matlab halcon,Halcon-Matlab 图像匹配

本文分享了关于Halcon和Matlab中图像匹配的学习笔记,涉及基于点、区域的匹配方法,包括灰度值匹配、归一化互相关系数、图像金字塔、亚像素精度匹配、旋转缩放匹配等技术,以及边缘匹配算法,如广义霍夫变换和几何哈希法。文章旨在探讨不同匹配策略的优缺点和应用场景。

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图像匹配

这是导师吩咐的第二个重点看的图像内容,也跟大家分享一下学习笔记吧。学习的材料主要是halcon的教程和Digital Image Processing(Matlab)教材。

先说简单的吧,,matlab的图像处理的函数库里,有几个图像配准的函数,分别是cpselect, cp2tform, visreg, normxcorr2. 书上主要介绍了,基于点的匹配(手动匹配),基于区域的匹配。配准处理(Registration Process)包括四个步骤。1:特征检测;2:匹配相应特征;3:推断几何变换;4:运用几何变换去将一幅图像对准到另一幅图像。

1)基于点的匹配,对读入的模板,和原图像,就是手动的点匹配,使用cpselect.

0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png

2)之后推断变换参数使用cp2tform

3)最后可视化使用visreg

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现在介绍Halcon的教程里关于模板匹配的知识,里面很多模板匹配的内容,有基于灰度值,基于形状,基于相关性,基于元件等。

1)基于灰

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