网站后台添加,wordpress h1标签优化,专业定制网站开发,网站运营指标Halcon指定区域的形状匹配 文章目录 Halcon指定区域的形状匹配1.在参考图像中选择目标2.创建模板3.搜索目标 在这个实例中#xff0c;会介绍如何根据选定的ROI选择合适的图像金字塔参数#xff0c;创建包含这个区域的形状模板#xff0c;并进行精确的基于形状模板的匹配。最…Halcon指定区域的形状匹配 文章目录 Halcon指定区域的形状匹配1.在参考图像中选择目标2.创建模板3.搜索目标 在这个实例中会介绍如何根据选定的ROI选择合适的图像金字塔参数创建包含这个区域的形状模板并进行精确的基于形状模板的匹配。最后将匹配到的形状区域在测试图像上标示出来。 1.在参考图像中选择目标
采集图像之后接下来要做的是确定ROI的范围创建一个包含目标的ROI。在本例中首先使用read_image 算子获取参考图像接着为了获取ROI使用gen_rectangel1算子生成一个包含目标的矩形框。也可以使用其他类似的工具如使用draw_rectangle1算子、draw_circlel算子创建一个包含目标物体的形状或者利用形态学算法筛选出一个ROI。接着使用reduce_domain 算子对选定的区域进行裁剪创建模板图像。
2.创建模板
使用create_shape_model算子创建一个模板。在这之前推荐使用inspect_shape_model算子,它可以帮助选择合适的模板参数主要是金字塔层级和对比度。具体做法是预设inspect_shape_model 算子的最后两个参数其中NumLevels 表示金字塔的层级Contrast表示点的最小对比度。该算子执行后会把预设了这两种参数的分级图像显示出来可以根据需要判断参数设置得是否合理。例如金字塔层级的最小图像如果不清晰可以考虑降低层级数如果对比度设置的值不足以提取出整个形状的轮廓可以试着进行调整以确定合适的参数。 在确定了金字塔层级和最小对比度之后就可以创建模板了。创建模板时除了上面两个参数外还可以根据需要定义模板的其他参数。例如可以通过AngleStart和AngleExtent 约束允许旋转的角度通过 AngleStep约束角度变化的步长。这几个角度参数需要根据形状在图中可能发生的旋转角度进行设置。如果模板图像特别大可以用Optimization对模型进行优化减少点的数量。参数Metric 用来指定是否考虑极性的变化如光照的影响。最后还可以指定最小对比度参数MinContrast用于将模板与图像噪声区分开来。 创建完成以后create shape model算子会返回一个句柄名称是ModelID用来指定模板的名称。本例中还使用了get_shape_model_contours算子用于观察提取出的形状轮廓。
3.搜索目标
创建好模板之后接下来就是匹配计算。首先读取待检测的图像然后使用find_shape_model算子搜索最佳匹配的区域拽索到的区域的匹配分值会存入score参数中。如果各种参数都设定得很合适应该会找到至少一个大于置信值的区域。 最后为了显示结果可以在画面上依据计算结果绘图。这里绘制的是形状的轮廓并根据图像的二维投影变换将形状轮廓也进行了仿射变换这样就能很清楚地看到结果。 如果这个模板不再使用需用clear_shape_model算子将其清除这样就可以将它所占用的内存释放了。该程序的运行结果如图所示。 图a为原始图像用矩形框选择了箭头区域图像作为ROI并根据其创建模板图b为依据模板图像创建的图像金字塔图c为测试图像相比于原图测试图像发生了小范围的缩放和旋转并且有比较大的光照变化。拽索到最佳匹配形状后在图上将其轮廓标示了出来。该程序的完整代码如下
* 这个例子用来介绍 HALCON中的形状模板匹配
dev_close_window()
*读取图像并获取其宽高
read_image(ModelImage, data/arrow1)
median_image (ModelImage, ImageMedian, circle, 6, mirrored)
get_image_size(ModelImage, Width,Height)
dev_open_window (0, 0, Width/2, Height/2, white, WindowHandle)
*显示模板图像
dev_display (ModelImage)
* 设置画笔颜色和线条
dev_set_color (yellow)
dev_set_line_width (3)
* ------------------- 形状模板匹配程序 ----------------
*第1步选择模板中的目标
Row1 : 281
Column1 : 160
Row2 : 440
Column2 : 312
*用矩形框选定一个目标区域
gen_rectangle1 (ROI, Row1, Column1, Row2, Column2)
*显示ROI区域
dev_display (ROI)*剪裁出这个区域
reduce_domain (ModelImage, ROI, ImageROI)
*第2步创建模板*检查模板参数
inspect_shape_model (ImageROI, ShapeModelImages, ShapeModelRegions, 4, 50)*显示金字塔各层级的图像以检查层数的合理性
dev_display (ShapeModelRegions)
area_center (ShapeModelRegions, AreaModelRegions, RowModelRegions,ColumnModelRegions)
count_obj (ShapeModelRegions, HeightPyramid)*确定金字塔的层级
for i : 1 to HeightPyramid by 1
if (AreaModelRegions[i - 1] 15)NumLevels : iendif
endfor*使用ROI图像创建模板
create_shape_model (ImageROI, NumLevels, 0, rad(360), auto, none, ignore_global_polarity, 50, 10, ModelID)
*获取轮廓信息用于结果显示
get_shape_model_contours (ShapeModel, ModelID, 1)
* step 3: 在检测图像中搜索模板
*读取检测图像
read_image(SearchImage, data/arrow2)
*寻找最佳模板匹配
find_shape_model (SearchImage, ModelID, 0, rad(360), 0.3, 1, 0.5, least_squares, 0, 0.7, RowCheck, ColumnCheck, AngleCheck, Score)
*如果找到了目标则将它标示出来
if (|Score| 0.9)*计算刚性变换矩阵vector_angle_to_rigid (0, 0, 0, RowCheck, ColumnCheck, AngleCheck, MovementOfObject)*应用二维仿射变换XLD轮廓以便在图像中显示检测到的轮廓affine_trans_contour_xld (ShapeModel, ModelAtNewPosition, MovementOfObject)*显示检测图像gen_rectangle2 (recResult, RowCheck, ColumnCheck, AngleCheck, 80, 80)dev_set_draw (margin)dev_display (SearchImage)*标示出检测到的模板dev_display (ModelAtNewPosition)dev_set_color (blue)dev_display (recResult)
endif
* ------------------- 程序结束 -----------------
* 清除模板
clear_shape_model (ModelID)
