基于HALCON的模板匹配方法总结

基于HALCON的模板匹配方法总结

分类：halcon学习2013-06-26 16:02 47人阅读评论(0) 收藏举报

halcon形状匹配算法

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，在这里我主要学习和研究了其中的形状匹配的算法和流程。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，简化了用其他工具，比如VC++来开发的过程。在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。

1. Shape-Based matching的基本流程

HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。基本流程是这样的，如下所示：

⑴首先确定出ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用area_center()找到这个矩形的中心；

⑵然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个ROI；这之后就可以对这个矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先对这个区域进行一些处理，方便以后的建模，比如阈值分割，数学形态学的一些处理等等；

⑶接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了，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；MinConstrast将模板从图像的噪声中分离出来，如果灰度值的波动范围是10，则MinConstrast应当设为10；Metric参数决定模板识别的条件，如果设为’use_polarity’，则图像中的物体和模板必须有相同的对比度；创建好模板后，这时还需要监视模板，用inspect_shape_model()来完成，它检查参数的适用性，还能帮助找到合适的参数；另外，还需要获得这个模板的轮廓，用于后面的匹配，get_shape_model_contours()则会很容易的帮我们找到模板的轮廓；

⑷创建好模板后，就可以打开另一幅图像，来进行模板匹配了。这个过程也就是在新图像中寻找与模板匹配的图像部分，这部分的工作就由函数find_shape_model()来承担了，它也拥有许多的参数，这些参数都影响着寻找模板的速度和精度。这个的功能就是在一幅图中找出最佳匹配的模板，返回一个模板实例的长、宽和旋转角度。其中参数SubPixel决定是否精确到亚像素级，设为’interpolation’，则会精确到，这个模式不会占用太多时间，若需要更精确，则可设为’least_square’,’lease_square_high’，但这样会增加额外的时间，因此，这需要在时间和精度上作个折中，需要和实际联系起来。比较重要的两个参数是MinSocre和Greediness，前一个用来分析模板的旋转对称和它们之间的相似度，值越大，则越相似，后一个是搜索贪婪度，这个值在很大程度上影响着搜索速度，若为0，则为启发式搜索，很耗时，若为1，则为不安全搜索，但最快。在大多数情况下，在能够匹配的情况下，尽可能的

增大其值。

⑸找到之后，还需要对其进行转化，使之能够显示，这两个函数vector_angle_to_rigid()和affine_trans_contour_xld()在这里就起这个作用。前一个是从一个点和角度计算一个刚体仿射变换，这个函数从匹配函数的结果中对构造一个刚体仿射变换很有用，把参考图像变为当前图像。

其详细的流程图和中间参数，如下图所示：（无法上传）

2. 基于形状匹配的参数关系与优化

在HALCON的说明资料里讲到了这些参数的作用以及关系，在上面提到的文章中也作了介绍，这里主要是重复说明一下这些参数的作用，再强调一下它们影响匹配速度的程度；在为了提高速度而设置参数之前，有必要找出那些在所有测试图像中匹配成功的设置，这时需考虑以下情况：

①必须保证物体在图像边缘处截断，也就是保证轮廓的清晰，这些可以通过形态学的一些方法来处理；

②如果Greediness值设的太高，就找不到其中一些可见物体，这时最后将其设为0来执行完全搜索；

③物体是否有封闭区域，如果要求物体在任何状态下都能被识别，则应减小MinScore 值；

④判断在金字塔最高级上的匹配是否失败，可以通过find_shape_model（）减小NumLevels 值来测试；

⑤物体是否具有较低的对比度，如果要求物体在任何状态下都能被识别，则应减小MinContrast值；

⑥判断是否全局地或者局部地转化对比度极性，如果需要在任何状态下都能被识别，则应给参数Metric设置一个合适的值；

⑦物体是否与物体的其他实例重叠，如果需要在任何状态下都能识别物体，则应增加MaxOverlap值；

⑧判断是否在相同物体上找到多个匹配值，如果物体几乎是对称的，则需要控制旋转范围；

如何加快搜索匹配，需要在这些参数中进行合理的搭配，有以下方法可以参考：

①只要匹配成功，则尽可能增加参数MinScore的值；

②增加Greediness值直到匹配失败，同时在需要时减小MinScore值；

③如果有可能，在创建模板时使用一个大的NumLevels，即将图像多分几个金字塔级；

④限定允许的旋转范围和大小范围，在调用find_shape_model（）时调整相应的参数；

⑤尽量限定搜索ROI的区域；

除上面介绍的以外，在保证能够匹配的情况下，尽可能的增大Greediness的值，因为在后面的实验中，用模板匹配进行视频对象跟踪的过程中，这个值在很大程度上影响到匹配的速度。当然这些方法都需要跟实际联系起来，不同图像在匹配过程中也会有不同的匹配效果，在具体到某些应用，不同的硬件设施也会对这个匹配算法提出新的要求，所以需要不断地去尝试。在接下来我会结合自己做的具体的实验来如何利用HALCON来进行实验，主要是在视频对象分割和视频对象的跟踪方面。

