Halcon算子—create_shape_model参数解析及优化

最新推荐文章于 2025-04-11 15:56:19 发布

原创

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这篇博客深入探讨了模板图像处理中的形状模型创建，包括金字塔层数、旋转角度参数、模板优化方法、匹配指标、对比度设置以及模型预处理等关键要素。文章指出，正确设置这些参数对于模板匹配的效率和准确性至关重要，特别是对于复杂场景和多对比度目标。同时，建议使用inspect_shape_model()函数监控和调整参数，确保最佳效果。

create_shape_model(
Template : : //reduce_domain后的模板图像
NumLevels ,//金字塔的层数，可设为“auto”或0—10的整数
AngleStart ,//模板旋转的起始角度
AngleExtent ,//模板旋转角度范围, >=0
AngleStep ,//旋转角度的步长， >=0 and <=pi/16
Optimization ,//设置模板优化和模板创建方法
Metric , //匹配方法设置
Contrast ,//设置对比度
MinContrast 😕/设置最小对比度
ModelID ) //输出模板句柄

1.NumLevels（金字塔的层数），金字塔的层数越大，找到匹配使用的时间就越小。（金字塔的层数越大，提取到的特征越少，精准度越低，所以对应的识别时间少）
如果金字塔的层数设置的太大，模板不容易识别出来，这是需要将find_shape_model函数中MinScore和Greediness参数设置的低一些。

2.AngleStart和AngleExtent决定可能的旋转范围，AngleStep指定角度范围搜索的步长；参数AngleStep的选择是基于目标的大小的，如果模板图像太小不能产生许多不同离散角度的图像，因此对于较小的模板图像AngleStep应该设置的比较大。如果AngleExtent不是AngleStep的整数倍, 将会相应的修改AngleStep。

3.对于特别大的模板图像，将参数Optimization设置为不同于’none’的其他数值是非常有用的。如果Optimization= ‘none’, 所有的模型点将要存储。在其他情况下, 按照Optimization的数值会将模型的点数减少. 如果模型点数变少了，必须在find_shape_model函数中将参数Greediness设为一个比较小的值, 比如：0.7、0.8。对于比较小的模型, 减少模型点数并