halcon模板匹配学习（二） 准备模板

如下，我们将介绍匹配的第一个操作：准备模板

初始时刻，我们准备好参考图像，并对其做一定的处理，然后我们需要从参考图像中导出模板，也就是将参考图像裁剪成所谓的模板图像。获取模板图像可以通过设置ROI来完成。对于某些应用来说，也可以使用综合模板代替模版图像。综合模板既可以是综合创造的模板图像，也可以是一个XLD轮廓。

裁剪参考图像，使之成为模板图像

为了创建模板图像，我们需要从参考图像中选取ROI，并使用 reduce_domain裁剪图像的定义域为我们选取的ROI。这样我们就创建了模板图像，后续将作为匹配算子的输入参数。

选取ROI有两种方法：

• 直接指定法。
  我们可以直接指定区域的参数进而直接生成区域。HALCON 提供了多种算子用来创建区域，既包括标准的形状像矩形（gen_rectangle2）或者椭圆(gen_ellipse) 到自由形状的区域，比如多边形区域(gen_region_polygon_filled).为了使用这些算子，你需要这些区域的参数，比如矩形的位置、大小、方向或者园的位置和半径。如果这些参数不能直接获得，你可以使用draw算子，比如你可以在打开的图像上画一个形状，然后返回其参数。这些算子可以在HDevelop菜单 Operators :fa-play: Graphics :fa-play: Drawing 获得。
• 通过图像处理获得区域。
  有时我们可以通过图像处理获得区域，如阈值处理分割图像、通过blob分析connection、fill_up、select_shape等可以选取某种特征的区域。

综合模板图像，作为模板图像的替代选择

综合模板图像

综合模板图像主要应用于 correlation-based 匹配和所有基于轮廓的2D方法 比如 shape-based, component-based, local deformable, and perspective deformable matching.
如下我们举例说明。

我们想要定位电容。如果我们选择明亮的圆域作为ROI区域，则会发现该区域包括大量的噪声点。因此最后匹配出的电容只有一个。如果我们改进之前的圆区域，换成一个环形区域作为ROI，则最后匹配出理想的电容区域。但是即使这样，环形区域使得内部的区域丢失了一部分，而且仍然包含部分噪点，所以不理想。

最好的方法是使用综合模板图像。具体步骤如下：
Step 1: 创造一个XLD轮廓
首先我们使用算子gen_ellipse_contou