一种改进的模板匹配眼睛定位方法概要

Halcon中模板匹配方法的总结归纳

Halcon中模板匹配方法的总结归纳 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] 初始组件的最小尺寸 Mode[Input] 自动分段的类型 GenericName [Input] 可选控制参数的名称 GenericValue [Input] 可选控制参数的值 2.根据图像模型，初始组件，训练图片来训练组件和组件相互关系train_model_components() 3.创建组件模型create_trained_component_model() 4.寻找组件模型find_component_model() 5.释放组件模型clear_component_model() 基于形状的模板匹配： 应用场合：定位对象内部的灰度值可以有变化，但对象轮廓一定要清晰平滑。 1.创建形状模型：create_shape_model() 2.寻找形状模型：find_shpae_model() 3.释放形状模型：clear_shape_model() 基于灰度的模板匹配： 应用场合：定位对象内部的灰度值没有大的变化，没有缺失部分，没有干扰图像和噪声的场合。 1.创建模板：create_template() 2.寻找模板：best_match() 3.释放模板：clear_template() 基于互相关匹配： 应用场合：搜索对象有轻微的变形，大量的纹理，图像模糊等场合，速度快，精度低。 1.创建模板：create_ncc_model() 2.寻找模板：find_ncc_model() 3.释放模板：clear_ncc_model() 基于变形匹配： 应用场合：搜索对象有轻微的变形。 1.创建模板：create_local_deformable_model() 2.寻找模板：find_local_deformable_model() 3.释放模板：clear_deformable_model()

基于模板匹配算法的数字识别讲解

中南民族大学 毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院 专业: 软件工程年级:2009 题目: 基于模板匹配算法的数字识别学生姓名: 李成学号:09065093指导教师姓名: 李波职称: 讲师 2013年5月

中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名：2013年月日

摘要 (1) Abstract (1) 1 绪论 (2) 1.1 研究目的和意义 (2) 1.2 国内外研究现状 (2) 2 本文基本理论介绍 (3) 2.1 位图格式介绍 (3) 2.2 二值化 (3) 2.3 去噪 (3) 2.4 细化 (4) 2.5 提取骨架 (4) 3 图像的预处理 (5) 3.1 位图读取 (5) 3.2 二值化及去噪声 (5) 3.3 提取骨架 (6) 4 基于模板匹配的字符识别 (8) 4.1 样本训练 (8) 4.2 特征提取 (8) 4.3 模板匹配 (9) 4.4 加权特征模板匹配 (10) 4.5 实验流程与结果 (10) 5 结论 (16) 5.1 小结 (16) 5.2 不足 (16) 6 参考文献 (17)

基于模板匹配算法的数字识别 摘要 数字识别已经广泛的应用到日常生活中，典型的数字自动识别系统由图像采集、预处理、二值化、字符定位、字符分割和字符识别等几部分组成, 这些过程存在着紧密的联系。传统的模板匹配算法因为图像在预处理之后可能仍然存在较大的干扰，数字笔画粗细不均匀，有较大的噪声，识别效率不高。本文采的主要思想就是对字符进行分类，之后对字符进行细化，提取细化后字符的特征矢量，与模板的特征矢量进行加权匹配，误差最小的作为识别结果。本文在模板匹配法的基础上, 采用了特征值加权模板匹配法, 并且改进了匹配系数的求法。应用该法取得了满意的效果, 提高了识别率。 关键词：模板匹配；数字识别；特征值加权；字符识别； Template matching algorithm-based digital identification Abstract Digital identification has been widely applied to daily life, the typical digital automatic identification system by the image acquisition, pre-processing, binarization, character positioning, character segmentation and character recognition several parts, there is a close link these processes. Traditional template matching algorithm because the image may still exist after pre-greater interference, digital strokes uneven thickness, the noise, the identification efficiency is not high. Adopted herein main idea is to classify the character after character refinement, the characters feature vector extraction refinement, and the template feature vector is weighted matching, the minimum error as a recognition result. Template matching method based on feature weighted template matching method, and improve the matching coefficient method. The application of the method to obtain satisfactory results, to improve the recognition rate. Key words：Template matching; digital identification; characteristic value weighted; character recognition;