Halcon中模板匹配方法的总结归纳

Halcon中模板匹配方法的总结归纳 基于组件的模板匹配： 应用场合：组件匹配是形状匹配的扩展，但不支持大小缩放匹配，一般用于多个对象（工件）定位的场合。 算法步骤： 1.获取组件模型里的初始控件gen_initial_components() 参数： ModelImage [Input] 初始组件的图片 InitialComponents [Output] 初始组件的轮廓区域 ContrastLow [Input] 对比度下限 ContrastHigh [Input] 对比度上限 MinSize [Input] 初始组件的最小尺寸 Mode[Input] 自动分段的类型 GenericName [Input] 可选控制参数的名称 GenericValue [Input] 可选控制参数的值 2.根据图像模型，初始组件，训练图片来训练组件和组件相互关系train_model_components() 3.创建组件模型create_trained_component_model() 4.寻找组件模型find_component_model() 5.释放组件模型clear_component_model() 基于形状的模板匹配： 应用场合：定位对象内部的灰度值可以有变化，但对象轮廓一定要清晰平滑。 1.创建形状模型：create_shape_model() 2.寻找形状模型：find_shpae_model() 3.释放形状模型：clear_shape_model() 基于灰度的模板匹配： 应用场合：定位对象内部的灰度值没有大的变化，没有缺失部分，没有干扰图像和噪声的场合。 1.创建模板：create_template() 2.寻找模板：best_match() 3.释放模板：clear_template() 基于互相关匹配： 应用场合：搜索对象有轻微的变形，大量的纹理，图像模糊等场合，速度快，精度低。 1.创建模板：create_ncc_model() 2.寻找模板：find_ncc_model() 3.释放模板：clear_ncc_model() 基于变形匹配： 应用场合：搜索对象有轻微的变形。 1.创建模板：create_local_deformable_model() 2.寻找模板：find_local_deformable_model() 3.释放模板：clear_deformable_model()

halcon基于边缘的模板匹配算法

文章主题：Halcon基于边缘的模板匹配算法探析 一、引言 在机器视觉领域，模板匹配是一种常用的图像处理方法，用于在一幅 图像中寻找特定的模式或对象。而Halcon作为一款智能视觉软件库，其基于边缘的模板匹配算法备受关注。本文将就Halcon基于边缘的模板匹配算法进行深入探讨，以帮助读者更全面地理解这一主题。 二、Halcon基于边缘的模板匹配算法概述 Halcon基于边缘的模板匹配算法是一种高级的模式识别技术，它通过检测图像中的边缘信息，并利用这些边缘特征进行模式匹配。该算法 主要包括边缘提取、模板生成和匹配验证三个步骤。 1. 边缘提取 在Halcon中，边缘提取是通过边缘检测滤波器进行的。常用的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt和Canny等。通过这些算子可以将图像 中的边缘特征提取出来，形成边缘模型。 2. 模板生成 在模板生成阶段，Halcon会通过提取的边缘信息来生成待匹配的模板。模板的生成需要考虑到图像的尺度、旋转、光照等因素，以保证模板 的鲁棒性和准确性。

3. 匹配验证 匹配验证是模板匹配算法的核心步骤，Halcon基于边缘的模板匹配算法通过对图像进行模板匹配，并对匹配结果进行验证和优化，以确保 匹配的准确性和稳定性。 三、Halcon基于边缘的模板匹配算法的特点 相比于传统的模板匹配算法，Halcon基于边缘的模板匹配算法具有以下几点突出特点： 1. 鲁棒性强 由于边缘特征包含了物体的轮廓和形状等重要信息，因此Halcon基于边缘的模板匹配算法对光照、变形等因素的鲁棒性较强，能够更准确 地匹配目标对象。 2. 适用性广 Halcon基于边缘的模板匹配算法不受物体颜色、纹理等因素的影响，因此适用于各种场景和对象的匹配识别，具有较强的通用性和适用性。 3. 计算速度快 由于边缘特征的提取和匹配计算相对简单，Halcon基于边缘的模板匹配算法在计算速度上具有一定的优势，能够实现实时性要求较高的应 用场景。

