halcon灰度值匹配

最新推荐文章于 2025-10-22 11:11:42 发布
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占坑

基于灰度的，可以看：罗超基础班和基础强化班\01 基础班视频\模板匹配\基于灰度值

基于灰度的应用场合：

0超人视觉模板匹配（基于灰度）实战第一讲.avi 1:10  应用在 光照变化不严重的场景。

这种模板匹配是最基本的模板匹配。其特点只存在平移旋转，不存在尺度变化，同时光照变化不大。

模板匹配的套路很简单：10：55

抠图，创建模板，查找，显示；

抠图，抠要找的模板的图片

 

这很适合常规的灰度模板匹配。

 

https://blog.youkuaiyun.com/akadiao/article/details/80154869?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EOPENSEARCH%7Edefault-3.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefa

最低0.47元/天 解锁文章
Halcon基于灰度值的模板匹配
changjian198384的博客
09-03 674
然后将检测图像与模板图像进行粗匹配，在检测图像与模板图像中任选一点，采取隔点拽索的方式计算二者灰度的相似性，这样粗匹配一遍得到粗相关点；由于这种方法是利用模板图像的所有灰度值进行匹配，但在光照发生变化的情况下灰度值会产生强烈的变化，因此该方法不能适应光照发生变化的情况，也不能用于多通道图像的匹配，一般只用于简单图像的匹配，如图所示。基于灰度值的模板匹配是最经典的模板匹配算法，也是最早提出来的模板匹配算法。这种方法适用于目标图像光照比较稳定的情况，多数情况下还是优先考虑基于相关性的匹配和基于形状的匹配。
halcon第十五讲：基于灰度值的模板匹配
qq_24946843的博客
08-29 8928
Halcon自带的图片默认位置：C:\Users\Public\Documents\MVTec\HALCON-12.0\examples\images 基于灰度值的模板匹配，首先创建一个模板，在图像金字塔中去旋转缩放式搜索，寻找均值或方差与模板最接近的区域，即匹配到该模板。虽然受光照影响大，但如果是线性变换的光照，可以通过设置模板的均值偏差来解决这个问题，也叫模板自适应。 基于相关性的模板匹配...
halcon基于灰度的模板匹配
01-06
即将接手一个halcon的项目，这段时间就在家学习了halcon相关例程，自己也做了一番尝试，把运行成功的代码放上来与大家分享，本人图像小白，如有表述不准确之处希望各位大佬提出来，我们一起讨论、共同进步。 该例程是基于灰度的模板匹配，适用于光照条件比较稳定的情况，模板图片和测试图片大家自行替换。 注意：两张图片的光照情况/灰度值需尽量接近。 *模板匹配基于灰度 2020/3/18 *前期准备 dev_update_off () dev_close_window () *读入图像 read_image (Image2, 'C:/硬币4.JPG') dev_open_window_fit_imag
Halcon——模板匹配之灰度匹配
jiDxiaohuo的博客
09-29 7303
文章目录create_template(Template : : FirstError, NumLevel, Optimize, GrayValues : TemplateID)fast_match_mg(Image : Matches : TemplateID, MaxError, NumLevel : )best_match(Image : : TemplateID, MaxError, Su...
Halcon之灰度模板匹配
最新发布
Major_S的博客
10-22 661
【代码】Halcon之灰度模板匹配。
Halcon基于灰度值的模板匹配create_temple
fallingleafgrief的博客
01-22 1470
接着可以使用各种匹配算子进行灰度的匹配，如best_match算子和fast_match算子，以及它们的多种衍生版本，即带变量的算子，如best_match_mg 算子、best_match_pre_mg算子、best_match_rot 算子、fast_match_mg 算子等。带rot的算子，如best_match_rot算子，表示检测图像可以旋转一定的角度，该角度的起始范围可以在best_match_rot算子的参数中设置。相比前者，后者多了一个允许的旋转角度，可使目标图像在旋转后也能被拽索到。
halcon实现灰度模板匹配
Major_S的博客
10-12 606
【代码】halcon实现灰度匹配。
灰度值匹配
11-07
labview，图像处理，根据图像位置的灰度值，去匹配检测图片的有无或者好坏，
基于Halcon学习的基于灰度值模板匹配【二】实战练习
BoomBiuBiu的博客
01-17 754
halcon中基于灰度值的模板匹配的相机实战练习
深入解析Halcon机器视觉图像处理中的三种模板匹配技术：灰度值、形状和基于特征的对比
科技改变人类，技术成就未来
07-22 2015
模板匹配是图像处理领域中的一项重要技术，用于定位和识别图像中的特定模式或对象。Halcon 这一强大的图像处理库，提供了多种模板匹配方法。本文将对三种常见的模板匹配方法：灰度值模板匹配、形状模板匹配和基于特征的模板匹配进行详细总结。
Halcon视觉检测——基于灰度的模板匹配
akadiao的博客