保护眼睛的方法以及采取措施

保护眼睛的方法以及采取措施 近些年来，近视眼的比例逐渐上升，尤其在青少年中更加多见，其实这与青少年不注重保护眼睛造成的。那么你知道怎么保护眼睛吗?以下是出guo的“保护眼睛的方法以及采取措施”，供您参考，请点击出guo()查看。 之所以会有那么多人出现眼睛近视的情况，就是因为造成眼睛近视的原因很复杂，即便有的人做好了各种预防眼睛近视的工作，也不能保证眼睛不会近视，那么造成眼睛近视的原因究竟有哪些呢? 1、遗传。高度近视是常染色体隐性遗传性疾病。如果父母均是高度近视，孩子高度近视的可能性就很高。 2、眼部疾病。像白内障、睫状肌痉挛等到会使晶状体的凸度增加，造成近视。眼部疾病的危害很大，甚至会导致失明。 3、体质。长时间的劳逸不当、营养不良、生活作息不规律、因体质基础差引起的贫血等都有可能造成近视。 4、环境。长时间用眼、照明环境不良、上课坐姿不当都会造成近视。纵使眼部调节能力特别强，但是长时间的近距离学习、工作，睫状肌过度疲劳，就会出现调节性近视，不被重视，持续发展，就有可能演变成真性近视。 5、饮食不当。食物里的铬元素与近视有很大的关系，尤其是青少年，铬的需求量比成年人大。大量的糖和蛋白质的摄入体内会导致内铬储量减少和钙的流失，眼睛晶状体渗透压发生变化，导致近视。

6、长期强烈的灯光的照射。比如：家里的灯光，尤其是外面的灯光最强烈、最集中，长时间受各种灯光的照射，慢慢的，眼睛会受损。 7、看电视、电影、电子书、玩电脑游戏等使用电子产品，电子产品中有强烈的灯光，这会对眼睛造成极大的负担，时间久了，视力会下降。 8、其他因素。比如：使用化妆品时，有化妆品不小心进入眼睛，这一定要用清水洗一下眼睛，但是长期的有化妆品进入眼睛也是不行的哦。 一、注意用眼卫生 不要在强光或弱光下看书，不要躺着或在摇晃的车厢内看书，要保持室内充足的光线和照明。读书、写字时姿态要端正，眼睛距书本以20cm为宜;看电视时眼距电视应保持3m以上。连续用眼1小时后要休息5-10分钟，观赏些绿色植物或向远处眺望一会儿。 二、加强体育锻炼 经常锻炼身体，具备良好的身体素质，并注意保持充足的睡眠。平时做到坚持做眼保健操，有利于减轻视力疲劳。 三、饮食习惯良好 不偏食、挑食、暴食，多吃水果、蔬菜，少吃糖，养成良好的饮食生活习惯。平时注意补充有助于维持正常视力的营养物质维生素A、动物性食物如:动物肝脏、乳及乳制品、蛋黄、鱼虾等;还有植物性食物如:胡萝卜、菠菜、西红柿、豆及豆制品等。

儿童保护视力10方法

儿童保护视力10方法 一光线须充足：光线要充足舒适，光线太弱而因字体看不清就会越看越近。 二反光要避免：书桌边应有灯光装置，其目的在减少反光以降低对眼睛的伤害。 三阅读时间勿太长：无论做功课或看电视，时间不可太长，以每三十分钟休息片刻为佳。 四坐姿要端正：不可弯腰驼背，越靠近或趴着做功课易造成睫状肌紧张过度，进而造成近视。 五看书距离应适中：书与眼睛之间的距离应以30公分为准，且桌椅的高度也应与体格相配 合，不可勉强将就。 六看电视距离勿太近：看电视时应保持与电视画面对角线六~八倍距离，每30分钟必须休息片刻 七睡眠不可太少，作息有规律：睡眠不足身体容易疲劳，易造成假性近视。 八多做户外运动：经常眺望远外放松眼肌，防止近视，向大自然多接触青山绿野，有益于眼睛的健康。 九营养摄取应无均衡：不可偏食，应特别注意维生素B类（胚芽米、麦片酵母）之摄取。 十定期做视力：凡视力不正常者应至合格眼镜公司或眼科医师处做进一步的检查。 如何保护儿童视力 孩子得了近视眼，埋怨父母，是有一定道理的。 长期以来，已有不少调查证实，近视眼的发生有一定家族性，父母亲均为近视，子女患近视的多，父母亲均无近视，子女患近视的少，父母一方有近视，子女患近视介于上述两者之间。所以儿童近视眼与父母关系十分密切。 预防近视眼，要注意以下几点： （1）不要看字迹太小或模糊的书报。 （2）教育儿童改正不合理的用眼习惯，不良习惯都会使眼睛过度疲劳，降低视力的敏锐度。 （3）加强体格锻炼，增强身体素质，可以减轻减慢近视眼的发生，尤其是室外体育运动。让孩子在空气新鲜、视野开阔的郊外进行远眺，极目欣赏祖国的山河大地，也是

