halcon模板匹配案例

### Halcon 模板匹配 示例 代码 教程

#### 创建模板模型
为了实现高效的模板匹配，首先需要创建一个合适的模板模型。这可以通过多种方式完成：

- **基于形状的模板匹配**：这种方法适用于大多数情况，并且对光照变化有一定的鲁棒性[^1]。

// 定义并训练形状模型
create_shape_model (TemplateContour, 'angle_start' => -pi / 2,
                    'angle_extent' => pi,
                    'min_scale' => 0.9,
                    'max_scale' => 1.1,
                    'optimization' => 'auto',
                    ShapeModelID)

// 获取形状模型轮廓以便可视化或其他用途
get_shape_model_contours (ShapeModelContours, ShapeModelID, 1)

#### 寻找模板实例
一旦有了模板模型之后，就可以利用该模型去查找目标图像中的相似对象位置了。

对于基于形状的方法来说:

find_shape_model(ImageEdges, ShapeModelID, MinScore, NumMatches, Row, Column, Angle, Scale, ResultHandle);

而对于基于灰度级的相关性方法，则可以采用如下形式调用函数来定位感兴趣区域内的特征点及其方向角度等信息[^4]:

lib_find_ncc_model(GrayImage, RegionOK, MatchCross, 'Pattern/point.ncm', 0.5, 2, 0.8, MatchPoint, MatchAngle, MatchScore);

if (!is_array(MatchPoint))
    throw new Exception('未能检测到焊点');
endif;

上述例子展示了如何处理当找不到任何匹配项时抛出异常的情况。

#### 显示结果
最后一步就是展示识别出来的物体的位置以及其他相关信息给用户查看。

dev_display(Image); // 显示原始输入图片
for i := 0 to length(Row)-1 do begin
    dev_set_color('red'); // 设置画笔颜色为红色
    disp_cross(Row[i], Col[i]); // 绘制十字标记表示找到的目标中心坐标
end;

disp_message(WindowHandle,'得分:'+num2str(Score), 'window','true','align','center');

此部分代码会将原图与所发现的所有匹配项一起呈现出来，并附带一些额外的信息如分数等作为辅助说明。