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图像处理方法说明:边缘匹配

发布时间:2021-05-14 11:20   类型:应用案例   人浏览

 边缘匹配,通过计算与模板的轮廓相似度在图像中寻找目标。

通过鼠标操作 ROI 选定模板,进入【高级参数】设置匹配角度范围,最小相似度分数,并可修改模板。

通过图像方法主处理下拉框选择 边缘匹配 

【鼠标操作】通过鼠标改变 ROI 的大小,并拖放至适当的位置作为学习的模板。

【方法学习】保存该方法及模板 


点击高级参数进行高阶调整 

【个数】希望寻找的目标数量

【分数】目标与模板间的相似度分数

【比例容差】目标与模板间的大小比例变化

【角度基准】目标在图像中的旋转角度

【角度容差】在<角度基准>基础上的寻找角度范围

【匹配位置】分数最大,最左边的,最右边的,最上边的,最下边的

            当图像中存在多个目标时,可选择返回其中符合位置的一个。

【模板类型】Consistent edge、Thin Structure

Consistent edge:是默认的选项,表示边缘特征为连续的曲线。大部分情况下使用该参数即可。

            Thin Structure:针对特征边缘比较靠近而容易被认为是同一边缘曲线的情况,比如两条靠得很近的平行直线。

【模板修改】弹出模板修改框对模板进行修改

【最小特征点数】模板边缘的最小特征点数目,表示在金字塔顶层模板保留的边缘点数。

                该数值越大,能提高在顶层初步匹配的准确性。

【最大特征点数】模板边缘的最大特征点数目,默认为 1024

                算法将根据设定的特征点数目,均匀提取模板边缘上的特征点。

                例如模板边缘点数目为 2000 点,算法将均匀提取 1024 点特征;

                若模板边缘点数目为 700 点,那么算法将提取全部 700 点特征。

      对于边缘模糊的图像,提高特征点数有利于提高匹配准确度。

说明:

【角度基准】与【角度容差】的关系举例,假如角度基准设置成 0 度,角度容差设置成 5 度,即算法将在

[-5 +5]度的范围内


模板修改 

如模板存在干扰的边缘特征点,可通过鼠标操作进行模板修改。

如下图,算法在提取边缘特征点时,将不再考虑被涂的红色区域。


函数取值 

执行 SY_IP_ImgProc()进行处理后,返回 ImgProcResult 结构体。其中 X、Y 为目标的坐标,

MatchScore 为匹配分数,MatchAngle 为目标的角度,MatchScale 为目标的缩放比例。

另外,针对匹配多目标的应用,在高级参数设置寻找目标个数后。通过执行 SY_IP_Match_MultiPos()

可实现多目标结果返回。

其中可通过访问列表取得多目标结果:

 

list         

MatchPosList;

 

list::iterator   

pMPList; 


 

 

其中 MatchPos 结构体如下:

typedef struct MatchPos 

{

    float x;

   float y;

   float score;

  float angle;

}  MatchPos;

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