模板匹配MATLAB实现及算法优化

模板匹配MATLAB实现及算法优化

一、引言 现代社会已进入信息时代，随着计算机技术、通信技术和数学的发展，图像信息处理能力和水平也不断提高，相应的也得到和更多关注、研究和更加广泛的应用。图像匹配是图像处理的一项关键技术，可广泛用于目标识别与跟踪、立体视觉、变化检测、车场车牌识别、人脸识别、机器人导航、测绘、等领域，已成为一门新兴的分支学科。由于拍摄时间、拍摄角度、自然环境的变化、多种传感器的使用和传感器本身的缺陷，使拍摄的图像不仅受噪声的影响，而且存在严重的灰度失真和几何畸变。在这种条件下，如何有效地进行图像匹配一直是人们研究的热点和难点。 要研究模板匹配，首先必须明确模板匹配的定义：模板匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点。其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。简单的讲就是，要判读一幅大图像中是否存在某种已知的图案，则以一幅与该图案有着相同尺寸和方向的小图像为模板，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。 那么如何实现模板与原图像的匹配呢？下面将结合一个具体例子说明模板匹配的实现过程。 二、问题描述及解决方法 1.问题描述 现有模板如下图： 原图如下图： 问题：如何在原图中找到模板所处的位置，并把该位置标记出来。 2.解决方法

首先必须建立判断模板与原图相应位置相似程度的准则。对于彩色图像，是基于图像的特征匹配；而灰度图像，则是基于相关函数。本实验的处理对象主要是灰度图片。 相关函数又分成两类： （1） 差值测度。计算公式如下： max |(,)(,)|f x y g x y ε=- |(,)(,)|D f x y g x y dxdy ε=-?? 22[(,)(,)]D f x y g x y dxdy ε=-?? （2） 相关测度。计算公式如下： 1222(,)(,)(,)[(,)(,)]D D D f x y g x y dxdy p x y f x y dxdy g x y dxdy = ??????? 显然，上式中的p(x,y)取值范围是0到1。越接近于0，表示两图像相差越大；越接近于1，表示两图像越相似。 有了描述相似程度的数学模型，接下来就可以用MATLAB 编程实现模板匹配，从而解决上述问题了。 三、 MATLAB 实现 要实现这个程序，必须有三个重要组成部分： 1. 模板循环 功能：实现模板扫过原图的每一个像素点。 语句： for i=1:M-m for j=1:N-n end end 描述：以模板左上角第一个点为标志点，使其依次从左到右、从上到下扫过原图每一个像素点。 2. 相似性判断 功能：在每一次循环时，计算模板与覆盖的原图区域的相似程度，并判断两图像是否相似。 语句： temp=imcrop(im,[j,i,n-1,m-1]);

基于HALCON的模板匹配方法总结.

基于HALCON的模板匹配方法总结 基于HALCON的模板匹配方法总结 HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-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。这三种匹配的方法各具特点，分别适用于不同的图像特征，但都有创建模板和寻找模板的相同过程。这三种方法里面，我主要就第三种－基于形状的匹配，做了许多的实验，因此也做了基于形状匹配的物体识别，基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究，从中取得较好的效果。在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。基本流程是这样的，如下所示： ⑴ 首先确定出ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用 area_center()找到这个矩形的中心；

⑵ 然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个ROI；这之后就可以对这个矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先对这个区域进行一些处理，方便以后的建模，比如阈值分割，数学形态学的一些处理等等； ⑶ 接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了，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；MinConstrast将模板从图像的噪声中分离出来，如果灰度值的波动范围是10，则MinConstrast应当设为10；Metric参数决定模板识别的条件，如果设为’use_polarity’，则图像中的物体和模板必须有相同的对比度；创建好模板后，这时还需要监视模板，用inspect_shape_model()来完成，它检查参数的适用性，还能帮助找到合适的参数；另外，还需要获得这个模板的轮廓，用于后面的匹配，get_shape_model_contours()则会很容易的帮我们找到模板的轮廓； ⑷ 创建好模板后，就可以打开另一幅图像，来进行模板匹配了。这个过程也就是在新图像中寻找与模板匹配的图像部分，这部分的工作就由函数 find_shape_model()来承担了，它也拥有许多的参数，这些参数都影响着寻找模板的速度和精度。这个的功能就是在一幅图中找出最佳匹配的模板，返回一个模板实例的长、宽和旋转角度。其中参数SubPixel决定是否精确到亚像素级，设为’interpolation’，则会精确到，这个模式不会占用太多时间，若需要更精确，则可设为’least_square’,’lease_square_high’，但这样会增加额外的时间，因此，这需要在时间和精度上作个折中，需要和实际联系起来。比较重要的两个参数是MinSocre和Greediness，前一个用来分析模板的旋转对称和它们之间的相似度，值越大，则越相似，后一个是搜索贪婪度，这个值在很大程度上影响着搜索速度，若为0，则为启发式搜索，很耗时，若为1，则为不安全搜索，但最快。在大多数情况下，在能够匹配的情况下，尽可能的增大其值。 ⑸ 找到之后，还需要对其进行转化，使之能够显示，这两个函数 vector_angle_to_rigid()和affine_trans_contour_xld()在这里就起这个作用。前一个是从一个点和角度计算一个刚体仿射变换，这个函数从匹配函数的

