本文主要是介绍Halcon模板图像gen_contour_region_xld/find_shape_model，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Halcon模板图像
文章目录
- Halcon模板图像
- 1. 从参考图像的特定区域中创建模板
- 2. 使用XLD轮廓创建模板
本文将讲述如何创建合适的模板。可以从参考图像的特定区域中创建，也可以使用XLD轮廓创建合适的模板。接下来将分别介绍这两种方法。
1. 从参考图像的特定区域中创建模板
模板匹配的第一步，是准备好合适的模板。模板一般来源于参考图像，在后续的步骤中将根据这个模板在检测图像上寻找目标。可以利用ROI创建图像模板。ROI的选择既关系到生成模板的质量，也关系到搜索的准确度，ROI的形状、大小、方向等都是影响因素。但是，有的匹配方法也可以不使用模板图像，如基于形状的模板匹配，可以使用XLD轮廓作为模板。
在创建图像模板时，需要先明确要进行匹配的目标对象，再围绕该目标创建ROI以屏蔽掉目标以外的其他区域图像。这是为了在搜索模板时，只检测经过裁剪的ROI图像，以把范围缩小到局部关键区域，这样会大大减少搜索时间。
从参考图像中创建模板是常用的方法。首先在参考图像上选择一块区域作为ROI，该区域仅包括需要检测的目标图像部分。选择ROI时，可以使用任意形状。例如，比较常用的是创建一个矩形框，使用gen rectangle算子就可以在参考图像上用鼠标绘制一个矩形框，将目标选择出来；也可以使用gen_ellips等算子创建其他形状。如果ROI并不规则，也可以使用gen region polygon算子绘制多边形选区。如果对这些形状的参数不太确定，如坐标位置、宽高、半径等，可以将鼠标指针悬停在图像上并观察图像窗口右下角的坐标，由此估计要选择的形状区域的大致参数；也可以使用估计的参数将形状绘制出来，以观察选择的形状区域是否理想。
除了手动创建选区外，某些情况下，也可以使用图像处理算法自动提取ROI。例如，要从千净的背景中提取一个六角形螺母的形状，手动创建形状选区可能会分割得不够准确，矩形、椭圆形、多边形都很难完全地提取出六角形的形状轮廓，这时可以使用灰度阈值等图像预处理方法提取出六角形螺母的形状区域。
选择好ROI以后，可以通过 reduce_domain算子将这部分图像区域裁剪为一个模板图像。该模板图像只包括目标对象的图像，并且可以是任意形状。如果想得到质量比较好的模板，ROI中应尽可能少的包含噪声和杂乱场景。
2. 使用XLD轮廓创建模板
对于某些匹配方式而言，除了使用图像区域创建模板外，还可以使用XLD轮廓创建模板，如基于相关性的模板匹配、基于形状的模板匹配等。有时很难从参考图像中选择一块合适的包含被测目标的ROI，如图像中的目标边界模糊或者存在杂点等。
也可以考虑创建XLD轮廓作为模板。首先使用图像处理方法提取出目标的轮廓区域，然后使用gen_contour_region_xld算子创建XLD轮廓。接着使用create_shape_model_xld算子根据输入的轮廓创建模板，在检测时，使用find_shape_model算子在检测图像中搜索符合条件的轮廓区域。如果要显示结果，则使用dev_display_shape_matching_results 算子将匹配成功的区域绘制出来。
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