Halcon学习 Matching

Matching

        Matching:匹配，就是先定义一个模板template(一般定义ROI)，然后在待检测的图像上寻找与模板类似的区域。这寻找的过程需要一个判断算子，例如基于灰度（gray_value）匹配，基于相关(correlation)匹配，基于形状(shape)匹配.

        由此，halcon提供许多匹配方法，有基于灰度（gray_value）匹配，基于相关(correlation)匹配，基于形状(shape)匹配，基于组件（component）的匹配，局部（local_deformable）变形匹配，透视（perspective_deformable）变形匹配,描述子（descriptor）匹配,还有三维匹配等。常用的就是基于形状的匹配，其他的类似。

         匹配过程，分为四个步骤，首先获取图像，其次生成或训练模型（一般情况，训练模型包含生成模型），然后寻找模型（如果需要可视化，可以显示相应的轮廓），最后清除模型。

         训练模型,首先要生成模型，大多情况下，使用ROI来创建模型template。之后训练模型，这其中涉及到训练模型的参数的设置，大多数能自动选择的参数，我们选择自动选择，其他的参数，我们可以借助匹配助手（matching）来设置。

 

疑惑：各种匹配算子，训练模型，寻找模型的运行机制不了解。