对halcon形状匹配算法的一点分析

已于 2025-06-30 18:31:33 修改
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分类专栏： 计算机视觉 文章标签： 计算机视觉 算法 opencv
于 2025-06-30 17:44:02 首次发布
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halcon的形状匹配算法执行速度极快，以下面这张图为例，分辨率:2448×2048(500万像素)，角度范围:360°，亚像素:least_squares，halcon仅用了10ms左右，如果在程序中调用，最短仅需5 - 6ms，halcon是如何做到的呢？其底层运用了哪些技术与方法呢？

find_shape_model

抱着上面的疑问，我下载了intel vtune profiler，这是一个高性能分析工具，可以做热点分析、微架构分析、并行性分析、内存与I/O分析。然后将halcon的匹配过程封装为一个C++函数，在一个线程中循环运行5000次，下图是得到的性能快照以及数据解析。

performance snapshot

性能概览

分析结果显示，

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基于HALCON的模板匹配方法总结
liuxiaomao1988的专栏
10-12 6672
转自：http://m.blog.youkuaiyun.com/blog/u012913847/35549923
halcon模版匹配
qq_40113570的博客
12-12 513
determine_shape_model_params(Template, // 模板‘auto’, // 金字塔层数0, // 起始角度rad(360), // 角度范围0.9, // 缩小范围1.1, // 放大范围‘auto’, // 减少像素的方法‘use_polarity’, // 极性‘auto’, // 对比度‘auto’, // 最小对比度'all', // 需要自动确定的参数。
Halcon形状匹配算法
BoomMMM的博客
09-20 2737
转自：http://m.blog.youkuaiyun.com/blog/u012913847/35549923 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得，但由于其他的事情总是抽不出时间。去年有过一段时间的集中学习，做了许多的练习和实验，并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究，写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章，总结了在形状匹配过程中哪
工业视觉实战：HALCON模板匹配算法详解
Rocn666的博客
05-16 1170
HALCON的模板匹配功能在工业检测和目标定位中应用广泛，其核心原理是通过在目标图像中搜索与预定义模板最相似的区域，输出匹配位置、旋转角度、缩放比例及相似度评分。HALCON提供多种匹配方法，包括基于形状、灰度、组件、变形模型和描述符的匹配，适应不同场景需求。关键算子如create_shape_model和find_shape_model用于创建和搜索模板，参数设置影响匹配速度和精度。优化技巧包括ROI选择、对比度增强、多姿态模板创建等，以提升匹配效率和鲁棒性。
[Halcon&匹配] 形状匹配参数在关于形变度的理解
Loewen丶的小窝
05-28 1037
本文介绍了形变度参数(max_deformation)在图像匹配中的应用。该参数允许0-32像素的局部形变补偿，适用于存在制造公差、透视形变或材料形变的场景。文章分析了参数设置原则：建议从最小值开始测试，通常工业场景不超过2像素；提供了形变计算公式及安全系数选取方法。参数设置需权衡精度和耗时，过大会增加误匹配率和计算时间(200-500ms)。文章还给出了优化技巧：限定ROI、金字塔加速、并行计算等。通过案例说明合理设置形变参数可提升匹配精度，如某案例使定位精度从±0.8px提升至±0.3px。
HALCON基于形状匹配详解
优快云博客
05-06 4484
HALCON基于形状的模板匹配详细说明 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得，但由于其他的事情总是抽不出时间。去年有过一段时间的集中学习，做了许多的练习和实验，并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究，写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章，总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配，又如何来协调这些参数来加快匹配过程，提高匹配的精度...
Halcon 模板匹配基于轮廓(形状)
weixin_45672157的博客
01-09 7878
文章目录halcon 案例 基于缩放比halcon 案例 测单个剃须刀片Halcon 案例创建匹配模板Halcon 通过图像处理创建模型 ROI模型Halcon 亚像素识别Halcon 识别不等比例的图像Halcon 匹配包装袋案例Halcon 创建模板进行匹配Halcon 案例模板匹配与测量Halcon 多模板与多图像的匹配 halcon 案例 基于缩放比 算子 创建匹配模板1.create_scaled_shape_model(Template : : NumLevels, AngleStart, A
halcon形状匹配圆
weixin_53605054的博客
04-12 745
halcon形状匹配 *加载模板图像 dev_open_window (0, 0, 800, 500, 'black', WindowID) read_image (ModelImage, 'C:/Users/RK/Desktop/2.png') get_image_pointer1 (ModelImage, Pointer, Type, Width, Height) dev_display (ModelImage) stop () *绘制感兴趣区域 *gen_rectangle1 (ROI_0, 33
