基于HALCON的模板匹配方法总结.

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。

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。

halcon模板匹配讲解

在HALCON中，模板匹配是一种常见的方法，用于在一幅图像中查找与给定模板最匹配的区域。

这种方法可以用于目标检测、图像分割、模式识别等应用。

在HALCON中，模板匹配主要通过使用`find_template`函数来实现。

该函数用于在一幅图像中查找与给定模板最匹配的区域，并返回匹配区域的坐标、大小和旋转角度等参数。

在使用`find_template`函数进行模板匹配时，需要提供以下参数：
1. 输入图像：要进行匹配的图像。

2. 模板图像：用于匹配的模板图像。

3. 搜索区域：在输入图像中搜索模板的区域，通常可以指定一个矩形区域或者整个图像。

4. 匹配参数：用于控制匹配算法的参数，例如相似性度量、搜索策略等。

在HALCON中，还可以使用`create_template`函数来创建模板图像，以便后续使用。

该函数可以根据给定的图像和参数来生成模板，并返回模板的句柄。

此外，为了提高匹配的准确性和效率，还可以使用一些优化技术，
例如使用多级金字塔、使用滤波器进行预处理、使用约束条件等。

总之，HALCON中的模板匹配是一种强大的工具，可以用于各种图像处理任务。

通过正确地选择和使用匹配算法和参数，可以获得准确和高效的匹配结果。

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。

四、个人观点与总结在我看来，Halcon基于边缘的模板匹配算法在实际应用中具有广泛的前景。

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。

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。

总之，Halcon的形状匹配法是一种常用的模板匹配方法，可以用于在一幅图像中寻找与给定模板形状相似的目标物体。

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。

halcon——缺陷检测常用方法总结（模板匹配（定位）+差分）

halcon——缺陷检测常⽤⽅法总结（模板匹配（定位）+差分）引⾔机器视觉中缺陷检测分为⼀下⼏种：blob分析+特征模板匹配（定位）+差分光度⽴体：特征训练测量拟合频域+空间域结合：深度学习本篇主要总结⼀下缺陷检测中的定位+差分的⽅法。

即⽤形状匹配，局部变形匹配去定位然后⽤差异模型去检测缺陷。

模板匹配（定位）+差分整体思路（形状匹配）：1. 先定位模板区域后，求得模板区域的坐标，创建物品的形状模板create_shape_model，注意把模板的旋转⾓度改为rad(0)和rad(360)。

