基于HALCON的模板匹配方法总结--蓝云杨的机器视觉之路
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。
halcon模板匹配讲解
在HALCON中，模板匹配是一种常见的方法，用于在一幅图像中查找与给定模板最匹配的区域。
这种方法可以用于目标检测、图像分割、模式识别等应用。
在HALCON中，模板匹配主要通过使用`find_template`函数来实现。
该函数用于在一幅图像中查找与给定模板最匹配的区域，并返回匹配区域的坐标、大小和旋转角度等参数。
在使用`find_template`函数进行模板匹配时，需要提供以下参数：
1. 输入图像：要进行匹配的图像。
2. 模板图像：用于匹配的模板图像。
3. 搜索区域：在输入图像中搜索模板的区域，通常可以指定一个矩形区域或者整个图像。
4. 匹配参数：用于控制匹配算法的参数，例如相似性度量、搜索策略等。
在HALCON中，还可以使用`create_template`函数来创建模板图像，以便后续使用。
该函数可以根据给定的图像和参数来生成模板，并返回模板的句柄。
此外，为了提高匹配的准确性和效率，还可以使用一些优化技术，
例如使用多级金字塔、使用滤波器进行预处理、使用约束条件等。
总之，HALCON中的模板匹配是一种强大的工具，可以用于各种图像处理任务。
通过正确地选择和使用匹配算法和参数，可以获得准确和高效的匹配结果。
halcon基于边缘的模板匹配算法
文章主题：Halcon基于边缘的模板匹配算法探析一、引言在机器视觉领域，模板匹配是一种常用的图像处理方法，用于在一幅图像中寻找特定的模式或对象。
而Halcon作为一款智能视觉软件库，其基于边缘的模板匹配算法备受关注。
本文将就Halcon基于边缘的模板匹配算法进行深入探讨，以帮助读者更全面地理解这一主题。
二、Halcon基于边缘的模板匹配算法概述Halcon基于边缘的模板匹配算法是一种高级的模式识别技术，它通过检测图像中的边缘信息，并利用这些边缘特征进行模式匹配。
该算法主要包括边缘提取、模板生成和匹配验证三个步骤。
1. 边缘提取在Halcon中，边缘提取是通过边缘检测滤波器进行的。
常用的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt和Canny等。
通过这些算子可以将图像中的边缘特征提取出来，形成边缘模型。
2. 模板生成在模板生成阶段，Halcon会通过提取的边缘信息来生成待匹配的模板。
模板的生成需要考虑到图像的尺度、旋转、光照等因素，以保证模板的鲁棒性和准确性。
3. 匹配验证匹配验证是模板匹配算法的核心步骤，Halcon基于边缘的模板匹配算法通过对图像进行模板匹配，并对匹配结果进行验证和优化，以确保匹配的准确性和稳定性。
三、Halcon基于边缘的模板匹配算法的特点相比于传统的模板匹配算法，Halcon基于边缘的模板匹配算法具有以下几点突出特点：1. 鲁棒性强由于边缘特征包含了物体的轮廓和形状等重要信息，因此Halcon基于边缘的模板匹配算法对光照、变形等因素的鲁棒性较强，能够更准确地匹配目标对象。
2. 适用性广Halcon基于边缘的模板匹配算法不受物体颜色、纹理等因素的影响，因此适用于各种场景和对象的匹配识别，具有较强的通用性和适用性。
3. 计算速度快由于边缘特征的提取和匹配计算相对简单，Halcon基于边缘的模板匹配算法在计算速度上具有一定的优势，能够实现实时性要求较高的应用场景。
四、个人观点与总结在我看来，Halcon基于边缘的模板匹配算法在实际应用中具有广泛的前景。
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。
halcon模板匹配原理
halcon模板匹配原理
Halcon模板匹配是一种基于图像处理的技术，用于从一个图像中寻找一个已知的图形或者对象。
这种技术可以被广泛应用于自动化工业中，例如机器人视觉和质量控制等领域。
Halcon模板匹配的原理是建立一个模板图像，然后将其与待匹配图像进行比较。
在比较过程中，Halcon会遍历待匹配图像的每一个像素，并将其与模板图像中对应像素进行比较，从而计算出一个相似度分数。
这个分数可以用来评估待匹配图像中是否存在与模板图像相似的目标。
为了提高匹配的准确性，Halcon模板匹配采用了一些特殊的技术。
其中，最常用的技术是归一化互相关法（Normalized Cross Correlation，简称NCC）。
这种方法可以通过对待匹配图像和模板图像进行归一化处理，使得它们之间的差异更容易被发现。
此外，还有一些其他的技术，例如金字塔匹配和模板旋转等。
总的来说，Halcon模板匹配是一种强大的技术，可以在工业领域中发挥重要的作用。
通过了解其原理和应用，我们可以更好地理解其在自动化生产中的价值和潜力。
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Halcon模板匹配学习篇
Halcon模板匹配学习篇Halcon模板匹配学习篇Halcon中模板匹配的总结基于灰度值的模板匹配基于相关性的模板匹配基于形状的模板匹配基于组件的模板匹配基于变形的模板匹配基于描述符的模板匹配基于相关性的模板匹配该⽅法使⽅⽅种基于⽅向量的归⽅化相关匹配法，在检测图像种匹配模板匹配。
与基于灰度值的匹配相⽅，该⽅法速度⽅较快，并且能够适应线光照变化。
匹配如下步骤：-（1）从参考图像上选择检测的⽅标。
