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时间:2018-01-21
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1、基于HALCON的模板匹配方法总结--蓝云杨的机器视觉之路蓝云杨的机器视觉之路http://www.china-vision.net/blog/user1/8/index.html首页相册标签机器视觉(64)图像处理(11)视频压缩(12)小波分析(5)三峡(3)生活随笔(32)HALCON(7)编程感悟(18)哲思慧语(32)基于HALCON的模板匹配方法总结2006-8-1616:34:004推荐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
2、,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
3、,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
4、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
5、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MinConstra
6、st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
7、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G
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