Halcon中模板匹配方法的总结归纳

基于组件的模板匹配:

应用场合:组件匹配是形状匹配的扩展,但不支持大小缩放匹配,一般用于多个对象(工件)定位的场合。

算法步骤:

  1. 获取组件模型里的初始控件 gen_initial_components()
  2. 根据图像模型,初始组件,训练图片来训练组件和组件相互关系  train_model_components()
  3. 创建组件模型 create_trained_component_model()
  4. 寻找组件模型 find_component_model()
  5. 释放组件模型 clear_component_model()

参数:

  • ModelImage [Input] 初始组件的图片
  • InitialComponents [Output] 初始组件的轮廓区域
  • ContrastLow [Input] 对比度下限
  • ContrastHigh [Input] 对比度上限
  • MinSize [Input] 初始组件的最小尺寸
  • Mode[Input] 自动分段的类型
  • GenericName [Input] 可选控制参数的名称
  • GenericValue [Input] 可选控制参数的值

基于形状的模板匹配:

应用场合:定位对象内部的灰度值可以有变化,但对象轮廓一定要清晰平滑。

  1. 创建形状模型:create_shape_model()
  2. 寻找形状模型:find_shpae_model()
  3. 释放形状模型:clear_shape_model()

基于灰度的模板匹配:

应用场合:定位对象内部的灰度值没有大的变化,没有缺失部分,没有干扰图像和噪声的场合。

  1. 创建模板:create_template()
  2. 寻找模板:best_match()
  3. 释放模板:clear_template()

基于互相关匹配:

应用场合:搜索对象有轻微的变形,大量的纹理,图像模糊等场合,速度快,精度低。

  1. 创建模板:create_ncc_model()
  2. 寻找模板:find_ncc_model()
  3. 释放模板:clear_ncc_model()

基于变形匹配:

应用场合:搜索对象有轻微的变形。

  1. 创建模板:create_local_deformable_model()
  2. 寻找模板:find_local_deformable_model()
  3. 释放模板:clear_deformable_model()

基于描述匹配:

应用场合:搜索对象有轻微的变形,透视的场合,根据一些描述点的位置和灰度值来进行匹配。

  1. 创建模板:create_calib_descriptor_model()
  2. 寻找模板:find_calib_descriptor_model()
  3. 释放模板:clear_descriptor_model()

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