-（2）创建模板。
创建⽅个归⽅化的相互关模型，create_ncc_model算⽅。
该操作符返回⽅个句柄参数Template:输⽅包括ROI的图像NumLevels：⽅字塔层数AngleStart and AngleExtent：模板可能出现在检测图像是哪个的旋转⽅度范围AngleStep：⽅度旋转变化的步长-（3）匹配结束之后，使⽅clear_ncc_model算⽅释放模板read_image (Image1,'E:/YZW/image/1.bmp')get_image_size (Image1, Width, Height)dev_close_window ()dev_open_window (0,0, Width/4, Height/4,'black', WindowHandle)dev_display (Image1)*选择ROI区域gen_rectangle1 (ROI_0,1322.32,449.966,1438.32,3877.97)area_center (ROI_0, Area, Row1, Column1)reduce_domain (Image1, ROI_0, ImageReduced)*创建基于相关性的匹配模板，输⽅模板图像和模型参数create_ncc_model (ImageReduced,'auto',-0.39,0.79,'auto','use_polarity', ModelID)*设置显⽅图像dev_set_draw ('margin')dev_set_line_width (3)dev_display (Image1)dev_display (ROI_0)stop ()*读取图像read_image (Image3,'E:/YZW/image/3.bmp')find_ncc_model (Image3, ModelID,-0.39,0.79,0.8,1,0.5,'true',0, Row, Column,Angle, Score)*dev_display_shape_matching_results (ModelID,'red', Row, Column, Angle,1,1,0)vector_angle_to_rigid (Row1, Column1,0, Row, Column,0, HomMat2D)affine_trans_region (ROI_0, RegionAffineTrans, HomMat2D,'nearest_neighbor')dev_display (Image3)dev_display (RegionAffineTrans)。
halcon——缺陷检测常用方法总结（模板匹配（定位）+差分）
halcon——缺陷检测常⽤⽅法总结（模板匹配（定位）+差分）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：特征训练测量拟合频域+空间域结合：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）+差分整体思路（形状匹配）：1. 先定位模板区域后，求得模板区域的坐标，创建物品的形状模板create_shape_model，注意把模板的旋转⾓度改为rad(0)和rad(360)。
2. 匹配模板find_shape_model时，由于物品的缺陷使形状有局部的改变，所以要把MinScore设置⼩⼀点，否则匹配不到模板。
并求得匹配项的坐标。
3. 关键的⼀步，将模板区域仿射变换到匹配成功的区域。
由于差集运算是在相同的区域内作⽤的，所以必须把模板区域转换到匹配项的区域。
4. 之后求差集，根据差集部分的⾯积判断该物品是否有缺陷。
模板匹配（定位）+差分的⽅法主要⽤来检测物品损坏，凸起，破洞，缺失，以及质量检测等。
halcon例程分析：1，印刷质量缺陷检测（print_check.hdev）该例程⽤到了差异模型，将⼀个或多个图像同⼀个理想图像做对⽐，去找到明显的不同。
进⽽鉴定出有缺陷的物体。
差异模型的优势是可以直接通过它们的灰度值做⽐较，并且通过差异图像，⽐较可以被空间地加权。
变化模型检测缺陷的整体思路：1. create_variation_model —— 创建⼀个差异模型2. get_variation_model —— 获得差异模型3. train_variation_model —— 训练差异模型4. prepare_variation_model —— 准备差异模型5. compare_variation_model —— ⽐较模型与实例6. clear_variation_model —— 清除差异模型dev_update_off ()* 选择第1张图像创建形状模板read_image (Image, 'pen/pen-01')get_image_size (Image, Width, Height)dev_close_window ()dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')dev_set_color ('red')dev_display (Image)* 把我感兴趣的区域抠出来，原则上范围越⼩越好，因为这样创建模板时⼲扰会少很多threshold (Image, Region, 100, 255)fill_up (Region, RegionFillUp)difference (RegionFillUp, Region, RegionDifference)shape_trans (RegionDifference, RegionTrans, 'convex')dilation_circle (RegionTrans, RegionDilation, 8.5)reduce_domain (Image, RegionDilation, ImageReduced)inspect_shape_model (ImageReduced, ModelImages, ModelRegions, 1, 20)gen_contours_skeleton_xld (ModelRegions, Model, 1, 'filter')* 获得抠图区域的中⼼，这是参考点area_center (RegionDilation, Area, RowRef, ColumnRef)* 创建形状模板create_shape_model (ImageReduced, 5, rad(-10), rad(20), 'auto', 'none', 'use_polarity', 20, 10, ShapeModelID)* 创建变化模型（⽤于和缺陷⽐较）create_variation_model (Width, Height, 'byte', 'standard', VariationModelID)* ⽂件夹中前15张图⽚是质量良好的，可以⽤来训练模板for I := 1 to 15 by 1read_image (Image, 'pen/pen-' + I$'02d')* 先寻找模板的实例find_shape_model (Image, ShapeModelID, rad(-10), rad(20), 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score)if (|Score| == 1)if (|Score| == 1)* 使⽤仿射变换，将当前图像平移旋转到与模板图像重合，注意是当前图像转向模板图像vector_angle_to_rigid (Row, Column, Angle, RowRef, ColumnRef, 0, HomMat2D)affine_trans_image (Image, ImageTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')* 训练差异模型train_variation_model (ImageTrans, VariationModelID)dev_display (ImageTrans)dev_display (Model)endifendfor* 获得差异模型get_variation_model (MeanImage, VarImage, VariationModelID)* 做检测之前可以先⽤下⾯这个算⼦对可变模型进⾏设参,这是⼀个经验值,需要调试者调整prepare_variation_model (VariationModelID, 20, 3)dev_set_draw ('margin')NumImages := 30* 可变模板训练完成后，我们终于可以进⼊主题，马上对所有图像进⾏缺陷检测，思想就是差分for I := 1 to 30 by 1read_image (Image, 'pen/pen-' + I$'02d')* 要注意做差分的两幅图像分辨率相同，当然也需要通过仿射变换把待检测的图像转到与模板图像重合* 先寻找模板的实例find_shape_model (Image, ShapeModelID, rad(-10), rad(20), 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score) if (|Score| == 1)* 使⽤仿射变换，将当前图像平移旋转到与模板图像重合，注意是当前图像转向模板图像vector_angle_to_rigid (Row, Column, Angle, RowRef, ColumnRef, 0, HomMat2D)affine_trans_image (Image, ImageTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')* 抠图reduce_domain (ImageTrans, RegionDilation, ImageReduced)* 差分（就是检查两幅图像相减，剩下的区域就是不同的地⽅了，与模板图像不同的地⽅就是缺陷）*这⾥可不能⽤difference做差分啊，halcon为变形模板提供了专门的差分算⼦：compare_variation_modelcompare_variation_model (ImageReduced, RegionDiff, VariationModelID)connection (RegionDiff, ConnectedRegions)* 特征选择：⽤⼀些特征来判断这幅图像印刷是否有缺陷，这⾥使⽤⾯积* 其实可以考虑利⽤区域⾯积的⼤⼩来判断缺陷的严重程度，这⾥就不过多讨论了select_shape (ConnectedRegions, RegionsError, 'area', 'and', 20, 1000000)count_obj (RegionsError, NumError)dev_clear_window ()dev_display (ImageTrans)dev_set_color ('red')dev_display (RegionsError)set_tposition (WindowHandle, 20, 20)if (NumError == 0)dev_set_color ('green')write_string (WindowHandle, 'Clip OK')elsedev_set_color ('red')write_string (WindowHandle, 'Clip not OK')endifendifif (I < NumImages)disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()endifendfor* 结语：如果发现前⾯作为训练变形模板的良好图像也被判定为NG，* 可以调整prepare_variation_model参数* 或者调整select_shape特征筛选的标准相关算⼦分析:create_variation_model（创建⼀个差异模型）create_variation_model(Width, Height, Type, Mode ,ModelID)//创建⼀个ID为ModelID，宽为Width,⾼为Height,类型为Type的差异模型参数参数Mode决定了创建标准图像和相应的变化图像的⽅法。
halcon多模板匹配方法
halcon多模板匹配方法【原创实用版3篇】目录（篇1）1.引言2.Halcon 模板匹配方法概述3.Halcon 多模板匹配方法4.模板匹配过程中的参数优化5.总结与展望正文（篇1）一、引言在计算机视觉领域，模板匹配是一种常用的图像处理方法，其主要目的是通过比较图像间的相似性，找到匹配的图像区域。
在众多模板匹配软件中，Halcon 是一款由德国 MVTec 公司开发的机器视觉开发软件，它提供了许多实用的功能，特别是在形状匹配方面有着显著的优势。
本文将重点介绍 Halcon 中的多模板匹配方法。
二、Halcon 模板匹配方法概述Halcon 中的模板匹配方法主要包括基于组件（或成分、元素）的匹配（component-based）、基于灰度值的匹配（gray-value-based）和基于形状的匹配（shape-based）三种。
这三种匹配方法各具特点，分别适用于不同的图像特征。
在实际应用中，可以根据需要选择合适的匹配方法。
三、Halcon 多模板匹配方法在实际应用中，往往需要同时处理多个模板，以提高匹配的准确性和速度。
Halcon 提供了多模板匹配的方法，可以同时对多个模板进行处理。
这种方法主要通过以下几个步骤实现：1.读入图片并选取 ROI（感兴趣区域）。
2.对 ROI 进行预处理，如阈值处理、连接处理和选择形状等操作。
3.提取模板区域，创建模板并保存。
4.载入已保存的模板，进行模板匹配。
5.根据匹配结果，对图像进行处理，如标注、分割等。
四、模板匹配过程中的参数优化在模板匹配过程中，有许多参数会影响到匹配的精度和速度，如阈值、连接方式、形状选择等。
为了提高匹配效果，需要对这些参数进行优化。
在 Halcon 中，可以通过实验和观察来选择合适的参数，也可以借助一些优化算法来自动调整参数，以达到最佳的匹配效果。
五、总结与展望Halcon 中的多模板匹配方法具有较强的实用性和灵活性，可以满足不同场景下的图像处理需求。
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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/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 16:34:004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结果中对构造一个刚体仿射变换很有用，把参考图像变为当前图像。
其详细的流程图和中间参数，如下图所示：（无法上传）2. 基于形状匹配的参数关系与优化在HALCON的说明资料里讲到了这些参数的作用以及关系，在上面提到的文章中也作了介绍，这里主要是重复说明一下这些参数的作用，再强调一下它们影响匹配速度的程度；在为了提高速度而设置参数之前，有必要找出那些在所有测试图像中匹配成功的设置，这时需考虑以下情况：①必须保证物体在图像边缘处截断，也就是保证轮廓的清晰，这些可以通过形态学的一些方法来处理；②如果Greediness值设的太高，就找不到其中一些可见物体，这时最后将其设为0来执行完全搜索；③物体是否有封闭区域，如果要求物体在任何状态下都能被识别，则应减小MinScore值；④判断在金字塔最高级上的匹配是否失败，可以通过find_shape_model（）减小NumLevels值来测试；⑤物体是否具有较低的对比度，如果要求物体在任何状态下都能被识别，则应减小MinContrast值；⑥判断是否全局地或者局部地转化对比度极性，如果需要在任何状态下都能被识别，则应给参数Metric设置一个合适的值；⑦物体是否与物体的其他实例重叠，如果需要在任何状态下都能识别物体，则应增加MaxOverlap值；⑧判断是否在相同物体上找到多个匹配值，如果物体几乎是对称的，则需要控制旋转范围；如何加快搜索匹配，需要在这些参数中进行合理的搭配，有以下方法可以参考：①只要匹配成功，则尽可能增加参数MinScore的值；②增加Greediness值直到匹配失败，同时在需要时减小MinScore值；③如果有可能，在创建模板时使用一个大的NumLevels，即将图像多分几个金字塔级；④限定允许的旋转范围和大小范围，在调用find_shape_model （）时调整相应的参数；⑤尽量限定搜索ROI的区域；除上面介绍的以外，在保证能够匹配的情况下，尽可能的增大Greediness的值，因为在后面的实验中，用模板匹配进行视频对象跟踪的过程中，这个值在很大程度上影响到匹配的速度。
