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Halcon教程之模板匹配-常州机器视觉培训,常州上位机培训
日期:2024/9/18 13:46:38人气:  标签:常州机器视觉培训 常州上位机培训
模板匹配是HALCON提供的一种鲁棒很强的在图像中物体定位的方法,该方法可以用于许多不同的应用。为了适应不同应用场合,有多种模板匹配方法可供选择。这些方法都不需要对对象进行显式分割。因此,在图像中即使您没有专业的知识,也可以成功地定位到被测对象。
Halcon中的各种模板匹配方法可以处理各种情形下的变换,如照明、杂点、大小、位置以及旋转,甚至模版内部的相对移动。
因此在Halcon中如何根据模板匹配要求选择合适的模板匹配方法变得尤为重要。我们今天将分析Halcon中各种模板匹配方法的适用情况。
首先对各种匹配方法做一个简单的介绍

Gray-Value-based

要求照明不变的,内部灰度值和模板相同

Correlation-based 

不变性体现在:散焦、轻微的形变,线性光源,可以很好地处理纹理。 ,仅仅可以处理灰度图像,不支持杂点、遮挡、缩放、非线性照明变换、以及多通道图像

shape-based 

可以处理杂点、遮挡、缩放、非线性照明变换、散焦以及轻微的变形,可以处理多通道图像,也可以一次处理多个模型。但是对于纹理支持不好。

Component-based

 模板内部各个部分可以相对移动。可以处理杂点、遮挡、缩放、非线性照明变换,可以处理多通道图像,也可以一次处理多个模型。但是对于纹理支持不好,且不能支持散焦以及变形。

Local deformable 

可以返回模板样例的变形,可以处理杂点、遮挡、缩放、非线性照明变换、局部变形,可以处理多通道图像

Perspective deformable

 可以处理杂点、遮挡、缩放、非线性照明变换、散焦、透视形变,可以处理多通道图像,但是很难处理纹理。

Descriptor-based

 可以处理杂点、遮挡、缩放、非线性照明变换、透视形变,但是不能处理纹理、散焦以及多通道图像。

 模板匹配可以在图像中找到发生几何变化的工件:平移、旋转、等比缩放、不等比缩放,但是不同方法适应于不同的几何变化类型。

另外,选择合适的模板匹配方法也可以找到物体外观发生变化的工件:遮挡、存在干扰、光线非线性变化。 工件几何变化类型

算法适用性


算法适用性

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