HALCON形状匹配讲解
wang18323834864的博客
12-14 3424
很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得，但由于其他的事情总是抽不出时间。去年有过一段时间的集中学习，做了许多的练习和实验，并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究，写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章，总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配，又如何来协调这些参数来加快匹配过程，提高匹配的精度，这篇paper放到了中国论文在线了，需
形状匹配例子.rar_halcon 匹配_halcon 形状匹配_halcon匹配_匹配 halcon_形状匹配
07-14
Halcon的形状匹配算法包括了多种方法，如精确匹配、近似匹配、形状上下文匹配等。每种方法都有其适用的场景和优缺点。例如，精确匹配适用于形状完全一致的情况，而近似匹配则允许一定程度的形状变形和旋转。形状上...
Halcon和Labview连接方法例程,labview调用halcon形状匹配,LabView
09-10
这篇文章将详细探讨如何在LabVIEW中调用Halcon进行形状匹配等操作，以及两者之间的连接方法。 首先，理解LabVIEW调用Halcon的基本原理是至关重要的。LabVIEW与Halcon的交互主要通过Halcon的动态链接库（DLL）或.NET...
Halcon的形状匹配算法
09-21
halcon 【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源，毕业设计等各种技术项目的源码。包括C++、Java、python、web、C#、EDA等项目的源码。 【适用...
Halcon 各种匹配算法 模板匹配 轮廓匹配 NCC 匹配
03-22
在机器视觉领域，Halcon是一种广泛应用的图像处理软件，它提供了丰富的匹配算法，用于解决诸如对象定位、识别等问题。本文将深入探讨Halcon中的三种主要匹配算法：模板匹配、轮廓匹配以及NCC（归一化互相关）匹配，...
三维目标检测|Iou3D 代码解读一
weixin_38060850的博客
07-06 240
本文解析了OpenPCDet项目中box_overlap函数的实现原理。该函数计算两个3D包围盒在BEV下的重叠面积，主要分为三个步骤：1)通过旋转yaw角确定两box的四个角落坐标；2)寻找两box的相交顶点和内部顶点，构成相交多边形；3)对多边形顶点排序后，通过三角形分解法计算总面积。该算法通过几何变换和顶点处理实现了精确的3D重叠面积计算，为3D目标检测提供了重要支持。
射频信号（大宽高比）时频图目标检测anchors配置
最新发布
周志超的博客
07-09 839
摘要：针对YOLOv7目标检测模型在多信号参数估计中的锚框计算问题，实验发现原始数据存在标准差为0导致聚类失败的情况。通过分析标签数据（长宽比10.98、6.67、10.75、4.61等）和调试autoanchor.py代码，发现当wh.std(0)出现零值时需特殊处理（s[s==0]=1e-8）。最终成功计算出4组适用于多信号时频图的锚框尺寸：[[322.6,26.134], [323.99,32.985], [322,40.793], [322.72,47.953]]。该解决方案解决了k-means聚类
使用LLaMA-Factory微调Qwen2.5-VL-3B 的目标检测任务-数据集格式转换（voc 转 ShareGPT）
柯影的博客
07-09 297
本文介绍了将VOC格式标注数据转换为ShareGPT格式的方法。ShareGPT格式采用多轮对话的JSON结构，包含用户指令和AI回复字段。文中提供了一个完整的Python脚本，能够递归遍历VOC数据目录，自动配对XML标注文件和图片，并将目标检测信息（类别和边界框）转换为ShareGPT要求的格式。脚本最终输出包含图像路径和标注信息的JSON文件，适用于LLaMA-Factory和Qwen2.5-VL等模型的训练。该方案支持嵌套文件夹结构，能够处理常见的图像格式，并保持相对路径的一致性。
【YOLOv11-目标检测】01-原理（深入浅出）
深耕AI
07-08 454
摘要：YOLOv11是Ultralytics推出的先进目标检测模型系列，包含从轻量级（YOLO11n）到高性能（YOLO11x）的多个版本。该文介绍了目标检测的基本概念，详细讲解了YOLOv11的安装、预训练模型使用、自定义训练、模型验证与导出等核心功能，并列举了智能零售、工业质检等典型应用场景。文章还提供了提高小物体检测、加速推理等实用技巧，最后指出YOLOv11因其高性能和易用性成为研究和工业应用的理想选择。（149字）
【目标检测之Ultralytics预测框颜色修改】
dally2的博客
07-09 367
在YOLOv8中将预测框颜色改为红色的三种方法：1) 调用plot()时直接指定BGR值(255,0,0)；2) 定义全红色调色板覆盖默认颜色；3) 修改源码Annotator类永久生效。方案1最简便，方案2适合保留类别文本，方案3为长期解决方案。另可通过OpenCV手动绘制红色框实现完全自定义。根据需求选择方案，临时调试推荐方案1，项目开发建议方案2或3。
YOLO目标检测数据集类别：分类与应用
weixin_64607985的博客
07-06 829
目标检测数据集综述 目标检测是计算机视觉的核心任务，数据集是其关键基础。通用数据集（如COCO、PASCAL VOC）涵盖多类别，适用于广泛场景；领域专用数据集（如KITTI、Cityscapes）聚焦自动驾驶等特定需求。按标注类型可分为边界框、分割和关键点数据集，规模则从小型（Pascal VOC）到大型（OpenImages）不等。当前挑战包括数据多样性不足、隐私问题和标注效率，未来将向多模态数据、细粒度标注及自动化标注方向发展。高质量数据集对模型性能至关重要，需兼顾多样性与场景覆盖。
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