我有多个xld组成的模型,那这个模型的中心是xld的中心还是region的中心?多个模型的中心是如何组成的?中心点不对称的模型,在找到模型后应该如何把原来的中心点识别出来呢?
时间: 2024-04-22 16:27:45 浏览: 115
在一个由多个xld组成的模型中,模型的中心点通常是所有xld的中心点的平均值。如果模型由多个region组成,模型的中心点通常是所有region的中心点的平均值。
如果有多个模型,每个模型的中心点通常是所有xld或region中心点的平均值。这些模型的中心点可以通过将每个模型的中心点求平均得到整个系统的中心点。
在找到不对称的模型后,可以使用某些算法来找到原来的中心点。例如,可以使用边缘检测算法或者形态学算法来查找模型的对称点,然后计算出中心点。也可以使用基于特征的算法来查找模型的主要特征,例如角点或凸点,并计算出中心点。
相关问题
那模型的中心是取用region中心还是xld中心呢?
对于模板匹配中的模板中心,一般来说应该使用 region 中心,因为模板匹配是基于区域的匹配,而不是基于轮廓的匹配。因此,使用 region 中心更能够反映模板的重心位置,更符合模板匹配的需求。
如果使用 XLD 中心作为模板中心,可能会因为模板中心和区域重心不一致而导致匹配精度下降。当然,在某些特殊的应用场景下,使用 XLD 中心作为模板中心也是可以的,但需要根据具体情况进行判断和选择。
halcon的select_contours_xld 算子设置多个选择条件
对于Halcon的`select_contours_xld`算子,您可以使用多个选择条件来过滤轮廓。您可以使用`gen_contours_select_closed`函数生成一个选择轮廓的模型,并使用`concat_obj`函数将多个选择条件连接在一起。然后,将生成的模型作为选择条件传递给`select_contours_xld`算子。
以下是一个示例代码,演示如何设置多个选择条件:
```python
contours := read_contour('contours')
select := gen_contours_select_closed(contours, 'area', 'and', [100, 500]) // 第一个选择条件:轮廓面积在100到500之间
select := concat_obj(select, gen_contours_select_closed(contours, 'width', 'and', [20, 50])) // 第二个选择条件:轮廓宽度在20到50之间
selectedContours := select_contours_xld(contours, select)
```
请注意,上述示例中只设置了两个选择条件,您可以根据需要添加更多条件。