halcon操作算子：find_scaled_shape

halcon操作算子：find_scaled_shape_model

本文主要是介绍halcon操作算子：find_scaled_shape_model，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

find_scaled_shape_model 是 HALCON 中的一个操作符，用于在图像中搜索已知形状模型的实例，同时允许模型在尺寸、旋转和位置方面发生变化。这个操作符非常适合于在不同尺度和方向上识别目标对象。

基本语法

find_scaled_shape_model(ImageSearch, ModelID, MinAngle, MaxAngle, MinScale, MaxScale, NumLevels, MatchThreshold, Row, Column, Angle, Scale, Score, NumMatches)

参数说明：

ImageSearch：要搜索的图像。
ModelID：之前通过 train_shape_model 训练得到的形状模型的ID。
MinAngle：搜索角度的最小值，以弧度为单位。
MaxAngle：搜索角度的最大值，以弧度为单位。
MinScale：搜索的最小尺度因子。
MaxScale：搜索的最大尺度因子。
NumLevels：搜索时使用的金字塔级别数。
MatchThreshold：匹配阈值，用于确定是否找到了模型的实例。
Row：找到的模型实例的中心点的行坐标。
Column：找到的模型实例的中心点的列坐标。
Angle：找到的模型实例的旋转角度，以弧度为单位。
Scale：找到的模型实例的尺度因子。
Score：匹配得分，表示找到的模型实例的匹配程度。
NumMatches：输出参数，表示找到的匹配实例的数量。

示例

假设你已经训练了一个形状模型并得到了 ModelID，现在你想在一个新的图像中搜索这个模型的实例：

* 定义搜索参数
MinAngle := rad(-180)  * 最小角度 -180度
MaxAngle := rad(180)   * 最大角度 180度
MinScale := 0.8        * 最小尺度因子
MaxScale := 1.2        * 最大尺度因子
NumLevels := 3         * 金字塔级别数
MatchThreshold := 0.8  * 匹配阈值* 进行形状模型搜索
find_scaled_shape_model(ImageSearch, ModelID, MinAngle, MaxAngle, MinScale, MaxScale, NumLevels, MatchThreshold, Row, Column, Angle, Scale, Score, NumMatches)* 检查找到的匹配数量
NumMatches(matches, NumMatches)

在这个例子中，find_scaled_shape_model 将尝试在 ImageSearch 中找到 ModelID 指定的形状模型的实例，考虑到尺度变化、旋转和位置的变化。搜索将覆盖从 -180 到 180 度的角度范围，并且考虑了从 0.8 到 1.2 的尺度变化。金字塔级别数设置为 3，匹配阈值设置为 0.8，表示只有当匹配得分高于这个阈值时，才认为找到了模型的实例。

NumMatches 将返回找到的匹配实例的数量，这可以用于进一步的分析或决策逻辑。

注意事项

确保在调用 find_scaled_shape_model 之前，你已经使用 train_shape_model 训练了形状模型，并且得到了一个有效的 ModelID。
调整 MinAngle、MaxAngle、MinScale 和 MaxScale 参数可以改变搜索的范围和灵活性，以适应不同的应用场景。
NumLevels 控制搜索时使用的图像金字塔的级别数，增加级别数可以提高搜索的准确性，但也会增加计算量。
MatchThreshold 是一个重要的参数，它决定了何时认为找到了一个匹配。根据你的应用需求适当调整这个阈值。