加载中…
个人资料
微博
  • 博客等级：
  • 博客积分：
  • 博客访问：
  • 关注人气：
  • 获赠金笔：0支
  • 赠出金笔：0支
  • 荣誉徽章：
正文 字体大小：大 中 小

模板匹配（基于形状分析）

(2015-08-19 17:10:51)
标签：

机器视觉

图像处理

艾特视觉

艾特自动化

 分类： Halcon例子

例程：variation_model_illumination.hdev

 

 

  1. * This example demonstrates the print inspection using  
  2. * a variation model. The variation model is trained  
  3. * using a single model image. Before applying the print inspection,  
  4. * the images are scaled to the same gray value range like the model.  
  5. *   
  6. dev_update_off ()  
  7. dev_close_window ()  
  8. *   
  9. * Read model image and init visualization  
  10. read_image (ModelImage, 'cap_illumination/cap_illumination_01')  
  11. get_image_size (ModelImage, Width, Height)  
  12. dev_open_window (0, 0, Width/2, Height/2, 'black', WindowHandle)  
  13. set_display_font (WindowHandle, 12, 'courier', 'true', 'false')  
  14. *   
  15. * Segment model region  
  16. dev_display (ModelImage)  
  17. * 取模型区域（区域，裁减的区域图片）  
  18. get_model_region (ModelImage, RegionROI, ImageReduced)   
  19. * 取面积中心  
  20. area_center (RegionROI, Area, RowModel, ColumnModel)  
  21. dev_set_draw ('margin')  
  22. dev_set_color ('green')  
  23. dev_display (RegionROI)  
  24. *   
  25. * Create model for shape-based-matching  
  26. disp_message (WindowHandle, 'Model generation...', 'window', 5, 10, 'green', 'false')  
  27. * 创建形状模型  
  28. create_scaled_shape_model (ImageReduced, 'auto', 0, rad(360), 'auto', 0.8, 1.2, 'auto', 'auto', 'use_polarity', 'auto', 'auto', ModelID)  
  29. * 取形状模型的轮廓  
  30. get_shape_model_contours (ModelContours, ModelID, 1)  
  31. * Transform model contours from the original position for visualization  
  32. * 构建二维变换同样的同质变换矩阵  
  33. hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)  
  34. * 为一个同质二维变换矩阵添加一个转化  
  35. hom_mat2d_translate (HomMat2DIdentity, RowModel, ColumnModel, HomMat2DTranslate)  
  36. * 对XLD轮廓(contour)进行一个任意二维仿射变换。  
  37. affine_trans_contour_xld (ModelContours, ModelContoursAffinTrans, HomMat2DTranslate)  
  38. *   
  39. * Create variation model for print inspection  
  40. * 创建一个可变模型为了检查打印  
  41. create_variation_model (Width, Height, 'byte', 'direct', VariationID)  
  42. * Generate variation image  
  43. * 使用Sobel算子检测边缘（幅值）。  
  44. sobel_amp (ModelImage, VarImage, 'sum_abs', 5)  
  45. * 为图像对比准备一个变化模型。  
  46. prepare_direct_variation_model (ModelImage, VarImage, VariationID, [20,25], [1.6,1.6])  
  47. *   
  48. * Get gray value range of the variation model  
  49. * 得到的变化模型的灰度值范围  
  50. get_grayval_range (ModelImage, RegionROI, RegionForeground, RegionBackground, BackgroundGVModel, ForegroundGVModel)  
  51. *   
  52. * Display model for shape-based matching  
  53. dev_display (ModelImage)  
  54. dev_set_color ('green')  
  55. dev_display (ModelContoursAffinTrans)  
  56. disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')  
  57. stop ()  
  58. *   
  59. * Perform print inspection  
  60. for i := 1 to 9 by 1  
  61.     read_image (rImage, 'cap_illumination/cap_illumination_'+i$'.2')  
  62.       
  63.     inspect_cap (rImage, RegionROI, WindowHandle, ModelID, VariationID, RowModel, ColumnModel, BackgroundGVModel, ForegroundGVModel)  
  64.     if (i < 9)  
  65.         disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')  
  66.         stop ()  
  67.     endif  
  68. endfor  
  69. *   
  70. clear_shape_model (ModelID)  
  71. clear_variation_model (VariationID)  


 

