模板匹配(机器视觉算法与应用)及应用

一种2D无标定板机器人视觉定位方法及应用摘要：通过阐述相机坐标系与机器人坐标系之间的变换关系，利用特征定位与模板匹配算法，搭建标定与定位流程，设计并实现了一套无需标定版的2D视觉定位抓取方案。

实验结果表明，视觉定位的单边误差均值为0.236mm，机器人实际抓取误差均值0.32mm，实现工业机器人抓取。

相比于需要标定板的传统视觉定位方法，该视觉定位系统标定无需高精度标定板，只需要特征明显的定位区域，满足生产要求。

关键词：模板匹配；特征定位；工业机器人；自动化；标定；视觉定位；工业相机A 2D non-calibration plate robot visual positioning method and applicationThe first author1(School of Mechanical & Electrical Engineering, Wuhan Institute of Technology, Wuhan 430200, China )Abstract: By elaborating the transformation relationship between camera coordinate system and robot coordinate system, the calibration and positioning process was built. A 2D visual positioning and grasping scheme without calibration was designed and realized. The experimental results show that the average unilateral error of visual positioning is 0.236mm, and the average grasping error of robot is0.32mm, realizing industrial robot grasping. Compared with the traditional visual positioning method that requires calibration plate, the vision positioning system calibration does not need high-precisioncalibration plate but only needs the positioning area with obvious characteristics, which fully meets the requirements of the enterprise automatic production line.Keywords:Template matching;Feature location;Industrial robot;Industrial camera; Automation;Calibration;Visual positioning0 引言机器视觉定位是一门涵盖图像处理、人工智能、计算机科学的交叉学科，在智能制造领域应用广泛[1,2,3]。

