对特别大的模板,用Optimization来减少模板点的数量是很有用的;MinConstrast将模板从图像的噪声中分离出来,如果灰度值的波动范围是10,则MinConstrast应当设为10;Metric参数决定模板识别的条件,如果设为’use_polarity’,则图像中的物体和模板必须有相同的对比度;创建好模板后,这时还需要监视模板,用inspect_shape_model()...
'ignore_local_polarity', 表示忽略局部对比度的变化,如果图像因为光照改变等原因发生局部对比度变化,可以选择这一项。 'use_polarity'表示匹配得到的图像必须和模板图像的对比度“方向”相同。例如:模板中是一个暗背景上有一个亮的目标,那么在检索时,只有符合匹配条件并且亮度比背景亮的目标才能匹配成功。 】。 Contr...
Optimization:模板优化的方法(none) Metric:匹配模板的条件(use_polarity:图像中的目标必须和模型具有一样的对比度) Contrast:对比度([灰度低阈值,灰度高阈值,最小长度])([20,40,50]) MinContras:设置最小对比度,灰度的波动范围(5) ModelID:输出模板句柄(ModelID) 4.2.2 匹配(带缩放的) find_scaled_shape_m...
6、Optimization,一般设为‘auto’,由Halcon自动由模板图像计算出,对于模板尺寸比较大的话,会自动减少模板的候选边缘点,减少内存和加快速度; 7、Metric:设为’use_polarity’,就是产品和背景要跟你做模板时候一样的对比度;设为Ignor_polarity,就是不一样的对比度也能识别出来; 8、Contrast:一般设为‘auto’,决定...
1.use_polarity 1.(根据边缘极性进行匹配) 2.ignore_global_polarity 2.(忽略全局边缘极性变化) 3.ignore_local_polarity 3.(忽略局部边缘极性变化) ▎测试 点击应用选项卡中的“加载…”按钮,并选择测试图像,点击“检测所有”按钮,图像窗口中绿色边缘为搜索到的模板。
图像金字塔层数为自动(auto),转角起点为-45度,转角范围是90度,转角步长为自动,模板优化方法为自动,图像度量标准为有极性(use_polarity),模板对比度阈值为自动,搜索对象的最小对比度为自动。 形状匹配的函数find_shape_model中的主要参数设置如下: 转角起点为-45度,转角范围是90度,最小匹配成功分值为0.5,匹配数量为...
极性模式: use_polarity 生成的模板就一个目标 极性模式: ignore_global_polarity 生成的模板有两个目标,一个是原图另一个是灰度值取反,黑的变白,白的变黑 极性模式: ignore_local_polarity 生成的模板有三个目标,除上面两个还有一个是灰度值渐变
如果Metric= use_polarity,图像中的目标 必须和模型具有一样的比照度。例如,如果模型是一个亮的目标在一个暗的背 21、景上,那么仅仅那些比背景亮的目标可以找到。如果Metric= ignore_global_polarity,在两者比照度完全相反时也能找到目标。在上面的例子中,如果目标是比背景暗的也能将目标找到。find_shape_model...
8. 训练差异模型比较图像 *创建形状模型create_shape_model(ImageReduced,5,rad(-10),rad(20),'auto','none','use_polarity',20,10,ShapeModelID)*创建差异模型create_variation_model(Width,Height,'byte','standard',VariationModelID)*寻找模板find_shape_model(Image,ShapeModelID,rad(-10),rad(20),0.5...
determine_shape_model_params(Template, // 模板‘auto’, // 金字塔层数0, // 起始角度rad(360), // 角度范围0.9, // 缩小范围1.1, // 放大范围‘auto’, // 减少像素的方法‘use_polarity’, // 极性‘auto’, // 对比度‘auto’, // 最小对比度'all', // 需要自动确定的参数ParameterName, ...