8.0 KiB
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Roadmap - Possibili Sviluppi
Lista ragionata di miglioramenti futuri. Priorità = impatto / effort, non urgenza temporale.
Fase 2 COMPLETATA (precisione rotazione + robustezza + perf)
Root cause della rotazione imprecisa: lo score satura a 1.0 sulla spread
bitmap dilatata (raggio 4-5) → il refine non vedeva gradiente né in angolo
né in posizione, e cv2.minMaxLoc sul plateau saturo spostava il centro
sull'angolo della finestra (errore sistematico 3·√2 ≈ 4.24 px).
| Fix | Dettaglio |
|---|---|
| Refine su bitmap fine | _refine_angle ottimizza su spread raggio 1 (spread_fine, cached); score finale ricalcolato su spread coarse per mantenere semantica soglie |
| Picco sub-pixel nel refine | centroide plateau / fit quadratico al posto di minMaxLoc (bias top-left) |
| LM least-squares pos+angolo | _subpixel_refine_lm riscritto: snap edge ±2px lungo normale + LSQ 3x3 (dx, dy, dθ), ON di default |
| Round feature offsets | troncamento astype(int32) → np.round (bias ~0.25 px) |
| Centro rotazione coerente | _prepare_padded_template: rotazione attorno al centro reale del template nel padding (bias ≤0.5 px dipendente dall'angolo) |
_angle_list include estremo |
range parziali ±tol ora testano anche +tol |
_refine_pose_joint rimosso |
Nelder-Mead su funzione a gradini satura: terminava subito; param ora alias di refine_angle |
| pyramid_propagate di default | kernel windowed (feature campionano l'intera scena: prima il crop troncava le feature → score 0); picchi = massimi locali (non top-K pixel); disattivato automaticamente per template elongati (>2:1) dove il picco top-level non localizza |
| Piramide 3 livelli default | con clamp automatico sulla dimensione template (min 12 px al top) |
| Cache scena: hash completo | prima hashava solo i primi 64KB → collisioni tra scene con stessa banda superiore → risultati della scena sbagliata |
| Web server | lock matcher (race con threadpool FastAPI), LRU _IMG_CACHE, clamp ROI ovunque (400/422 invece di 500), filtro_fp=off disabilita davvero NCC, _draw_matches su crop locale |
| GUI/legacy | centro overlay (W-1)/2→W/2, spread_radius default 5→4, EdgeShapeMatcher: angle list endpoint + cap candidati + save template_gray |
Misure (GT sintetica 7 pose, scena 900x700, VPS 2 core):
- Errore angolare mediano: 2.3° → 0.05° (step 5°); a step 2° era 4.4° → 0.03°
- Errore posizione mediano: 4.24 px → 0.04 px
- find GT scene: 4.7s → 1.7s; scena reale 646x482: 1.14s → 0.81s
- Benchmark suite 16 scenari: 96.5s → 84.2s, match count ≥ baseline (eccezioni: dado_full -1 = match borderline su parte diversa; lama_part_preciso 25→18 con baseline al cap max_matches)
Fase 1 COMPLETATA (branch speedFase1)
| ID | Voce | Status | Note |
|---|---|---|---|
| V1 | Coarse-to-fine angolare (step coarse al top-level) | ✅ | coarse_angle_factor=2 default, safe anche su template allungati |
| V11 | Cache matcher in-memory LRU (capacità 8) | ✅ | Key = hash(ROI bytes + params). Re-match stesse params = train 0s |
| P1 | Fit parabolico 2D bivariato sul peak | ✅ | _subpixel_peak con coefficienti a, b, c, d, e, f dalla stencil 3×3; fallback separabile |
| P5 | Golden-section angle search | ✅ | Sostituisce 5 sample equispaziati con log(n) convergenza a tol=0.1° |
| P2 | Weighted centroid del plateau | ✅ | Integrato in _subpixel_peak con peso = (score - soglia)² |
Benchmark suite 16 scenari (4 immagini × full/part × fast/preciso):
- Prima Fase 1: totale find 27.3s
- Dopo Fase 1: totale find 25.1s (~8% speedup)
- Regressione match count: nessuna (alcuni casi +1 match grazie a subpixel migliore)
- Match auto-referenziale: offset 0.00 px, angolo 0.000° (era -3.5 px, -2.5°)
Performance CPU
| Sviluppo | Effort | Speed-up atteso | Dipendenze | Priorità |
|---|---|---|---|---|
Numba JIT su _score_by_shift |
basso | 3-5× | numba (~200MB) | alta |
Numba JIT su _response_map |
basso | 2-3× | numba | alta |
| FFT-based score per varianti dense | medio | 2× su template grandi | scipy | media |
