Halcon教程十四:训练自己的模型然后识别相似的图像

最近很长一段时间都再研究百度的模型训练和图像识别
今天返回用Halcon进行了模型训练
个人能力有限写个最简单的模型训练供大家参考
还是训练回形针哦

看三个箭头分别是模型和训练的模型和测试的模型
好的怎么训练呢代码放上来

dev_update_off ()
dev_set_draw ('margin')
dev_set_line_width (2)
read_image (Image, 'pzlimages/ClipModel')
rgb1_to_gray (Image, ModelImage)
get_image_size (ModelImage, Width, Height)
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')
gen_rectangle1 (InitComponents, 150, 250, 390, 320)
dev_set_colored (12)
dev_display (ModelImage)
dev_display (InitComponents)
disp_message (WindowHandle, 'Model image and', 'window', 20, 20, 'blue', 'false')
disp_message (WindowHandle, 'input regions describing the initial components', 'window', 40, 20, 'blue', 'false')
*Get the training image
read_image (Image1, 'pzlimages/ClipText')
rgb1_to_gray (Image1, TrainImage)
dev_display (TrainImage)
dev_display (ModelImage)
train_model_components (ModelImage, InitComponents, TrainImage, ModelComponents, 'auto', 'auto', 'auto', 0.5, -1, -1, -1, 'speed', 'rigidity', 0.2, 0.5, ComponentTrainingID)
dev_set_color ('blue')
dev_display (ModelImage)
disp_message (WindowHandle, 'Result of the training:', 'window', 20, 20, 'blue', 'false')
disp_message (WindowHandle, '  1) Final model components', 'window', 40, 20, 'blue', 'false')
dev_set_colored (12)
get_training_components (TrainingComponents, ComponentTrainingID, 'model_components', 'model_image', 'false', Row, Column, Angle, Score)
*dev_display (ModelComponents)
create_trained_component_model (ComponentTrainingID, 0, rad(360), 10, 0.7, 'auto', 'auto', 'none', 'use_polarity', 'false', ComponentModelID, RootRanking)
read_image (Image2, 'pzlimages/ClipText2')
rgb1_to_gray (Image2, ModelText)
dev_display (ModelText)
find_component_model (ModelText, ComponentModelID, 0, 0, rad(360), 0, 0, 1, 'stop_search', 'prune_branch', 'none', 0.35, 'least_squares', 0, 0.85, ModelStart, ModelEnd, Score, RowComp, ColumnComp, AngleComp, ScoreComp, ModelComp)
get_found_component_model (FoundComponents, ComponentModelID, ModelStart, ModelEnd, RowComp, ColumnComp, AngleComp, Score, ModelStart, ModelStart, 'false', RowCompInst, ColumnCompInst, AngleCompInst, ScoreCompInst)
dev_display (FoundComponents)

写一下步骤
1.读取一张模板图像然后用矩形把需要变成模板的地方标注出来
2.然后读取一张和模板有相似的物体的图像进行训练，训练完成后返回训练的容器ID
3.使用有模型的容器ID创建该模型
4.再来一张新的有该物体的图像进行测试，使用find_component_model函数进行图像匹配，如果光线什么的没打好会有很多干扰所以可以把匹配度降低一点（我的图像就是因为光线的原因识别没那么好）

这个数字可以理解为相似度
越低匹配的结果可能就越多
调整到匹配一个就好了如果设置的太高会报异常
设置的太低也会报异常耗子为之
5.识别出图像然后自己可以进行相关处理比如相似度低于0.5不算回形针啥的那个就是一些逻辑了

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