说明

除了常见的模板匹配之外，还有其它模板匹配，虽然不够主流，但尝试使用，也能解决许多问题。这里先说明ncc_model模板。

一、基于互相关匹配

一种基于灰度值的方法是基于相关的匹配。这种方法使用归一化互相关，用于评估模型和搜索图像之间的对应关系。它明显快于经典的基于灰度值的匹配，并且可以补偿加法作为以及照明的乘法变化。与基于形状的匹配相反，对象也具有略微变化的形状、大量纹理或模糊图像中的对象（轮廓在模糊中消失图像，例如，因为散焦）可以找到。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。基本操作：

1.创建互相关模板：create_ncc_model()

2.寻找互相关：find_ncc_model()

3.释放模板：clear_ncc_model()

在本节中，我们将快速概述基于相关匹配的匹配过程。到积极跟随例子，启动HDevelop程序hdevelop\Matching\Correlation-Based\ find_ncc_model_defocused.hdev，展示了基于相关匹配的鲁棒性抵抗纹理和散焦。

dev_update_off ()
read_image (Image, 'smd/smd_on_chip_05')
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 ('green')
dev_set_draw ('margin')
gen_rectangle1 (Rectangle, 175, 156, 440, 460)
area_center (Rectangle, Area, RowRef, ColumnRef)
reduce_domain (Image, Rectangle, ImageReduced)
create_ncc_model (ImageReduced, 'auto', 0, 0, 'auto', 'use_polarity', ModelID)
dev_display (Image)
dev_display (Rectangle)
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()
for J := 1 to 11 by 1read_image (Image, 'smd/smd_on_chip_' + J$'02')find_ncc_model (Image, ModelID, 0, 0, 0.5, 1, 0.5, 'true', 0, Row, Column, Angle, Score)vector_angle_to_rigid (RowRef, ColumnRef, 0, Row, Column, 0, HomMat2D)affine_trans_region (Rectangle, RegionAffineTrans, HomMat2D, 'nearest_neighbor')dev_display (Image)dev_display (RegionAffineTrans)if (J < 11)disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')endifstop ()
endfor
clear_ncc_model (ModelID)

二、程序简短说明

步骤1：选择参考图像中的对象

首先，在训练图像中，使用 gen_rectangle1 创建一个包含对象的区域。这使用 area_center 查询该区域的中心。在后面的步骤中将需要覆盖结果与原始区域的匹配。然后，将图像缩小到感兴趣的区域。

read_image (Image, 'smd/smd_on_chip_05')

gen_rectangle1 (Rectangle, 175, 156, 440, 460)

area_center (Rectangle, Area, RowRef, ColumnRef)

reduce_domain (Image, Rectangle, ImageReduced)

步骤2：创建模型

缩小的图像用于通过 create_ncc_model 创建 NCC 模型。结果，算子返回新创建的模型（ModelID）的句柄，然后可用于指定模型，例如，在调用操作符 find_ncc_model 时。

create_ncc_model (ImageReduced, 'auto', 0, 0, 'auto', 'use_polarity', ModelID)

步骤3：再次查找对象

现在，循环读取图像，并基于以上模板搜索，对于每个搜索图像，搜索 NCC 模型并使用仿射变换覆盖模型区域。请注意，训练应用于聚焦图像，搜索应用于具有以下特征的图像变化的散焦。尽管如此，对象实例都已找到。图 3.1 显示了参考图像以及散焦但找到的模型实例之一。

for J := 1 to 11 by 1

read_image (Image, 'smd/smd_on_chip_' + J$'02')

find_ncc_model (Image, ModelID, 0, 0, 0.5, 1, 0.5, 'true', 0, Row, \

Column, Angle, Score)

vector_angle_to_rigid (RowRef, ColumnRef, 0, Row, Column, 0, HomMat2D)

affine_trans_region (Rectangle, RegionAffineTrans, HomMat2D, \

'nearest_neighbor')

dev_display (Image)

dev_display (RegionAffineTrans)

endfor

步骤4：销毁模型

当不再需要 NCC 模型时，使用 clear_ncc_model 将其销毁。clear_ncc_model (ModelID)

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