Halcon轮廓模板匹配实战：批量图片处理教程
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更新于2024-09-08
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收藏 2KB TXT 举报 在本篇实战教程中，我们将深入探讨如何利用Halcon（一种高级机器视觉软件）进行轮廓模板匹配，以处理批量图片的应用。Halcon以其强大的功能和易用性在工业自动化和计算机视觉领域中广受欢迎。本实例将引导读者通过以下几个关键步骤实现轮廓模板匹配的过程：
1. **环境初始化**：
首先，我们调用`dev_update_off()`关闭开发更新，然后使用`dev_close_window()`关闭预览窗口。接着，指定要处理的图片路径`filePath0`，并读取图片到变量`Image`中，获取图片的宽度和高度。
2. **图像预处理与显示**：
使用`dev_open_window()`创建一个用于显示图片的窗口，并调用`dev_display()`显示原始图片`Image`。通过`draw_rectangle1()`和`gen_rectangle1()`函数，我们定义了一个矩形区域来提取模板轮廓。
3. **轮廓提取与缩放**：
从原始图像中提取轮廓，计算出模板区域的尺寸（`width`和`height`），然后对图片进行裁剪，存储在`ImageReduced`中。接着，创建一个尺度不变的形状模型（SISM）`ModelID`，指定搜索范围、旋转范围等参数。
4. **模板匹配**：
遍历批量图片，对于每个图片，如`Image1`，同样读取并缩小到`ImageReduced1`。接下来，我们使用`find_scaled_shape_model()`函数在当前图片中寻找与模板匹配的最佳匹配项。此函数返回匹配结果，包括可能的位置、角度、得分等信息。
5. **结果记录**：
在每次匹配后，我们将匹配的相关信息（如索引、位置、角度、得分和时间）存储在`noteRow`、`noteColumn`、`noteAngle`、`noteScore`和`noteTime`数组中。这一步是为后续分析和报告提供数据支持。
通过这个实战过程，学习者可以掌握Halcon轮廓模板匹配的基本操作以及如何在批量图片处理中应用。这对于机器视觉项目，如物体识别、缺陷检测等场景具有实际指导意义。完整的代码可以帮助初学者巩固理论知识，并加快在实际工作中的应用能力。
2022-07-15 上传
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2022-07-14 上传
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