图像处理技术--模板匹配

图像处理技术——模板匹配算法 左力2002．3． 认知是一个把未知与已知联系起来的过程。对一个复杂的视觉系统来说，它的内部常同时存在着多种输入和其它知识共存的表达形式。感知是把视觉输入与事前已有表达结合的过程，而识别也需要建立或发现各种内部表达式之间的联系。 匹配就是建立这些联系的技术和过程。建立联系的目的是为了用已知解释未知。 章毓晋《图像工程下册》P.163 一．模板匹配的基本概念 模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。 以8位图像(其1个像素由1个字节描述)为例，模板T( m ? n个像素)叠放在被搜索图S( W ? H个像素)上平移，模板覆盖被搜索图的那块区域叫子图Sij。i，j为子图左上角在被搜索图S上的坐标。搜索范围是： 1 ≤ i ≤ W – M 1 ≤ j ≤ H – N 通过比较T和Sij的相似性，完成模板匹配过程。 注意：图像的数据是从下到上、从左到右排列的。 可以用下式衡量T和Sij相似性： ∑∑ = =- = N n ij M m n m T n m S j i D 12 1 )] , ( ) , ( [ ) ,(被搜索图 S 模板 T m i {

∑∑ ∑∑ ∑∑ ======+?-=N n M m N n ij M m N n ij M m n m T n m T n m S n m S 1 2 1 1 1 1 2 1 )] ,([),(),(2)],([ 上式的第一项为子图的能量，第三项为模板的能量，都与模板匹配无关。第二项是模板和子图的互相关，随( i, j )而改变。当模板和子图匹配时，该项有极大值。将其归一化，得模板匹配的相关系数： ∑∑∑∑∑∑======?= N n M m N n ij M m N n ij M m n m T n m S n m T n m S j i R 1 2 1 1 2 1 1 1 )] ,([)],([) ,(),(),( 当模板和子图完全一样时，相关系数R( i, j ) = 1。在被搜索图S 中完成全部搜索后，找出R 的最大值Rmax( im, jm )，其对应的子图Simjm 即为匹配目标。显然，用这种公式做图像匹配计算量大、速度较慢。 另一种算法是衡量T 和Sij 的误差，其公式为： ∑∑ ==-=N n ij M m n m T n m S j i E 1 1 |),(),(|),( E( i, j )为最小值处即为匹配目标。为提高计算速度，取一个误差阈值E 0，当E( i, j )> E 0时就停止该点的计算，继续下一点计算。 试验结果如下： 注：以上试验是在赛扬600 PC 机上用VC6.0进行的。 结果表明：被搜索图越大，匹配速度越慢；模板越小，匹配速度越快。误差法速度较快，阈值的大小对匹配速度影响大，和模板的尺寸有关。 二．改进模板匹配算法 我在误差算法的基础上设计了二次匹配误差算法： 第一次匹配是粗略匹配。取模板的隔行隔列数据，即四分之一的模板数据，在被搜索图上进行隔行隔列扫描匹配，即在原图的四分之一范围内匹配。由于数据量大幅度减少，匹配速度显著提高。 为了合理的给出一个误差阈值E0，我设计了一个确定误差阈值E0的准则： E 0 = e 0 * (m+1)/2 * (n+1)/2

基于HALCON的模板匹配方法总结--蓝云杨的机器视觉之路

基于HALCON的模板匹配方法总结--蓝云杨的机器视觉之路 蓝云杨的机器视觉之路https://www.360docs.net/doc/f013311792.html,/blog/user1/8/index.html 首页相册 标签机器视觉(64)图像处理(11)视频压缩(12)小波分析(5)三峡(3)生活随笔(32)HALCON(7)编程感悟(18)哲思慧语(32) 基于HALCON的模板匹配方法总结 2006-8-16 16:34:00 4 推荐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，在这里我主要学习和研究了其中的形状匹配的算法和流程。HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-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。这三种匹配的方法各具特点，分别适用于不同的图像特征，但都有创建模板和寻找模板的相同过程。这三种方法里面，我主要就第三种－基于形状的匹配，做了许多的实验，因此也做了基于形状匹配的物体识别，基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究，从中取得较好的效果，简化了用其他工具，比如VC++来开发的过程。在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。基本流程是这样的，如下所示： ⑴ 首先确定出ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用area_center()找到这个矩形的中心； ⑵ 然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个ROI；这之后就可以对这个矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先对这个区域进行一些处理，方便以后的建模，比如阈值分割，数学形态学的一些处理等等； ⑶ 接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了，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

