halcon 模板匹配 -- find_shape_model

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halcon 模板匹配 -- find_shape_model

find_shape_model(Image : : //搜索图像 ModelID, //模板句柄 AngleStart, // 搜索时的起始角度 AngleExtent, //搜索时的角度范围,必须与创建模板时的有交集 MinScore, //最小匹配值,输出的匹配的得分Score 大于该值 NumMatches, //定义要输出的匹配的最大个数 MaxOverlap, //当找到的目标存在重叠时,且重叠大于该值时选择一个好的输出 SubPixel, //计算精度的设置,五种模式,多选2,…

halcon模板匹配

在机器视觉应用中,经常需要对图像进行仿射变换.1.在基于参考的视觉检测中,由于待检图像与参考图像或多或少都会存在几何变化(平移.旋转.缩放等),所以在做比较之前一般都要对待检图像进行仿射变换以对齐图像.2.要进行仿射变换,必须先获取变换矩阵,形状匹配是获取变换矩阵的一种高效的方法.3.Halcon的如下几个函数是专门用于计算变换矩阵的:vector_angle_to_rigid :Compute a rigid affine transformation from points and angl…

halcon 模板匹配 -- 转化 vector_angle_to_rigid

********************************模板匹配 ********************create_shape_model创建模板,这个函数有许多参数,其中金字塔的级数由Numlevels指定,值越大则找到物体的时间越少,AngleStart和AngleExtent决定可能的旋转范围,AngleStep指定角度范围搜索的步长:这里需要提醒的是,在任何情况下,模板应适合主内存,搜索时间会缩短.对特别大的模板,用Optimization来减少模板点的数量是很有用的:Min…

Halcon 模板匹配实战代码（一）

模板图片:目标是获取图像左上角位置的数字直接想法,直接用一个框将数字框出来,然后对图片进行模板匹配(不可行,因为图像中的数字不是固定的) 所以需要选择图像中的固定不变的区域来作为模板,然后根据模板区域来找到我们的目标区域,案例以左上角的商标名称作为模板区域代码:案例图片在C:\Users\HJ\AppData\Roaming\MVTec\HALCON-21.05-Progress\examples\images\blister(根据自己安装halcon的位置来寻找) *读取模板图片,了解目标…

halcon 模板匹配(最简单)

模板匹配是机器视觉工业现场中较为常用的一种方法,常用于定位,就是通过算法,在新的图像中找到模板图像的位置.例如以下两个图像. 这种模板匹配是最基本的模板匹配.其特点只是存在平移旋转,不存在尺度变化,同时光照变化不大.这样很适合常规的灰度模板匹配.但是利用opencv不太好解决角度的问题,同时速度上也达不到工业需求,因此,halcon的用途就来了.下面我详细介绍模板匹配的过程: 1 首先是选择区域.也就是ROI.我们先建一个矩形区域,以矩形的中点作为参考点. //矩形区域 gen_rectan…

halcon 模板匹配 -- create_shape_model

create_shape_model(Template : : //reduce_domain后的模板图像 NumLevels,//金字塔的层数,可设为“auto”或0—10的整数 AngleStart,//模板旋转的起始角度 AngleExtent,//模板旋转角度范围, >=0 AngleStep,//旋转角度的步长, >=0 and <=pi/16 Optimization,//设置模板优化和模板创建方法 Metric, //匹配方法设置 Contrast,//设置对比度 MinC…

重新看halcon模板匹配

工业中模板匹配有很多需求. 代码如下: read_image (Image, 'J:/测试图片/test1/1.bmp') get_image_size (Image, Width, Height) gen_rectangle1 (Rectangle, 1057.01, 1698.27, 1241.98, 1898.29) *gen_rectangle1 (Rectangle, 449.726, 813.267, 669.604, 1005.06) area_center (Rectangle,…