模板匹配,ncc

竭诚为您提供优质文档/双击可除 模板匹配,ncc 篇一：ncc计算公式 ncc是基于相似度度量的匹配算法，因为对线性光照不敏感，在目标识别和工业检测领域得到了广泛的应用。传统的ncc算法计算公式如下： {[i(x+i,y+j)-i(x,y)][t(i,j)-t]} mnncc(x,y)=其中i为目标图像；t为模板图像，模板大小为m*n 篇二：基于halcon的模板匹配方法总结 基于halcon的模板匹配方法总结 分类：halcon学习20xx-06-2616:0247人阅读评论(0)收藏举报 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，在这里我主要学习和研究了其中的形状匹配的算法和流程。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，简化了用其他工具，比如Vc++来开发的过程。在Vc下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于halcon的形状匹配算法的研究和心得总结。 1.shape-basedmatching的基本流程 halcon提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣 的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。基本流程是这样的，如下所示： ⑴首先确定出Roi的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用area_center()找到这个矩形的中心；⑵然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个Roi；这之后就可以对这个矩形

基于HALCON的模板匹配方法总结

基于HALCON的模板匹配方法总结 分类：halcon学习2013-06-26 16:02 47人阅读评论(0) 收藏举报 halcon形状匹配算法 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，在这里我主要学习和研究了其中的形状匹配的算法和流程。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，简化了用其他工具，比如VC++来开发的过程。在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。基本流程是这样的，如下所示： ⑴首先确定出ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用area_center()找到这个矩形的中心； ⑵然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个ROI；这之后就可以对这个矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先对这个区域进行一些处理，方便以后的建模，比如阈值分割，数学形态学的一些处理等等； ⑶接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了，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；MinConstrast将模板从图像的噪声中分离出来，如果灰度值的波动范围是10，则MinConstrast应当设为10；Metric参数决定模板识别的条件，如果设为’use_polarity’，则图像中的物体和模板必须有相同的对比度；创建好模板后，这时还需要监视模板，用inspect_shape_model()来完成，它检查参数的适用性，还能帮助找到合适的参数；另外，还需要获得这个模板的轮廓，用于后面的匹配，get_shape_model_contours()则会很容易的帮我们找到模板的轮廓； ⑷创建好模板后，就可以打开另一幅图像，来进行模板匹配了。这个过程也就是在新图像中寻找与模板匹配的图像部分，这部分的工作就由函数find_shape_model()来承担了，它也拥有许多的参数，这些参数都影响着寻找模板的速度和精度。这个的功能就是在一幅图中找出最佳匹配的模板，返回一个模板实例的长、宽和旋转角度。其中参数SubPixel决定是否精确到亚像素级，设为’interpolation’，则会精确到，这个模式不会占用太多时间，若需要更精确，则可设为’least_square’,’lease_square_high’，但这样会增加额外的时间，因此，这需要在时间和精度上作个折中，需要和实际联系起来。比较重要的两个参数是MinSocre和Greediness，前一个用来分析模板的旋转对称和它们之间的相似度，值越大，则越相似，后一个是搜索贪婪度，这个值在很大程度上影响着搜索速度，若为0，则为启发式搜索，很耗时，若为1，则为不安全搜索，但最快。在大多数情况下，在能够匹配的情况下，尽可能的

halcon多模板匹配方法

halcon多模板匹配方法 【原创实用版3篇】 目录（篇1） 1.引言 2.Halcon 模板匹配方法概述 3.Halcon 多模板匹配方法 4.模板匹配过程中的参数优化 5.总结与展望 正文（篇1） 一、引言 在计算机视觉领域，模板匹配是一种常用的图像处理方法，其主要目的是通过比较图像间的相似性，找到匹配的图像区域。在众多模板匹配软件中，Halcon 是一款由德国 MVTec 公司开发的机器视觉开发软件，它提供了许多实用的功能，特别是在形状匹配方面有着显著的优势。本文将重点介绍 Halcon 中的多模板匹配方法。 二、Halcon 模板匹配方法概述 Halcon 中的模板匹配方法主要包括基于组件（或成分、元素）的匹配（component-based）、基于灰度值的匹配（gray-value-based）和基于形状的匹配（shape-based）三种。这三种匹配方法各具特点，分别适用于不同的图像特征。在实际应用中，可以根据需要选择合适的匹配方法。 三、Halcon 多模板匹配方法 在实际应用中，往往需要同时处理多个模板，以提高匹配的准确性和速度。Halcon 提供了多模板匹配的方法，可以同时对多个模板进行处理。这种方法主要通过以下几个步骤实现：

