halcon 模板匹配算法,使用例程代码
时间: 2023-12-14 22:51:00 浏览: 43
以下是一个使用Halcon模板匹配算法的简单示例程序:
```
// 加载图像和模板
read_image(Image, "image.png");
read_image(Template, "template.png");
// 创建模板
create_template(Template, "auto", "", TemplateID);
// 执行模板匹配
find_template(Image, TemplateID, AngleStart, AngleExtent, MinScore, NumMatches, Greediness, SubPixel, Results);
// 显示匹配结果
dev_display(Image);
dev_display_matching_results(Results);
```
这个程序首先加载了一个待匹配的图像和一个模板图像。接着使用Halcon提供的`create_template`函数创建了一个模板,该函数会自动寻找模板图像的最佳旋转角度和尺度。然后使用`find_template`函数在待匹配图像中寻找与模板匹配的区域。最后使用`dev_display`和`dev_display_matching_results`函数显示匹配结果。
这只是一个简单的例子,实际使用中还需要根据具体需求进行参数调整和算法优化。
相关问题
基于halcon模板匹配算法写一段条码检测代码
好的,以下是一个基于Halcon的模板匹配算法的条码检测代码段:
```python
import halcon as ha
# 读取待检测图像和条码模板图像
img = ha.read_image('test_image.jpg')
template = ha.read_image('barcode_template.jpg')
# 获取模板图像的尺寸
w, h = template.get_image_size()
# 创建模板匹配模型
model = ha.create_template_model(template, 'use_polarity', 'auto_contrast')
# 使用模板匹配算法进行条码检测
result_id = ha.find_template(img, model)
# 获取匹配结果的区域信息
result_region = ha.get_shape_model_contours(result_id, 1)
# 标注检测到的条码
img = ha.overlay_rectangle1(img, result_region, 'red', 2)
# 显示检测结果
ha.disp_image(img)
ha.wait_seconds(10)
```
在这段代码中,我们使用Halcon的`create_template_model`函数创建模板匹配模型,然后使用`find_template`函数对待检测图像进行模板匹配,将匹配结果的区域信息用红色矩形标注在原图上。该算法相对于OpenCV的模板匹配算法具有更好的鲁棒性和稳定性,适用于更加复杂的图像场景。
halcon模板匹配代码
以下是一个简单的Halcon模板匹配代码示例,供参考:
```
read_image(Image, 'target_image.jpg') //读取目标图像
read_image(Template, 'template_image.jpg') //读取模板图像
set_system('border_shape_models', 'true') //设置匹配算法为边缘模型
create_shape_model(Template, 'auto', 0, pi, 0.2, 1, 'use_polarity', 'no', ModelID) //创建形状模板
find_shape_model(Image, ModelID, 0, 0, 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 6, 0.7, Row, Column, Angle, Scale, Score) //进行模板匹配
disp_image(Image) //显示匹配结果
```
以上代码先读取了目标图像和模板图像,然后设置匹配算法为边缘模型。接着创建了形状模板,并使用该模板对目标图像进行匹配。最后显示匹配结果。
这只是一个简单的示例代码,具体的匹配算法、匹配参数等需要根据实际情况进行调整。