Halcon——模板匹配之相关性匹配

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• • determine_ncc_model_params(Template : : NumLevels, AngleStart, AngleExtent, Metric, Parameters : ParameterName, ParameterValue)
  • create_ncc_model(Template : : NumLevels, AngleStart, AngleExtent, AngleStep, Metric : ModelID)
  • find_ncc_model(Image : : ModelID, AngleStart, AngleExtent, MinScore, NumMatches, MaxOverlap, SubPixel, NumLevels : Row, Column, Angle, Score)
  • Others

determine_ncc_model_params(Template : : NumLevels, AngleStart, AngleExtent, Metric, Parameters : ParameterName, ParameterValue)

define_ncc_model_params从模型图像模板自动确定NCC模型的某些参数。可以使用参数指定要确定的参数。当create_ncc_model中的各个参数设置为’auto’时，可以使用define_ncc_model_params确定自动确定的相同参数：金字塔等级的数量（Parameters =‘num_levels’）和/或角度步长（Parameters ='angle_step “）。通过在参数中传递上述值的元组，可以确定这些参数的任意组合。如果应确定上述所有参数，则可以传递值Parameters = “ all”。

create_ncc_model(Template : : NumLevels, AngleStart, AngleExtent, AngleStep, Metric : ModelID)

参数Metric确定在图像中识别模型的条件。

• 如果Metric =‘use_polarity’，则图像和模型中的对象必须具有相同的对比度。例如，如果模型是深色背景上的明亮对象，则仅当该对象也比背景明亮时才能找到该对象。
• 如果Metric =‘ignore_global_polarity’，则即使对比度全局反转，也会在图像中找到对象。因此，在上面的示例中，如果对象比背景暗，也会找到该对象。在这种情况下，find_ncc_model的运行时间将略有增加。

find_ncc_model(Image : : ModelID, AngleStart, AngleExtent, MinScore, NumMatches, MaxOverlap, SubPixel, NumLevels : Row, Column, Angle, Score)

• SubPixel确定是否应以亚像素精度提取实例。如果SubPixel设置为“ false”，则仅以像素精度和用create_ncc_model指定的角度分辨率确定模型的姿势。如果SubPixel设置为“ true”，则以亚像素精度确定位置和旋转。在此模式下，从得分函数中插入模型的姿势。此模式几乎不花费任何计算时间，并且可以实现高精度。因此，通常应将SubPixel设置为“ true”。

• 如果模型表现出对称性，则可能会在图像中找到多个位置相似但旋转不同的实例。如果模型具有重复结构，则可能会在图像的相似位置找到多个旋转相同的实例。参数MaxOverlap确定两个实例最多可以重叠多少分数（即0到1之间的数字），以便将它们视为不同的实例，因此可以分别返回。如果两个实例彼此重叠的距离大于MaxOverlap，则仅返回最佳实例。重叠的计算基于找到的实例的任意方向的最小包围矩形（请参见smallest_rectangle2）。如果MaxOverlap = 0，则找到的实例可能根本不重叠，而对于MaxOverlap = 1，则返回所有实例。

上述公式则为匹配算法公式 可以按到公式以均值和标准差进行计算 它的取值介于-1和1之间。相关的绝对值越大，模板与图像之间的对应程度就越大。具体关系符合下式

由于上述特性，NCC结果对于线性照度变化是不变的。
如果已经使用Metric ='use_polarity’创建了NCC模型，则使用上面定义的NCC。如果已使用Metric ='ignore_global_polarity’创建了模型，则将ncc（r，c）的绝对值用作得分。

但是NCC匹配无法对非线性照度变换进行很好的匹配，局部对比度变换也会造成匹配效果不理想。

Others

• create_ncc_model 莫名其妙报错问题：有可能是金字塔层数太高导致待匹配图片携带信息过少。

• 选择NumLevels，以使模型仍然可识别，并且在最高金字塔等级上包含足够数量的点（至少八个）。可以使用gen_gauss_pyramid的输出图像的域来检查。

• 可以使用get_ncc_model_params查询自动计算的角度步长。

• 相关性匹配可以很好地适应失焦情况 相关例子find_ncc_model_defocused_precision.hdev

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