halcon的find_scaled_shape_mode算子l设置参数scaleMin和scaleMax无效

A：可能是因为您设置的scaleMin和scaleMax参数值不符合要求，或者您没有正确地设置其他必要的参数。请确保您设置的参数值正确，并且符合算子文档中的要求。另外，您可以尝试使用其他相关的算子或方法来解决您的问题。如果问题持续存在，请考虑联系halcon技术支持团队获取帮助。

相关问题

halcon中find_scaled_shape_model的参数解析

`find_scaled_shape_model` 是 Halcon 中用于在图像中查找已知形状的模板，并返回匹配的位置和尺度的函数。

其参数解析如下：

- `Image`：输入的图像。
- `ModelID`：已知形状的模板。
- `AngleStart`、`AngleExtent`：旋转角度范围，用于在模板上旋转找到最佳匹配。
- `ScaleMin`、`ScaleMax`：缩放比例范围，用于在模板上缩放找到最佳匹配。
- `MinScore`：最小匹配得分，用于确定匹配是否成功。默认为0.5。
- `NumMatches`：最大匹配数，用于确定返回的匹配数量。默认为1。
- `MaxOverlap`：最大重叠区域，用于确定是否应该合并匹配结果。默认为0.5。
- `SubPixel`：是否进行亚像素级匹配。默认为true。
- `ModelRegion`：模板区域。如果没有指定，则使用整个模板图像。
- `NumLevels`：尺度金字塔的级别数。默认为6。
- `Greediness`：贪婪系数，用于确定是否应该接受次优匹配结果。默认为0.9。

函数会返回一个元组，包含匹配的位置和尺度。如果没有找到匹配，返回一个空元组。

Halcon中find_shape_models算子的极性

Halcon中的find_shape_models算子具有两种极性：positive和negative。极性的选择取决于目标物体在形状模板图像中的显示方式，以及匹配时是否需要检测到物体的缺陷或瑕疵。

当形状模板图像中的目标物体是白色的时，应该选择positive极性。这是因为在该极性下，算子会寻找与模板匹配的像素区域，这些区域的灰度值大于或等于形状模板图像中对应像素的灰度值。如果目标物体中存在较暗的区域（例如缺陷或瑕疵），那么这些区域可能会被错误地视为背景，导致匹配失败。

当形状模板图像中的目标物体是黑色的时，应该选择negative极性。在该极性下，算子会寻找与模板匹配的像素区域，这些区域的灰度值小于形状模板图像中对应像素的灰度值。这种极性适用于需要检测物体表面缺陷或瑕疵的情况，因为缺陷往往是比周围区域更暗的区域，如果选择positive极性可能会导致漏检。