05-01 9312
任务：选出图中的白色圆形区域； 使用基于灰度的模板匹配，主要使用以下算子： add_channels() ——把灰度值添加到区域中。 best_match() ——寻找一个模板和一个图像的最佳匹配。 dev_clear_window () read_image (Image, 'C:/Users/Administrator/Desktop/image.bmp') gen_circ...
MFC联合Halcon ROI设置 灰度匹配
12-21
MFC联合Halcon开发 设置ROI（包括圆形，椭圆，矩形，带角度矩形），灰度匹配，NCC匹配
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。
基于灰度的图像匹配
05-21
这里有彩色图像灰度化后的MATLAB匹配程序，非常好用，值得推荐
基于Halcon学习的基于灰度值模板匹配【三】实战练习
BoomBiuBiu的博客
01-17 580
halcon中基于灰度值的模板匹配的相机实战练习
Halcon学习笔记之模板匹配-基于灰度的匹配
weixin_44506305的博客
03-05 2658
之前的两篇文章讲完在halcon中一维测量以及卡尺测量的一般步骤和思路。既然测量了，那肯定会涉及到如何将像素的距离转换成实际的距离，由于我的实验道具有限啊，没有标定板，无法去获得相机的内外参，等后期具备这个器材后再补上相机标定的内容。 之前也说过有了测量肯定少不了定位，所谓定位就是模板匹配的作用了，所以我们先讲完模板匹配的内容，然后在用一个完全的案例去演示下定位+测量的具体做法。 模板匹配，是模式识别中最容易的一种，这是在机器视觉领域中用的最多的，一般的视觉检测识别有无和视觉引导都离不开它。下面我们来介绍模
基于Halcon学习的基于灰度值模板匹配【一】exhaustive_match.hdev例程
BoomBiuBiu的博客
01-16 1576
halcon中基于灰度值的模板匹配的例程分析
Halcon 第五章『模板匹配Matching』◆第2节：基于灰度值的模板匹配|Gray-Value-Based
Halcon机器视觉
04-20 6269
图像处理中的模式指的是对图像目标所具有的特征的描述，而模式识别（Pattern Recognition）就是利用计算机对图像目标进行分类，在错误概率最小的条件下使识别的结果尽量与客观事物符合。 图像模式识别的定义 人们在观察事物或现象时，常常会观察它与其他事物或现象的相同或不同之处，会把具有相似特征的归为一类。把上述过程用计算机来实现，就是模式识别过程。它可以定义为表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进...
halcon灰度值模板匹配
02-12
### Halcon 中基于灰度值的模板匹配方法 #### 创建模板 在 Halcon 中，基于灰度值的模板匹配通过创建一个模板并在此基础上执行搜索操作。此过程涉及定义模板图像以及设定参数以控制匹配行为[^1]。 ```csharp HTuple hv_ModelID = new HTuple(); HOperatorSet.CreateNccModel(m_ModelImage, "auto", 0, 0, "auto", "use_polarity", out hv_ModelID); ``` 上述代码展示了如何利用 `CreateNccModel` 函数来初始化模型 ID (`hv_ModelID`) 并配置相关属性，其中 `"auto"` 参数允许自动调整某些内部设置以便更好地适应不同场景下的应用需求[^2]。 #### 执行模板匹配 一旦建立了模板之后，则可以在目标图片内实施实际的匹配工作： ```csharp HTuple hv_Row = new HTuple(), hv_Column = new HTuple(), hv_Angle = new HTuple(); HTuple hv_Score = new HTuple(); HOperatorSet.FindNccModel( CurImage, hv_ModelID, 0, // Min row offset 0, // Max row offset 0.5,// Minimum score threshold 1, // Num matches to find 0.5,// Angle extent for searching rotation angles "true",// Subpixel accuracy flag 0, // Minimum angle of the model orientation out hv_Row, out hv_Column, out hv_Angle, out hv_Score ); ``` 这段代码片段说明了怎样调用 `FindNccModel` 来定位最佳匹配位置及其对应的置信度分数(`hv_Score`) 和角度偏移量(`hv_Angle`) 。这里还指定了最小得分阈值 (0.5)，意味着只有当相似程度超过这个数值时才会被认定为有效匹配结果；另外，“subpixel”选项开启后可以提高坐标精度至亚像素级别。 #### 处理光照变化的影响 值得注意的是，尽管基于灰度直方图统计特征（如均值或标准差）来进行比较容易受到环境光线条件改变而产生的干扰，但如果遇到线性的亮度转换情况，则可通过适当调节模板内的平均强度差异加以补偿——这种方法被称为“自适应模板”，从而增强算法鲁棒性。
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