Rewrite _score_by_shift in Cython |
alto | 5-8× | cython build | bassa |
SIMD via pypy runtime |
medio | 2-4× | pypy interpreter | bassa (dipendenza runtime) |
| Memory layout: struct-of-arrays compatto int8 | medio | 1.5× (cache) | - | media |
Performance GPU
| Sviluppo | Effort | Speed-up atteso | Dipendenze | Priorità |
|---|---|---|---|---|
Backend CuPy per _score_by_shift + _response_map |
medio | 5-10× | cupy-cuda12x (~600MB) | alta |
| Kernel CUDA custom (Numba CUDA o RawKernel) | medio-alto | 10-20× | numba-cuda / cupy | media |
| PyTorch backend (conv2d per feature dense) | basso-medio | 3-8× | torch (~2GB) | bassa |
| OpenCV CUDA (build custom) | altissimo | 5× | build da sorgenti | bassa |
| Multi-GPU matching (scene partitioning) | alto | N× | - | bassa |
Algoritmiche
| Sviluppo | Effort | Beneficio | Priorità |
|---|---|---|---|
| Coarse-to-fine angolare (top-level step grosso, full step fine) | medio | 3-5× velocità con stesso precisione | alta |
| Linear memory linemod (meiqua) | alto | 10× match, -memoria | media |
| NMS cross-variant (dedup pose simili tra angoli/scale) | basso | meno duplicati | alta |
| ICP pose refinement sub-pixel | medio | <0.1 px precisione | media |
| Score calibrato probabilistico | medio | soglia adattiva | media |
| Rilevazione simmetria rotazionale robusta | medio | angle_range auto ridotto | alta |
| Template piramidato con feature per livello | fatto | ✓ | - |
| Refinement angolare sub-step | fatto | ✓ | - |
| Subpixel posizione (parabolic fit) | fatto | ✓ | - |
| Multi-template support (modello con varianti) | medio | generalizzazione | media |
| Confidence ellipse (uncertainty quantification) | basso | diagnostic | bassa |
Feature di prodotto
| Sviluppo | Effort | Beneficio | Priorità |
|---|---|---|---|
| Supporto DXF (tassellazione + rasterizzazione via ezdxf) | medio | input CAD | alta |
| ROI poligonale (non rettangolare) nella GUI | basso | modello parziale preciso | alta |
| Analisi distintività modello (entropia, self-corr) nella UI | basso | warning al training | media |
Salvataggio/caricamento modello .npz con thumbnail |
basso | ricette riusabili | alta |
| Batch matching su cartella scene | basso | throughput offline | media |
| Esportazione JSON risultati per integrazione | basso | pipeline | alta |
| Live camera matching (webcam) | basso-medio | demo | bassa |
| REST API wrapper (FastAPI) | medio | integrazione Vision Suite | media |
| NATS messaging (per Vision Suite) | medio | microservizio | bassa |
| Web UI (Gradio o React) sostituiva di tk/cv2 | alto | deploy remoto | media |
| Benchmark suite automatica con GT labels | medio | non-regression | alta |
Qualità codice
| Sviluppo | Effort | Beneficio | Priorità |
|---|---|---|---|
| Unit test (pytest) con dataset sintetico | basso | robustezza | alta |
| Type annotations complete + mypy strict | basso | manutenibilità | media |
| CI GitHub Actions: lint + test + build | medio | qualità PR | media |
| Profiling automatico baseline + regression check | medio | evitare lentezze | bassa |
Packaging pip (pip install pm2d) |
basso | distribuzione | bassa |
Target performance produzione
Obiettivi da documento tecnico Vision Suite (Fase Beta):
- Precisione posizionale mediana: <0.5 px → 0.04 px misurato su GT sintetica (Fase 2)
- Precisione angolare mediana: <1.0° → 0.05° misurato su GT sintetica (Fase 2)
- Latency mediana: <50 ms su 1920×1080 → ~0.8s su 646×482 con 2 core; da misurare su hardware produzione
- F1 score dataset sintetico: >0.95 → da misurare con dataset sintetico
Prossimo blocker per target: latency. Nota: i kernel hot sono gia' Numba JIT (≈ velocita' C, prange parallelo): un port C++ dei kernel vale solo il margine SIMD esplicito (~2-4x con AVX2 su AND+popcount byte-wise). Prima di scriverlo conviene esaurire le vie algoritmiche rimaste: riduzione varianti al top-level (auto angle step per livello, stile Halcon), greediness di default, e GPU (CuPy/OpenCL) per scene 1080p.