halcon之屌炸天的變形匹配（1）

在平常工程應用中，咱們一般經過halcon的 shape-based matching（形狀匹配）進行各類定位，

如之前文章介紹的這樣，理解各個參數並靈活應用一般就能獲得很好的匹配效果和匹配速度，

當待匹配物體有輕微變形時，並不影響獲得的匹配結果，而後當待匹配物體有較大變形時，如

塑料產品在成形時變形、紡織產品的花紋由於褶皺變形等，要想獲得精確的定位結果就顯得捉襟見肘，

 

以下圖所示，印刷品有較大變形，在用 shape-based matching時，定位結果就不盡如人意，由於

shape-based matching自己獲得的匹配結果只是一個點（row,col），咱們根據匹配結果經過仿射變換

將模板轉換到匹配位置時就這個熊樣。

 

怎麼辦？怎麼辦？若是有一種匹配模式，匹配結果能夠根據待匹配物體自動進行變形多好！

以下圖所示，簡直完美，有木有？有木有！這就是咱們今天要介紹的local deformable matching (局部變形匹配)

 

 

 

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

因此在此以前閉上眼睛好好感覺一下，   shape-based matching掌握的怎麼樣，要不要回顧 一下歷史文章，類似參數不作介紹。

 

（1）create_local_deformable_model 建立變形模板

ScaleMin、ScaleMax、ScaleStep：

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

 

（2）find_local_deformable_model 匹配

ImageRectified ：

匹配到的變形後模板圖像

VectorField: 

變形矢量區，裏面存儲了匹配區域每一個點變形後的位置，之因此叫vector是由於每一個點爲存儲了行列座標（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，固然你能夠經過 ParamName參數中的expand_border 擴展區域等到更大的區域。

DeformedContours：

匹配到的輪廓，非模板輪廓而是通過變形得出的輪廓，動態圖中的綠色輪廓便是此

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

ParamName:

deformation_smoothness：平滑的度，對於變形越大參數越大

expand_border：擴展ImageRecfified VectorField 區域

 

附註：生成變形網格的函數，此函數隔10個像素取值

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轉換成存儲行座標和列座標圖像
    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的 局部變形匹配功能，那就是「屌炸天」，本人也在多個項目中應用取得了極其好的效果。

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

 

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來自爲知筆記(Wiz)