模板匹配是机器视觉工业现场中较为常用的一种方法,常用于定位,就是通过算法,在新的图像中找到模板图像的位置.例如以下两个图像.   这种模板匹配是最基本的模板匹配.其特点只是存在平移旋转,不存在尺度变化,同时光照变化不大.这样很适合常规的灰度模板匹配.但是利用opencv不太好解决角度的问题,同时速度上也达不到工业需求,因此,halcon的用途就来了.下面我详细介绍模板匹配的过程: 1 首先是选择区域.也就是ROI.我们先建一个矩形区域,以矩形的中点作为参考点. //矩形区域 gen_rectan

HALCON形状匹配讲解 https://blog.csdn.net/linnyn/article/details/50663328 https://blog.csdn.net/u014608071/article/details/78564596 2016年02月14日 16:09:40 赵一一 阅读数:18149   很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优

在机器视觉应用中,经常需要对图像进行仿射变换.1.在基于参考的视觉检测中,由于待检图像与参考图像或多或少都会存在几何变化(平移.旋转.缩放等),所以在做比较之前一般都要对待检图像进行仿射变换以对齐图像.2.要进行仿射变换,必须先获取变换矩阵,形状匹配是获取变换矩阵的一种高效的方法.3.Halcon的如下几个函数是专门用于计算变换矩阵的:vector_angle_to_rigid :Compute a rigid affine transformation from points and angl

********************************模板匹配 ********************create_shape_model创建模板,这个函数有许多参数,其中金字塔的级数由Numlevels指定,值越大则找到物体的时间越少,AngleStart和AngleExtent决定可能的旋转范围,AngleStep指定角度范围搜索的步长:这里需要提醒的是,在任何情况下,模板应适合主内存,搜索时间会缩短.对特别大的模板,用Optimization来减少模板点的数量是很有用的:Min

LIntExport Herror create_shape_model( const Hobject&  Template ,  //reduce_domain后的模板图像 Hlong  NumLevels,  //金字塔的层数,可设为“auto”或0—10的整数 Double  AngleStart,  //模板旋转的起始角度 Double  AngleExtent,  //模板旋转角度范围, >=0 Double  AngleStep,  //旋转角度的步长, >=0 and &

create_shape_model(Template : : //reduce_domain后的模板图像 NumLevels,//金字塔的层数,可设为“auto”或0—10的整数 AngleStart,//模板旋转的起始角度 AngleExtent,//模板旋转角度范围, >=0 AngleStep,//旋转角度的步长, >=0 and <=pi/16 Optimization,//设置模板优化和模板创建方法 Metric, //匹配方法设置 Contrast,//设置对比度 MinC

模板图片:目标是获取图像左上角位置的数字 直接想法,直接用一个框将数字框出来,然后对图片进行模板匹配(不可行,因为图像中的数字不是固定的) 所以需要选择图像中的固定不变的区域来作为模板,然后根据模板区域来找到我们的目标区域,案例以左上角的商标名称作为模板区域 代码:案例图片在C:\Users\HJ\AppData\Roaming\MVTec\HALCON-21.05-Progress\examples\images\blister(根据自己安装halcon的位置来寻找) *读取模板图片,了解目标

工业中模板匹配有很多需求. 代码如下: read_image (Image, 'J:/测试图片/test1/1.bmp') get_image_size (Image, Width, Height) gen_rectangle1 (Rectangle, 1057.01, 1698.27, 1241.98, 1898.29) *gen_rectangle1 (Rectangle, 449.726, 813.267, 669.604, 1005.06) area_center (Rectangle,

find_shape_model(Image : :  //搜索图像 ModelID, //模板句柄 AngleStart,  // 搜索时的起始角度 AngleExtent, //搜索时的角度范围,必须与创建模板时的有交集 MinScore, //最小匹配值,输出的匹配的得分Score 大于该值 NumMatches, //定义要输出的匹配的最大个数 MaxOverlap, //当找到的目标存在重叠时,且重叠大于该值时选择一个好的输出 SubPixel, //计算精度的设置,五种模式,多选2,

14.1  Access 1. get_region_chain 功能:一个对象的轮廓(contour)作为链式码. 2. get_region_contour 功能:查询一个目标的轮廓(contour). 3. get_region_convex 功能:查询突起的外表作为轮廓(contour). 4. get_region_points 功能:查询一个区域的像素数. 5. get_region_polygon 功能:用一个多边形近似获取区域. 6. get_region_runs 功能:查询一