1.读入图片并选取 ROI（感兴趣区域）。 2.对 ROI 进行预处理，如阈值处理、连接处理和选择形状等操作。 3.提取模板区域，创建模板并保存。 4.载入已保存的模板，进行模板匹配。 5.根据匹配结果，对图像进行处理，如标注、分割等。 四、模板匹配过程中的参数优化 在模板匹配过程中，有许多参数会影响到匹配的精度和速度，如阈值、连接方式、形状选择等。为了提高匹配效果，需要对这些参数进行优化。在 Halcon 中，可以通过实验和观察来选择合适的参数，也可以借助一些优化算法来自动调整参数，以达到最佳的匹配效果。 五、总结与展望 Halcon 中的多模板匹配方法具有较强的实用性和灵活性，可以满足不同场景下的图像处理需求。同时，通过对模板匹配过程中的参数进行优化，可以进一步提高匹配的精度和速度。 目录（篇2） 1.Halcon 简介 2.模板匹配方法 a.基于组件的匹配 b.基于灰度值的匹配 c.基于形状的匹配 3.模板匹配过程 a.创建模板 b.预处理

halcon模板匹配之形状匹配法

halcon模板匹配之形状匹配法 Halcon是一种先进的图像处理软件，被广泛应用于计算机视觉领域。在计算机 视觉中，模板匹配是一种常用的方法，用于在一幅图像中寻找一个与给定模板形状相似的目标物体。Halcon支持多种模板匹配方法，其中之一是形状匹配法。 形状匹配法是一种基于特征点的模板匹配方法。它利用目标物体的形状信息进 行匹配，而不是仅仅考虑灰度信息。这种方法适用于目标物体的形状较为明显且不易受到光照等条件的影响。 在使用Halcon进行形状匹配之前，我们需要提前准备好模板图像和待匹配图像。首先，我们需要选择一个与目标物体形状相似的模板图像作为参考。然后，我们将待匹配图像加载到Halcon中，并在图像中提取出一系列的特征点。 Halcon中的形状匹配算法是基于特征点的，它会根据这些特征点的位置和几何 特征来进行匹配。在匹配过程中，Halcon会计算出每一个特征点在模板图像中的 对应位置，并根据这些特征点的几何关系来确定匹配度。 形状匹配算法的核心是特征提取和特征匹配。Halcon提供了多种特征提取函数，如角点检测、边缘检测等。我们可以根据实际情况选择适合的特征提取函数。特征匹配则是根据特征点的位置和几何关系来进行的。Halcon中提供了一系列的匹配 函数，如模板匹配、点对点匹配等。 形状匹配法的优点是对图像的光照变化、噪声等干扰具有较好的鲁棒性，可以 获得较高的匹配准确度。然而，该方法在目标物体形状复杂或存在遮挡时可能会出现匹配失败的情况。因此，在实际应用中，我们需要考虑到目标物体的形状特征以及环境条件，并选择合适的匹配方法。 除了形状匹配法，Halcon还支持其他一些模板匹配方法，如基于灰度的模板匹配、基于形状的模板匹配等。这些方法各有优劣，适用于不同的应用场景。在实际工程中，我们可以根据需求选择最适合的模板匹配方法。

halcon模板匹配算法原理 -回复

halcon模板匹配算法原理-回复 Halcon模板匹配算法原理 在计算机视觉领域中，模板匹配是一种常用的技术，用于在图像中搜索和识别特定的模式或对象。Halcon是一款功能强大的机器视觉软件，其中包含了模板匹配算法，能够实现模式识别、目标检测和跟踪等任务。本文将详细介绍Halcon模板匹配算法的原理和实现步骤。 一、模板匹配算法概述 模板匹配算法的基本思想是通过比较图像中的局部区域与预先定义的模板图像，找到最相似的匹配。模板图像通常是我们希望在图像中识别的目标，而待匹配图像则是需要进行搜索的图像。 Halcon模板匹配算法采用了灰度相关法，也称为匹配滤波方法。该方法利用了两个图像的灰度信息，通过计算它们之间的相似度来进行匹配。 二、灰度相关法 灰度相关法是基于统计学原理的一种模板匹配算法，其基本原理是计算两个图像间的灰度相关系数。相关系数反映了两幅图像之间的相似程

