Halcon10.0 匹配(matching)-第一章(1.2-1.3)

1.2 什么是匹配
使用匹配，Halcon提供了给出图像中稳定性很高位置的方法，它可以应用在许多领域.有许多方法以适应不同项目的需求.所有方法有一些小的算子构成,这些算子只需要作很小的算子便可以实现。此外，这些算子都不需要对图像做严格的分割操作,所以,你可以很好地使用这些算子即使你对机器视觉并不是很了解。
匹配的主要思想是用一个模型去创建一个模板，然后在另一幅图中寻找它.对于大多数匹配项目，你从一幅包含感兴趣物体的标准图像添加模板.为了抑制图像中的其他结构或者物体，我们选取一个包含物体可能是任意形状的感兴趣区域(ROI)。裁剪下来的图像作为模板图像用一个算子创建模板，使用另一个算子在另一个图像中寻找模板.换句话说,它在图像中寻找与模板相似的结构(允许很小的差别)。
Halcon中不同匹配方法使用不同的图像特征建立模板，一些匹配比如使用与相邻点灰度关系去创建模板，另外的使用轮廓的形状作为模板。匹配的结果是坐标，大多数包含方向，一些还包在图像中的含缩放比例。

1.3 怎样应用匹配
尽管不同匹配方法使用不同的算子,主要的过程是相似的并且包含下列主要步骤
1.为感兴趣物体创建模板
物体的模板,比如描述物体内部结构，可以由一个图像或者是合成的模板创建而成,用什么样的方法取决于选用什么匹配方式和图像状态。
2.在图像中寻找模板
在图像中寻找先前创建模板，大多数情况下,方向和缩放比例会被返回。
3.清除模板
如果不在使用模板，清除它以释放内存。
这些基本步骤之外，大多数的方式提供修改模板的方法，再次利用的方法（从文件保存读取），从模板获取信息的方法。