halcon-轮廓模板匹配-批量图片-实战.rar_halcon轮廓模板_halcon模板匹配_halcon轮廓匹配_hal

共2个文件

txt：2个

版权申诉

5星 · 超过95%的资源 144 浏览量 2022-07-15 19:03:53 上传评论 2 收藏 1KB RAR 举报

在本文中，我们将深入探讨Halcon这一机器视觉软件在轮廓模板匹配方面的应用，以及如何进行批量处理图片。Halcon是一款强大的工业图像处理软件，广泛应用于制造业、自动化领域，尤其在质量控制、产品检测等方面有着显著的优势。轮廓模板匹配是Halcon中的一个重要功能，它能够帮助用户识别和定位物体的轮廓，从而实现精确的图像分析。我们要理解什么是轮廓模板匹配。轮廓模板匹配是Halcon中的一种形状匹配方法，它通过比较目标图像的轮廓与预先定义的模板轮廓来寻找相似度最高的匹配区域。这种方法适用于那些形状特征明显但颜色或亮度变化较大的对象。在实际操作中，我们首先需要创建一个模板，这个模板可以是物体轮廓的精确模型，然后在待检测的图片中搜索与模板轮廓相匹配的部分。在"halcon-轮廓模板匹配-批量图片-实战.txt"中，可能包含了具体的操作步骤和代码示例，展示了如何在Halcon环境中设置轮廓模板并执行匹配过程。批量处理图片意味着我们可以一次性处理大量的图像，这对于生产线上连续检测多张图片非常有用。通过编程（如使用Halcon的接口函数），可以实现自动化流程，提高工作效率。 Halcon提供了多种匹配算子，如"find_shape_model"，用于执行轮廓模板匹配。在实际应用中，我们需要调整各种参数，如模型的形状自由度、匹配容差等，以确保在不同条件下都能获得准确的匹配结果。此外，匹配结果通常包括匹配分数，该分数反映了模板与图像轮廓的相似程度，可以帮助我们判断匹配的可靠性。 "备注.txt"文件可能是对整个流程的补充说明，可能包含了注意事项、调试经验或优化建议。例如，当模板与图像存在旋转、缩放或位移时，我们可能需要启用模型的旋转和缩放不变性，或者使用"align_shape_model"算子进行预处理。 Halcon的轮廓模板匹配功能在实际工程中具有很高的实用价值。通过熟练掌握这一技术，可以解决许多复杂的图像识别问题。在批量处理图片时，结合合适的参数调整和代码优化，能够实现高效、准确的自动化检测，为生产线提供稳定的质量保障。对于学习和研究Halcon的用户来说，"halcon-轮廓模板匹配-批量图片-实战.rar"提供的资源无疑是一个宝贵的实践资料。

资源详情

资源评论

资源推荐

收起资源包目录

halcon-轮廓模板匹配-批量图片-实战.rar （2个子文件）

halcon-轮廓模板匹配-批量图片-实战.txt 2KB

备注.txt 355B

dev_update_off () dev_close_window () filePath0 := 'C:/Users/Administrator/Desktop/测试图片库/胶囊实验/0.bmp' read_image (Image, filePath0) get_image_size (Image, Width, Height) dev_open_window (0, 0, Width/4, Height/4, 'black', WindowHandle) dev_display (Image) draw_rectangle1 (WindowHandle, Row1, Column1, Row2, Column2) gen_rectangle1 (Rectangle, Row1, Column1, Row2, Column2) width := Column2-Column1 height := Row2-Row1 reduce_domain (Image, Rectangle, ImageReduced) create_scaled_shape_model (ImageReduced, 'auto', -rad(30), rad(60), 'auto', 1, 1, 'auto', 'auto', 'use_polarity', 'auto', 'auto', ModelID) draw_rectangle1 (WindowHandle, Row11, Column11, Row21, Column21) gen_rectangle1 (Rectangle2, Row11, Column11, Row21, Column21) noteRow := [] noteColumn := [] noteAngle := [] noteScore := [] noteTime := [] for Index1 := 0 to 19 by 1 count_seconds (t1) tuple_string (Index1, '0', indexString) filePath := 'C:/Users/Administrator/Desktop/测试图片库/胶囊实验/' + indexString + '.bmp' read_image (Image1, filePath) reduce_domain (Image1, Rectangle2, ImageReduced1) find_scaled_shape_model (ImageReduced1, ModelID, -rad(30), rad(60), 1, 1, 0.3, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Scale, Score) count_seconds (t2) if (|Row| != 0) timeTemp := (t2-t1)*1000 noteTime := [noteTime, timeTemp] noteRow := [noteRow, Row] noteColumn := [noteColumn, Column] noteAngle := [noteAngle, deg(Angle)] noteScore := [noteScore, Score] endif endfor stop() if (0) clear_shape_model (ModelID) endif