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邊緣匹配,通過計算與模板的輪廓相似度在圖像中尋找目標。
通過鼠標操作ROI選定模板,進入【高級參數】設置匹配角度范圍,最小相似度分數,并可修改模板。
1.模板選擇與學習
1.1 模板選擇
【1】在主處理下拉列表中選擇《邊緣匹配》,在圖像范圍內將出現一個橙色矩形框。如未見矩形框,可點擊圖像上方工具欄《重置控件》。
【2】通過鼠標改變ROI的大小,并拖放至適當的位置作為學習的模板。
1.2 模板學習
點擊【方法學習】,橙色區域的局部圖像作為模板被學習及保存,并自動執行圖像處理并顯示結果。
到此,模板的選擇與學習就完成了。
2.參數設置
點擊【高級參數】進入參數設置界面。
【繪畫邊緣點】勾選繪畫出模板邊緣輪廓,觀察匹配的準確程度。
2.1 個數
圖像中存在多個目標時,設置【個數】,即可返回多個目標。
個數:1 個數:4
2.2分數
目標與模板間的相似度分數。分數越高,表示目標與模板越相似。分數在設置值之下的目標,將會被剔除。(請觀察下面圖中,每個目標的分數)
分數:0.9 分數:0.8
2.3比例容差
目標與模板的大小比例變化時,設置合適的比例容差,即可尋找大小變化的目標。
比例容差:0% 比例容差:60%
2.4角度容差
圖像中的目標發生角度變化,設置角度容差,即可尋找角度發生旋轉的目標
角度容差:0 deg 角度容差:30 deg
2.5匹配速度
該參數的取值范圍在[0,2]之間,一般情況下,該參數默認為0,表示在速度與搜索準確性上達到最優。當圖像質量較差,導致錯誤搜索或未能搜索到目標時,調整該參數為1或2,可提升搜索目標的準確性,但同時會增加搜索時間。該參數越大,搜索準確性越高,但是搜索時間也越長。
2.6匹配位置
該參數提供了返回目標的輔加選項,可根據以下選項返回目標數據。
【所有目標】:返回所有的目標
【分數最大】:返回所有目標中分數最大的目標
【最左邊的】:返回所有目標中位置最左邊的目標
【最右邊的】:返回所有目標中位置最右邊的目標
【最上邊的】:返回所有目標中位置最上邊的目標
【最下邊的】:返回所有目標中位置最下邊的目標
舉例:
所有目標 最左邊的
2.7模板修改
如模板存在干擾的邊緣特征點,可以對模板輪廓進行修改優化,從而改善輪廓匹配搜索目標的性能。算法在提取邊緣特征點時,將不再考慮被涂的紅色區域內的特征點。
2.7.1畫筆寬度
改變鼠標畫筆的寬度,使修改更便利。
畫筆寬度:20 畫筆寬度:80
2.7.2全否/全是
全否:即圖中所有的輪廓全部不考慮,這時配合【擦除/選擇】中的【選擇】功能快速提取需要的輪廓。
全否
全是:即圖中所有的輪廓全部考慮,這時配合【擦除/選擇】中的【擦除】功能去除不需要的輪廓。
2.7.3擦除/選擇
擦除:使用鼠標畫筆去除不考慮的輪廓點
選擇:使用鼠標畫筆選擇考慮計算的輪廓點
擦除:畫筆紅色 選擇:畫筆綠色
【擦除過程】
鼠標左鍵按下并涂畫 鼠標左鍵抬起完成擦除
【選擇過程】
鼠標左鍵按下并選擇 鼠標左鍵抬起完成選擇
2.7.4剔除雜點
當圖像的質量較差時,邊緣模糊產生大量的雜點;從而增加了搜索的時間,同時影響了搜索的準確性。通過調整【剔除雜點】去除大部分的干擾點,優化了模板的輪廓信息。
剔除雜點:0 剔除雜點:7