Halcon 模板匹配实战代码（一）

模板图片：目标是获取图像左上角位置的数字

直接想法，直接用一个框将数字框出来，然后对图片进行模板匹配（不可行，因为图像中的数字不是固定的）

所以需要选择图像中的固定不变的区域来作为模板，然后根据模板区域来找到我们的目标区域，案例以左上角的商标名称作为模板区域

 

 

代码：案例图片在C:\Users\HJ\AppData\Roaming\MVTec\HALCON-21.05-Progress\examples\images\blister（根据自己安装halcon的位置来寻找）

*读取模板图片，了解目标需求：获取图片左上角的数字并识别出来
read_image (TemplateImage, 'C:/Users/HJ/Desktop/test_image/cd_cover/cd_cover_01.png')
get_image_size (TemplateImage, Width, Height)
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)
dev_display(TemplateImage)

*第一想法肯定是：既然要找数字，直接模板匹配找数字就好了,但是模板匹配找的是与图像中与模板类似的区域，但数字明显会发生变化。
*所以需要找所有图像上固定不会变的区域来作为模板，并求出这个区域的中心，本例以左上角的商标名称作为模板区域
draw_rectangle1(WindowHandle, Row1, Column1, Row2, Column2)
gen_rectangle1(NumberRectangle, Row1, Column1, Row2, Column2)
reduce_domain(TemplateImage, NumberRectangle, TemplateImageReduced)
area_center(NumberRectangle, Area, CenterModelROIRow, CenterModelROIColumn)

*选择完模板区域之后，我们的目标区域（数字）在模板区域的下面，所以再用一个框将目标区域框出来
*这样子就知道了目标区域与模板区域之间的关系，在后续进行模板匹配的时候，匹配到模板区域之后，就可以通过仿射变换将目标区域找出来
gen_rectangle1 (NumberROI, Row2, Column1, Row2 + 30, Column2)

*创建一个shape模型，角度范围0-rad(360)
create_shape_model(TemplateImageReduced, 'auto', 0, rad(360), 'auto', 'auto', 'use_polarity', 'auto', 'auto', ModelID)
get_shape_model_contours(ShapeModel, ModelID, 1)
ImageFiles := 'cd_cover/cd_cover_'
for I := 1 to 4 by 1
    read_image(SearchImage, ImageFiles + I$'.2d')
    find_shape_model (SearchImage, ModelID, 0, rad(360), 0.7, 1, 0.7, 'least_squares', 0, 1, RowMatch, ColumnMatch, AngleMatch, Score)
    if (|Score| > 0)
        *先对模板区域进行仿射变换，找到图片中的模板区域
        vector_angle_to_rigid (0, 0, 0, RowMatch, ColumnMatch, AngleMatch, MovementOfModel)
        affine_trans_contour_xld (ShapeModel, ModelAtNewPosition, MovementOfModel)
        
        *做一个仿射变换，获取模板区域的仿射变换矩阵，因为模板匹配的结果默认是以（0,0）作为原点，所以需要映射到实际图片中的位置 
        vector_angle_to_rigid (CenterModelROIRow, CenterModelROIColumn, 0, RowMatch, ColumnMatch, AngleMatch, MovementOfObject)
        affine_trans_region(NumberROI, RegionAffineTrans, MovementOfObject, 'nearest_neighbor')
        
        *获取到目标区域之后，求目标区域（矩阵）的逆，然后将该逆矩阵和原图做矩阵运算，生成新的图像
        hom_mat2d_invert(MovementOfObject, HomMat2DInvert)
        affine_trans_image(SearchImage, RectifiedSearchImage, HomMat2DInvert, 'constant', 'false')
        *生成的图像是旋转正了的，区域与模板图像的区域位置相同，所以就可以获取前出目标区域
        reduce_domain(RectifiedSearchImage, NumberROI, RectifiedNumberROIImage)    
    endif

endfor
clear_shape_model(ModelID)