halcon如何识别硬币？

halcon如何识别硬币？

前言

最近一直在学习halcon，在此做了一个案例，分享给大家，效果图如下:

1.思路分析

通过观察，发现1元，5角，1角，它们在面值的文字描述不一样，硬币显示的花纹不一样，如果我们通过模板匹配，那我们需要考虑2个因素，正/反面完全不一样。

换个思路，找到不变的因素【硬币外圈大小】，用最小的变量作为我们判断的基准，从而降低问题的复杂度。

2.代码逻辑分析

1. 我们首先指定3个模板【硬币的圆圈大小】
2. 读取原图片
3. 使用模板匹配
4. 标注不同的硬币

3.代码实现

3.1 创建模板

点击查看代码

创建模板
*画外圈圆
draw_circle (3600, Row1, Column1, Radius)
gen_circle (Circle, Row1, Column1, Radius)
dev_display (Image)
*画内圈圆
draw_circle (3600, Row2, Column2, Radius1)
gen_circle (Circle1, Row2, Column2, Radius1)
*取区域的差
difference (Circle, Circle1, RegionDifference)
reduce_domain (ImageEmphasize, RegionDifference, ImageReduced)
*创建模板
create_shape_model (ImageReduced, 'auto', -0.39, 0.79, 'auto', 'auto', 'use_polarity', 'auto', 'auto', ModelID)
write_shape_model (ModelID, 'D:/WorkSpace/硬币/1元.shm')

3.2 模板匹配

点击查看代码

read_image (Image, 'E:/WorkSpace/HalconDemo/硬币检测/硬币/微信图片_20220620213720.jpg')

*均值滤波器
mean_image (Image, ImageMean, 3, 3)
*图片增亮
emphasize (ImageMean, ImageEmphasize, 7, 7, 10)
*读取模板
  read_shape_model ('1元.shm', ModelID)

  read_shape_model ('1角.shm', ModelID1)

  read_shape_model ('5角.shm', ModelID2)

  arr:=[ModelID,ModelID1,ModelID2]
  *设置字体的样式
    set_display_font (3600, 30, 'mono', 'true', 'false')
  for Index1 := 0 to 2 by 1
        *模板匹配
    find_shape_model (Image, arr[Index1], -0.39, 0.78, 0.4, 0, 0.5, 'least_squares', 2, 0.9, Row, Column, Angle, Score)

      if (|Score|>0)
          tuple_length (Row, Length1)
          for Index2 := 0 to Length1-1 by 1
              *字符串显示的位置
                set_tposition (3600, Row[Index2]-40, Column[Index2]-40)
     switch (Index1)
            case 0:
         dev_set_color ('red')
         write_string (3600, '1元')
          break
             case 1:
         dev_set_color ('green')
         write_string (3600, '1角')
          break
             case 2:
          dev_set_color ('blue')
          write_string (3600, '5角')
         break
     endswitch
          endfor
      endif
  endfor

4.效果展示

效果1：



效果2：

5.总结

我在这里偷了懒，只是取了外圈大小，来确定不同硬币的识别，如果图片中存在不是硬币，但是大小一样，这样一定会误检，这也是我们的这个方案不严谨的地方，这是案例，我们以学习为主，如果你有更好的方式，请不吝赐教！