模板匹配 - find_shape_model里的参数Row, Column, Angle 官方文档对算子解释: 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 NumMatche...
Pose是输出参数,用于存储匹配结果的姿态。这里的姿态是相机在3D空间中相对于目标模型的位置和方向。 CovPose是输出参数,用于存储匹配结果姿态的协方差信息。 Score是输出参数,用于存储匹配得分,即匹配结果的相似度得分。 通过使用find_shape_model_3d操作符,我们可以在输入图像中找到与3D形状模型相匹配的位置,并得到匹配...
*参数1:输入图像--单通道图像 *参数2:模板句柄 *参数3:搜索时的起始角度 *参数4:搜索时的终止角度,必须与创建模板时的有交集 *参数5:被找到的模板最小分数--大于等于这个值才能被匹配 * 默认值:0.5 建议值:0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0 * 典型值范围:0≤MinScore ≤ 1 * 最小增量:0.01 建议增...
当find_shape_model中参数MaxOverlap取值为ratio + 0.01(或者ratio)时,Score2 = [0.999136, 0.998544]。 当find_shape_model中参数MaxOverlap取值为ratio - 0.01时,Score2 = 0.999136,即只找到了一个。 由此可以说明:ratio(值为0.426317)确实是本例中的允许的最大重叠比例的分界值,进而可以确定find_shape_model中...
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：...
使用find_shape_model函数的主要难点可能在于调整参数以获得最佳的匹配效果。这需要对图像和形状模型有深入的理解,以便确定最佳的搜索区域和匹配方法。此外,对于复杂的形状模型或背景复杂的图像,可能需要更复杂的处理策略来提高匹配的准确性。 应用案例 例1:在一个生产线上的零件检测应用中,我们使用find_shape_model函数...
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。
private void GenImageByPtr() { //这三个参数都可以通过相机驱动得到 byte[] imageBuf = ...
find_scaled_shape_model 方法通过在形状模型的参数空间中寻找一组新的参数,使得这些参数对应的形状模型在尺度上发生变化。具体来说,该方法首先定义一个缩放函数,用于将形状模型的参数映射到新的参数空间。然后,通过优化目标函数,寻找一组新的参数,使得这些参数对应的形状模型在尺度上发生变化,同时保持形状不变。 3.fi...