halcon有三種模板匹配方法：即Component-Based、Gray-Value-Based、Shaped_based,分別是基於組件（或成分、元素）的匹配，基於灰度值的匹配和基於形狀的匹配，此外還有變形匹配和三維模型匹配也是分屬於前面的大類 本文只對形狀匹配做簡要說明和補充 ...

很早就想總結一下前段時間學習HALCON的心得，但由於其他的事情總是抽不出時間。去年有過一段時間的集中學習，做了許多的練習和實驗，並對基於HDevelop的形狀匹配算法的參數優化進行了研究，寫了一篇《基於HDevelop的形狀匹配算法參數的優化研究》文章，總結了在形狀匹配過程中哪些參數影響到模板 ...

如果圖像中物體存在縮放，則不能使用 correlation-based matching方法。 Shape-based matching should be choosen if occlusions or clutter can not be avoided or if a matching ...

基於組件的模板匹配： 應用場合：組件匹配是形狀匹配的擴展，但不支持大小縮放匹配，一般用於多個對象（工件）定位的場合。 算法步驟： 1.獲取組件模型里的初始控件 gen_initial_components() 參數： ModelImage [Input] 初始組件 ...

模板匹配 在opencv中進行模板匹配使用cv2.matchTemplate函數，簡單使用如下： 其中 假設landscape圖片大小為5120x9760，讀取進來的img矩陣大小為9760*5120，template圖片大小為366x533，讀入tpl的大小為533x366 ...

原文 http://blog.csdn.net/woshixuye/article/details/7734482 首先我們有一個Action——UserAction public class ...

使用find_scaled_shape_models來做模板匹配，發現網上竟然一點都找不到關於這個算子的文章，只有少數的find_scaled_shape_model相關的， 但是我想同時做多個模板匹配，不想一個個來。 接昨天的那個問題，就是配置可接受的最小分數值，這個分數值明明遠遠低於實際得分 ...

在機器視覺應用中，經常需要對圖像進行仿射變換。1、在基於參考的視覺檢測中，由於待檢圖像與參考圖像或多或少都會存在幾何變化（平移、旋轉、縮放等），所以在做比較之前一般都要對待檢圖像進行仿射變換以對齊圖像。2、要進行仿射變換，必須先獲取變換矩陣，形狀匹配是獲取變換矩陣的一種高效的方法。3、Halcon ...