halcon模板匹配总结

halcon的模板匹配可以归为三类：

1、基于灰度：灰度，互相关ncc

2、基于形状：形状，组件

3、基于描述符：描述匹配

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()

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()，find_ncc_models()

3释放模板：clear_ncc_model()

4get_ncc_model_region (ModelRegion, ModelID)

smallest_rectangle2 (ModelRegion, Row3, Column3, Phi, Length1, Length2)

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

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()

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()

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()

应用场合：搜索对象有轻微的变形，透视的场合，根据一些描述点的位置和灰度值来进行匹配。

1创建模板：create_calib_descriptor_model()

2寻找模板：find_calib_descriptor_model()

3释放模板：clear_descriptor_model(）

qt多次调用函数显示多张解决办法如下：

断开槽函数链接 只显示一遍;若要循环播放，改为 img_index=0 即可 } 三、资源 完整工程代码（vs2015/qt5100

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draw_    表示界面互动的算子，需要人去画区域

gen_      表示生成类的算子，比如生成圆形、矩形等

get_       获取某些属性的算子

tuple_    代表与数组有关的算子

select_   代表筛选有关的算子

带有 contour表示轮廓xid有关的算子

带有 gray表示会读有关的算子

        halcon中算子主要分为两类，参数运算类，对象运算类；对象包括区域，轮廓xid、图像等。参数运算类一般都是数组等，一般输入输出都为数组，参数多数只有两个值；对于对象运算类算子，一般是第一参数是输入对象，第二个为输出对象，也就是运算结果，而第三行以外的为参数选项。

总结：熟练gen_circle_sector 、reduce_domain、difference算子，截取感兴趣区域，以及生成想要的扇形区域；

使用Halcon对自定义ROI区域进行边缘检测双击打开Halcon。

机器视觉在自动化领域变得越来越重要了，为了让自己的技术更进一步提升，以前做电工、PLC的工程师们在思考着转行学视觉，得知HALCON在企业需求的人才比较多，所以首先要了解视觉软件，打开视觉软件的大门。

要知道图像的基础知识，至少先在文字层面上进行学习，比如什么是灰度，什么是位图，什么是深度，什么是通道，什么是像素，什么是灰度，什么是滤波等等，在第一个阶段，不要去深挖各种理论，先在文字层面上理解这是什么意思即可，其实，对我们应用层开发来讲，机器视觉工程师讲究的是一个系统集成的能力，对工程工艺的理解，而不是深挖理论，术业有有专攻，第一阶段切勿对不理解的公式去深挖，不懂得跳过这个，后期循序渐进或者学习，不懂的也不会对你后期开发有多大的影响。

halcon用基于轮廓的模版匹配，匹配到之后，会有一个参数输出目标与原模版相比旋转的角度和坐标。原图的左上角点和右下角点连线，再把旋转之后图的上角与下角连线，测量两条线的角度。两个相等的三角形，对应角相等，再利用勾股定理，或三角函数即可得出旋转后图像的坐标点了。

坐标点角的介绍

方位角又称地平经度，是在平面上量度物体之间的角度差的方法之一。是从某点的指北方向线起，依顺时针方向到目标方向线之间的水平夹角。真方位角。某点指向北极的方向线叫真北方向线，而经线，也叫真子午线。

由真子午线方向的北端起，顺时针量到直线间的夹角，称为该直线的真方位角，一般用A表示。通常在精密测量中使用。磁方位角。地球是一个大磁体，地球的磁极位置是不断变化的，某点指向磁北极的方向线叫磁北方向线，也叫磁子午线。

在地形图南、北图廓上的磁南、磁北两点间的直线，为该图的磁子午线。由磁子午线方向的北端起，顺时针量至直线间的夹角，称为该直线的磁方位角，用Am表示。坐标方位角。由坐标纵轴方向的北端起，顺时针量到直线间的夹角，称为该直线的坐标方位角，常简称方位角，用a表示。

step1：准备数据

在图像选择区域作为训练集，可以是矩形，也可以是任意形状的区域。

step2：创建一个MLP

step3：添加训练数据

step4：查看训练样本数量（非必须）

step5：训练

step6：映射颜色表

step7：使用

step8：看效果

参考：classify_image_class_luthdev，texture_laws_mlphdev，segment_citrus_fruitshdev

参考：create_class_mlp (Operator)

1、将MLP模型写入文件

write_class_mlp( : : MLPHandle, FileName : )

2、从文件中读入一个MLP模型

read_class_mlp( : : FileName : MLPHandle)

3、清除MLP

clear_class_mlp( : : MLPHandle : )

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