度，值越大表示相似度越高。 Halcon模板匹配算法使用的相关法包括两个步骤：滤波和相关计算。 1. 滤波：首先需要对待匹配图像和模板图像进行滤波，以减少图像噪声和平滑图像。常见的滤波方法包括高斯滤波、均值滤波等。 2. 相关计算：滤波后，需要计算待匹配图像和模板图像的相关系数。相关系数是通过计算两幅图像的灰度协方差和标准差来得到的。具体计算公式如下： C = Σ[(I(i, j)-m)*(T(i, j)-n)] / √[Σ(I(i, j)-m)²*Σ(T(i, j)-n)²] 其中，C表示相关系数，I(i, j)表示待匹配图像的像素值，T(i, j)表示模板图像的像素值，m表示待匹配图像的均值，n表示模板图像的均值。 通过计算相关系数，可以得到一个数值来衡量待匹配图像和模板图像之间的相似度。

halcon 中模板匹配的一般步骤

halcon 中模板匹配的一般步骤 摘要：本文将介绍在HALCON中执行模板匹配的一般步骤。模板匹配是一种图像处理技术，用于在图像中查找与预先定义的模板相似的区域。本文将讨论HALCON软件中模板匹配的过程，包括预处理、特征提取、相似性计算和结果输出。 1. 安装和配置HALCON软件 在开始模板匹配之前，确保已经正确安装了HALCON软件并正确配置了环境。HALCON是一个强大的计算机视觉工具箱，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能，包括模板匹配。 2. 准备图像和模板 首先，需要准备输入图像和要匹配的模板。输入图像通常是一个较大的图像，而模板是一个较小的图像，通常包含感兴趣的特征或对象。可以使用图像处理工具（如裁剪、缩放和旋转）来准备这些图像，以便在后续步骤中更好地进行匹配。 3. 预处理 在进行模板匹配之前，通常需要对图像进行预处理，以减少噪声和不相关的区域。预处理步骤可能包括滤波（如高斯滤波、中值滤波等）、去噪（如波器、边缘检测等）和平滑等。这些步骤有助于提高匹配的准确性和效率。 4. 特征提取 特征提取是从图像中提取有用信息的过程，以便在后续步骤中与模板进行比较。在HALCON中，可以使用多种特征提取方法，如边缘检测、角点检测、轮廓提取等。这些特征可以用于计算图像之间的相似性。 5. 相似性计算

相似性计算是模板匹配过程中的关键步骤，用于确定输入图像中与模板最相似的区域。在HALCON中，可以使用多种相似性度量方法，如欧氏距离、高斯距离、互相关等。这些度量方法可以帮助找到合适的匹配结果。 6. 结果输出和评估 一旦找到相似的图像区域，可以将匹配结果输出并进行评估。在HALCON 中，可以使用各种评估指标（如匹配率、召回率等）来评估模板匹配的性能。此外，还可以使用可视化工具（如直方图、伪彩色映射等）来展示匹配结果，以便更好地理解和处理数据。 7. 优化和调整 在实际应用中，可能需要根据具体问题和需求对模板匹配过程进行优化和调整。这可能包括调整预处理参数、特征提取方法和相似性度量方法等。通过优化和调整，可以提高模板匹配的准确性和效率。 8. 应用实例 现在，让我们通过一个实际例子来了解如何在HALCON中执行模板匹配。假设我们有一张包含汽车的图像，我们希望在其中找到所有的汽车并将其识别出来。 首先，我们需要准备输入图像和模板。在这个例子中，模板可以是一辆汽车的最小代表，而输入图像则包含了所有的汽车。我们可以使用HALCON的图像处理工具来准备这些图像，例如缩放和裁剪。 接下来，我们需要进行预处理。这个步骤可能包括滤波和去噪，以减少噪声和不相关的区域。我们可以使用HALCON提供的高斯滤波器和中值滤波器来实现这个目的。

halcon常用的匹配算法

halcon常用的匹配算法 摘要： 1.halcon 简介 2.匹配算法的定义与作用 3.halcon 常用的匹配算法及其特点 4.匹配算法的应用场景 5.结语 正文： 【1.halcon 简介】 Halcon 是德国MVTec 公司开发的一款图像处理软件库，它具有强大的处理性能和灵活的编程接口，被广泛应用于工业自动化、机器视觉等领域。在Halcon 中，匹配算法是一种图像处理技术，用于在图像中查找与模板图像相似的区域。匹配算法在物体识别、定位、检测等方面具有重要意义。 【2.匹配算法的定义与作用】 匹配算法是一种图像处理技术，用于在图像中查找与模板图像相似的区域。其主要作用是在物体识别、定位、检测等方面。匹配算法的目的是在图像中找到与模板图像相似的区域，从而实现对物体的定位和识别。 【3.halcon 常用的匹配算法及其特点】 Halcon 中常用的匹配算法包括以下几种： 1.异或运算（XOR）：异或运算是一种简单的匹配算法，它将模板图像与搜索图像进行逐位异或运算，得到匹配结果。该算法简单易实现，但对噪声敏感。

