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Halcon算子太多,学习查找都没有系统的学习查找路径,本专栏主要分享Halcon各类算子含义及用法,有时间会更新具体案例。
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算子简介
函数名 | 解释 |
---|---|
find_shape_model_3d() | 从图像中找出一个3D模型的最佳匹配。 |
find_shape_model_3d(Image : : ShapeModel3DID, MinScore, Greediness, NumLevels, GenParamNames, GenParamValues : Pose, CovPose, Score)
函数说明: 从图像中找出一个3D模型的最佳匹配;
函数参数:
Image:输入需要搜索的目标图像;
ShapeModel3DID: 输入 3D轮廓匹配模型;
MinScore: 输入搜索匹配目标的最小得分(相似度) ;默认:0.7 ;参考:0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 0≤MinScores 1;
Greediness: 输入搜索的贪婪值;默认:0.9;参考: 0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 0≤Greedinesss 1 ;设置为0保险但是慢,设置为1快但是目标可能会被丢失;
NumLevels: 输入金字塔层数;默认:0;参考:0,1,2, 3,4,5, 6, 7, 8, 9, 10;
GenParamNames: 输入可选参数名称;默认:[];参考: ‘border_model’, ‘cam_roll_max’, ‘cam_roll_min’, ‘cov_pose_mode’, ‘dist_max’, ‘dist_min’, ‘latitude_max’, ‘latitude_min’, ‘longitude_max’, ‘longitude_min’, ‘max_overlap’, ‘num_matches’, ‘outlier_suppression’, ‘pose_refinement’, ‘recompute_score’;
GenParamValues: 输入对应参数值;默认:[];参考:0.78, -0.35, -0.17, 0.0, 0.17, 0.35, 0.78, 0.1, 0.2, 0.5, ‘none’, ‘false’, ‘true’, ‘least_squares’, ‘least_squares_high’, ‘least_squares_very_high’, ‘standard_deviations’, ‘covariances’, ‘medium’, ‘high’;
Pose: 输出输出目标模型的3D轮廓姿势;
CovPose: 输出输出立体姿势的6个标准偏差或36个协方差;
Score: 输出最佳匹配目标的得分;
read_object_model_3d (DXFModelFileName, 'm', [], [], ObjectModel3D, DxfStatus)
CamParam := [0.01221,2791,7.3958e-6,7.4e-6,308.21,245.92,640,480]
create_shape_model_3d (ObjectModel3D, CamParam, 0, 0, 0, 'gba', -rad(20), rad(20), -rad(20), rad(20), 0, rad(360), 0.15, 0.2, 10, [], [], ShapeModel3DID)
grab_image_async (Image, AcqHandle, -1)
find_shape_model_3d (Image, ShapeModel3DID, 0.6, 0.9, 0, [], [], Pose, CovPose, Score)
project_shape_model_3d (ModelContours, ShapeModel3DID, CamParam, Pose, 'true', rad(30))
locate_cylinder_3d.hdev 通过结合立体和3D匹配,找到堆中最高的圆柱体
find_shape_model_3d_recompute_score.hdev 在基于形状的3D匹配的姿势优化之后重新计算分数
create_shape_model_3d_lowest_model_level.hdev 减少3D形状模型所需的内存
create_shape_model_3d_ignore_part_polarity.hdev 加快纹理背景上基于形状的3D匹配
3d_matching_clamps.hdev 使用三维DXF模型识别图像中的三维对象
本专栏博客汇总:Halcon算子汇总
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