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圖像處理方法說明:邊緣匹配

發布時間:2021-05-14 11:20   類型:應用案例   人瀏覽

 邊緣匹配,通過計算與模板的輪廓相似度在圖像中尋找目標。

通過鼠標操作 ROI 選定模板,進入【高級參數】設置匹配角度范圍,最小相似度分數,并可修改模板。

通過圖像方法主處理下拉框選擇 邊緣匹配 

【鼠標操作】通過鼠標改變 ROI 的大小,并拖放至適當的位置作為學習的模板。

【方法學習】保存該方法及模板 


點擊高級參數進行高階調整 

【個數】希望尋找的目標數量

【分數】目標與模板間的相似度分數

【比例容差】目標與模板間的大小比例變化

【角度基準】目標在圖像中的旋轉角度

【角度容差】在<角度基準>基礎上的尋找角度范圍

【匹配位置】分數最大,最左邊的,最右邊的,最上邊的,最下邊的

            當圖像中存在多個目標時,可選擇返回其中符合位置的一個。

【模板類型】Consistent edge、Thin Structure

Consistent edge:是默認的選項,表示邊緣特征為連續的曲線。大部分情況下使用該參數即可。

            Thin Structure:針對特征邊緣比較靠近而容易被認為是同一邊緣曲線的情況,比如兩條靠得很近的平行直線。

【模板修改】彈出模板修改框對模板進行修改

【最小特征點數】模板邊緣的最小特征點數目,表示在金字塔頂層模板保留的邊緣點數。

                該數值越大,能提高在頂層初步匹配的準確性。

【最大特征點數】模板邊緣的最大特征點數目,默認為 1024

                算法將根據設定的特征點數目,均勻提取模板邊緣上的特征點。

                例如模板邊緣點數目為 2000 點,算法將均勻提取 1024 點特征;

                若模板邊緣點數目為 700 點,那么算法將提取全部 700 點特征。

      對于邊緣模糊的圖像,提高特征點數有利于提高匹配準確度。

說明:

【角度基準】與【角度容差】的關系舉例,假如角度基準設置成 0 度,角度容差設置成 5 度,即算法將在

[-5 +5]度的范圍內


模板修改 

如模板存在干擾的邊緣特征點,可通過鼠標操作進行模板修改。

如下圖,算法在提取邊緣特征點時,將不再考慮被涂的紅色區域。


函數取值 

執行 SY_IP_ImgProc()進行處理后,返回 ImgProcResult 結構體。其中 X、Y 為目標的坐標,

MatchScore 為匹配分數,MatchAngle 為目標的角度,MatchScale 為目標的縮放比例。

另外,針對匹配多目標的應用,在高級參數設置尋找目標個數后。通過執行 SY_IP_Match_MultiPos()

可實現多目標結果返回。

其中可通過訪問列表取得多目標結果:

 

list         

MatchPosList;

 

list::iterator   

pMPList; 


 

 

其中 MatchPos 結構體如下:

typedef struct MatchPos 

{

    float x;

   float y;

   float score;

  float angle;

}  MatchPos;

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