fullseye

Fullseye ドキュメント索引

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Fullseye(作業名 imgevolve)は、numpy-native な画像処理オペレータ・ライブラリと、HDevelop 風のビジュアル・パイプライン設計環境(Fullseye Studio)+ 実行ランタイム(FullseyeEngine)を備えた、HALCON/HDevelop 級の実用ツールです。オペレータは約 521(レジストリ)、実 HALCON オペレータ 269/2313 を genuine 実装、31 カテゴリをカバーします。

まずはここから → GETTING_STARTED.md(5 分で動かす)


使い方(ユーザー向け・まずこの 4 つ)

ドキュメント 内容
GETTING_STARTED.md 5 分ではじめる: インストール → 最初のパイプライン → Studio/CLI/コードで実行 → 結果を見る
INSTALL.md 環境構築の完全ガイド: 前提・pip install -e . と extras の使い分け・Windows/Linux インストーラ・最小構成/組み込み・トラブルシュート
STUDIO_GUIDE.md Fullseye Studio 完全ガイド: 3 パネル・オペレータブラウザ・ステップ実行・つまみ・Inspector・知覚パネル・Command palette・ショートカット・Export
ENGINE.md FullseyeEngine(設計 → 実行): 全メソッド・Python からの利用・CLI run・他プロジェクトからの呼び出し

オペレータ / API リファレンス

ドキュメント 内容
OPERATORS.md 全 521 オペレータのカタログ(31 カテゴリ、sort 別、HALCON/OpenCV/scikit-image/MATLAB の対応 API)
EXAMPLES.md オペレータ別のサンプルコード(他ライブラリとの等価呼び出し付き)
OP_INDEX.json 機械可読なオペレータ索引(imgevolve.py index で再生成)
ADDING_OPS.md 新しいオペレータの追加方法(進化・codegen・カタログ・索引が自動追従)
../examples/README.md 実行可能なエンドツーエンドのサンプルスクリプト集

知覚スタック(ロボティクス/ビジョン)

ドキュメント 内容
PERCEPTION.md 知覚スタック 1 枚リファレンス(stereo / terrain / detect / registration / pose / flow / motion)
PERCEPTION_REALDATA.md 実写クリップでの計測結果(ビデオ I/O + honest な実測値)

HALCON パリティ / 被覆(honest disclosure)

ドキュメント 内容
HALCON_PARITY.md 「名前だけ」でなく実際に同じ処理ができるかの genuine 実装状況(269/2313)
HALCON_COVERAGE.md 公式リファレンス(v2605)を実スクレイプした被覆計測
LIB_COVERAGE.md 多ライブラリ横断被覆(HALCON 以外の distinctive op 取り込み)
PARITY_CROSSBACKEND.md 独立実装(scipy/cv2/skimage)同士のクロスバックエンド一致による parity 実証

品質 / 来歴 / 再現

ドキュメント 内容
ACCURACY_BENCH.md 進化 champion vs null(holdout)の常設精度テーブル
CHAIN_FUZZ.md 連鎖ファザー(op を鎖にして揺さぶる第三の品質保証層。拡散→収束→最小再現)
EVOLUTION_ENVIRONMENT.md 進化型アルゴリズム開発環境(拡散→収縮→昇格。counterfactual utility ゲートと 2 つの op 宇宙の橋)
PROVENANCE.md 公開アルゴリズムからの自作である旨の来歴
REFERENCES.md 各オペレータの文献的裏付け
REPRODUCE.md seed 駆動・決定論的な数値の再現手順
STATUS.md プロジェクトの現在地・計画(plan_ref)

リリースノート / 設計

ドキュメント 内容
V13.md v13 = 実用化 + クロスプロジェクト packaging + 知覚スタック
V14.md v14 = 知覚スタック完成(モーション + 堅牢化)
STUDIO_UX.md Fullseye Studio の UX/デザイン改善の意図と背景

クイックコマンド

py -3.11 -m pip install -e ".[opencv,gui]"     # 導入(画像 I/O + Studio)
py -3.11 studio.py                              # Fullseye Studio を起動(= fullseye-studio)
py -3.11 imgevolve.py ops --search edge         # オペレータ検索(= fullseye ops --search edge)
py -3.11 imgevolve.py apply gauss_filter in.png out.png --a 0.6
py -3.11 imgevolve.py run pipeline.json in.png --out result.png
py -3.11 imgevolve.py coverage                  # honest な被覆数

Python から:

import fullseye, numpy as np
out = fullseye.run_pipeline(frame, ["gaussian", "sobel_amp", "otsu"])
eng = fullseye.FullseyeEngine.load("pipeline.json"); result = eng.run(frame)