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[资料] 几何匹配之三 (转)

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    发表于 2015-6-15 00:17:49 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板,对整个图像建立模板也可以,但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大,比如像视频会议中人体上半身这样的图像,我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的,这往往也是要牺牲匹配速度的,这个后面再讲。基本流程是这样的,如下所示:
    1. 首先确定出ROI的矩形区域,这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可,gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形,利用area_center()找到这个矩形的中心;
    2. 然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像,reduce_domain()会得到这个ROI;这之后就可以对这个矩形建立模板,而在建立模板之前,可以先对这个区域进行一些处理,方便以后的建模,比如阈值分割,数学形态学的一些处理等等;

        3. 接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了,这个函数有许多参数,其中金字塔的级数由Numlevels指定,值越大则找到物体的时间越少,AngleStart和AngleExtent决定可能的旋转范围,AngleStep指定角度范围搜索的步长;这里需要提醒的是,在任何情况下,模板应适合主内存,搜索时间会缩短。对特别大的模板,用Optimization来减少模板点的数量是很有用的;MinConstrast将模板从图像的噪声中分离出来,如果灰度值的波动范围是10,则MinConstrast应当设为10;Metric参数决定模板识别的条件,如果设为’use_polarity’,则图像中的物体和模板必须有相同的对比度;创建好模板后,这时还需要监视模板,用inspect_shape_model()来完成,它检查参数的适用性,还能帮助找到合适的参数;另外,还需要获得这个模板的轮廓,用于后面的匹配,get_shape_model_contours()则会很容易的帮我们找到模板的轮廓;
        4. 创建好模板后,就可以打开另一幅图像,来进行模板匹配了。这个过程也就是在新图像中寻找与模板匹配的图像部分,这部分的工作就由函数find_shape_model()来承担了,它也拥有许多的参数,这些参数都影响着寻找模板的速度和精度。这个的功能就是在一幅图中找出最佳匹配的模板,返回一个模板实例的长、宽和旋转角度。其中参数SubPixel决定是否精确到亚像素级,设为’interpolation’,则会精确到,这个模式不会占用太多时间,若需要更精确,则可设为’least_square’,’lease_square_high’,但这样会增加额外的时间,因此,这需要在时间和精度上作个折中,需要和实际联系起来。比较重要的两个参数是MinSocre和Greediness,前一个用来分析模板的旋转对称和它们之间的相似度,值越大,则越相似,后一个是搜索贪婪度,这个值在很大程度上影响着搜索速度,若为0,则为启发式搜索,很耗时,若为1,则为不安全搜索,但最快。在大多数情况下,在能够匹配的情况下,尽可能的增大其值。
        5. 找到之后,还需要对其进行转化,使之能够显示,这两个函数vector_angle_to_rigid()和affine_trans_contour_xld()在这里就起这个作用。前一个是从一个点和角度计算一个刚体仿射变换,这个函数从匹配函数的结果中对构造一个刚体仿射变换很有用,把参考图像变为当前图像。

    基于形状匹配的参数关系与优化
                           
        在HALCON的说明资料里讲到了这些参数的作用以及关系,在上面提到的文章中也作了介绍,这里主要是重复说明一下这些参数的作用,再强调一下它们影响匹配速度的程度;
        在为了提高速度而设置参数之前,有必要找出那些在所有测试图像中匹配成功的设置,这时需考虑以下情况:
        ① 必须保证物体在图像边缘处截断,也就是保证轮廓的清晰,这些可以通过形态学的一些方法来处理;
        ② 如果Greediness值设的太高,就找不到其中一些可见物体,这时最后将其设为0来执行完全搜索;
        ③ 物体是否有封闭区域,如果要求物体在任何状态下都能被识别,则应减小MinScore值;
        ④ 判断在金字塔最高级上的匹配是否失败,可以通过find_shape_model()减小NumLevels值来测试;
        ⑤ 物体是否具有较低的对比度,如果要求物体在任何状态下都能被识别,则应减小MinContrast值;
        ⑥ 判断是否全局地或者局部地转化对比度极性,如果需要在任何状态下都能被识别,则应给参数Metric设置一个合适的值;
        ⑦ 物体是否与物体的其他实例重叠,如果需要在任何状态下都能识别物体,则应增加MaxOverlap值;
        ⑧ 判断是否在相同物体上找到多个匹配值,如果物体几乎是对称的,则需要控制旋转范围;
    如何加快搜索匹配,需要在这些参数中进行合理的搭配,有以下方法可以参考:
        ①  只要匹配成功,则尽可能增加参数MinScore的值;
        ②  增加Greediness值直到匹配失败,同时在需要时减小MinScore值;
        ③  如果有可能,在创建模板时使用一个大的NumLevels,即将图像多分几个金字塔级;
        ④  限定允许的旋转范围和大小范围,在调用find_shape_model()时调整相应的参数;
        ⑤  尽量限定搜索ROI的区域;
         除上面介绍的以外,在保证能够匹配的情况下,尽可能的增大Greediness的值,因为在后面的实验中,用模板匹配进行视频对象跟踪的过程中,这个值在很大程度上影响到匹配的速度。
        当然这些方法都需要跟实际联系起来,不同图像在匹配过程中也会有不同的匹配效果,在具体到某些应用,不同的硬件设施也会对这个匹配算法提出新的要求,所以需要不断地去尝试。


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    不错~  学习了!!!!!!!!!!!!!!!

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    发表于 2019-4-3 11:11:43 | 显示全部楼层

    不错~  学习了

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    发表于 2019-5-28 10:30:46 | 显示全部楼层
    新人学习啦,谢谢

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