模板匹配

halcon模板匹配 * 在一个图片中获取ROI并在此图片中匹配 dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 600, 600, 'black', WindowHandle) * 窗口语句 read_image(Image,'L:/Halcon test/mk2.jpg') *read_image(Image,'L:/Halcon test/mk3.jpg') *read_image(Image,'L:/Halcon test/mk4.jpg') * 这里有4张图片，每一张都说明一个小问题，附图分析。 gen_rectangle1 (ROI1, 57.8333, 49.5, 181.167, 342.833) * 画一个矩形选择ROI，矩形在左上角，覆盖一个完整的，无变形规定尺寸的商标，作为模板。 reduce_domain(Image,ROI1,ImageReduced1) * 大图和这个矩形的ROI相减就会得到一个左上角的商标的图案作为模板，命名ImageReduced。 create_shape_model(ImageReduced1,0,0,rad(360),0,'no_pregeneration','use_polarity',40,10,ModelID1) * 创建一个比例不变（1:1）的匹配的轮廓模型。具体参数下个帖子说明，也可见[Halcon算子学习交流区] Halcon模版匹配算子解析。 find_shape_model(Image,ModelID1,0,rad(360),0.7,13,0.5,'interpolation',0,0.9,Row,Column,Angle,Score) * 寻找与模板的大小尺寸必须是一比一匹配的，只是角度的不同而已，若大小发生变化，则不能匹配 get_shape_model_contours(ModelContours1,ModelID1,1) * 在大图中获取匹配。 for i := 0 to |Row|-1 by 1 vector_angle_to_rigid(0,0,0,Row【i】,Column【i】,Angle【i】,HomMat2D) affine_trans_contour_xld(ModelContours2,ContoursAffinTrans,HomMat2D) endfor * 获取匹配。 disp_message (WindowHandle, '总共匹配了' + |Row| + '个商标', 'window', 12, 12, 'red', 'true') * 输出数量统计。 clear_shape_model(ModelID1) stop()

模板匹配

图像模式识别中模板匹配的基本概念以及基本算法 认知是一个把未知与已知联系起来的过程。对一个复杂的视觉系统来说，他的内部常同时存在着多种输入和其他知识共存的表达形式。感知是把视觉输入与事先已有表达结合的过程，而识别与需要建立或发现各种内部表达式之间的联系。匹配就是建立这些联系的技术和过程。建立联系的目的是为了用已知解释未知。（摘自章毓晋《图像工程》） 1、模板匹配法： 在机器识别事物的过程中，常常需要把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景象获取的两幅或多幅图像在空间上对准，或根据已知模式到另一幅图像中寻找相应的模式，这就叫匹配。在遥感图像处理中需要把不同波段传感器对同一景物的多光谱图像按照像点对应套准，然后根据像点的性质进行分类。如果利用在不同时间对同一地面拍摄的两幅照片，经套准后找到其中特征有了变化的像点，就可以用来分析图中那些部分发生了变化；而利用放在一定间距处的两只传感器对同一物体拍摄得到两幅图片，找出对应点后可计算出物体离开摄像机的距离，即深度信息。 一般的图像匹配技术是利用已知的模板利用某种算法对识别图像进行匹配计算获得图像中是否含有该模板的信息和坐标； 2、基本算法： 我们采用以下的算式来衡量模板T（m,n)与所覆盖的子图Sij（i,j)的关系，已知原始图像S(W,H)，如图所示： 利用以下公式衡量它们的相似性： 上述公式中第一项为子图的能量，第三项为模板的能量，都和模板匹配无关。第二项是模板和子图的互为相关，随（i,j）而改变。当模板和子图匹配时，该项由

