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：

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。