halcon三種模板匹配方法

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轉自 : http://blog.csdn.net/hust1900/article/details/8843270

 

halcon有三種模板匹配方法：即Component-Based、Gray-Value-Based、Shaped_based,分別是基於組件（或成分、元素）的匹配，基於灰階值的匹配和基於形狀的匹配，此外還有變形匹配和3D 模型匹配也是分屬於前面的大類

本文只對形狀匹配做簡要說明和補充：

Shape_Based匹配方法：

介紹的是形狀匹配做法的一般流程及模板製作的兩種方法。

先要補充點知識：形狀匹配常見的有四種情況 一般形狀匹配模板shape_model、線性變形匹配模板planar_deformable_model、局部可變形模板local_deformable_model、和比例縮放模板Scale_model

第一種是不支援投影變形的模板匹配，但是速度是最高的，第二種和第四種是支援投影變形的匹配，第三種則是支援局部變形的匹配。

一般形狀匹配模板是最常用的，模板的形狀和大小一經製作完畢便不再改變，在尋找模板的過程中，只會改變模板的方向和位置等來匹配靶心圖表像中的映像。這個方法尋找速度很快，但是當靶心圖表像中與模板對應的映像存在比例放大縮小或是投影變形如傾斜等，均會影響尋找結果。涉及到的運算元通常為create_shape_model 和find_shape_model

 

線性變形匹配模板planar_deformable_model是指模板在行列方向上可以進行適當的縮放。行列方向上可以分別獨立的進行一個適當的縮放變形來匹配。主要參數有行列方向尋找縮放比例、影像金字塔、行列方向匹配分數（指可接受的匹配分數，大於這個值就接受，小於它就捨棄）、設定超找的角度、已經超找結果後得到的位置和匹配分數

線性變形匹配又分為兩種：帶標定的可變形模板匹配和不帶標定的可變形模板匹配。涉及到的運算元有：

不帶標定的模板：建立和尋找模板運算元create_planar_uncalib_deformable_model和find_planar_uncalib_deformable_model

帶標定模板的匹配：先讀入攝像機內參和外參 read_cam_par 和read_pose       建立和尋找模板運算元 create_planar_calib_deformable_model和find_planar_calib_deformable_model

 

局部變形模板 是指在一張圖上尋找模板的時候，可以改變模板的尺寸，來尋找映像上具有局部變形的模板。例如封裝紙袋案尋找。參數和線性變形額差不多

 

運算元如下：create_local_deformable_model和find_local_deformable_model

 

 

比例縮放末班匹配 是介於一般形狀匹配和線性變形匹配之間的一種方法。它可以匹配放大或是縮小的模板，但是僅限於模板大小的縮放，即行列縮放因子一樣。這也是它和線性縮放最大的不同。

涉及到的運算元如下：create_scale_shape_model和find_scale_shape_model