最大值。在将其归一化后，得到模板匹配的相关系数： 当模板和子图完全一样时，相关系数R(i,j) = 1。在被搜索图S中完成全部搜索后，找出R的最大值Rmax(im,jm)，其对应的子图Simjm即位匹配目标。显然，用这种公式做图像匹配计算量大、速度慢。我们可以使用另外一种算法来衡量T和Sij的误差，其公式为： 计算两个图像的向量误差，可以增加计算速度，根据不同的匹配方向选取一个误差阀值E0，当E(i,j)>E0时就停止该点的计算，继续下一点的计算。 最终的实验证明，被搜索的图像越大，匹配的速度越慢；模板越小，匹配的速度越快；阀值的大小对匹配速度影响大； 3、改进的模板匹配算法 将一次的模板匹配过程更改为两次匹配； 第一次匹配为粗略匹配。取模板的隔行隔列数据，即1/4的模板数据，在被搜索土上进行隔行隔列匹配，即在原图的1/4范围内匹配。由于数据量大幅减少，匹配速度显著提高。同时需要设计一个合理的误差阀值E0： E0 = e0 * (m + 1) / 2 * (n + 1) / 2 式中：e0为各点平均的最大误差，一般取40~50即可； m,n为模板的长宽； 第二次匹配是精确匹配。在第一次误差最小点（imin, jmin)的邻域内，即在对角点为（imin -1, jmin -1), (Imin + 1, jmin + 1)的矩形内，进行搜索匹配，得到最后结果。

保护眼睛的方法

保护眼睛的方法- -（眼睛累了吗来看看吧） 保护眼睛的方法- -（眼睛累了吗来看看吧） Sample Text快速击退眼睛疲劳的五大方法&电脑一族的护眼妙招 眼珠运动法 头向上下左右旋转时，眼珠也跟着一起移动。 眨眼法 头向后仰并不停的眨眼，使血液畅通。眼睛轻微疲劳时，只要做2~3

次眨眼运动即可。 热冷敷交替法 一条毛巾浸比洗澡水还要热一点的热水，另一条毛巾浸加了冰块的冷水，先把热毛巾放在眼睛上约五分钟，然后再放冷毛巾五分钟。 眼睛体操 中指指向眼窝和鼻梁间，手掌盖脸来回摩擦五分钟。然后脖子各项左右慢慢移动，接着闭上双眼，握拳轻敲后颈部十下。

看远看近法 看远方三分钟，再看手掌1~2分钟，然后再看远方。这样远近交换几次，可以有效消除眼睛疲劳。试试吧! 电脑一族的护眼妙招 临床上经常遇到这样的病人，他们的症状为“眼干涩不舒，甚至干燥、畏光、视物模糊”。这类病人的职业大多是计算机操作人员、文字编辑、美术工作者、教师及刺绣工人等。随着电脑在工作、生活中的普及，这种情况更为常见。他们的症状并不是病理变化所引起，而是由于用眼不当所致。 目不转睛害处多 长时间“聚精会神、目不转睛”对眼睛的危害是极大的。首先，神经高度紧张会使眼睛发胀，视神经功能慢性减退；再者，长时间近距离用

眼，会促使轴性近视的发展；另外，就是眨眼动作的减少，使眼球缺乏润滑和保护作用。据统计，人正常的眨眼数为每分钟15次左右，在神情专注的时候，只有2～3次，这就使眼表面的泪液蒸发过多，而来不及得到及时的补充，久之则引起眼球表面的炎症。 这样的病人，早期检查结果往往查不出什么病，但长此以往，便可能失去健康的眼睛。对于青少年来说，长期近距离使用电脑会引起调节痉挛而看不清远处，继而造成真性近视等。而对于45岁以上的人来说，因为眼睛的调节能力下降出现老花、近距离视物疲劳，并且不能持久，如果长期注视电脑会使疲劳症状加重，还可能诱发青光眼、白内障等眼病。 劳逸结合防眼病 要预防或消除这种情况，日常应注意对眼睛的呵护，关键是要持之以恒，可从如下几个方面做起： 首先，要定时休息。如每看书或使用电脑2小时要休息10～15 分钟，此时可远眺窗外景观，或转动眼球、做眼保健操等，只要不集中在近距离用眼，都有休息效果。 其次，注意滋润眼睛，多眨眼。用电脑时，最好保持15至20度

