visionpro学习(PMA)

电子狗终于到了,可以学习一波了!

首先学习一下CogPMAlignTool;

简单的来说    就是训练一个图像   然后再在其他图像或者同一幅图像的其他位置去寻找该图像。

在这个过程中你可以得到   图像尺寸变化 角度变化  以及其他的综合因素。

本文选择实例   ——查找物体。

 

visionpro学习(PMA)_第1张图片

选择一个文件夹下的一堆图片;

主要思路是:

 

visionpro学习(PMA)_第2张图片

 

visionpro学习(PMA)_第3张图片

如下图所示:主要有输入图像  训练图像 和 最后输出图像 ,第三个不知道是什么作用  

 

训练参数有一个参数叫弹性参数:

visionpro学习(PMA)_第4张图片

该参数就是说  查找的图像允许出现一点和训练图像的几何变化(往往会带来不那么精确的匹配。)

还有一个特征颗粒度的选择,个人建议直接自动选择,手动的看看就行。

下面看看运行参数的选项卡:

相关的自由度:

visionpro学习(PMA)_第5张图片

可以帮助你去除一些不必要的错误,也可以减少计算时间。

这边的角度尽量调整为-180~180度。

下面继续看搜索区域的 选项卡:

visionpro学习(PMA)_第6张图片

默认整幅图进行搜寻,也可以针对某个区域进行寻找(有空试试这个功能)

visionpro学习(PMA)_第7张图片

最后简单看看结果。

以上是 最基本的介绍PatMax是康耐视比较好的一个算法。用的最多的感受就是康耐视实时性比较好。


 

 

 

 

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