halcon圆形模板匹配的中心点Halcon圆形模板匹配是一种图像处理方法，用于在给定图像中寻找与预先定义的圆形模板最相似的圆形区域。

匹配技术可以应用于很多领域，包括机器视觉、工业自动化、医学图像处理等。

圆形模板匹配的中心点是识别出的圆形区域的中心坐标，它具有重要的意义，可以用于进一步分析和处理图像。

从技术的角度来看，Halcon圆形模板匹配是基于灰度图像处理的。

首先，通过提取图像的灰度信息，将彩色图像转换为灰度图像。

然后，定义一个圆形模板，包括圆心的位置和半径的大小。

接下来，通过计算图像与模板之间的相似性度量，如相关系数、均方差等，来评估匹配的好坏。

最后，根据相似性度量的结果，确定最匹配的圆形区域以及其中心点的位置。

在Halcon中，圆形模板匹配的中心点可以通过以下步骤获得：1.导入图像：使用Halcon提供的图像处理函数，将图像从文件中读取或者通过相机进行采集。

选择合适的图像预处理方法，如去噪、增强对比度等，以优化图像的质量。

2.定义圆形模板：通过Halcon提供的模板定义函数，以指定圆形模板的参数，包括圆心位置和半径大小。

根据具体的应用需求，可以通过交互方式调整模板参数，以获取最佳的匹配结果。

3.进行模板匹配：使用Halcon的模板匹配函数，将图像和模板作为输入，通过计算相似性度量来获得匹配的结果。

Halcon提供了多种度量方法，如相关系数、均方差、灰度差异等，可以根据具体需求选择合适的度量方法。

4.查找匹配结果：根据模板匹配的结果，通过Halcon提供的区域操作函数，可以提取出与模板最匹配的圆形区域。

通过计算区域的中心坐标，即可获得圆形模板匹配的中心点的位置。

5.后续处理和分析：根据实际需求，可以对匹配到的圆形区域进行进一步的处理和分析。

例如，可以计算圆形的面积、周长等形状参数，或者根据中心点的位置进行其他相关的图像处理操作。

总的来说，Halcon圆形模板匹配的中心点是通过计算相似性度量和区域操作，从预定义的圆形模板中获得的。

Halcon模板匹配的角度旋转规则1.介绍H a lc on是一款用于图像处理和机器视觉的高性能软件库。

在图像匹配领域，H al co n提供了模板匹配的功能，可以用于精确定位和识别图像中的特定目标。

本文将介绍Ha lc on模板匹配中的角度旋转规则。

2.模板匹配概述模板匹配是一种常用的图像处理技术，用于在给定的图像中寻找与一个预定义模板最相似的局部区域。

该技术的核心思想是将模板图像与目标图像进行比较，通过计算相似性度量来确定匹配程度。

3.模板匹配的挑战在实际应用中，目标物体可能存在旋转变换，这给模板匹配带来了挑战。

如果模板图像和目标图像的角度存在一定差异，传统的模板匹配方法可能无法准确匹配。

4. Ha lcon的角度旋转规则为了解决旋转不变性的问题，Ha lc on采用了一套角度旋转规则。

具体来说，H al co n使用模板的角度信息来旋转模板图像，并通过匹配多个角度下的旋转后的模板图像与目标图像进行比较。

4.1角度调节范围H a lc on允许用户指定一个角度调节范围，用于生成旋转后的模板图像。

这个范围的选择取决于应用场景和目标物体的旋转变化范围。

4.2角度步长在生成旋转后的模板图像时，Ha lc on还允许用户指定一个角度步长。

较小的步长可以提高匹配的准确性，但会增加计算复杂度。

通常情况下，用户需要根据具体情况权衡准确性和计算效率。

4.3角度选择规则对于每个旋转角度下生成的模板图像，Ha l co n会将其与目标图像进行比较，并计算相似性度量值。

最终，H alc o n会选择具有最高相似性度量值的旋转角度作为匹配结果。

4.4旋转匹配的准确性通过使用角度旋转规则，Ha lc on能够在一定程度上提高模板匹配的准确性。

然而，由于旋转变换可能引入一定的变形，匹配结果可能会受到影响。

因此，在实际应用中，用户需要根据具体情况进行测试和调优，以达到最佳的匹配效果。

5.总结在H al co n模板匹配中，角度旋转规则是解决旋转不变性的关键。

机器视觉模板匹配算法
机器视觉模板匹配算法是一种基于图像处理技术的图像识别与
匹配方法。

该算法的基本思想是先将需要识别的目标图像称为模板，然后通过将其与待识别图像进行比对，找出相似度最高的区域，以识别目标。

在这个过程中，模板匹配算法可以通过像素级别的比较，快速准确地实现对目标区域的检测与识别。

模板匹配算法主要包含以下几个步骤：首先，需要将模板图像与待识别图像进行灰度化处理，以便进行像素级别的比较。

接着，将模板图像覆盖在待识别图像上，逐个像素比较，得到一个相似度矩阵。

其中，相似度矩阵中的每一个元素代表了图像上对应像素的相似程度。

最后，通过寻找相似度矩阵中的最大值，即可找到待识别图像中与模板图像最相似的区域。

目前，模板匹配算法已经广泛应用于各种领域，如医学影像分析、工业视觉检测、安防监控等。

在实际应用中，模板匹配算法可以通过不同的算法组合和参数设置，实现不同场景下的目标检测和识别。

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文章主题：Halcon基于边缘的模板匹配算法探析一、引言在机器视觉领域，模板匹配是一种常用的图像处理方法，用于在一幅图像中寻找特定的模式或对象。

而Halcon作为一款智能视觉软件库，其基于边缘的模板匹配算法备受关注。

本文将就Halcon基于边缘的模板匹配算法进行深入探讨，以帮助读者更全面地理解这一主题。

二、Halcon基于边缘的模板匹配算法概述Halcon基于边缘的模板匹配算法是一种高级的模式识别技术，它通过检测图像中的边缘信息，并利用这些边缘特征进行模式匹配。

该算法主要包括边缘提取、模板生成和匹配验证三个步骤。

1. 边缘提取在Halcon中，边缘提取是通过边缘检测滤波器进行的。

常用的边缘检测算子包括Sobel、Prewitt和Canny等。

通过这些算子可以将图像中的边缘特征提取出来，形成边缘模型。

2. 模板生成在模板生成阶段，Halcon会通过提取的边缘信息来生成待匹配的模板。

模板的生成需要考虑到图像的尺度、旋转、光照等因素，以保证模板的鲁棒性和准确性。

3. 匹配验证匹配验证是模板匹配算法的核心步骤，Halcon基于边缘的模板匹配算法通过对图像进行模板匹配，并对匹配结果进行验证和优化，以确保匹配的准确性和稳定性。

三、Halcon基于边缘的模板匹配算法的特点相比于传统的模板匹配算法，Halcon基于边缘的模板匹配算法具有以下几点突出特点：1. 鲁棒性强由于边缘特征包含了物体的轮廓和形状等重要信息，因此Halcon基于边缘的模板匹配算法对光照、变形等因素的鲁棒性较强，能够更准确地匹配目标对象。

