento shape puro.
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search_roi: (x, y, w, h) limita la ricerca a una regione della scena.
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Equivalente a Halcon set_aoi: il matching opera su crop locale e le
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coordinate output sono ri-traslate al sistema scena originale. Usare
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quando si conosce a priori l'area in cui il pezzo può apparire (es.
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feeder a posizione fissa) → costo proporzionale a w·h invece di W·H.
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"""
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if not self.variants:
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raise RuntimeError("Matcher non addestrato: chiamare train() prima.")
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gray0 = self._to_gray(scene_bgr)
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gray_full = self._to_gray(scene_bgr)
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# Applica ROI di ricerca: restringe scena a crop, ricorda offset per
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# ri-traslare le coordinate dei match a fine pipeline.
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if search_roi is not None:
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rx, ry, rw, rh = search_roi
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H_s, W_s = gray_full.shape
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rx = max(0, int(rx)); ry = max(0, int(ry))
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rw = max(1, min(int(rw), W_s - rx))
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rh = max(1, min(int(rh), H_s - ry))
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gray0 = gray_full[ry:ry + rh, rx:rx + rw]
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roi_offset = (rx, ry)
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else:
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gray0 = gray_full
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roi_offset = (0, 0)
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grays = [gray0]
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for _ in range(self.pyramid_levels - 1):
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grays.append(cv2.pyrDown(grays[-1]))
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@@ -831,8 +830,11 @@ class LineShapeMatcher:
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if ncc < verify_threshold:
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continue
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# Ri-traslo coord da spazio crop ROI a spazio scena originale.
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cx_out = cx_f + roi_offset[0]
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cy_out = cy_f + roi_offset[1]
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poly = _oriented_bbox_polygon(
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cx_f, cy_f, tw * var.scale, th * var.scale, ang_f,
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cx_out, cy_out, tw * var.scale, th * var.scale, ang_f,
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)
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# Penalità scala opzionale: score degrada con distanza da 1.0
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if scale_penalty > 0.0 and var.scale != 1.0:
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@@ -840,7 +842,7 @@ class LineShapeMatcher:
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0.0, 1.0 - scale_penalty * abs(var.scale - 1.0)
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)
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kept.append(Match(
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cx=cx_f, cy=cy_f,
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cx=cx_out, cy=cy_out,
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angle_deg=ang_f,
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scale=var.scale,
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score=score_f,
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