rot 带旋转 mg 带金字塔 rad 角度转弧度 deg 弧度转角度 基于灰度受光照影响比较显著,实际项目中用的不多. MaxOverlap:0~1  指遮挡的部分比例  例如0.6,意思是遮挡了0.6也可被找到,0.1至遮挡了0.1可被找到,0指不能被遮挡一点,该值越大指即使重叠的越厉害也可被找到 Greediness:0~1 贪婪度,越大意味着搜索的越快精度越低,越小意味着搜索慢精度高,速度和精度永远是个矛盾的东西 (tuple)$'d' :将tuple十进制整数不带小数点 (tuple)

注:很抱歉,忘记从转载链接了,作者莫怪.... 基于HALCON的模板匹配方法总结 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载.

转载链接:     http://blog.csdn.net/b108074013/article/details/37657801 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这

很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载. 德国MVTec公司开发的HALCON机器视觉开发软件,提供了许多的功能,在这里我主

简介: 本文主要介绍几种基于灰度的图像匹配算法:平均绝对差算法(MAD).绝对误差和算法(SAD).误差平方和算法(SSD).平均误差平方和算法(MSD).归一化积相关算法(NCC).序贯相似性检测算法(SSDA).hadamard变换算法(SATD).下面依次对其进行讲解. MAD算法 介绍 平均绝对差算法(Mean Absolute Differences,简称MAD算法),它是Leese在1971年提出的一种匹配算法.是模式识别中常用方法,该算法的思想简单,具有较高的匹配精度,广泛用于图像

halcon软件最高效的一个方面在于模板匹配,号称可以快速进行柔性模板匹配,能够非常方便的用于缺陷检测.目标定位.下面以一个简单的例子说明基于形状特征的模板匹配.      为了在右图中,定位图中的三个带旋转箭头的圆圈.注意存在,位置.旋转和尺度变化. 上halcon程序 * This example program shows how to find scaled and rotated shape models. dev_update_pc ('off') dev_update_window

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头采集字符图像,读取一帧保存为图像,然后对读取保存的字符图像,灰度化,二值化,在此基础上做倾斜矫正,对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取分割出单个字符,识别方法一是采用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比较,如果结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是采用BP神经网络训练,通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. 关键字: 倾斜矫正,字符分割,模板

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头採集字符图像.读取一帧保存为图像.然后对读取保存的字符图像,灰度化.二值化,在此基础上做倾斜矫正.对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取切割出单个字符.识别方法一是採用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比較,假设结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是採用BP神经网络训练.通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. keyword: 倾斜矫正.字符切

halcon有三种模板匹配方法:即Component-Based.Gray-Value-Based.Shaped_based,分别是基于组件(或成分.元素)的匹配,基于灰度值的匹配和基于形状的匹配,此外还有变形匹配和三维模型匹配也是分属于前面的大类 本文只对形状匹配做简要说明和补充: Shape_Based匹配方法: 上图介绍的是形状匹配做法的一般流程及模板制作的两种方法. 先要补充点知识:形状匹配常见的有四种情况 一般形状匹配模板shape_model.线性变形匹配模板planar_defor

啥叫模板匹配 模板匹配就是在大图中找小图,也就说在一幅图像中寻找另一幅模板图像的位置: OpenCV使用 cv2.matchTemplate() 实现模板匹配. import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('lena.jpg', 0) template = cv2.imread('face.jpg', 0) h, w = template.shape[:2] # rows-

基于组件的模板匹配: 应用场合:组件匹配是形状匹配的扩展,但不支持大小缩放匹配,一般用于多个对象(工件)定位的场合. 算法步骤: 1.获取组件模型里的初始控件 gen_initial_components() 参数: ModelImage [Input] 初始组件的图片 InitialComponents [Output] 初始组件的轮廓区域 ContrastLow [Input] 对比度下限 ContrastHigh [Input] 对比度上限 MinSize [Input] 初始组件的最小尺

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

基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器,简称haar分类器.通过这个算法的名字,我们可以看到这个算法其实包含了几个关键点:Haar特征.Adaboost.级联.理解了这三个词对该算法基本就掌握了.1        算法要点Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图方法 + AdaBoost +级联:Haar分类器算法的要点如下:a)        使用Haar-like特征做检测.b)       使用积分图(Inte

********************************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

模板匹配是一种在图像中定位目标的方法,通过把输入图像在实际图像上逐像素点滑动,计算特征相似性,以此来判断当前滑块图像所在位置是目标图像的概率. 在Opencv中,模板匹配定义了6种相似性对比方式: CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法:计算图像像素间的距离之和,最好的匹配是0,值越大,是目标的概率就越低.     CV_TM_CCORR 相关匹配法:一种乘法操作:数值从小到大,匹配概率越来越高.     CV_TM_CCOEFF 相关系数匹配法:从-1到1,匹配概率越来越高.     CV_T

引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方法总结(频域空间域结合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 深度学习 本篇主要总结一下缺陷检测中的定位+差分的方法.即用形状匹配,局部变形匹配去定位然后用差异模型去检测缺陷. 模板匹配(定位)+差分 整体思

基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现(一)      一直有计划研究实时图像拼接,但是直到最近拜读西电2013年张亚娟的<基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现>,条理清晰.内容完整.实现的技术具有市场价值.因此定下决心以这篇论文为基础脉络,结合实际情况,进行“基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现”.       一.基于opencv的surf实现       3.0以后,surf被分到了"opencv_contrib-master"中去,

  在语音识别方面,同样的话都是同一个人,每次说的情况是不同的,难以识别.本章是定义如何适应不同的情况有不同的特性指标. 1,基于最优路径搜索的度量:①贝尔曼最优性原则和动态编程②编辑距离(The Edit Distance)③在语音识别动态时间扭曲(DTW), speaker-dependentrecognition. speaker-independentrecognition. 2,基于相关性的度量:这一部分解决的问题是"给定一组记录数据.查找数据是否包括已知模式.并找出其详细位置&quo