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邊緣匹配,通過計算與模板的輪廓相似度在圖像中尋找目標。
通過鼠標操作 ROI 選定模板,進入【高級參數(shù)】設(shè)置匹配角度范圍,最小相似度分數(shù),并可修改模板。
通過圖像方法主處理下拉框選擇 邊緣匹配
【鼠標操作】通過鼠標改變 ROI 的大小,并拖放至適當?shù)奈恢米鳛閷W(xué)習(xí)的模板。
【方法學(xué)習(xí)】保存該方法及模板
點擊高級參數(shù)進行高階調(diào)整
【個數(shù)】希望尋找的目標數(shù)量
【分數(shù)】目標與模板間的相似度分數(shù)
【比例容差】目標與模板間的大小比例變化
【角度基準】目標在圖像中的旋轉(zhuǎn)角度
【角度容差】在<角度基準>基礎(chǔ)上的尋找角度范圍
【匹配位置】分數(shù)最大,最左邊的,最右邊的,最上邊的,最下邊的
當圖像中存在多個目標時,可選擇返回其中符合位置的一個。
【模板類型】Consistent edge、Thin Structure
Consistent edge:是默認的選項,表示邊緣特征為連續(xù)的曲線。大部分情況下使用該參數(shù)即可。
Thin Structure:針對特征邊緣比較靠近而容易被認為是同一邊緣曲線的情況,比如兩條靠得很近的平行直線。
【模板修改】彈出模板修改框?qū)δ0暹M行修改
【最小特征點數(shù)】模板邊緣的最小特征點數(shù)目,表示在金字塔頂層模板保留的邊緣點數(shù)。
該數(shù)值越大,能提高在頂層初步匹配的準確性。
【最大特征點數(shù)】模板邊緣的最大特征點數(shù)目,默認為 1024
算法將根據(jù)設(shè)定的特征點數(shù)目,均勻提取模板邊緣上的特征點。
例如模板邊緣點數(shù)目為 2000 點,算法將均勻提取 1024 點特征;
若模板邊緣點數(shù)目為 700 點,那么算法將提取全部 700 點特征。
對于邊緣模糊的圖像,提高特征點數(shù)有利于提高匹配準確度。
說明:
【角度基準】與【角度容差】的關(guān)系舉例,假如角度基準設(shè)置成 0 度,角度容差設(shè)置成 5 度,即算法將在
[-5 +5]度的范圍內(nèi)
如模板存在干擾的邊緣特征點,可通過鼠標操作進行模板修改。
如下圖,算法在提取邊緣特征點時,將不再考慮被涂的紅色區(qū)域。
函數(shù)取值
執(zhí)行 SY_IP_ImgProc()進行處理后,返回 ImgProcResult 結(jié)構(gòu)體。其中 X、Y 為目標的坐標,
MatchScore 為匹配分數(shù),MatchAngle 為目標的角度,MatchScale 為目標的縮放比例。
另外,針對匹配多目標的應(yīng)用,在高級參數(shù)設(shè)置尋找目標個數(shù)后。通過執(zhí)行 SY_IP_Match_MultiPos()
可實現(xiàn)多目標結(jié)果返回。
| list | MatchPosList; |
| list | pMPList; |
其中 MatchPos 結(jié)構(gòu)體如下:
typedef struct MatchPos
float x;
float y;
float score;
float angle;
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