Halcon中模板匹配方法的总结归纳

基于组件的模板匹配：
应用场合：组件匹配是形状匹配的扩展，但不支持大小缩放匹配，一般用于多个对象（工件）定位的场合。

算法步骤：
1.获取组件模型里的初始控件 gen_initial_components()

参数：

1. ModelImage [Input] 初始组件的图片
   
2. InitialComponents [Output] 初始组件的轮廓区域
   
3. ContrastLow [Input] 对比度下限
   
4. ContrastHigh [Input] 对比度上限
   
5. MinSize [Input] 初始组件的最小尺寸
   
6. Mode[Input] 自动分段的类型
   
7. GenericName [Input] 可选控制参数的名称
   
8. GenericValue [Input] 可选控制参数的值

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2.根据图像模型，初始组件，训练图片来训练组件和组件相互关系  train_model_components()
3.创建组件模型 create_trained_component_model()
4.寻找组件模型 find_component_model()
5.释放组件模型 clear_component_model()


基于形状的模板匹配：
应用场合：定位对象内部的灰度值可以有变化，但对象轮廓一定要清晰平滑。

1. 1.创建形状模型：create_shape_model()
   
2. 2.寻找形状模型：find_shpae_model()
   
3. 3.释放形状模型：clear_shape_model()

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基于灰度的模板匹配：
应用场合：定位对象内部的灰度值没有大的变化，没有缺失部分，没有干扰图像和噪声的场合。

1. 1.创建模板：create_template()
   
2. 2.寻找模板：best_match()
   
3. 3.释放模板：clear_template()

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基于互相关匹配：
应用场合：搜索对象有轻微的变形，大量的纹理，图像模糊等场合，速度快，精度低。

1. 1.创建模板：create_ncc_model()
   
2. 2.寻找模板：find_ncc_model()
   
3. 3.释放模板：clear_ncc_model()

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基于变形匹配：
应用场合：搜索对象有轻微的变形。

1. 1.创建模板：create_local_deformable_model()
   
2. 2.寻找模板：find_local_deformable_model()
   
3. 3.释放模板：clear_deformable_model()

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基于描述匹配：
应用场合：搜索对象有轻微的变形，透视的场合，根据一些描述点的位置和灰度值来进行匹配。

1. 1.创建模板：create_calib_descriptor_model()
   
2. 2.寻找模板：find_calib_descriptor_model()
   
3. 3.释放模板：clear_descriptor_model()

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学习学习

学习学习

MARK一下，学习一下。如果想要做支持缩放的模板匹配，用什么方法比较好一点？

顶顶顶。。。。。。。

学习一下

学习一下，学习一下

不错的总结

学习学习

学习了学习了