使用Halcon进行NCC模板匹配教程

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"使用Halcon进行NCC(Normalized Cross Correlation)模板匹配的代码示例" 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NCC模板匹配。NCC模板匹配是图像识别中的一个重要方法,用于寻找一个模板图像在大图像中的最佳匹配位置。这种方法通过计算模板图像与待检测区域之间的归一化相关系数来评估相似度。 在提供的代码中,可以看到以下关键步骤: 1. 初始化和设置:首先关闭并打开一个新的窗口,然后读取一个名为'500.bmp'的图像文件。`dev_update_off()`函数用于关闭设备的自动更新,以提高效率。 2. 图像尺寸获取:`get_image_size(Image,Width,Height)`获取图像的宽度和高度,这些信息可能在后续的窗口管理或处理中使用。 3. 显示图像:在四分之一大小的窗口中显示原始图像,以便于观察和分析。 4. 定义模板:`draw_rectangle1`绘制出一个矩形,这通常表示我们选择的模板区域。`gen_rectangle1`创建了一个矩形对象,用于后续的处理。 5. 模板提取:`reduce_domain`函数将原始图像限制到矩形区域内,得到模板图像`ImageReduced`。 6. 创建NCC模型:`create_ncc_model`使用模板图像和参数(如自动选择匹配策略、旋转范围等)创建NCC模型`ModelID`。 7. 执行匹配:`find_ncc_model`函数在原始图像上应用NCC模型,查找最匹配的位置。它返回最佳匹配的行、列坐标、角度和得分。 8. 处理结果:如果找不到匹配(即行坐标为0),则清除NCC模型并结束程序。否则,关闭当前窗口,重新打开一个新窗口,显示带有匹配结果的图像。匹配位置以红色矩形标识。 9. 循环显示匹配结果:`for`循环遍历所有找到的匹配位置,并用`gen_rectangle2`创建相应的红色矩形进行标记。 10. 清理:最后,`clear_ncc_model`清除模型,释放资源。 这段代码不仅展示了如何在Halcon中进行NCC模板匹配,还包含了错误检查和结果展示的实用技巧,对于学习和理解NCC匹配的流程非常有帮助。通过调整参数和模板,可以适应不同的应用场景,提高匹配精度。