2. 适用性广Halcon基于边缘的模板匹配算法不受物体颜色、纹理等因素的影响，因此适用于各种场景和对象的匹配识别，具有较强的通用性和适用性。

3. 计算速度快由于边缘特征的提取和匹配计算相对简单，Halcon基于边缘的模板匹配算法在计算速度上具有一定的优势，能够实现实时性要求较高的应用场景。

四、个人观点与总结在我看来，Halcon基于边缘的模板匹配算法在实际应用中具有广泛的前景。

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岀时间。

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，需要可以去下载。

德国MVTec公司开发的HALCON机器视觉开发软件，提供了许多的功能，在这里我主要学习和研究了其中的形状匹配的算法和流程。

HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分别是基于组件(或成分、元素)的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。

这三种匹配的方法各具特点，分别适用于不同的图像特征，但都有创建模板和寻找模板的相同过程。

这三种方法里面，我主要就第三种-基于形状的匹配，做了许多的实验，因此也做了基于形状匹配的物体识别，基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究，从中取得较好的效果，简化了用其他工具，比如VC++来开发的过程。

在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。

下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。

1. Shape-Based matchi ng 的基本流程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：⑴首先确定岀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_recta ngle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用area_ce nter()找到这个矩形的中心；⑵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；⑶ 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。

模板匹配及其类型
《模板匹配及其类型》
模板匹配是一种在计算机领域中常用的技术，用于在大规模的数据中查找与特定模式或模板相似的项。

它的核心思想是通过比较待匹配的数据与已知的模板之间的相似度，来确定是否存在匹配。

1. 字符串匹配：这是最常见的模板匹配类型，用于在文本数据中查找与特定字符串模式匹配的项。

例如，在一个文本文件中查找特定的单词或短语。

2. 图像匹配：在计算机视觉领域，模板匹配用于在图像中查找与特定图像模式相似的区域。

它可以用于对象识别、目标跟踪等任务。

3. 数据挖掘：在数据挖掘中，可以使用模板匹配来发现数据集中的模式或规律。

例如，通过比较不同数据集的特征，可以找到相似的数据集或模式。

4. 音频和视频匹配：在音频和视频处理中，可以使用模板匹配来识别特定的音频或视频模式。

它可以用于语音识别、音乐识别、视频内容分析等任务。

5. 生物信息学：在生物信息学领域，模板匹配用于在生物序列中查找相似的模式。

例如，在基因序列分析中，可以使用模板匹配来查找特定的基因或蛋白质序列。

总的来说，模板匹配是一种通用的技术，可以应用于各种领域和任务。

它的关键在于定义合适的模板和相似度度量方法，以准确地识别和匹配数据中的模式。

谢谢大家！。

在进行高质量、深度和广度兼具的文章撰写之前，我首先需要对您提出的主题进行全面评估和研究。

在本文中，我将按照您的要求，从简到繁地探讨“halcon单目视觉模板匹配例子”这一主题，以便您能更深入地理解。

在文章中，我会反复提及这一主题，并在总结回顾部分共享我的个人观点和理解。

请您耐心等待我的文章完成。

在深度了解halcon单目视觉模板匹配例子之前，我们需要先了解一些基础知识。

Halcon是一种先进的机器视觉库，它具有强大的图像处理和分析能力，可以应用于工业自动化、质量控制、医学影像等领域。

而单目视觉模板匹配则是Halcon中的重要功能之一，它能够在图像中找到指定模板的位置，从而实现对象识别和定位的功能。

通过模板匹配，我们可以实现自动化生产线上的零件检测、物体定位和跟踪等任务。

接下来，让我们以最简单的例子开始，来了解单目视觉模板匹配的基本原理。

假设我们有一张包含特定物体的模板图像，我们希望在另一张大图像中找到并定位该物体的位置。

这时，我们可以利用Halcon提供的模板匹配功能来实现这一目标。

我们需要在模板图像中提取出物体的特征，然后将其用于在大图像中进行匹配。

Halcon的模板匹配功能可以帮助我们快速准确地找到并定位物体的位置，实现自动化检测和定位的需求。

然而，现实中的应用场景往往更加复杂和多样化。

在工业生产线上，我们可能需要处理物体旋转、缩放、遮挡等情况。

这就需要我们对单目视觉模板匹配功能有更深入的理解和应用。

Halcon提供了丰富的参数和算法，可以帮助我们应对各种复杂情况。

通过设置旋转不变性参数，我们可以在一定范围内实现对旋转变换的兼容；通过使用多尺度匹配算法，我们可以处理物体尺度的变化；通过使用区域过滤器，我们可以处理部分遮挡的情况。