                                         halcon之扫描文档祛底色增   很多扫描APP都有祛底色的功能:用于改善成像质量,通常扫描后的图像可能会用于存档或者再打印.   本来想通过扫描后打印,想法是好的,但是打印出来的文件不是自己想象的那样,打印出来有底色, 而且很严重,那该怎么办才能解决?   熟悉photoshop的通常通过色阶调整来达到此目的,但是今天介绍的是用halcon灰度拉伸函数(scale_image) 来达到此目的.下图是halcon

HALCON 10.0  II-B 3.1 Gray-Value-Based Matching 基于灰度的匹配是一个非常经典的方法,它仅适用于对象的不模糊,不缺失,灰度值不变化.适用于对象旋转转.注意对 于所有的应用,相关性和基于形状的匹配是要优先考虑的.使用灰度匹配的理由可能是由于匹配的对象和灰度有关系. The rare cases in which the very slow classical gray-valuebased matching is to be preferred com

截图函数 PyAutoGUI可以截取屏幕截图,将其保存到文件中,并在屏幕中查找图像.如果您有一个小图像,例如需要单击并希望在屏幕上找到它的按钮,这将非常有用.这些功能由PyScreeze模块提供,该模块与PyAutoGUI一起安装. 屏幕截图功能需要Pillow模块.OS X使用操作系统screencapture附带的命令.Linux使用该scrot命令,可以通过运行来安装.sudo apt-get install scrot 截图()函数 调用screenshot()将返回Image对象(有关

Nepxion Discovery[探索]微服务企业级解决方案] Nepxion Discovery[探索]使用指南,基于Spring Cloud Greenwich版.Finchley版和Hoxton版而制作,对于Edgware版,使用者需要自行修改.使用指南主要涉及的功能包括: 基于Header传递的全链路灰度路由,网关为路由触发点.采用配置中心配置路由规则映射在网关过滤器中植入Header信息而实现,路由规则传递到全链路服务中.路由方式主要包括版本和区域的匹配路由.版本和区域的权重路由.基

halcon有三种模板匹配方法:即Component-Based.Gray-Value-Based.Shaped_based,分别是基于组件(或成分.元素)的匹配,基于灰度值的匹配和基于形状的匹配,此外还有变形匹配和三维模型匹配也是分属于前面的大类 本文只对形状匹配做简要说明和补充: Shape_Based匹配方法: 上图介绍的是形状匹配做法的一般流程及模板制作的两种方法. 先要补充点知识:形状匹配常见的有四种情况 一般形状匹配模板shape_model.线性变形匹配模板planar_defor

注:很抱歉,忘记从转载链接了,作者莫怪.... 基于HALCON的模板匹配方法总结 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载.

HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种,即Component-Based.Gray-Value-Based.Shape-Based,分别是基于组件(或成分.元素)的匹配,基于灰度值的匹配和基于形状的匹配. 这三种匹配的方法各具特点,分别适用于不同的图像特征,但都有创建模板和寻找模板的相同过程.这三种方法里面,我主要就第三种-基于形状的匹配,做了许多的实验,因此也做了基于形状匹配的物体识别,基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究,从中取得较好的效果,简化了用其

转载链接:     http://blog.csdn.net/b108074013/article/details/37657801 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这

halcon软件最高效的一个方面在于模板匹配,号称可以快速进行柔性模板匹配,能够非常方便的用于缺陷检测.目标定位.下面以一个简单的例子说明基于形状特征的模板匹配.      为了在右图中,定位图中的三个带旋转箭头的圆圈.注意存在,位置.旋转和尺度变化. 上halcon程序 * This example program shows how to find scaled and rotated shape models. dev_update_pc ('off') dev_update_window

很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得,但由于其他的事情总是抽不出时间.去年有过一段时间的集中学习,做了许多的练习和实验,并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究,写了一篇<基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究>文章,总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配,又如何来协调这些参数来加快匹配过程,提高匹配的精度,这篇paper放到了中国论文在线了,需要可以去下载. 德国MVTec公司开发的HALCON机器视觉开发软件,提供了许多的功能,在这里我主