Halcon基于形状的模板匹配inspect_shape

本文主要是介绍Halcon基于形状的模板匹配inspect_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基于形状的模板匹配

基于形状的匹配，就是使用目标对象的轮廓形状来描述模板。Halcon中有操作助手，可以直观
地进行形状模板匹配的参数选择以及效果测试。如果使用算子编写，步骤如下。
（1）从参考图像上选择检测的目标。使用合适的形状工具，如矩形选区等，从参考图像上选择ROI，然后使用reduce_domain算子将该区域裁剪成一个独立的图像区域。
（2）创建模板。在创建模板之前，建议使用inspect_shape model算子列出模板图像的各层级的金字塔图像和根据模板图像自动提取出的形状。查看这些信息有助于为创建模板选择合适的参数。
设置inspect_shape_model算子的最后两个参数NumLevels 和Contrast，其中NumLevels 表示金字塔的层级，Contrast表示点的最小对比度。该算子执行后将会把预设参数的金字塔分级图像显示出来，可以根据需要判断参数选取得是否合理。
图（a）为输入的图像，选取其中一部分图像用于创建形状模板，并在inspect_shape_model算子中设置金字塔层级NumLevel为4，Contrast为30；图（b）为该算子返回的每个层级的图像；图（c）为每个金字塔层级提取出的形状。
在这里插入图片描述
在确定了金字塔层级和最小对比度之后，使用create_shape_model算子创建形状模板。创建模板时，除了NumLevel和Contrast 两个参数已经明确外，还需要定义模板的其他参数。例如，AngleStart 和AngleExtent 用于约束可能旋转的角度，AngleStep用于约束角度变化的步长。如果模板图像特别大，可以用Optimization对模型进行优化，减少点的数量。值得一提的是Metric参数，相比互相关匹配中的Metric参数，这里的Metric有4个可选项，分别如下。
usepolarity：表示匹配得到的图像必须和模板图像的对比度“方向”相同。例如，模板中是个暗背景上有一个亮的目标，那么在检索时，只有符合匹配条件并且亮度比背景亮的目标才能匹配成功。
ignore_global_polarity：适用于全局对比度发生变化的情况，表示忽略全局对比度的变化，即匹配过程中的图像对比度可以与模板中的完全相反。例如，模板中是一个暗背景上有一个亮的目标，那么在检索时，即使目标对象很亮而背景很暗，也能匹配成功。
ignore local polarity ：表示忽略局部对比度的变化，如果图像因为光照改变等原因发生局部对比度变化，可以选择这一项。
ignore_color_polarity ：表示匹配过程忽略颜色对比度的变化，一般适用于多通道图像。如果不确定检测时会显示哪个通道的图像，可以选择此项。
Metric 参数可以用于因光照导致图像对比度发生变化的情况，默认值use_polarity可能会导致匹配失败，这时可以考虑修改Metric的值来调整匹配的效果。
创建完成以后，create_shape_mode1算子会返回一个句柄，名称是ModelID，用来指定模板的名称。
在创建形状匹配模板时，也可以直接使用XLD轮廓作为形状模板。
（3）搜索目标。创建好模板之后，接下来读取待检测的图像。使用find shape model算子搜索最佳匹配区域，将检测图像和模板句柄ModelID输入该算子中，搜索到的目标对象的匹配分值会存入参数Score中。如果各项参数都设定得很合适，那么在图中应该会找到至少一个大于最小匹配分值的区域。find_shape _model算子返回的结果，除了匹配分值外，还有目标的坐标和旋转角度。利用这些信息，可以进行位置与旋转角度的计算。
为了直观地显示结果，可以在画面上依据计算结果绘图，如使用dev_display_shape_matching_results 算子绘制匹配结果。
（4）清除模板。匹配结束后，使用clear_shape_model算子将模板清除，并释放内存资源。其代码如下：

*读取参考图像
read_image(Image, 'data/labelShape-0')
*根据要匹配的目标，围绕目标创建一个矩形，获取ROI区域
gen_rectangle1 (Rectangle, 34, 290, 268, 460)
*对ROI区域进行裁剪，得到模板图像
reduce_domain (Image, Rectangle, ImageReduced)
*测试金字塔的层级参数
inspect_shape_model (ImageReduced, ModelImages, ModelRegions, 4, 30)
*设置显示图像、绘制线条的线宽等窗口参数
dev_set_draw ('margin')
dev_set_line_width(3)
dev_display(Image)
dev_display(Rectangle)
*根据剪裁的模板图像创建基于形状的模板，返回模板句柄ShapeModelID
create_shape_model (ImageReduced, 5, rad(-10), rad(20), 'auto', 'none', 'use_polarity', 20, 10, 	ShapeModelID)
stop()
*读取用于测试的图像
read_image(SearchImage, 'data/labelShape-1')
*使用匹配算子进行形状模板匹配
find_shape_model (SearchImage, ShapeModelID, 0, rad(360), 0.5, 3, 0, 'least_squares', 0, 0.5, 	RowCheck, ColumnCheck, AngleCheck, Score)
*显示匹配结果，将匹配得到的实例以形状轮廓的形式绘制出来
dev_display_shape_matching_results (ShapeModelID, 'red', RowCheck, ColumnCheck, AngleCheck, 1, 1, 0)
*匹配结束，释放模板资源
clear_shape_model (ShapeModelID)