这些高级功能使得Halcon在工业自动化领域具有广泛的应用前景。

对于个人的理解和观点，我认为单目视觉模板匹配是机器视觉领域中一项非常重要的技术。

它可以帮助我们实现自动化生产和质量控制，提高生产效率和产品质量。

halcon——缺陷检测常⽤⽅法总结（模板匹配（定位）+差分）引⾔机器视觉中缺陷检测分为⼀下⼏种：blob分析+特征模板匹配（定位）+差分光度⽴体：特征训练测量拟合频域+空间域结合：深度学习本篇主要总结⼀下缺陷检测中的定位+差分的⽅法。

即⽤形状匹配，局部变形匹配去定位然后⽤差异模型去检测缺陷。

模板匹配（定位）+差分整体思路（形状匹配）：1. 先定位模板区域后，求得模板区域的坐标，创建物品的形状模板create_shape_model，注意把模板的旋转⾓度改为rad(0)和rad(360)。

2. 匹配模板find_shape_model时，由于物品的缺陷使形状有局部的改变，所以要把MinScore设置⼩⼀点，否则匹配不到模板。

并求得匹配项的坐标。

3. 关键的⼀步，将模板区域仿射变换到匹配成功的区域。

由于差集运算是在相同的区域内作⽤的，所以必须把模板区域转换到匹配项的区域。

4. 之后求差集，根据差集部分的⾯积判断该物品是否有缺陷。

模板匹配（定位）+差分的⽅法主要⽤来检测物品损坏，凸起，破洞，缺失，以及质量检测等。

halcon例程分析：1，印刷质量缺陷检测（print_check.hdev）该例程⽤到了差异模型，将⼀个或多个图像同⼀个理想图像做对⽐，去找到明显的不同。

进⽽鉴定出有缺陷的物体。

差异模型的优势是可以直接通过它们的灰度值做⽐较，并且通过差异图像，⽐较可以被空间地加权。

变化模型检测缺陷的整体思路：1. create_variation_model —— 创建⼀个差异模型2. get_variation_model —— 获得差异模型3. train_variation_model —— 训练差异模型4. prepare_variation_model —— 准备差异模型5. compare_variation_model —— ⽐较模型与实例6. clear_variation_model —— 清除差异模型dev_update_off ()* 选择第1张图像创建形状模板read_image (Image, 'pen/pen-01')get_image_size (Image, Width, Height)dev_close_window ()dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')dev_set_color ('red')dev_display (Image)* 把我感兴趣的区域抠出来，原则上范围越⼩越好，因为这样创建模板时⼲扰会少很多threshold (Image, Region, 100, 255)fill_up (Region, RegionFillUp)difference (RegionFillUp, Region, RegionDifference)shape_trans (RegionDifference, RegionTrans, 'convex')dilation_circle (RegionTrans, RegionDilation, 8.5)reduce_domain (Image, RegionDilation, ImageReduced)inspect_shape_model (ImageReduced, ModelImages, ModelRegions, 1, 20)gen_contours_skeleton_xld (ModelRegions, Model, 1, 'filter')* 获得抠图区域的中⼼，这是参考点area_center (RegionDilation, Area, RowRef, ColumnRef)* 创建形状模板create_shape_model (ImageReduced, 5, rad(-10), rad(20), 'auto', 'none', 'use_polarity', 20, 10, ShapeModelID)* 创建变化模型（⽤于和缺陷⽐较）create_variation_model (Width, Height, 'byte', 'standard', VariationModelID)* ⽂件夹中前15张图⽚是质量良好的，可以⽤来训练模板for I := 1 to 15 by 1read_image (Image, 'pen/pen-' + I$'02d')* 先寻找模板的实例find_shape_model (Image, ShapeModelID, rad(-10), rad(20), 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score)if (|Score| == 1)if (|Score| == 1)* 使⽤仿射变换，将当前图像平移旋转到与模板图像重合，注意是当前图像转向模板图像vector_angle_to_rigid (Row, Column, Angle, RowRef, ColumnRef, 0, HomMat2D)affine_trans_image (Image, ImageTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')* 训练差异模型train_variation_model (ImageTrans, VariationModelID)dev_display (ImageTrans)dev_display (Model)endifendfor* 获得差异模型get_variation_model (MeanImage, VarImage, VariationModelID)* 做检测之前可以先⽤下⾯这个算⼦对可变模型进⾏设参,这是⼀个经验值,需要调试者调整prepare_variation_model (VariationModelID, 20, 3)dev_set_draw ('margin')NumImages := 30* 可变模板训练完成后，我们终于可以进⼊主题，马上对所有图像进⾏缺陷检测，思想就是差分for I := 1 to 30 by 1read_image (Image, 'pen/pen-' + I$'02d')* 要注意做差分的两幅图像分辨率相同，当然也需要通过仿射变换把待检测的图像转到与模板图像重合* 先寻找模板的实例find_shape_model (Image, ShapeModelID, rad(-10), rad(20), 0.5, 1, 0.5, 'least_squares', 0, 0.9, Row, Column, Angle, Score) if (|Score| == 1)* 使⽤仿射变换，将当前图像平移旋转到与模板图像重合，注意是当前图像转向模板图像vector_angle_to_rigid (Row, Column, Angle, RowRef, ColumnRef, 0, HomMat2D)affine_trans_image (Image, ImageTrans, HomMat2D, 'constant', 'false')* 抠图reduce_domain (ImageTrans, RegionDilation, ImageReduced)* 差分（就是检查两幅图像相减，剩下的区域就是不同的地⽅了，与模板图像不同的地⽅就是缺陷）*这⾥可不能⽤difference做差分啊，halcon为变形模板提供了专门的差分算⼦：compare_variation_modelcompare_variation_model (ImageReduced, RegionDiff, VariationModelID)connection (RegionDiff, ConnectedRegions)* 特征选择：⽤⼀些特征来判断这幅图像印刷是否有缺陷，这⾥使⽤⾯积* 其实可以考虑利⽤区域⾯积的⼤⼩来判断缺陷的严重程度，这⾥就不过多讨论了select_shape (ConnectedRegions, RegionsError, 'area', 'and', 20, 1000000)count_obj (RegionsError, NumError)dev_clear_window ()dev_display (ImageTrans)dev_set_color ('red')dev_display (RegionsError)set_tposition (WindowHandle, 20, 20)if (NumError == 0)dev_set_color ('green')write_string (WindowHandle, 'Clip OK')elsedev_set_color ('red')write_string (WindowHandle, 'Clip not OK')endifendifif (I < NumImages)disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()endifendfor* 结语：如果发现前⾯作为训练变形模板的良好图像也被判定为NG，* 可以调整prepare_variation_model参数* 或者调整select_shape特征筛选的标准相关算⼦分析:create_variation_model（创建⼀个差异模型）create_variation_model(Width, Height, Type, Mode ,ModelID)//创建⼀个ID为ModelID，宽为Width,⾼为Height,类型为Type的差异模型参数参数Mode决定了创建标准图像和相应的变化图像的⽅法。

模版匹配的目的
模版匹配是一种在计算机科学和人工智能领域中广泛应用的技术，它可以帮助
我们快速有效地识别和匹配特定的模式。

在这篇文章中，我们将探索模版匹配的目的，以及它在不同领域中的应用。

首先，模版匹配的目的是为了帮助我们找到特定的模式或规律。

通过使用模版
匹配技术，我们可以在大量的数据中快速准确地找到我们感兴趣的目标，从而节省时间和精力。

这种技术在信息检索、图像识别、语音识别等领域都有着重要的应用。

其次，模版匹配的目的是为了提高工作效率和准确性。

在日常生活中，我们经
常需要对大量的数据进行处理和分析，而模版匹配技术可以帮助我们快速地完成这些工作，同时也能够减少人为的错误。

这对于企业的数据管理、市场分析、产品设计等方面都有着重要的意义。

此外，模版匹配的目的还在于帮助我们发现隐藏在数据背后的规律和趋势。

通
过对数据进行模版匹配分析，我们可以发现数据之间的关联性和相互影响，从而为我们提供更深入的洞察和更准确的预测。

这对于科学研究、商业决策、金融分析等领域都具有重要的意义。

总的来说，模版匹配的目的是为了帮助我们更快速、更准确地找到目标，提高
工作效率和准确性，发现数据背后的规律和趋势。

随着人工智能和大数据技术的不断发展，模版匹配技术将会在更多的领域得到应用，为我们的工作和生活带来更多的便利和可能性。