基於HALCON的模板匹配方法总结

基於HALCON的模板匹配方法總結 基於HALCON的模板匹配方法總結 很早就想總結一下前段時間學習HALCON的心得，但由於其他的事情總是抽不出時間。去年有過一段時間的集中學習，做了許多的練習和實驗，並對基於HDevelop的形狀匹配算法的參數優化進行了研究，寫了一篇《基於HDevelop的形狀匹配算法參數的優化研究》文章，總結了在形狀匹配過程中哪些參數影響到模板的搜索和匹配，又如何來協調這些參數來加快匹配過程，提高匹配的精度，這篇paper放到了中國論文在線了，需要可以去下載。 德國MVTec公司開發的HALCON機器視覺開發軟件，提供了許多的功能，在這裡我主要學習和研究了其中的形狀匹配的算法和流程。HDevelop開發環境中提供的匹配的方法主要有三種，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分別是基於組件（或成分、元素）的匹配，基於灰度值的匹配和基於形狀的匹配。這三種匹配的方法各具特點，分別適用於不同的圖像特征，但都有創建模板和尋找模板的相同過程。這三種方法裡面，我主要就第三種－基於形狀的匹配，做了許多的實驗，因此也做了基於形狀匹配的物體識別，基於形狀匹配的視頻對象分割和基於形狀匹配的視頻對象跟蹤這些研究，從中取得較好的效果，簡化了用其他工具，比如VC++來開發的過程。在VC下往往針對不同的圖像格式，就會弄的很頭疼，更不用說編寫圖像特征提取、模板建立和搜尋模板的代碼呢，我想其中間過程會很復雜，效果也不一定會顯著。下面我就具體地談談基於HALCON的形狀匹配算法的研究和心得總結。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基於形狀匹配的算法主要是針對感興趣的小區域來建立模板，對整個圖像建立模板也可以，但這樣除非是對象在整個圖像中所佔比例很大，比如像視頻會議中人體上半身這樣的圖像，我在後面的視頻對象跟蹤實驗中就是針對整個圖像的，這往往也是要犧牲匹配速度的，這個後面再講。基本流程是這樣的，如下所示： ⑴首先確定出ROI的矩形區域，這裡只需要確定矩形的左上點和右下點的坐標即可， gen_rectangle1()這個函數就會幫助你生成一個矩形，利用area_center()找到這個矩形的中心； ⑵然後需要從圖像中獲取這個矩形區域的圖像，reduce_domain()會得到這個ROI；這之後就可以對這個矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先對這個區域進行一些處理，方便以後的建模，比如閾值分割，數學形態學的一些處理等等； ⑶接下來就可以利用create_shape_model()來創建模板了，這個函數有許多參數，其中金字塔的級數由Numlevels指定，值越大則找到物體的時間越少，AngleStart和AngleExtent 決定可能的旋轉范圍，AngleStep指定角度范圍搜索的步長；這裡需要提醒的是，在任何情

模板匹配详解

模板匹配? 目标? 在这节教程中您将学到: ?使用OpenCV函数matchTemplate在模 板块和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结 果图像 ?使用OpenCV函数minMaxLoc在给定的 矩阵中寻找最大和最小值(包括它们的位 置). 原理? 什么是模板匹配?? 模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术. ?我们需要2幅图像: 1. 原图像(I):在这幅图像里,我们希望 找到一块和模板匹配的区域 2. 模板(T):将和原图像比照的图像 块 我们的目标是检测最匹配的区域:

?为了确定匹配区域, 我们不得不滑动模板图像和原图像进行比较: ?通过滑动, 我们的意思是图像块一次移动一个像素(从左往右,从上往下). 在每一个位置, 都进行一次度量计算来表明它是“好” 或“坏” 地与那个位置匹配(或者说块图像和原图像的特定区域有多么相似). ?对于T覆盖在I上的每个位置,你把度量值保存到结果图像矩阵(R)中. 在R 中的每个位置都包含匹配度量值:

上图就是TM_CCORR_NORMED方法 处理后的结果图像R . 最白的位置代表最 高的匹配. 正如您所见, 红色椭圆框住的位 置很可能是结果图像矩阵中的最大数值, 所以这个区域(以这个点为顶点,长宽和模 板图像一样大小的矩阵) 被认为是匹配的. 实际上, 我们使用函数minMaxLoc来定 位在矩阵R中的最大值点(或者最小值, 根据函数输入的匹配参数) . 问得好. OpenCV通过函数matchTemplate实现了模板匹配算法. 可用的方法有6个: 1. 平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF 这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大. b. 标准平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF_NORMED

大班健康活动：爱护眼睛

大班健康活动：爱护眼睛 设计意图： 眼睛是我们身体的重要器官，随着孩子们年龄的增加，看书、画画的机会日益增多，保护眼睛就显得日益重要。《纲要》中也明确要求：“幼儿园必须把保护幼儿的生命和促进幼儿的健康发展放在工作的首位。”“教育活动内容的组织应充分考虑幼儿的学习特点和认知规律，各领域的内容要有机联系，相互渗透，注重综合性、趣味性、活动性，寓教育于生活、游戏之中。”而大班幼儿已经积累了一定的生活经验，有初步的理解、表达和情感体验，他们爱学好问，有极强的求知欲望，出现了抽象逻辑思维，不仅能够感知事物的特点，而且能够进行初步的归纳和推理能力。结合新《刚要》的要求和大班幼儿的年龄特点，我设计了本次活动，让幼儿在充分的讨论和体验下，知道保护眼睛的重要性，掌握保护眼睛的基本知识，并在日常生活中注意保护自己的眼睛健康。 活动目标： 活动目标的制定应体现它的教育性、价值型和实践性，它既是教育活动的起点和归宿，同时也对活动起着导向作用，结合教材内容和幼儿情况的剖析，我从幼儿的认知、能力、情感三个角度出发，制定了以下的三条目标：1．了解眼睛独特的作用和功能，感受眼睛的重要。 2．学习保护眼睛的方法，养成良好的用眼卫生习惯。 3．教育幼儿爱护眼睛，萌发从小珍爱生命的意识。 活动重难点与活动目标是相辅相成的，因此将本次活动的重难点定位：学习保护眼睛的方法，养成良好的用眼卫生习惯。 活动过程： 一、谜语导入，激发兴趣 1．今天老师给小朋友带来了一个谜语，小耳朵听仔细：有趣有趣真有趣，小小两颗黑葡萄。白天躲在草丛里，晚上急忙盖被子。（眼睛）（播放PPT）2．你是怎么猜出来的？ 二、引起动机，感受眼睛的重要 1．这是什么？眼睛的上面有什么？眼睫毛有什么用处？（睫毛对眼睛可起保护作用，能遮住眼睛避免强光照射，也可防止尘士落入眼内。）

