之前的两篇文章讲完在halcon中一维测量以及卡尺测量的一般步骤和思路。既然测量了，那肯定会涉及到如何将像素的距离转换成实际的距离，由于我的实验道具有限啊，没有标定板，无法去获得相机的内外参，等后期具备这个器材后再补上相机标定的内容。 之前也说过有了测量肯定少不了定位，所谓定位就是模板匹配的作用了，所以我们先讲完模板匹配的内容，然后在用一个完全的案例去演示下定位+测量的具体做法。 模板匹配，是模式
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2024-07-11 20:30:31
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在本文中，我将分享如何使用 Python 进行 Halcon 模板匹配。这项技术在图像处理和计算机视觉领域得到了广泛应用，尤其是在工业自动化和检测系统中。接下来，我们将逐步构建完整的解决方案，从环境准备到扩展应用。
## 环境准备
首先，我们需要确保我们的系统配置满足软件和硬件要求。
| 项目 | 版本 |
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模板匹配是一个用处非常大的算子，可以说是传统机器视觉检查上的一个核心我们以一张名片来举例子，我们以zoomin这个logo为模板输入图模板选择实现的效果（各个角度都可匹配） · 我们上一下代码*读取图片
read_image(Image, 'mingpian.png')
*提取模板图片
gen_rectangle1 (ROI_0, 39
find_shape_model(Image : : ModelID, //模板句柄 &
Halcon的模板匹配函数best_match_mg(Image TemplateID, MaxError, SubPixel, NumLevels, WhichLevels Row, Column, Error)最佳匹配应用灰度匹配且使用图像金字塔。best_match_mg的工作原理与best_match类似，但由
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2024-05-19 09:14:33
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1、模板匹配基本原理模板匹配：通俗讲就是，拿着模板去匹配，就是先制作一个模板，然后利用这个模板去图像中寻找与模板相似的部分，并记录寻找到的位置。模板匹配分类：按照有无变形，分为刚性模板匹配与变形模板匹配，变形模板匹配比较复杂，工业上基本是基本使用的刚性模板匹配。常用匹配方式：ncc模板匹配、形状模板匹配和XLD模板匹配。模板匹配原理：模板匹配是通过搜索的方式进行匹配，比如最简单的匹配。举例：&nb
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2024-08-24 10:29:18
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学习和掌握Halcon是如何进行模板匹配的。主要包括基于形状的模板匹配，基于相关性的模板匹配，基于组件的模板匹配，基于局部形变的模板匹配，以及基于描述符的模板匹配。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，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： ⑴ 首先确定出
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2023-12-21 14:36:09
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基于HALCON的模板匹配方法总结 很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得，但由于其他的事情总是抽不出时间。去年有过一段时间的集中学习，做了许多的练习和实验，并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究，写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章，总结了在
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2024-06-11 14:34:51
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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_rectangl
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2023-07-05 13:41:43
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前面主要介绍了匹配的2个主要的算子，对这两个算子了解后，我们就可以做匹配了。下面是转自一位前辈的经验总结，对我们很有帮助。
基于HALCON的模板匹配方法总结--蓝云杨的机器视觉之路 Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的
文章目录11.1 模板匹配的种类11.1.1 基于灰度值的模板匹配11.1.2 基于相关性的模板匹配11.1.3 基于形状的模板匹配11.1.4 基于组件的模板识别11.1.5 基于形变的模板匹配11.1.6 基于描述符的模板匹配11.1.7 基于点的模板匹配11.1.8 模板匹配方法总结11.2 图像金字塔11.3 模板图像11.3.1 从参考图像的特定区域中创建模板11.3.2 使用XLD轮
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2024-04-24 15:50:44
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第二章 模版匹配本章的要点主要在代码块中,代码块仅用来展示用法,不可复制,因为用了//来说明用法,而Halcon语法中的注释符号是*并不是//,直接复制运行会error.模版匹配的学习方法就是在Halcon中按下ctrl+e,寻找例子,掌握各个应用场景的处理流程,然后实战即可.模版匹配比较浅显,总的来说就是先获得一个模版图片,然后创建匹配模型,根据模型来对输入进行匹配对比,从而获得目标对象.模版匹
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2024-06-03 20:26:36
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图像和实例有助于更好的理解参数含义和如何应用
create_shape_model(Template : : NumLevels, AngleStart, AngleExtent, AngleStep, Optimization, Metric, Contrast, MinContrast : ModelID) TemplateNumLevels：图像金字塔级数，该
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2023-12-10 22:15:53
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一、介绍 基于形状的模板匹配，也称为基于边缘方向梯度的匹配，是一种最常用也最前沿的模板匹配算法。该算法以物体边缘的梯度相关性作为匹配标准，原理是提取ROI中的边缘特征，结合灰度信息创建模板，并根据模板的大小和清晰度的要求生成多层级的图像金字塔模型。接着在图像金字塔层中自上而下逐层搜索模板图像，直到搜索到最
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2024-01-05 17:49:48
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▎基于形状的模板匹配 在开始之前先让我们了解一下什么是基于形状的模板匹配。形状是事物或物质的一种存在或表现形式，如长方形、正方形等。在图像中，形状是一种对边缘或区域的描述方式。HALCON基于形状的匹配是一种通过图像边缘进行被测物识别和定位的模式识别算法。该算法对光照的变化有很好的鲁棒性且处理速度快，是工业视觉解决方案中常用的定位手段。本次使用的图像位于“%HALCONIMAGES%\b
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2024-10-15 08:51:15
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很早就想总结一下前段时间学习HALCON的心得，但由于其他的事情总是抽不出时间。去年有过一段时间的集中学习，做了许多的练习和实验，并对基于HDevelop的形状匹配算法的参数优化进行了研究，写了一篇《基于HDevelop的形状匹配算法参数的优化研究》文章，总结了在形状匹配过程中哪些参数影响到模板的搜索和匹配，又如何来协调这些参数来加快匹配过程，提高匹配的精度，这篇paper放到了中国论文在线了，需
# Python Halcon模板匹配指南
## 引言
模板匹配是一种视觉识别技术，广泛应用于工业自动化和质量控制中。使用Halcon这一强大的图像处理库进行模板匹配可以快速、准确地完成目标检测任务。如果你刚入行，对模板匹配感到困惑，别担心！本文将引导你通过一个简单的步骤，学习如何在Python中使用Halcon进行模板匹配。
## 流程概述
下面是实现Python Halcon模板匹配的
1、基于关联的匹配（correlation-based matching） 对不同的纹理和散焦具有鲁棒性。 create_ncc_model (一张模板图ImageReduced, 'auto', 0, 0, 'auto', 'use_polarity', ModelID) //找匹配分数＞0.5的
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2020-12-07 16:42:00
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在计算机视觉领域，模板匹配是一个经典的图像处理技术，用于在图像中检测和识别物体。本文将详细介绍如何使用 Halcon 和 Python 进行模板匹配的具体步骤，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保已正确设置开发环境。
### 前置依赖安装
1. **安装 Python**: 确保安装了 Python 3.x。
2. **
在计算机视觉领域，模板匹配是一种常用的技术，尤其是在使用Halcon和Python时。本文将围绕“模板匹配halcon python”的主题，逐步介绍如何配置和使用这一技术。在这个过程中，我们将详细阐述环境准备、核心操作流程、配置参数、验证测试、性能优化以及常见错误排查方法。
## 环境准备
首先，我们需要确保系统上安装了Halcon以及相关的Python库。
### 前置依赖安装
在开始
