halcon 组件匹配 成分匹配、元素匹配

最新推荐文章于 2025-06-19 15:02:20 发布
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博客提及Halcon的组件匹配，包括成分匹配与元素匹配，但具体内容待补充。

占坑

Halcon例程详解——组件匹配之 cbm_bin_switch.hdev
jiDxiaohuo的博客
02-09 731
文章目录摘要流程拆解例程解析设定组件区域准备训练集训练创建模板可视化模板释放训练模板内存匹配可视化查找结果释放组件模板内存 摘要 根据已知组件部分训练并创建组件匹配模板，检测目标开关的开关状态。 流程拆解 绘制组件区域 训练训练集，获得位置关系 利用训练句柄，创建组件匹配模板 使用组件匹配模板查找目标图像中的实例 例程解析 设定组件区域 对于此例程中，开关部位以及开关本身就很适合作为根节点以及子节点。因为这两部分位置关系一定稳定。那么只需要在开关本体上找到一些稳定且简单的特征作为根节点，在选择开关活动模
Halcon基于组件的模板匹配
changjian198384的博客
09-04 561
基于组件的模板匹配可以说是基于形状的模板匹配的加强版，加强的地方在于，这种方法允许模板中包含多个目标，并且允许目标之间存在相对运动（位移和旋转）。由于有多个ROI，且需要检测多个ROI之间的相对运动关系，因此这种方法与基于形状的模板匹配相比要稍微复杂一点，且不适用于失焦图像和轻微形变的目标。基于组件的模板匹配适用于组成部件之间有相对运动的物体，使用边缘特征定位物体，对于很多干扰因素不敏感，如光照变化、混乱无序等。其适用于多通道图像，不适用于纹理图像、聚焦不清的图像和形状变形的图像。
Halcon--基于组件的模板匹配
Doctor__Chen的博客
12-10 2453
文章目录前言一、测试图二、源码（过程见注释）总结 前言 Halcon–基于组件的模板匹配 一、测试图 二、源码（过程见注释） dev_close_window () *读取参考图像，这里读取的是单通道灰度图像 read_image (ModelImage, 'D:/USER/Desktop/design/dataset/bolts-0.jpg') *设置显示图像、绘制线条等窗口参数 dev_open_window_fit_image (ModelImage, 0, 0, -1, -1, Wind
Halcon 基于组件匹配
weixin_45672157的博客
12-09 1185
文章目录gen_initial_components 提取初始化组件模型train_model_components 训练组件create_trained_component_model 准备组件模型进行匹配find_component_model 发现组件匹配模型get_training_components 返回某一图像中的初始或模型组件get_found_component_model 获取组件模型get_component_relations 返回训练结果中包含的模型组件之间的关系modify_co
Halcon学习_基于组件的匹配find_text提取字符.docx
10-10
Halcon学习-算子/基于组件的匹配/find_text提取字符，摘自KKK5的博客，希望对大家有所帮助
Halcon——模板匹配
一个不掉头发的资深小白
03-19 4742
组件匹配用于在图像中检测和识别符合特定形状和属性的组件或物体。相当于是形状的拓展，但是不支持大小缩放匹配。适用于多个对象定位的场合。基于形状的模板匹配方法，可以用于检测和定位具有特定形状的对象。这种方法通常适用于对形状较为明显的目标进行匹配定位。
halcon 多目标模板匹配示例
09-15
halcon 对于多目标的模板匹配 （基于形状的模板匹配方法） 通过该方法可对零件进行模板提取 进而对其进行模板匹配
c#联合Halcon模板匹配
01-20
在Visual Studio中，可以通过管理NuGet包来添加Halcon的.NET组件。确保你的项目引用了Halcon的DLL文件，这样就可以直接在C#代码中调用Halcon的函数。 2. **创建模板模型**： 使用Halcon的`ReadImage`函数读取模板...
halcon模版匹配
qq_40113570的博客
12-12 613
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。
【机械视觉】Halcon—【十四、模版匹配和金字塔详解】
最新发布
qq_3517289697的博客
06-19 1912
