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邊緣匹配,通過(guò)計(jì)算與模板的輪廓相似度在圖像中尋找目標(biāo)。
通過(guò)鼠標(biāo)操作 ROI 選定模板,進(jìn)入【高級(jí)參數(shù)】設(shè)置匹配角度范圍,最小相似度分?jǐn)?shù),并可修改模板。
通過(guò)圖像方法主處理下拉框選擇 邊緣匹配
【鼠標(biāo)操作】通過(guò)鼠標(biāo)改變 ROI 的大小,并拖放至適當(dāng)?shù)奈恢米鳛閷W(xué)習(xí)的模板。
【方法學(xué)習(xí)】保存該方法及模板
點(diǎn)擊高級(jí)參數(shù)進(jìn)行高階調(diào)整
【個(gè)數(shù)】希望尋找的目標(biāo)數(shù)量
【分?jǐn)?shù)】目標(biāo)與模板間的相似度分?jǐn)?shù)
【比例容差】目標(biāo)與模板間的大小比例變化
【角度基準(zhǔn)】目標(biāo)在圖像中的旋轉(zhuǎn)角度
【角度容差】在<角度基準(zhǔn)>基礎(chǔ)上的尋找角度范圍
【匹配位置】分?jǐn)?shù)最大,最左邊的,最右邊的,最上邊的,最下邊的
當(dāng)圖像中存在多個(gè)目標(biāo)時(shí),可選擇返回其中符合位置的一個(gè)。
【模板類型】Consistent edge、Thin Structure
Consistent edge:是默認(rèn)的選項(xiàng),表示邊緣特征為連續(xù)的曲線。大部分情況下使用該參數(shù)即可。
Thin Structure:針對(duì)特征邊緣比較靠近而容易被認(rèn)為是同一邊緣曲線的情況,比如兩條靠得很近的平行直線。
【模板修改】彈出模板修改框?qū)δ0暹M(jìn)行修改
【最小特征點(diǎn)數(shù)】模板邊緣的最小特征點(diǎn)數(shù)目,表示在金字塔頂層模板保留的邊緣點(diǎn)數(shù)。
該數(shù)值越大,能提高在頂層初步匹配的準(zhǔn)確性。
【最大特征點(diǎn)數(shù)】模板邊緣的最大特征點(diǎn)數(shù)目,默認(rèn)為 1024
算法將根據(jù)設(shè)定的特征點(diǎn)數(shù)目,均勻提取模板邊緣上的特征點(diǎn)。
例如模板邊緣點(diǎn)數(shù)目為 2000 點(diǎn),算法將均勻提取 1024 點(diǎn)特征;
若模板邊緣點(diǎn)數(shù)目為 700 點(diǎn),那么算法將提取全部 700 點(diǎn)特征。
對(duì)于邊緣模糊的圖像,提高特征點(diǎn)數(shù)有利于提高匹配準(zhǔn)確度。
說(shuō)明:
【角度基準(zhǔn)】與【角度容差】的關(guān)系舉例,假如角度基準(zhǔn)設(shè)置成 0 度,角度容差設(shè)置成 5 度,即算法將在
[-5 +5]度的范圍內(nèi)
如模板存在干擾的邊緣特征點(diǎn),可通過(guò)鼠標(biāo)操作進(jìn)行模板修改。
如下圖,算法在提取邊緣特征點(diǎn)時(shí),將不再考慮被涂的紅色區(qū)域。
函數(shù)取值
執(zhí)行 SY_IP_ImgProc()進(jìn)行處理后,返回 ImgProcResult 結(jié)構(gòu)體。其中 X、Y 為目標(biāo)的坐標(biāo),
MatchScore 為匹配分?jǐn)?shù),MatchAngle 為目標(biāo)的角度,MatchScale 為目標(biāo)的縮放比例。
另外,針對(duì)匹配多目標(biāo)的應(yīng)用,在高級(jí)參數(shù)設(shè)置尋找目標(biāo)個(gè)數(shù)后。通過(guò)執(zhí)行 SY_IP_Match_MultiPos()
可實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)結(jié)果返回。
| list | MatchPosList; |
| list | pMPList; |
其中 MatchPos 結(jié)構(gòu)體如下:
typedef struct MatchPos
float x;
float y;
float score;
float angle;
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