2. 匹配模板find_shape_model时，由于物品的缺陷使形状有局部的改变，所以要把MinScore设置⼩⼀点，否则匹配不到模板。

并求得匹配项的坐标。

3. 关键的⼀步，将模板区域仿射变换到匹配成功的区域。

由于差集运算是在相同的区域内作⽤的，所以必须把模板区域转换到匹配项的区域。

4. 之后求差集，根据差集部分的⾯积判断该物品是否有缺陷。

模板匹配（定位）+差分的⽅法主要⽤来检测物品损坏，凸起，破洞，缺失，以及质量检测等。

halcon例程分析：1，印刷质量缺陷检测（print_check.hdev）该例程⽤到了差异模型，将⼀个或多个图像同⼀个理想图像做对⽐，去找到明显的不同。

进⽽鉴定出有缺陷的物体。

差异模型的优势是可以直接通过它们的灰度值做⽐较，并且通过差异图像，⽐较可以被空间地加权。

变化模型检测缺陷的整体思路：1. create_variation_model —— 创建⼀个差异模型2. get_variation_model —— 获得差异模型3. train_variation_model —— 训练差异模型4. prepare_variation_model —— 准备差异模型5. compare_variation_model —— ⽐较模型与实例6. clear_variation_model —— 清除差异模型dev_update_off ()* 选择第1张图像创建形状模板read_image (Image, 'pen/pen-01')get_image_size (Image, Width, Height)dev_close_window ()dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')dev_set_color ('red')dev_display (Image)* 把我感兴趣的区域抠出来，原则上范围越⼩越好，因为这样创建模板时⼲扰会少很多threshold (Image, Region, 100, 255)fill_up (Region, RegionFillUp)difference (RegionFillUp, Region, RegionDifference)shape_trans (RegionDifference, RegionTrans, 'convex')dilation_circle (RegionTrans, RegionDilation, 8.5)reduce_domain (Image, RegionDilation, ImageReduced)inspect_shape_model (ImageReduced, ModelImages, ModelRegions, 1, 20)gen_contours_skeleton_xld (ModelRegions, Model, 1, 'filter')* 获得抠图区域的中⼼，这是参考点area_center (RegionDilation, Area, RowRef, ColumnRef)* 创建形状模板create_shape_model (ImageReduced, 5, rad(-10), rad(20), 'auto', 'none', 'use_polarity', 20, 10, ShapeModelID)* 创建变化模型（⽤于和缺陷⽐较）create_variation_model (Width, Height, 'byte', 'standard', VariationModelID)* ⽂件夹中前15张图⽚是质量良好的，可以⽤来训练模板for I := 1 to 15 by 1read_image (Image, 'pen/pen-' + I$'02d')* 先寻找模板的实例find_shape_model (Image, ShapeModelID, rad(-10), rad(20), 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score)if (|Score| == 1)if (|Score| == 1)* 使⽤仿射变换，将当前图像平移旋转到与模板图像重合，注意是当前图像转向模板图像vector_angle_to_rigid (Row, Column, Angle, RowRef, ColumnRef, 0, HomMat2D)affine_trans_image (Image, ImageTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')* 训练差异模型train_variation_model (ImageTrans, VariationModelID)dev_display (ImageTrans)dev_display (Model)endifendfor* 获得差异模型get_variation_model (MeanImage, VarImage, VariationModelID)* 做检测之前可以先⽤下⾯这个算⼦对可变模型进⾏设参,这是⼀个经验值,需要调试者调整prepare_variation_model (VariationModelID, 20, 3)dev_set_draw ('margin')NumImages := 30* 可变模板训练完成后，我们终于可以进⼊主题，马上对所有图像进⾏缺陷检测，思想就是差分for I := 1 to 30 by 1read_image (Image, 'pen/pen-' + I$'02d')* 要注意做差分的两幅图像分辨率相同，当然也需要通过仿射变换把待检测的图像转到与模板图像重合* 先寻找模板的实例find_shape_model (Image, ShapeModelID, rad(-10), rad(20), 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score) if (|Score| == 1)* 使⽤仿射变换，将当前图像平移旋转到与模板图像重合，注意是当前图像转向模板图像vector_angle_to_rigid (Row, Column, Angle, RowRef, ColumnRef, 0, HomMat2D)affine_trans_image (Image, ImageTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')* 抠图reduce_domain (ImageTrans, RegionDilation, ImageReduced)* 差分（就是检查两幅图像相减，剩下的区域就是不同的地⽅了，与模板图像不同的地⽅就是缺陷）*这⾥可不能⽤difference做差分啊，halcon为变形模板提供了专门的差分算⼦：compare_variation_modelcompare_variation_model (ImageReduced, RegionDiff, VariationModelID)connection (RegionDiff, ConnectedRegions)* 特征选择：⽤⼀些特征来判断这幅图像印刷是否有缺陷，这⾥使⽤⾯积* 其实可以考虑利⽤区域⾯积的⼤⼩来判断缺陷的严重程度，这⾥就不过多讨论了select_shape (ConnectedRegions, RegionsError, 'area', 'and', 20, 1000000)count_obj (RegionsError, NumError)dev_clear_window ()dev_display (ImageTrans)dev_set_color ('red')dev_display (RegionsError)set_tposition (WindowHandle, 20, 20)if (NumError == 0)dev_set_color ('green')write_string (WindowHandle, 'Clip OK')elsedev_set_color ('red')write_string (WindowHandle, 'Clip not OK')endifendifif (I < NumImages)disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()endifendfor* 结语：如果发现前⾯作为训练变形模板的良好图像也被判定为NG，* 可以调整prepare_variation_model参数* 或者调整select_shape特征筛选的标准相关算⼦分析:create_variation_model（创建⼀个差异模型）create_variation_model(Width, Height, Type, Mode ,ModelID)//创建⼀个ID为ModelID，宽为Width,⾼为Height,类型为Type的差异模型参数参数Mode决定了创建标准图像和相应的变化图像的⽅法。

