本文主要是介绍Halcon基于透视形变的模板匹配，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基于透视形变的模板匹配
透视形变也是一种形变，属于形状模板匹配的延伸。形状模板匹配对于形变非常敏感，而透视形变匹配则能适应出现透视形变的情况。透视形变的匹配又分为无标定和有标定两种情况。基于透视形变的匹配步骤如下。
（1）选择ROI。与其他几种方法类似，在创建模板之前，先读取输入图像，选择ROI，可以是任意形状。该区域尽量包含检测目标的突出特征。选取好以后对ROI进行裁剪，并且将得到的参考图像转化为单通道的灰度图像。也可以使用XLD轮廓创建模板。
（2）创建基于透视形变的匹配模型。由于透视形变的模型有多种创建方式，因此可以针对不同的方法选择对应的模型创建方式。
create_planar_uncalib_deformable_model 算子：使用模板图像创建无标定的透视形变匹配模型。create_planar_uncalib deformable_model xld算子：使用XLD轮廓创建无标定的透视形变匹配模型。create_planar_calib_deformable_model xld 算子：使用模板图像创建有标定的透视形变匹配模型。create_planar_calib_deformable model xld 算子：使用XLD轮廓创建有标定的透视形变匹配模型。
在模型中根据实际需求调整对比度Contrast、金字塔层级数NumLevels、允许的旋转角度范围等参数。如果是标定过的情况，还需要考虑相机参数CamParam、ReferencePose。要想自动设置参数,可以把参数值设为auto，还可以使用determine_deformable_modelparams算子获取默认的参数，或者使用inspect_shape_model 算子查看不同层级的金字塔参数的效果。但是，这些自动获取的参数可能不够精确，还需要根据实际匹配效果进行修改。
（3）搜索目标。对于无标定和有标定两种情况，分别使用find planar_uncalib_deformable model算子和find planar_calib_deformable model算子来拽索目标，前者返回的是二维投影变换矩阵和匹配分数，后者返回的是目标的三维位姿和匹配分数。针对匹配的结果，可以通过不断调整匹配的参数来提升匹配算子的效率。
（4）清除模型。匹配结束后，使用clear_deformable_model算子将模板清除，并释放内存资源。
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