qt halcon 模板匹配测量

在 Qt 中使用 Halcon 进行模板匹配测量可以通过以下步骤实现：

1. 在 Qt 中创建一个 Halcon 的窗口，用于显示图像和测量结果。

2. 加载要匹配的模板图像和待匹配的目标图像。

3. 定义模板匹配的参数，如匹配算法和匹配区域等。

4. 调用 Halcon 的模板匹配函数，对待匹配的目标图像进行匹配，并得到匹配结果。

5. 根据匹配结果，计算出目标物体的测量值，如位置、角度、长度等。

6. 将测量结果显示在 Halcon 窗口中。

以下是一个简单的示例代码，演示了如何在 Qt 中使用 Halcon 进行模板匹配测量：

// 加载模板图像和目标图像
HImage tplImg("template.jpg");
HImage tgtImg("target.jpg");

// 创建 Halcon 窗口
HTuple winId;
QHBoxLayout *layout = new QHBoxLayout();
HalconQtWidget *halconWidget = new HalconQtWidget(this);
layout->addWidget(halconWidget);
setLayout(layout);
halconWidget->getHalconWidget()->GetWindowHandle(&winId);

// 显示图像
disp_image(tgtImg, winId);

// 定义模板匹配参数
HTuple hvMetric = "use_polarity"; // 使用极性信息
HTuple hvSubPixel = "none"; // 不使用亚像素精度
HTuple hvNumMatches = 1; // 只找一个匹配
HTuple hvGreediness = 0.5; // 匹配贪婪度
HTuple hvRow1 = 0, hvCol1 = 0, hvRow2, hvCol2;
get_image_size(tplImg, &hvRow2, &hvCol2); // 匹配区域为整个模板图像

// 进行模板匹配
HTuple hvRow, hvCol, hvScore;
find_template(tgtImg, tplImg, hvMetric, hvSubPixel, hvNumMatches, hvGreediness, &hvRow, &hvCol, &hvScore);

// 计算测量结果
HTuple hvX, hvY, hvAngle, hvScale, hvScoreMax;
vector_to_tuple(hvRow[0], &hvY);
vector_to_tuple(hvCol[0], &hvX);
tuple_max(hvScore, &hvScoreMax);
tuple_length(hvScore, &hvNumMatches);
if (hvNumMatches > 0) {
    vector_to_tuple(hvScore[0], &hvScoreMax);
    hvScoreMax *= 100;
    hvRow1 = hvY - hvRow2 / 2;
    hvCol1 = hvX - hvCol2 / 2;
    hvAngle = 0;
    hvScale = 1;
}

// 显示测量结果
set_color("green");
disp_message(winId, "Score: " + tuple_string(hvScoreMax), "window", 20, 20, "false");
disp_rectangle1(winId, hvRow1, hvCol1, hvRow1 + hvRow2, hvCol1 + hvCol2);

这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体需求进行更详细的参数设置和测量结果计算。