 

 

  1. * Find shape model in the input image  
  2. * 记录结束时间  
  3. count_seconds (StartSeconds)  
  4. * 寻找形状模型相匹配的区域的参数  
  5. find_scaled_shape_model (rImage, ModelID, 0, rad(360), 0.98, 1.02, 0.4, 1, 1, 'least_squares_high', [5,3], 0.9, Row, Column, Angle, Scale, Score)  
  6. * 记录结束时间  
  7. count_seconds (EndSeconds)  
  8. * 计算匹配时间  
  9. TimeObjSearch := EndSeconds - StartSeconds  
  10. * 取轮廓  
  11. get_shape_model_contours (ModelContours, ModelID, 1)  
  12. *   
  13. if (|Row| > 0)  
  14.     *   
  15.     * Align the model region and the found label region  
  16.     * 计算模型与图象的偏移角度矩阵（以模型为基准）  
  17.     vector_angle_to_rigid (Row[0], Column[0], Angle, RowModel[0], ColumnModel[0], 0, HomMat2DImage)  
  18.     * 应用矩阵  
  19.     affine_trans_image (rImage, ImageAffinTrans, HomMat2DImage, 'constant', 'false')  
  20.     *取灰度值  
  21.     get_grayval_range (ImageAffinTrans, RegionROI, RegionForegroundImage, RegionBackgroundImage, BackgroundImage, ForegroundImage)  
  22.     *   
  23.     * Scale image to the model's gray value range  
  24.       
  25.     Mult := (ForegroundGVModel - BackgroundGVModel)/ (ForegroundImage - BackgroundImage)  
  26.       
  27.     Add := ForegroundGVModel - Mult*ForegroundImage  
  28.     * Transform the contours of the models for the visualization  
  29.     * 计算图象与模型的偏移角度矩阵（以图象为基准）  
  30.     vector_angle_to_rigid (0, 0, 0, Row[0], Column[0], Angle, HomMat2DContour)  
  31.     * 应用  
  32.     affine_trans_contour_xld (ModelContours, ModelContoursTrans, HomMat2DContour)  
  33.     * 裁减  
  34.     reduce_domain (ImageAffinTrans, RegionROI, ImageReduced)  
  35.     * 为一个图像的灰度值分级  
  36.     scale_image (ImageReduced, ImageScaled, Mult, Add)  
  37.     *   
  38.     * Print Inspection 打印检查  
  39.     count_seconds (StartSeconds)  
  40.     * 比较  
  41.     compare_ext_variation_model (ImageScaled, RegionDiff, VariationID, 'light_dark')  
  42.     count_seconds (EndSeconds)  
  43.     * Analyze bright and dark defect regions  
  44.     dev_display (rImage)  
  45.     * 计算objects的个数  
  46.     count_obj (RegionDiff, NumberRegionDiff)  
  47.     for i := 1 to NumberRegionDiff by 1  
  48.         select_obj (RegionDiff, RegionDiffSelected, i)  
  49.         * 打开具有圆形结构的区域  
  50.         opening_circle (RegionDiffSelected, RegionOpening, 2.5)  
  51.         * 连通区域  
  52.         connection (RegionOpening, ConnectedRegions)  
  53.         * 选择带有某些特征的区域，Operation是运算，如“与”“或”  
  54.         select_shape (ConnectedRegions, DefectRegions, 'height', 'and', 20, 99999)  
  55.         *   
  56.         * Transform regions to the original position in the input image  
  57.         * 插入一个同质二维变换矩阵  
  58.         hom_mat2d_invert (HomMat2DImage, HomMat2DInvert)  
  59.         * 对范围進行任意的最簡二維變換  
  60.         affine_trans_region (DefectRegions, DefectRegionsTrans, HomMat2DInvert, 'false')  
  61.         * 接近圆形  
  62.         closing_circle (DefectRegionsTrans, DefectRegionsClosing, 1.5)  
  63.         *   
  64.         * Display bright and dark defects using different colors  
  65.         dev_set_line_width (2)  
  66.         dev_set_draw ('fill')  
  67.         if (i = 1)  
  68.             dev_set_color ('red')  
  69.         else  
  70.             dev_set_color ('orange')  
  71.         endif  
  72.         dev_display (DefectRegionsClosing)  
  73.         *   
  74.         * Emphasize defect regions  
  75.         dev_set_color ('magenta')  
  76.         dev_set_draw ('margin')  
  77.         * 并集图像  
  78.         union1 (DefectRegionsClosing, RegionUnion)  
  79.         * 靠近的闭环图形  
  80.         closing_circle (RegionUnion, RegionClosing, 10)  
  81.         * 连接  
  82.         connection (RegionClosing, DefectRegionEnlarged)  
  83.         * 计算Region区域中的椭圆参数  
  84.         elliptic_axis (DefectRegionEnlarged, Ra, Rb, Phi)  
  85.         if (|Phi|)  
  86.             area_center (DefectRegionEnlarged, Area, RowEllipse, ColumnEllipse)  
  87.             * 转换椭圆  
  88.             gen_ellipse (Ellipse, RowEllipse, ColumnEllipse, Phi, Ra*2, Rb*2)  
  89.             dev_display (Ellipse)  
  90.         endif  
  91.     endfor  
  92.     dev_set_line_width (1)  
  93.     dev_set_color ('green')  
  94.     dev_display (ModelContoursTrans)  
  95.     *   
  96.     TimePrintInspect := EndSeconds-StartSeconds  
  97.     p_print_text (WindowHandle, 5, 10, 'Inspection Time: ' + ((TimeObjSearch + TimePrintInspect)*1000.0)$'.04' + ' ms', 'green')  
  98. else  
  99.     p_print_text (WindowHandle, 5, 10, 'No shape model found!', 'red')  
  100. endif  
  101. *   
  102. return ()  


