Halcon轮廓模板匹配教程：实战示例
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更新于2024-09-08
收藏 1KB TXT 举报 "这篇文章主要介绍了如何使用Halcon进行轮廓模板匹配。通过提供的代码示例，我们可以看到一个完整的轮廓匹配流程，包括读取图像、定义矩形区域、创建形状模型、搜索模型并显示结果。"
在计算机视觉领域，Halcon是一种强大的机器视觉软件，它提供了丰富的图像处理和模式识别功能，包括模板匹配。轮廓模板匹配是Halcon中的一个重要应用，用于在图像中寻找与预定义模板相似的轮廓。
1. **图像读取与窗口管理**：
首先，代码通过`read_image()`函数读取了一个名为'500.bmp'的图像，并获取了图像的宽度和高度。接着，打开一个新的窗口显示图像，窗口大小为原图的1/4，颜色设置为黑色。
2. **定义兴趣区域**：
`draw_rectangle1()`函数用于在窗口上画出一个矩形，这通常代表我们感兴趣的区域。`gen_rectangle1()`则创建了一个矩形对象，用于后续处理。
3. **图像区域提取**：
通过`reduce_domain()`函数，我们从原始图像中提取出矩形区域内的部分，生成`ImageReduced`，这有助于减小计算量，提高匹配速度。
4. **创建形状模型**：
使用`create_scaled_shape_model()`创建一个形状模型。这里参数包括：
- `'auto'`表示自动选择特征点。
- `-rad(10)`和`rad(80)`分别代表最小和最大的旋转角度范围。
- `0.9`和`1.1`是缩放比例的上下限。
- 其他参数设置是为了优化匹配过程，如匹配策略和形状相似度。
5. **搜索形状模型**：
`find_scaled_shape_model()`函数用于在图像中搜索形状模型。参数包括：
- 搜索时允许的旋转角度范围、缩放比例和匹配分数阈值。
- `0.5`的`'least_squares'`表示使用最小二乘法进行定位。
- `0`表示不使用额外的约束。
- `0.9`表示至少90%的轮廓点必须匹配。
6. **匹配结果处理**：
如果没有找到匹配（即`|Row|`为0），则清理形状模型并结束程序。否则，关闭当前窗口，重新打开一个新窗口显示匹配结果。用红色线条显示找到的轮廓，并通过循环遍历`Row`，用`gen_rectangle2()`函数在每个匹配位置画出矩形。
通过这个示例，我们可以学习到如何在Halcon中实现轮廓模板匹配，这对于自动化检测、缺陷检测等应用场景非常有用。同时，理解并掌握这些步骤对于编写自己的机器视觉程序至关重要。
2022-07-14 上传
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nitu63
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