SubPixel确定找到的目标是否使用亚像素精度提取。如果SubPixel设置为’none’(或者’false’ 背景兼容),模型的位置仅仅是一个像素精度和在create_shape_model中定义的角度分辨率。如果SubPixel设置为’interpo lation’(或’true’),位置和角度都是亚像素精度的。在这种模式下模型的位置是在质量系数函数中插入的,这种模...
创建模板:使用create_shape_model算子根据给定的图像和参数创建形状模板。 设置搜索参数:配置FindShapeModel算子的搜索参数,包括起始角度、角度范围、最小匹配得分等。 执行匹配:调用FindShapeModel算子在搜索图像中查找与模板相匹配的区域。 处理匹配结果:根据匹配结果(如匹配位置、得分等)进行后续处理,如定位、识别等。
halcon中的find_shape_model算法基于边缘梯度相似性进行模版匹配,在处理2D刚体变换时具有很好的效果,如果匹配的物体存在大小缩放时则可以应用find_scaled_shape_model()和find_aniso_shape_model()等算法。 但上面提及的算子在处理物体存在变形时效果不好,虽然find_shape_model()的SubPixel参数支持设置一个max_deformatio...
HALCON中最实用的算子find_shape_model,该算子通过模板在图像中寻找没有几何缩放的目标。本文重点对其主要参数进行了归纳整理。通过对该参数的分析,得出通过优化匹配角度、金字塔层数以及贪婪度可减少模板寻找的时长。 find_shape_model(Image : : ModelID, AngleStart, AngleExtent, MinScore, NumMatches, MaxOverlap...
find_shape_model(Image : : ModelID, AngleStart, AngleExtent, MinScore, NumMatches, MaxOverlap, SubPixel, NumLevels, Greediness : Row, Column, Angle, Score) 其输出参数共有4个。分别是目标在图像中的坐标(Row,Column)、目标的旋转角度以及匹配分值。其中,(Row,Column)是目标在图像中的坐标。但是目标...
图像金字塔与gen_gauss_pyramid(Template ,ImagePyramid, 'constant', 0.5)一致,Template 图像定义域的中心点坐标为模型的参考点,通过set_shape_model_origin()可设置参考点坐标。通过get_shape_model_contours()可获取模型的轮廓,注意其返回的轮廓位置归一化到模型参考点为(0,0)的位置,Hence, the contours simply ...
find_shape_model(Image : ://搜索图像ModelID,//模板句柄AngleStart,//搜索时的起始角度AngleExtent,//搜索时的角度范围,必须与创建模板时的有交集MinScore,//最小匹配值,输出的匹配的得分Score 大于该值NumMatches,//定义要输出的匹配的最大个数MaxOverlap,//当找到的目标存在重叠时,且重叠大于该值时选择一...
findshapemodel 函数 这是一个示例代码,演示了如何使用find_shape_model_3d操作符进行3D形状模型的查找。让我们逐个解释每个参数的含义: find_shape_model_3d ( Image : image, // 输入参数,输入图像 ShapeModel3DID : shape_model_3d, // 输入参数,3D形状模型ID...
create_shape_model (ImageReduced,'auto', -0.2,0.2,'auto','auto','use_polarity','auto','auto', ModelID)*创建形状模板*参数1:模板图像(reduce_domain后)*参数2:金字塔的最大层级--层级越高搜索越快* 值列表:0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,'auto'*参数3:模板旋转的起始角度--弧度*参数4:模板...
halcon find_shape_model 分数 在HALCON机器视觉库中，find_shape_model算子是一个用于形状匹配的强大工具。它通过搜索图像中与给定形状模型最相似的区域来定位目标对象。在该函数调用后返回的结果中，除了找到的目标的位置（行、列坐标）和旋转角度外，还有一个非常关键的输出参数——匹配分数（Score）。匹配分数详解：...