 

  1. get_grayval_range (ModelImage, RegionROI, RegionForeground, RegionBackground, BackgroundGVModel, ForegroundGVModel)  
  2. * 原图区域裁剪  
  3. reduce_domain (Image, RegionROI, ImageReduced)  
  4. * 采用自动阀值分离背景  
  5. bin_threshold (ImageReduced, RegionBackground)  
  6. * 计算两个区域的不同得出前景  
  7. difference (RegionROI, RegionBackground, RegionForeground)  
  8. * 计算前景主次灰度值（计算灰度值的平均值和偏差）  
  9. intensity (RegionForeground, Image, ForegroundGVal, DeviationFG)  
  10. * 计算背景主次灰度值  
  11. intensity (RegionBackground, Image, BackgroundGVal, DeviationBG)  
  12. return ()  


 


 

  1. *   
  2. * Segment label on the cap  
  3. * 使用一个自动确定的阈值分割图像  
  4. bin_threshold (rImage, BrightRegion)  
  5. * 计算两个范围的不同的范围（特定区域反选）  
  6. difference (rImage, BrightRegion, RegionDifference)  
  7. * 膨胀边圈  
  8. dilation_circle (RegionDifference, RegionDilation, 1.5)  
  9. * 连接  
  10. connection (RegionDilation, ConnectedRegions)  
  11. * 选择形状  
  12. select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 100, 99999)  
  13. * 并集  
  14. union1 (SelectedRegions, LabelRegion)  
  15. * 获取圆形区域的参数  
  16. smallest_circle (LabelRegion, Row, Column, Radius)  
  17. * 获取矩形区域的参数  
  18. smallest_rectangle1 (LabelRegion, Row1, Column1, Row2, Column2)  
  19. *   
  20. * Define model region  
  21. * 变换圆  
  22. gen_circle (Region, Row, Column, Radius)  
  23. * 变换矩形  
  24. gen_rectangle1 (LabelRectangle, Row1, Column1, Row2, Column2)  
  25. * 取两个范围相交范围  
  26. intersection (Region, LabelRectangle, RegionIntersection)  
  27. * 膨胀一个圆的结构的  
  28. dilation_circle (RegionIntersection, RegionROI, 5.5)  
  29. reduce_domain (rImage, RegionROI, ImageReduced)  
  30. return ()  


 

  1.   

喜欢

0

阅读┊ 收藏 ┊ 喜欢▼ ┊打印┊举报/Report
  

新浪BLOG意见反馈留言板　欢迎批评指正

新浪简介 | About Sina | 广告服务 | 联系我们 | 招聘信息 | 网站律师 | SINA English | 产品答疑

Copyright © 1996 - 2022 SINA Corporation, All Rights Reserved

新浪公司 版权所有