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【halcon教程學習】吊炸天的變形匹配

       在日常工程應用中,我們通常通過halcon shape-based matching(形狀匹配)進行各種定位,如以前文章介紹的這樣,理解各個引數並靈活應用通常就能得到很好的匹配效果和匹配速度,當待匹配物體有輕微變形時,並不影響得到的匹配結果,然後當待匹配物體有較大變形時,如塑料產品在成形時變形、紡織產品的花紋因為褶皺變形等,要想得到精確的定位結果就顯得捉襟見肘!

       如下圖所示,印刷品有較大變形,在用shape-based matching時,定位結果就不盡如人意,因為shape-based matching本身得到的匹配結果只是一個點(row,col),我們根據匹配結果通過仿射變換將模板轉換到匹配位置時就這個熊樣。

怎麼辦?怎麼辦?如果有一種匹配模式,匹配結果可以根據待匹配物體自動進行變形多好!

        如下圖所示,簡直完美,有木有?有木有!這就是我們今天要介紹的local deformable matching (區域性變形匹配)

        local deformable matching的基本流程和 shape-based matching相似:

        所以在此之前閉上眼睛好好感受一下, shape-based matching掌握的怎麼樣,要不要回顧一下歷史文章,相似引數不做介紹。

(1)create_local_deformable_model 建立變形模板

ScaleMinScaleMaxScaleStep

指定行列最小最大變形尺度例(0.9,1.1,0.01)用於指定相對於原圖的變形範圍

2find_local_deformable_model 匹配

ImageRectified

匹配到的變形後模板影象

VectorField: 

變形向量區,裡面儲存了匹配區域每個點變形後的位置,之所以叫vector是因為每個點為儲存了行列座標(x,y),動態圖中的網格就是以此算出的.

返回的區域大小是建立模板時domain的最小外界矩形大小,當然你可以通過ParamName引數中的expand_border擴充套件區域等到更大的區域。

DeformedContours

匹配到的輪廓,非模板輪廓而是經過變形得出的輪廓,動態圖中的綠色輪廓即是此

ResultType'deformed_contours', 'image_rectified', 'vector_field'可指定需要得出的結果分別對應                                                 ImageRectified VectorFiedl DeformedContours

ParamName:

deformation_smoothness:平滑的度,對於變形越大引數越大

expand_border:擴充套件ImageRecfified VectorField 區域

附註:生成變形網格的函式,此函式隔10個畫素取值

gen_warped_mesh (VectorField, WarpedMesh, 10)

gen_empty_obj (WarpedMesh)

count_obj (VectorField, Number)

for Index := 1 to Number by 1

    select_obj (VectorField, ObjectSelected, Index)

    *把vector轉換成儲存行座標和列座標影象

    vector_field_to_real (ObjectSelected, DRow, DCol)

    get_image_size (VectorField, Width, Height)

    *取行座標

    for ContR := 0.5 to Height[0] - 1 by Step      

        Col1 := [0.5:Width[0] - 1]

        tuple_gen_const (Width[0] - 1, ContR, Row1)

        get_grayval_interpolated (DRow, Row1, Col1, 'bilinear', GrayRow)

        get_grayval_interpolated (DCol, Row1, Col1, 'bilinear', GrayCol)

        gen_contour_polygon_xld (Contour, GrayRow, GrayCol)

        concat_obj (WarpedMesh, Contour, WarpedMesh)

    endfor

    *取列座標

    for ContC := 0.5 to Width[0] - 1 by Step

        Row1 := [0.5:Height[0] - 1]

        tuple_gen_const (Height[0] - 1, ContC, Col1)

        get_grayval_interpolated (DRow, Row1, Col1, 'bilinear', GrayRow)

        get_grayval_interpolated (DCol, Row1, Col1, 'bilinear', GrayCol)

        gen_contour_polygon_xld (Contour, GrayRow, GrayCol)

        concat_obj (WarpedMesh, Contour, WarpedMesh)

    endfor

endfor

return ()

總結:一句話形容halcon區域性變形匹配功能,那就是“屌炸天”,本人也在多個專案中應用取得了極其好的效果。

然而本片文章只是淺嘗輒止,更深層次的應用還需要各位看官動手實踐,夜深了~窗外下著雨,各位晚安。

敲黑板:本人經常會發一些對大家學習非常有參考價值的帖子和分享一些視覺halcon學習的資料,大家可以關注我以及看下我其他帖子。