Matching匹配 / Shape-Based外形匹配 准备一个匹配轮廓模型(不可缩放比例) create_shape_model(Template : : NumLevels, AngleStart, AngleExtent, AngleStep, Optimization, Metric, Contrast, MinContrast : ModelID) Template:输入参数,输入图像,用来产生模型的图像。 NumLevels:输入参数,最大的金字塔层数。默认'auto',范围【0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 'auto'】。 AngleStart:输入参数,输入匹配时的起始角度。默认-0.39,建议值【 -3.14, -1.57, -0.79, -0.39, -0.20, 0.0】。 AngleExtent:输入参数,输入匹配时的角度范围。默认0.79,建议值【 6.29, 3.14, 1.57, 0.79, 0.39】,范围>= 0。 AngleStep:输入参数,输入匹配旋转角度的步长。默认'auto',建议值【'auto', 0.0175, 0.0349, 0.0524, 0.0698, 0.0873】,范围AngleStep >= 0 && AngleStep <= pi / 16。 Optimization:输入参数,设置模板优化和模板创建方法。默认 'auto',范围 【'auto', 'no_pregeneration', 'none'存储所有模型点, 'point_reduction_high', 'point_reduction_low', 'point_reduction_medium', 'pregeneration' 】。 如果模板图像特别大,可以用此参数进行优化,减少点的数量。对于小型模型,减少模型点的数量并不会导致搜索速度的加快,因为在这种情况下,通常需要检查模型的更多潜在实例。 如果Optimization设置为'auto',则create_shape_model会自动决定减少模型点的数量。 Metric:输入参数,设置匹配方法。默认 'use_polarity',范围 【 'ignore_color_polarity', 表示匹配过程忽略颜色对比度的变化,一般适用于多通道图像。如果不确定检测时会显示哪个通道的图像,可以选择此项。 'ignore_global_polarity', 适用于全局对比度发生变化的情况,表示忽略全局对比度的变化,即匹配过程中的图像对比度可以与模板中的完全相反。例如,模板中是一个暗背景上有一个亮的目标,那么在检索时,即使目标对象很亮而背景很暗,也能匹配成功。 'ignore_local_polarity', 表示忽略局部对比度的变化,如果图像因为光照改变等原因发生局部对比度变化,可以选择这一项。 'use_polarity'表示匹配得到的图像必须和模板图像的对比度“方向”相同。例如:模板中是一个暗背景上有一个亮的目标,那么在检索时,只有符合匹配条件并且亮度比背景亮的目标才能匹配成功。 】。 Contrast:输入参数,设置对比度,阈值灬滞后阈值为模板的图像对象的对比和可选的最小的对象零件尺寸。默认'auto',【'auto', 'auto_contrast', 'auto_contrast_hyst', 'auto_min_size', 10, 20, 30, 40, 60, 80, 100, 120, 140, 160】。 MinContrast:输入参数,搜索图像中的对象的最小对比度。默认 'auto',建议值【 'auto', 1, 2, 3, 5, 7, 10, 20, 30, 40】,范围MinContrast < Contrast。 ModelID:输出参数,输出模型句柄。 |