Halcon之 Variation Model(转)
Variation Model的主要原理是将待检测的图像与一张标准图像作比较,找出待检测图像与标准图像(ideal image)的明显差异(也就是不良)。标准图像可以采用几张OK品的图像训练(training)得到,也可以通过对一张OK品图像进行处理得到。训练后得到标准图像和一张variation图像(variation image),variation图像中包含了图像中每个像素点灰度值允许变化的范围。标准图像和variation图像用来创建一个variation model,如此,其他图像就可以与variation model作比较了。
clear_variation_model( : : ModelID : )释放一个variation model的内存空间
PS:在model训练和比较的时候,常常需要对图像进行模板匹配,以使图像准确对齐。
总结:
Variation Model使用标准图像与待检测图像灰度值相比较,来判断产品是否OK,适用于印刷品检测及产品表面检测。从实际算法过程可以看出,此检测实际可分为两部分,对于图像中的大面积灰度一致区域,主要利用待检测图像与标准图像(ideal image)比较得出差异区域,对于图像中的边缘位置(edges)区域,主要利用待检测图像与Variation图像(variation image)比较得出差异区域。所以在实际应用中,应根据实际情况设置AbsThreshold和VarThreshold的值。
转载于:https://www.cnblogs.com/bile/p/8695901.html
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