Halcon提供了丰富的模板匹配方法，每种方法针对不同的应用场景和需求进行了优化。模板匹配是机器视觉中的核心技术，用于在图像中定位已知模板的位置和方向。Halcon提供了多种强大的模板匹配方法，适用于不同场景需求。best_match。
halcon形状匹配
07-20
halcon 形状匹配模板
基于HALCON的模板匹配方法总结
11-13
HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分 别是基于组件（或成分、元素）的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。
Halcon基于组件的匹配（一）
weixin_43216599的博客
10-09 2883
得到ROI区域,组成的组件，以及多个样品组成的样品集 训练摸板组件train_model_components（）； ModelImage:输入训练的模型的图像 InitialComponents:输入轮廓区域或封装区域的初始组件，区域 TrainingImage:用于培养模型组件的训练图像 ModelComponents:输出刚性模型组件的轮廓模型 ContrastLow：较低的滞后...
Halcon例程解析——基于组件匹配
jiDxiaohuo的博客
05-19 1313
文章目录基本套路 基本套路 cbm_bin_switch.hdev 第一步: 创建两个相对位置会变化的两个区域 ，用于之后创建模板 第二步 准备组件不同状态的图片 调用算子 （状态一图片，状态一区域（第一步创建的），状态二图片） train_model_components (ModelImage, InitialComponents, TrainingImage, ModelComponents, 30, 30, 20, 0.7, -1, -1, rad(25), ‘speed’, ‘rigid
【无标题】halcon学习之基于halcon的模板匹配总结
m0_54190464的博客
07-10 468
原理： NCC是基于统计学计算两组样本的相关性算法，其取值范围为【-1，1】之间，而对图像来说，每个像素看成RGB的向量，整个图像就是一个样本集合。该方法是以物体边缘的梯度相关性为匹配标准，提取兴趣区区域内的边缘特征，根据模板的大小和清晰度要求生成多层级的图像金字塔模型，接着再图像金字塔层自上而下逐层搜索模板图像，直至搜索到底层或者确定的匹配结果为止；适用对象：搜索对象有轻微的变形，大量的纹理，图像模糊等场合，速度快，精度低。1.2基于相关性（互相关NCC）的模板匹配（灰度匹配的进阶版）
Halcon 八种模版匹配方法汇总
doubleintfloat的博客
04-03 3909
方法适用场景计算速度鲁棒性灰度值匹配简单场景、光照稳定快低相关性匹配抗噪声、亮度变化中中形状匹配工业定位、部分遮挡快高组件匹配复杂结构、多部件目标慢高局部形变匹配弹性变形物体慢中透视形变匹配3D视角变化慢高描述符匹配自然场景、复杂纹理慢极高点匹配关键点显著的场景中中注意事项工业检测优先选择形状匹配或组件匹配；复杂场景（如自然图像）优先使用描述符匹配；对速度要求高时选择灰度值或相关性匹配。
Halcon基于组件的模板匹配create_trained_component_model
fallingleafgrief的博客
01-23 1133
如果组件位置已知，而相互之间的位置关系未知，可以使用多张图片构成一个训练样本集，并使用train_model_components算子对这些样本进行训练，以得到组件模型，还可以使用get_training_components算子查看训练结果。如果组件之间的关系都已知，可以使用create_component_model 算子创建模板：如果创建组件在训练过程之后，则可以使用create_trained_component_model算子创建模板。因此，该方法的难点就在于确定组件之间的相对位置关系。
10、halcon定位学习（2）--基于组件的匹配
u012551485的博客
09-14 4231
1、  基于组件的匹配 说明： 基于组件的匹配是形状匹配的扩展算法 只有一个组件会在整个ROI 区域搜索      其余组件会根据组件之间的关联关系去小范围搜索 条件： 组合物体要包含几个刚性组件   组件之间存在一定的位置关系 组件间的关系 • 全图像内搜寻 root component • 根据root component的位置确定其它组件位置
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