halcon 模板匹配案例

halcon 模板匹配案例Halcon是一种机器视觉软件，可以用于图像分析和处理。

下面是一个Halcon模板匹配的案例：1. 准备模板图像和待匹配图像。

模板图像是参考图像，待匹配图像是需要进行匹配的图像。

2. 使用Halcon的create_template操作来创建模板。

这个操作会在模板图像上提取出特征，并将这些特征保存到一个模板文件中，以供后续的匹配使用。

3. 使用Halcon的find_template操作来进行模板匹配。

这个操作会在待匹配图像中找到与模板相似的区域，并返回一个包含匹配结果的数据结构。

4. 通过分析匹配结果，可以得到匹配的位置、角度、缩放因子等信息。

可以根据这些信息来进一步处理图像，如将匹配结果标记在图像上，或者计算两个匹配图像之间的差异。

下面是一个简单的Halcon模板匹配案例的代码：```read_image(模板图像, 模板图像对象)read_image(待匹配图像, 待匹配图像对象)create_template(模板图像对象, 模板参数)find_template(待匹配图像对象, 模板参数, 匹配结果)get_shape_model_origin(模板参数, 模板原点X, 模板原点Y) NumMatches := num_instances(匹配结果)for i := 1 to NumMatchesget_instance_contour(匹配结果, 匹配轮廓, i)get_match_result(匹配结果, 匹配位置X, 匹配位置Y, 匹配角度, 匹配缩放因子, i)// 对匹配位置、角度、缩放因子进行进一步处理endfor```这只是一个简单的模板匹配案例，实际使用时可能需要根据具体情况进行一些调整和优化。

Halcon提供了许多其他的操作和函数，可以根据需要进行进一步的图像处理和分析。

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。

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。

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。

halcon模板匹配之形状匹配法

halcon模板匹配之形状匹配法
摘要：
一、Halcon 模板匹配简介
二、形状匹配法在Halcon 模板匹配中的应用
三、Halcon 模板匹配中的形状匹配方法
四、提高形状匹配成功率的参数设置
五、总结
正文：
Halcon 是一种常用的机器视觉开发软件，它提供了丰富的图像处理和分析功能。

在Halcon 中，模板匹配是一种常用的图像匹配方法，可以用于检测图像中的特定目标。

形状匹配法是Halcon 模板匹配的一种重要方法，它通过比较图像中目标的形状来确定匹配成功与否。

形状匹配法在Halcon 模板匹配中的应用十分广泛，它可以用于检测各种形状的目标，如矩形、圆形、椭圆形等。

在形状匹配过程中，Halcon 提供了多种形状匹配方法，如基于轮廓的匹配、基于灰度的匹配、基于组件的匹配和基于互相关的匹配等。

在Halcon 模板匹配中，形状匹配方法的具体实现方式如下：
1.创建模板：首先需要创建一个模板，用于与图像中的目标进行比较。

模板可以是预先定义好的形状，也可以是通过训练得到的形状模型。

2.提取目标特征：对图像中的目标进行特征提取，这一步通常涉及到图像分割、轮廓提取等操作。

3.形状匹配：将提取到的目标特征与模板进行比较，判断它们是否匹配。

如果匹配度满足预设阈值，则认为匹配成功。

在实际应用中，为了提高形状匹配的成功率，可以设置一些参数，如：尺度缩放范围、最小匹配目标个数、最低匹配分数等。

这些参数可以根据具体应用场景进行调整。

总之，形状匹配法在Halcon 模板匹配中具有重要作用，可以有效地检测图像中的特定目标。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

三、Halcon模板匹配算法步骤Halcon模板匹配算法的实现步骤如下：1. 读取图像：首先需要将待匹配图像和模板图像载入内存中，以供后续处理。

2. 滤波处理：对待匹配图像和模板图像进行滤波处理，以平滑图像和减少噪声。