当然这些方法都需要跟实际联系起来，不同图像在匹配过程中也会有不同的匹配效果，在具体到某些应用，不同的硬件设施也会对这个匹配算法提出新的要求，所以需要不断地去尝试。
在接下来我会结合自己做的具体的实验来如何利用HALCON来进行实验，主要是在视频对象分割和视频对象的跟踪方面。
待续…………^_^蓝云杨 | 阅读全文(1753) | 回复(6) | 引用通告(0) | 编辑标签：HALCON 模板匹配上一篇：暑假编程总结（下）下一篇：从指甲推断你是否健康Re:基于HALCON的模板匹配方法总结2007-4-16 12:12:00偶然看到您的文章，我现在也在做这方面，刚刚接触，还很陌生，对您的这篇文章《基于hdevelop的形状匹配算法参数的优化研究》很感兴趣，能否发到我邮箱里，谢谢！yongsinglove@yongsing | 个人主页 | 引用 | 返回 | 删除 | 回复Re:基于HALCON的模板匹配方法总结2006-12-26 11:11:00文章写得还行，有一点要说明，halcon中三种匹配方法，component-based和shapematching用的都是一个模板匹配方法，只不过模板匹配策略不一样，前面得适用于多个目标具有一定得空间位置关系，halcon博大精深，很多东西需要实战才能真正体会得到，希望呢再接再厉，顺便说一下，有什么halcon得问题可以发信到我得邮箱sjleeds2002◎，大恒得那些所谓halcon技术支持人员都不是学图像处理出身得，他们自己都用得不是很熟。
mvtec(游客) | 个人主页 | 引用 | 返回 | 删除 | 回复Re:基于HALCON的模板匹配方法总结2006-10-23 22:34:00我们公司正准备往机器视频方向发展,所以很希望能和各位交流.我的MSN:jinghaixiao@QQ:26914633希望能结识大家肖(游客) | 个人主页 | 引用 | 返回 | 删除 | 回复Re:基于HALCON的模板匹配方法总结2006-8-22 11:29:00对您的这篇文章《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》很感兴趣，能否发到我邮箱里，谢谢！jy4688@涟漪(游客) | 个人主页 | 引用 | 返回 | 删除 | 回复Re:基于HALCON的模板匹配方法总结2006-8-22 11:28:00您好，无意中看到您的blog，发现我们的研究内容很相近，希望有机会得到您的指教，我在北航做机器视觉。
还有楼上那位武大的研究生，希望能共同探讨问题，已经加你msn啦，我的qq：545570175。
涟漪(游客) | 个人主页 | 引用 | 返回 | 删除 | 回复Re:基于HALCON的模板匹配方法总结2006-8-16 17:16:00你好，我是武汉大学计算机系的博士研究生，目前也在做图像与视频的研究，当前关注的是2D图像的分割，以及matting,composition , 希望做到一定阶段能够将图像的方法应用到视频上我们实验室与浙大CAD&CG 国家重点实验室有一定联系，希望能够与你交流对了，忘了说一句，我也是宜昌人，呵呵我的MSN：smilewye@清玄(游客) | 个人主页 | 引用 | 返回 | 删除 | 回复发表评论：昵称：密码：主页：标题：公告欢迎您走进我的博客，图像处理与计算机视觉是我的研究方向，成为机器视觉领域的专家是我的理想，机器视觉的进步源于孜孜不倦地追求，愿与您携手共进!fusen_echo@时间记忆<< < 2009 - 8 > >>日一二三四五六12345678910111213141516171819202122232425262728293031最新日志高速自动光学检测(AOI)系统的先进这16句话应该看看最大化数字化图像采集的四个要素(下)最大化数字化图像采集的四个要素(上)选择数字图像采集的五个关键因素机器视觉何时需要彩色CMOS和CCD－应用推动图像处理技科学地清洗镜头对付有挑战性的视觉应用懂了遗憾，就懂了人生最新评论签写留言最近有机会接触机器视觉方面的项目,以SuperResolution请教Hobject图像格式问题做个朋友HELLORe:希望能结识您希望能结识您请教最新回复Re:学习一位软件工程师的总结Re:机器视觉系统构造指南-开头篇Re:VC++学习笔记Re:自动映射网络驱动器Re:科学地清洗镜头Re:学习HALCON软件的心得体会Re:毕业前笔记整理－VC++图像处Re:最大化数字化图像采集的四个要素Re:毕业前笔记整理－－VC++大杂Re:毕业前笔记整理－VC++图像处我的好友大恒图像HALCON机器视觉在线CSDN网摘中国视觉网雀巢咖啡Molex研学论坛莲花山研究院中华视频网悠扬音乐中国图像图形网Computer Vision CoursesAutomated Vision System我的相册站点信息详细信息站内订阅(6)加为好友发送短信日志:189评论:125留言:10访问:73115生活因感动而精彩,理想在创造中放飞。