2.算术运算（AND、OR）：算术运算是将模板图像与搜索图像进行逐像素的加、减、与、或等运算，得到匹配结果。该算法对噪声具有一定抗干扰能力，但计算量较大。 3.汉明距离（Hamming Distance）：汉明距离是一种常用的匹配算法，它计算模板图像与搜索图像中对应像素之间的差的绝对值之和。该算法计算简单，但对噪声敏感。 4.归一化相关系数（Normalized Cross Correlation）：归一化相关系数是一种常用的匹配算法，它通过计算模板图像与搜索图像的归一化相关系数来评价二者之间的相似度。该算法具有较好的抗噪声性能，但计算量较大。 5.最小二乘法（Least Squares）：最小二乘法是一种常用的匹配算法，它通过计算模板图像与搜索图像之间的最小二乘距离来评价二者之间的相似度。该算法具有较好的抗噪声性能，但计算量较大。 【4.匹配算法的应用场景】 匹配算法在工业自动化、机器视觉等领域具有广泛的应用。例如，在零件检测、生产线自动化、无人驾驶等场景中，可以通过匹配算法对物体进行定位、识别和检测，从而实现自动化控制和决策。 【结语】 总之，在Halcon 中，匹配算法是一种重要的图像处理技术，用于在图像中查找与模板图像相似的区域。

halcon模板匹配之形状匹配法

halcon模板匹配之形状匹配法 （最新版） 目录 一、引言 二、形状匹配法的基本概念 1.基于形状的模板匹配 2.基于轮廓的模板匹配 3.基于灰度的模板匹配 4.基于组件的模板匹配 5.基于互相关匹配 三、基于形状和轮廓的匹配 1.创建 ROI 标准形状 2.模板匹配方法 四、HALCON 模板匹配的实例 1.适用场景 2.对模板的要求 3.相关函数 五、提升匹配成功率的参数 1.适应一定的尺度缩放 2.匹配目标个数、最低分数 六、结论 正文

一、引言 在计算机视觉领域，模板匹配是一种常见的图像处理方法，其主要目的是通过比较参考图像（模板）与当前图像（目标），找到它们之间的相似性。其中，HALCON 是一种广泛应用于工业自动化领域的图像处理软件，提供了丰富的模板匹配方法。本文将介绍 HALCON 模板匹配中的形状匹配法。 二、形状匹配法的基本概念 形状匹配法是基于图像的形状特征进行模板匹配的方法，主要包括以下几种： 1.基于形状的模板匹配：该方法通过对模板和目标对象的形状特征进行比较，找到它们之间的相似性。适用于形状特征明显且不变的场景。 2.基于轮廓的模板匹配：该方法通过对模板和目标对象的轮廓特征进行比较，找到它们之间的相似性。适用于轮廓特征明显且不变的场景。 3.基于灰度的模板匹配：该方法通过对模板和目标对象的灰度特征进行比较，找到它们之间的相似性。适用于灰度特征明显且不变的场景。 4.基于组件的模板匹配：该方法通过对模板和目标对象的组件特征进行比较，找到它们之间的相似性。适用于组件特征明显且不变的场景。 5.基于互相关匹配：该方法通过对模板和目标对象的互相关特征进行比较，找到它们之间的相似性。适用于互相关特征明显且不变的场景。 三、基于形状和轮廓的匹配 在实际应用中，我们可以通过创建 ROI（感兴趣区域）标准形状，来实现基于形状和轮廓的模板匹配。具体步骤如下： 1.创建 ROI 标准形状：在 HALCON 中，可以使用 drawrectangle、drawcircle、drawellipse、drawline 等函数创建 ROI 标准形状。 2.模板匹配方法：在 HALCON 中，可以使用

HALCON形状匹配总结

HALCON形状匹配总结 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_deformable_model、局部可变形模板 local_deformable_model、和比例缩放模板Scale_model 第一种是不支持投影变形的模板匹配，但是速度是最高的，第二种和第四种是支持投影变形的匹配，第三种则是支持局部变形的匹配。 一般形状匹配模板是最常用的，模板的形状和大小一经制作完毕便不再改变，在查找模板的过程中，只会改变模板的方向和位置等来匹配目标图像中的图像。这个方法查找速度很快，但是当目标图像中与模板对应的图像存在比例放大缩小

