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