模板匹配,ncc

竭诚为您提供优质文档/双击可除 模板匹配,ncc 篇一：ncc计算公式 ncc是基于相似度度量的匹配算法，因为对线性光照不敏感，在目标识别和工业检测领域得到了广泛的应用。传统的ncc算法计算公式如下： {[i(x+i,y+j)-i(x,y)][t(i,j)-t]} mnncc(x,y)=其中i为目标图像；t为模板图像，模板大小为m*n 篇二：基于halcon的模板匹配方法总结 基于halcon的模板匹配方法总结 分类：halcon学习20xx-06-2616:0247人阅读评论(0)收藏举报 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，在这里我主要学习和研究了其中的形状匹配的算法和流程。hdevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种，即component-based、gray-Value-based、shape-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。这三种匹配的方法各具

特点，分别适用于不同的图像特征，但都有创建模板和寻找模板的相同过程。这三种方法里面，我主要就第三种－基于形状的匹配，做了许多的实验，因此也做了基于形状匹配的物体识别，基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究，从中取得较好的效果，简化了用其他工具，比如Vc++来开发的过程。在Vc下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于halcon的形状匹配算法的研究和心得总结。 1.shape-basedmatching的基本流程 halcon提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣 的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。基本流程是这样的，如下所示： ⑴首先确定出Roi的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用area_center()找到这个矩形的中心；⑵然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个Roi；这之后就可以对这个矩形

小学科学五年级下册7保护眼睛

青岛版小学科学五年级下册7《保护眼睛》精品教案 一、教学目标 1．能通过调查、访问、查阅书刊等方式获取有关保护眼睛的信息；能利用统计等方法分析信息资料；能综合运用所学知识对眼睛的保护提出合理建议。 2．对保护眼睛有着浓厚的探究兴趣；愿意合作与交流；尊重他人的劳动成果；乐于用所学到的知识改善生活；学会善待生命，珍爱生命，关心自己，关爱他人。 3．了解眼睛常见病及发病原因，了解自己和同学的视力情况，懂得保护视力的重要性，懂得近视眼形成的原因，知道常见的保护眼睛的方法。 二、教科书分析 眼睛对于我们每个人都是非常重要的，但生活中不良的用眼习惯，会影响眼睛的视觉作用，造成视觉障碍。学生虽然已经具有一些浅显的保护眼睛的常识，但在保护措施的实施上，却不能引起学生的重视。本课的目的是引导学生了解常见的眼病，重视眼睛的保护，改掉生活中不良的用眼习惯，为拥有一双健康的眼睛而养成良好的生活习惯。同时培养学生学会关注与科学有关的社会问题；学会从多渠道获取信息，以及提高对信息整理、分析、归纳概括的能力。 活动准备： 教科书以文字的形式提示学生做好课前准备：统计班级有多少同学患近视，分析是什么原因造成的；调查社区内的人眼睛常患什么疾病；测一测自己的视力并做好记录。引导学生从身边开始，初步了解眼睛疾患的特征和产生原因，感悟保护眼睛的重要性和紧迫性，使探究活动提到了课前。 活动准备是教学活动必不可少的环节，准备程度直接影响着课堂探究活动的展开。在教学活动前，教师要对学生的准备情况进行较长时间的跟踪，建议可以采用小组成员集体调查或小组成员分头调查然后资源共享，每个调查小组以5-6人为宜，人数不宜过多。还可以安排学生采访医生、参观医院、上网查询等，让每个学生都有社区居民、学校同学有关眼睛疾患的资料，教师也要做好相应的社区调查，做到和学生资源共享，教师还要准备相应的多媒体资料。 活动过程：