Chapter 9 :Matching

9.1 Component-Based

• 1. clear_all_component_models?? 功能：釋放所有組件模型的內存。
• 2. clear_all_training_components? 功能：釋放所有組件訓練結果的內存。
• 3. clear_component_model? 功能：釋放一個組件模型的內存。
• 4. clear_training_components? 功能：釋放一個組件訓練結果的內存。
• 5. cluster_model_components? 功能：把用于創建模型組件的新參數用于訓練結果。
• 6. create_component_model? 功能：基于確定的指定組件和關系準備一個匹配的組件模型。
• 7. create_trained_component_model? 功能：基于訓練過的組件準備一個匹配的組件模型。
• 8. find_component_model? 功能：在一個圖像中找出一個組件模型的最佳匹配。
• 9. gen_initial_components? 功能：提取一個組件模型的最初組件。
• 10. get_component_model_params? ?功能：返回一個組件模型的參數。
• 11. get_component_model_tree? ?功能：返回一個組件模型的查找樹。
• 12. get_component_relations? ?功能：返回包含在訓練結果內的模型組件間的關系。
• 13. get_found_component_model? ?功能：返回一個組件模型的一個創建例子的組件。
• 14. get_training_components? ?功能：在一個特定的圖像中返回初始值或者模型組件。
• 15. inspect_clustered_components? ?功能：檢查從訓練獲取的剛性的模型組件。
• 16. modify_component_relations? ?功能：修改一個訓練結果中的關系。
• 17. read_component_model? ?功能：從一個文件中讀取組件模型。
• 18. read_training_components? ?功能：從一個文件中讀取組件訓練結果。
• 19. train_model_components? ?功能：為基于組件的匹配訓練組件和關系。
• 20. write_component_model? ?功能：把一個組件模型寫入一個文件中。
• 21. write_training_components? ?功能：把一個組件訓練結果寫入一個文件中。

9.2 Correlation-Based

• 1. clear_all_ncc_models? 功能：釋放NCC模型的內存。
• 2. clear_ncc_model? 功能：釋放NCC模型的內存。
• 3. create_ncc_model? 功能：為匹配準備一個NCC模型。
• 4. find_ncc_model? 功能：找出一個圖像中的一個NCC模型的最佳匹配。
• 5. get_ncc_model_origin? 功能：返回一個NCC模型的原點（參考點）。
• 6. get_ncc_model_params? 功能：返回一個NCC模型的參數。
• 7. read_ncc_model? 功能：從一個文件中讀取一個NCC模型。
• 8. set_ncc_model_origin? 功能：設置一個NCC模型的原點（參考點）。
• 9. write_ncc_model? 功能：向一個文件中寫入NCC模型。

9.3 Gray-Value-Based

• 1. adapt_template? 功能：把一個模板用于一個圖像的大小。
• 2. best_match? 功能：尋找一個模板和一個圖像的最佳匹配。
• 3. best_match_mg? 功能：在金字塔中尋找最佳灰度值匹配。
• 4. best_match_pre_mg? 功能：在預生成的金字塔中尋找最佳灰度值匹配。
• 5. best_match_rot? 功能：尋找一個模板和一個旋轉圖像的最佳匹配。
• 6. best_match_rot_mg? 功能：尋找一個模板和一個旋轉金字塔的最佳匹配。
• 7. clear_all_templates? 功能：所有模板的內存分配。
• 9. clear_template功能：一個模板的內存分配。
• 10. create_template? ?功能：為模板匹配準備一個格式。
• 11. create_template_rot? ?功能：為旋轉模板匹配準備一個格式。
• 12. fast_match? ?功能：尋找一個模板和一個圖像的所有好的匹配。
• 13. fast_match_mg? ?功能：在金字塔中尋找所有好的灰度值匹配。
• 14. read_template? ?功能：從一個文件中讀取一個模板。
• 15. set_offset_template? ?功能：模板的灰度值偏差。
• 16. set_reference_template? ?功能：為一個匹配模板定義參考位置。
• 17. write_template? ?功能：向一個文件中寫入模板。

9.4 Shape-Based

• 1. clear_all_shape_models? 功能：釋放所有輪廓模型的內存。
• 2. clear_shape_model? 功能：釋放一個輪廓模型的內存。
• 3. create_aniso_shape_model? 功能：為各向異性尺度不變匹配準備一個輪廓模型。
• 4. create_scaled_shape_model? 功能：為尺度不變匹配準備一個輪廓模型。
• 5. create_shape_model? 功能：為匹配準備一個輪廓模型。
• 6. determine_shape_model_params? 功能：確定一個輪廓模型的參數。
• 7. find_aniso_shape_model? 功能：在一個圖像中找出一個各向異性尺度不變輪廓的最佳匹配。
• 8. find_aniso_shape_models? 功能：找出多重各向異性尺度不變輪廓模型的最佳匹配。
• 9. find_scaled_shape_model? 功能：在一個圖像中找出一個尺度不變輪廓模型的最佳匹配。
• 10. find_scaled_shape_models? ?功能：找出多重尺度不變輪廓模型的最佳匹配。
• 11. find_shape_model? ?功能：在一個圖像中找出一個輪廓模型的最佳匹配。
• 12. find_shape_models? ?功能：找出多重輪廓模型的最佳匹配。
• 13. get_shape_model_contours? ?功能：返回一個輪廓模型的輪廓表示。
• 14. get_shape_model_origin? ?功能：返回一個輪廓模型的原點（參考點）。
• 15. get_shape_model_params? ?功能：返回一個輪廓模型的參數。
• 16. inspect_shape_model? ?功能：創建一個輪廓模型的表示。
• 17. read_shape_model? ?功能：從一個文件中讀取一個輪廓模型。
• 18. set_shape_model_origin? ?功能：設置一個輪廓模型的原點（參考點）。
• 19. write_shape_model? ?功能：向一個文件中寫入一個輪廓模型（.shm）。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的halcon的算子清点：Chapter 9 匹配的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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