什么是模板匹配呢？簡(jiǎn)單而言，就是在圖像中尋找目標(biāo)圖像（模板），或者說，就是在圖像中尋找與模板圖像相似部分的一種圖像處理技術(shù)。依賴于選擇的方法不同，模板匹配可以處理各種情形下的變換，如照明、雜點(diǎn)、大小、位置以及旋轉(zhuǎn)，甚至模版內(nèi)部的相對(duì)移動(dòng)。

模版匹配的魯棒性和靈活性都很高，而且很多參數(shù)可以自適應(yīng)生成，只有極少的參數(shù)需要配置。

在Halcon中，提供了各種不同的匹配方法。不同方法的選擇依賴于圖像數(shù)據(jù)以及要解決的任務(wù)。

匹配的流程

Acquire Images

對(duì)于訓(xùn)練和匹配，首先必須先有圖像。

Create(Train) Model

為了生成一個(gè)模板，首先在訓(xùn)練圖像中，必須指定包含模板的ROI區(qū)域。僅僅這些區(qū)域是重要的和穩(wěn)定的，應(yīng)該被用來訓(xùn)練。訓(xùn)練算子的輸入是裁剪后的圖像（可以使用reduce_domain完成）和控制參數(shù)。輸出是模型句柄。模型將用來立即搜索圖像。

Find Model

一旦創(chuàng)建好（或者讀入）了模型，立即可以用于定位圖像中的目標(biāo)。
如果一個(gè)或者多個(gè)目標(biāo)被發(fā)現(xiàn)，他們的姿勢(shì)（位置position、旋轉(zhuǎn)rotation、縮放scaling）或者
2D仿射變換矩陣和分?jǐn)?shù)(score)被返回。這些值可以被作為下一步的處理。如對(duì)齊ROI。

Destroy Model

當(dāng)我們不需要匹配模型時(shí)，你應(yīng)該銷毀它。比如，對(duì)于shape-based 匹配，可以使用
clear_shape_model來銷毀。

各種匹配方法簡(jiǎn)介

匹配方法使用范圍

Gray Value-based Matching	要求照明不變的，內(nèi)部灰度值和模板相同，應(yīng)用極少
Correlation-based Matching	不變性體現(xiàn)在：散焦、輕微的形變，線性光源，可以很好地處理紋理。 ，僅僅可以處理灰度圖像，不支持雜點(diǎn)、遮擋、縮放、非線性照明變換、以及多通道圖像
shape-based Matching	可以處理雜點(diǎn)、遮擋、縮放、非線性照明變換、散焦以及輕微的變形，可以處理多通道圖像，也可以一次處理多個(gè)模型。但是對(duì)于紋理支持不好 。
Component-based Matching	模板內(nèi)部各個(gè)部分可以相對(duì)移動(dòng)。可以處理雜點(diǎn)、遮擋、縮放、非線性照明變換，可以處理多通道圖像，也可以一次處理多個(gè)模型。但是對(duì)于紋理支持不好，且不能支持散焦以及變形。
Local deformable Matching	可以返回模板樣例的變形，可以處理雜點(diǎn)、遮擋、縮放、非線性照明變換、局部變形，可以處理多通道圖像
Perspective deformable Matching	可以處理雜點(diǎn)、遮擋、縮放、非線性照明變換、散焦、透視形變，可以處理多通道圖像，但是很難處理紋理 。
Descriptor-based Matching	可以處理雜點(diǎn)、遮擋、縮放、非線性照明變換、透視形變，但是不能處理紋理、散焦以及多通道圖像。

需要說明的是Component-based Matching。
基于部分的匹配是基于形狀匹配的加強(qiáng)版。原因在于它可以允許內(nèi)部的各個(gè)部件
移動(dòng)（旋轉(zhuǎn)和平移）。比如我們常見的鉗子。有兩個(gè)分支組成。但是分支可開可合。這時(shí)使用基于分支的匹配可以一次性處理這樣一個(gè)組合物。否則可能得分開處理。

匹配方法的快速引導(dǎo)

如下的幾幅圖簡(jiǎn)單介紹了如何針對(duì)特殊的應(yīng)用，選擇合適的匹配方法。
圖1，總結(jié)了比較粗糙地選擇匹配的方法

圖1

圖2，介紹了幾種形變


圖2

圖3，介紹了不同方法可以處理的形變


圖3

圖4，介紹了不同方法可以返回的參數(shù)信息

圖4

圖5，介紹了幾種典型的目標(biāo)外觀變換

圖5

圖6，介紹了不同方法可以處理的目標(biāo)外觀變化

圖6

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的halcon模板匹配学习（一） Matching 初印象的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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