或是投影变形如倾斜等，均会影响查找结果。涉及到的算子通常为create_shape_model 和find_shape_model 线性变形匹配模板planar_deformable_model是指模板在行列方向上可以进行适当的缩放。行列方向上可以分别独立的进行一个适当的缩放变形来匹配。主要参数有行列方向查找缩放比例、图像金字塔、行列方向匹配分数（指可接受的匹配分数，大于这个值就接受，小于它就舍弃）、设置超找的角度、已经超找结果后得到的位置和匹配分数 线性变形匹配又分为两种：带标定的可变形模板匹配和不带标定的可变形模板匹配。涉及到的算子有： 不带标定的模板：创建和查找模板算子 create_planar_uncalib_deformable_model和 find_planar_uncalib_deformable_model 带标定模板的匹配：先读入摄像机内参和外参 read_cam_par 和read_pose 创建和查找模板算子create_planar_calib_deformable_model和 find_planar_calib_deformable_model 局部变形模板是指在一张图上查找模板的时候，可以改变模板的尺寸，来查找图像上具有局部变形的模板。例如包装纸袋上图案查找。参数和线性变形额差不多 算子如下：create_local_deformable_model和 find_local_deformable_model

halcon模板匹配

halcon模板匹配 Halcon模板匹配。 Halcon模板匹配是一种常用的图像处理技术，它能够在图像中快速、精准地定 位特定的目标物体。通过建立目标物体的模板，然后在待匹配图像中搜索并找到与模板相似的区域，从而实现目标物体的定位和识别。在工业自动化、机器视觉、医学影像等领域都有着广泛的应用。 首先，我们需要准备好目标物体的模板。模板可以是目标物体的灰度图像、二 值图像或者边缘图像，根据具体的应用场景选择合适的模板类型。在使用Halcon 软件进行模板匹配时，需要保证模板图像的质量和清晰度，这对匹配的准确性至关重要。 接下来，我们需要在待匹配的图像中进行搜索。Halcon提供了丰富的图像处理 工具，能够对图像进行预处理、滤波、边缘检测等操作，以提高匹配的准确性和鲁棒性。在进行模板匹配时，我们可以选择不同的匹配算法，如NCC（归一化互相关）、形状匹配等，根据具体的应用需求选择合适的算法。 在匹配过程中，我们还可以设置匹配的参数，如匹配的阈值、最小匹配度等， 以控制匹配的精度和稳定性。同时，Halcon还提供了灵活的匹配结果输出方式， 可以获取匹配的位置、匹配的得分等信息，方便后续的处理和分析。 除了单一模板匹配，Halcon还支持多模板匹配、旋转不变匹配等高级匹配技术，能够应对复杂的匹配场景和变化多端的目标物体。这些技术的应用，大大提高了匹配的准确性和鲁棒性，使得Halcon在工业自动化、智能制造等领域有着广泛的应 用前景。 总的来说，Halcon模板匹配是一种强大而灵活的图像处理技术，能够有效地实 现目标物体的定位和识别。通过合理的模板选择、精细的参数调节和灵活的算法应

halcon模板匹配算法

Halcon模板匹配算法 1. 算法概述 模板匹配是一种常用的计算机视觉算法，它能够在图像中寻找与给定模板最相似的区域并进行定位。Halcon是一款强大的机器视觉开发工具，提供了丰富的模板匹 配功能，可以用于各种应用领域，如工业自动化、品质检测等。 2. 原理介绍 Halcon模板匹配算法主要基于灰度图像进行处理。其基本原理是通过将待匹配图 像与模板图像进行相似度计算，找到最相似的区域，并输出其位置信息。 具体步骤如下： - 加载图像和模板：首先需要加载待匹配的图像和用于匹配的模 板图像。 - 预处理：对加载的图像和模板进行预处理，如灰度化、滤波等。这一 步旨在提取出关键特征以便进行后续计算。 - 创建模板：根据预处理后的模板图像，使用Halcon提供的函数创建一个模板对象。 - 匹配：使用创建好的模板对 象对待匹配的图像进行匹配操作。Halcon提供了多种匹配函数，如 find_shape_model、find_scaled_shape_model等，可以根据实际需求选择合适的函数。 - 结果输出：匹配完成后，可以获取到匹配的结果，如匹配区域的位置、相 似度等信息。根据这些信息可以进行后续的处理和判断。 3. 算法优势 Halcon模板匹配算法具有以下几个优势： - 高效性：Halcon采用了高度优化和 并行化的算法实现，能够在短时间内完成大量图像的匹配任务。 - 鲁棒性：Halcon提供了多种参数调整选项，能够适应不同场景下的光照变化、尺度变化等 因素对匹配结果的影响。 - 易用性：Halcon提供了丰富的图形界面和编程接口， 使得用户可以方便地进行算法调试和参数设置。 - 可扩展性：Halcon支持多种图 像处理操作和其他机器视觉算法，可以与其他功能模块进行组合使用，满足复杂应用需求。 4. 应用场景 Halcon模板匹配算法广泛应用于各种工业自动化和品质检测场景中。以下是一些 常见应用场景： - 产品质检：利用模板匹配算法可以对产品外观进行检测，如检 测产品是否存在缺陷、是否符合规定的尺寸等。 - 零件定位：通过匹配模板图像，可以准确地定位零件在生产线上的位置，为后续的操作提供准确的位置信息。 - 字符识别：将字符模板加载到Halcon中，可以实现对图像中字符的快速识别和定位。 - 目标跟踪：通过不断地进行模板匹配，可以实现目标在连续帧图像中的跟踪。

