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Halcon 定位学习基于NCC快速匹配方法

作者:康耐德智能 浏览:208 发表时间:2020-09-04 11:33:58 来源:原创

1. 原理介绍:

基于Normalized cross correlation(NCC)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段。在工业生产环节检测、监控领域对对象检测与识别均有应用。NCC算法可以有效降低光照对图像比较结果的影响。而且NCC最终结果在01之间,所以特别容易量化比较结果,只要给出一个阈值就可以判断结果的好与坏。

2. NCC可以解决问题与特点:

1NCC 在可以解决

◆  物体有轻微变形

◆  图像模糊、边缘不清的图片

◆  图片有纹理

2、特点

◆  快速、基于灰度的匹配

◆  鲁棒性

◆  模糊图像

◆  边缘变形图像

◆  有纹理的图像

NCC 匹配支持光照变化的情况

3. Halcon实例应用:

 原始图片:


NCC模板:



需要识别的图片:



识别结果:



需要识别的图片:



识别结果:



需要识别的图片:



识别结果:



需要识别的图片:



识别结果:



我们发现,即使光照强度很差,NCC模板匹配依然有很好的识别效果

代码:



4. 需要用到的Halcon算子:

Ø创建

create_ncc_model

Ø查找

find_ncc_model

find_ncc_models

Ø读写

read_ncc_model

write_ncc_model

Ø内存清除

clear_ncc_model

clear_all_ncc_models

Ø其他

get_ncc_model_params提取一个 NCC(归一化算法,快速匹配)模型的参数

get_ncc_model_origin提取一个 NCC(归一化算法,快速匹配)模型的原点(参考点)

set_ncc_model_origin设置一个 NCC(归一化算法,快速匹配)模型的原点(参考点)

determine_ncc_model_params 制定 NCC(归一化算法,快速匹配)模型参数

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