在机器视觉应用中,经常需要对图像进行
仿
射
变换
。
1、在基于参考的视觉检测中,由于待检图像与参考图像或多或少都会存在几何变化(平移、旋转、缩放等),所以在做比较之前一般都要对待检图像进行
仿
射
变换
以对齐图像。
2、要进行
仿
射
变换
,必须先获取
变换
矩阵,
形
状匹配是获取
变换
矩阵的一种高效的方法。
3、
Halcon
的如下几个函数是专门用于计算
变换
矩阵的:
vector_angl
e_to_rigid
:Compute
a
rigid
affine
transformation
from
points
and
angles.
vector_to_rigid
:Approximate
a
rigid
affine
transformation
from
point
correspondences.
vector_to_similarity
:Approximate
an
similarity
transformation
from
point
correspondences.
vector_to_hom_mat2d
:Approximate
an
affine
transform
ation
from
point
correspondences.
4、
Halcon
中用于
形
状匹配的函数有:
find_shape_model
:Find
the
best
matches
of
a
shape
model
in
an
image.
find_shape_models
:Find
the
best
matches
of
multiple
shape
models.
find_scaled_shape_model
:Find
the
best
matches
of
a
scale
invariant
shape
model
in
an
image.
find_scaled_shape_models
:Find
the
best
matches
of
multiple
scale
invariant
shape
models.
5、单匹配计算刚性
变换
矩阵:vector_angle_to_rigid只需要一个点对及一个角度对即可计算刚性
变换
矩阵,所以可直接利用find_shape_model的结果,但精度可能稍低。
6、双匹配计算刚性
变换
矩阵:vector_to_rigid需要至少两个点对的支持,所以需要用两次find_shape_model或用一次find_shape_models,精度会比单匹配高,但仍局限于刚性
变换
。
7、双匹配计算相似
变换
矩阵:vector_to_similarity
用于计算相似
变换
矩阵
,需要至少两个点对的支持,所以需要用两次find_scaled_shape_model或用一次find_scaled_shape_models。
8、三匹配计算一般
变换
矩阵:vector_to_hom_mat2d用于计算一般的其次
变换
矩阵,需要至少三个点对的支持,所以需要用三次find_scaled_shape_model或用一次find_scaled_shape_models。
9、综上,在不同情况下,选用相应的
变换
矩阵类型、
形
状匹配方法,可以达到事半功倍的效果!
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