find_shape_model (BinaryImage, 'shape_model', 0, 0, 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 6, Row, Column, Angle, Scale, Score)

这是一个 MATLAB 函数调用语句，用于在二值图像中查找形状模型。该函数的参数解释如下：

- BinaryImage：二值化图像
- 'shape_model'：形状模型名称，用于将其保存在磁盘上以备以后使用
- 0、0、0.5、1、0.5：形状模型的参数，它们分别是最小规模、最大规模、规模步长、最小方向、最大方向
- 'least_squares'：用于匹配形状模型和图像的匹配度量方法
- 6：形状模型的特征数
- Row、Column、Angle、Scale、Score：输出参数，分别是匹配结果的行坐标、列坐标、旋转角度、缩放比例和匹配得分。

该函数的作用是在二值图像中查找形状模型，并返回形状模型在图像中的匹配结果。

相关问题

halcon缺陷检测例程

以下是一个简单的 Halcon 缺陷检测例程。

首先，我们需要加载 Halcon 库和图像：

load_object_model ('shape_model', 'shape_model.sao')
read_image (Image, 'product_image.jpg')

接下来，我们需要对图像进行预处理，以便更容易地检测缺陷。这包括灰度化、平滑和二值化：

gray_image (Image, GrayImage)
gauss_filter (GrayImage, GaussImage, 5)
threshold (GaussImage, BinaryImage, 100, 255)

然后，我们可以使用形状模板匹配来检测缺陷。我们使用 `find_shape_model` 函数来查找形状模板，并将结果存储在 `Row` 和 `Column` 中：

find_shape_model (BinaryImage, 'shape_model', 0, 0, 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 6, Row, Column, Angle, Scale, Score)

最后，我们可以在原始图像上绘制出检测到的缺陷的框：

gen_rectangle2 (Rectangle, Row, Column, Angle, 50, 50)
dev_set_color ('red')
dev_display (Image)
dev_display_rectangle2 (Rectangle, Angle, Row, Column)

完整的例程如下：

load_object_model ('shape_model', 'shape_model.sao')
read_image (Image, 'product_image.jpg')

gray_image (Image, GrayImage)
gauss_filter (GrayImage, GaussImage, 5)
threshold (GaussImage, BinaryImage, 100, 255)

find_shape_model (BinaryImage, 'shape_model', 0, 0, 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 6, Row, Column, Angle, Scale, Score)

gen_rectangle2 (Rectangle, Row, Column, Angle, 50, 50)
dev_set_color ('red')
dev_display (Image)
dev_display_rectangle2 (Rectangle, Angle, Row, Column)

使用halcon生成旋转中心标定代码

以下是使用Halcon生成旋转中心标定代码的示例：

* 初始化
dev_open_window(0, 0, 800, 600, 'black', WindowHandle)
dev_set_window(WindowHandle)

* 读取图像
read_image(Image, 'image.bmp')

* 预处理图像
gray_image(Image, ImageGray)
threshold(ImageGray, Region, 128, 255)
connection(Region, ConnectedRegions)
select_shape(ConnectedRegions, SelectedRegions, ['area'], 'and', [200, 999999])

* 执行旋转中心标定
find_shape_model(SelectedRegions, ModelID, 0, 0, 0.5, 1, 0.5, 'least_squares')
get_shape_model_contours(ModelContours, ModelID, 1)
gen_region_contour(ModelRegion, ModelContours)
find_scaled_shape_model(Image, ModelID, 0, 0, 0.5, 1.5, 0.5, 0, 0.5, 'least_squares', 6, 0.75, Row, Column, Angle, Score)
gen_cross_contour_xld(Cross, Row, Column, 30, Angle)
concat_obj(ModelRegion, Cross, ResultRegion)

* 显示结果
dev_display(ResultRegion)

代码中的 `find_shape_model` 和 `find_scaled_shape_model` 函数用于执行旋转中心标定。`ModelID` 是旋转中心模板的 ID，可以使用 `create_shape_model` 函数创建。`Row`、`Column`、`Angle` 和 `Score` 是标定结果，分别表示旋转中心的行坐标、列坐标、旋转角度和匹配得分。最后，将标定结果用 `gen_cross_contour_xld` 函数生成十字线，并用 `concat_obj` 函数将旋转中心标定结果和十字线拼接成一个区域对象用于显示。