Halcon模版匹配

记录下自己遇到的一次模板匹配的难题.方便以后举一反三.

遇到的是两颗螺丝,受环境光影响,轮廓非常复杂.思考逻辑如下：

1.减少轮廓复杂程度,使用到的算子edges_sub_pix

edges_sub_pix (ImageReduced, Edges, 'canny', 6, 20, 40)

2.使用xld创建模板create_shape_model_xld

create_shape_model_xld (Edges, 'auto', 0, 0, 'auto', 'auto', 'ignore_local_polarity', 30, ModelID)

3.reduce_domain减少搜索范围 find_shape_model匹配取结果,这里会把没有打螺丝的也找到,因为轮廓简化了

4.使用get_grayval在中心点取10点像素点的颜色做判断.

编辑好的halcon文件放在:三种模板匹配例子，有普通轮廓，非常复杂的轮廓简化.-数据集文档类资源-CSDN下载三种模板匹配例子，有普通轮廓，按区域重新生成简化图片创建模板.然后匹配.非常复杂的轮廓简化.再更多下载资源、学习资料请访问CSDN下载频道.https://download.csdn.net/download/lw8014/85800016

read_image (Image, 'clip')
gen_rectangle2 (ROI_0, 117, 185, rad(40.1207), 116.387, 41.7915)
reduce_domain (Image, ROI_0, ImageReduced)
*创建匹配模板
create_shape_model (ImageReduced, 'auto', -0.39, rad(360), 'auto', 'auto', 'use_polarity', 'auto', 'auto', ModelID)
*write_shape_model (ModelID, 'C:/Users/斌/Desktop/sss/xxx.shm')*写入创建好的模板
*read_shape_model ('C:/Users/斌/Desktop/sss/xxx.shm', ModelID)*读取以前创建好的模板
*获取创建好的模板轮廓显示在0,0位置
get_shape_model_contours (ModelContours, ModelID, 1)*参数说明：
*1、要匹配的图元 2、模型句柄 3、模型最小旋转角 4、模型最大旋转角 5、行方向的最小缩放比 6、行方向最大缩放比 7、列方向最小缩放比 8、列方向最大缩放比 9、找到模型的最小分数
*10、找到模型的数量 11、模型的最大重叠 12、亚像素精度 13、金字塔数 14、贪婪值 15、16找到的图像的中心坐标；17、18行列的缩放比 20、得分
find_shape_model (Image, ModelID, -0.39, rad(360), 0.7, 20, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score)
if (|Score|>0)dev_display (Image)dev_display_shape_matching_results (ModelID, 'red', Row, Column, Angle, 1, 1, 0)*显示匹配的分数disp_message (200000, Score, 'window', Row, Column+5, 'black', 'true')
endif

模版匹配类型	执行步骤	应用场合
基于组件匹配	获取组件模型里的初始组件gen_initial_components; 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；创建组件模型create_trained_component_model；寻找组件模型find_component_model；释放组件模型clear_component_model；	组件匹配是形状匹配的扩展,但不支持大小缩放匹配; 适用于多个对象定位的场合，
基于形状匹配	创建形状模型create_shape_model; 寻找形状模型find_shape_model；释放形状模型clear_shape_model；	定位对象内部的灰度值可以有变化，但对象边缘轮廓必须清晰平滑的场合
基于灰度匹配	创建模版create_template；搜索模版best_match；释放模版clear_template；	定位对象内部的灰度值必须没有大的变化，没有缺失的部分，没有干扰图像噪声的场合
基于互相关匹配	1.创建模版create_ncc_model； 2.搜索模版find_ncc_model； 3.释放模版clear_ncc_model；	搜索对象有轻微的变形,大量的纹理,模糊图像中的对象等场合，其速度快于传统的灰度匹配;
基于变形匹配	1.创建模版create_local_deformable_model； 2.搜索模版find_local_deformable_model； 3.释放模版clear_deformable_model；	对象有轻微的变形的场合
基于描述匹配	1.创建模版create_calib_descriptor_model； 2.搜索模版find_calib_descriptor_model； 3.释放模版clear_descriptor_model；	对象有透视变形的场合，但它不是通过对象的轮廓来匹配的，而是根据一些描述的点来进行匹配的，这些点按照位置和灰度值进行的分类。

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