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岀时间。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，在这里我主要学习和研究了其中的形状匹配的算法和流程。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，简化了用其他工具，比如VC++ 来开发的过程。在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。 1. Shape-Based matchi ng 的基本流程 HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半 身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速 度的，这个后面再讲。基本流程是这样的，如下所示： ⑴首先确定岀ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可， gen_recta ngle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用area_ce nter()找到这个矩形的中心； ⑵然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个ROI ;这之后 就可以对这个矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先对这个区域进行一些处理，方便以后的建模，比如阈值分割，数学形态学的一些处理等等； ⑶ 接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了，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; MinConstrast将模板从图像的噪声中分离岀来，如果灰度值的波动范围是10，则MinConstrast 应当设为10; Metric参数决定模板识别的条件，如果设为’use_polarity，贝0图像中的物体和模板必须有相同的对比度；创建好模板后，这时还需要监视模板，用inspect_shape_model()来完成， 它检查参数的适用性，还能帮助找到合适的参数；另外，还需要获得这个模板的轮廓，用于后面的匹配，get_shape_model_contours()则会很容易的帮我们找到模板的轮廓； ⑷创建好模板后，就可以打开另一幅图像，来进行模板匹配了。这个过程也就是在新图像 中寻找与模板匹配的图像部分，这部分的工作就由函数find_shape_model()来承担了，它也拥有 许多的参数，这些参数都影响着寻找模板的速度和精度。这个的功能就是在一幅图中找出最佳匹 配的模板，返回一个模板实例的长、宽和旋转角度。其中参数SubPixel决定是否精确到亚像素 级，设为’interpolation，则会精确到，这个模式不会占用太多时间，若需要更精确，则可设 为’least_square ' , ' lease_square_h但这样会增加额外的时间，因此，这需要在时间和精度上作 个折中，需要和实际联系起来。比较重要的两个参数是MinSocre和Greediness，前一个用来分 析模板的旋转对称和它们之间的相似度，值越大，则越相似，后一个是搜索贪婪度，这个值在很大程度上影响着搜索速度，若为0,则为启发式搜索，很耗时，若为1，则为不安全搜索，但最 快。在大多数情况下，在能够匹配的情况下，尽可能的增大其值。

HALCON形状匹配总结

HALCON 形状匹配总结 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_deformable_model 、局部可变形模板local_deformable_model 、和比例缩放模板Scale_model 第一种是不支持投影变形的模板匹配，但是速度是最高的，第二种和第四种是支持投影变形的匹配，第三种则是支持局部变形的匹配。一般形状匹配模板是最常用的，模板的形状和大小一经制作完毕便不再改变，在查找模板的过程中，只会改变模板的方向和位置等来匹配目标图像中的图像。这个方法查找速度很快，但是当目标图像中与模板对应的图像存在比例放大缩小或是投影变形如倾斜等，均会影响查找结果。涉及到的算子通常为create_shape_model 和find_shape_model 线性变形匹配模板 planar_deformable_model 是指模板在行列方向上可以进行适当的缩放。行列方向上可以分别独立的进行一个适当的缩放变形来匹配。主要参数有行列方向查找缩放比例、图像金字塔、行列方向匹配分数（指可接受的匹

配分数，大于这个值就接受，小于它就舍弃）、设置超找的角度、已经超找结果后得到的位置和匹配分数线性变形匹配又分为两种：带标定的可变形模板匹配和不带标定的可变形模板匹配。涉及到的算子有：不带标定的模板：创建和查找模板算子 create_planar_uncalib_deformable_model 和 find_planar_uncalib_deformable_model 带标定模板的匹配：先读入摄像机内参和外参read_cam_par 和read_pose 创建和查找模板算子 create_planar_calib_deformable_model 和 find_planar_calib_deformable_model 局部变形模板是指在一张图上查找模板的时候，可以改变模板的尺寸，来查找图像上具有局部变形的模板。例如包装纸袋上图案查找。参数和线性变形额差不多算子如下： create_local_deformable_model 和find_local_deformable_model 比例缩放末班匹配是介于一般形状匹配和线性变形匹配之间的一种方法。它可以匹配放大或是缩小的模板，但是仅限于模板大小的缩放，即行列缩放因子一样。这也是它和线性缩放最大的不同。 涉及到的算子如下：create_scale_shape_model 和 find_scale_shape_model HALCON 形状匹配 LIntExport Herror create_shape_model(const Hobject& Template , //reduce_domain 后的模板图像