说说Halcon的形状匹配和灰度匹配
本人用Halcon差不多有10年了，从当时的Halcon8用到现在的Halcon20，大大小小的很多的工业视觉应用场景都经历过，主要有两类：
第一类：运动控制类设备，如激光焊接和雕刻，丝印机，贴片机，数控机床等自动化设备，视觉就是模板匹配，先做好Mark点，然后在生产中快速进行形状或者灰度模板匹配，定位产品的位置，最后进行焊接或者贴合的工艺动作。这种设备量产最多，市场同行之间竞争很激烈，基本上是标准机，对模板匹配的速度和精度都有很高的要求，一台机器里往往有几个相机和十几个轴，对成本控制的非常严格。
第二类：AOI检测设备，如检孔机、PCB和手机玻璃外观检测，目前很多是非标机，根据客户要求来订制光源镜头相机，视觉功力要深厚些，基本上是先定位，再检测。定位用到的很多是形状或者灰度匹配。
说到这里，回到本文的主题，到底形状和灰度有什么差别或者优缺点呢？Halcon的算子的参数怎么设定呢？可以分别应用在什么场合呢？市场上商用的其他工业软件库品牌收费和特点怎样呢？
推荐看看中国的Malcon跟德国的Halcon的相比的优缺点
https://blog.csdn.net/lindrs/article/details/114113280
模板匹配特点：
形状匹配，find_shape_model，顾名思义，就是用产品的形状来做匹配，或者说是产品边缘来做匹配，Halcon的形状匹配可以做到即使存在严重遮挡、混乱或非线性光照变化，也能实现极高的识别率；
灰度匹配，find_ncc_model，就是框什么就识别什么，不仅识别产品的边缘，也识别产品本身的内部的信息，即使存在线性均匀的光照变化，也能识别，非线性的光照变化的话，识别不了，出来的分数很低，有个相似度的公式，比较复杂，这里就不做说明，感兴趣可以网上搜索下，很多资料。
优缺点和应用场合分析：
形状匹配：Halcon的识别算法有个公式，在其帮助文档里，大概原理是在做产品模板时候提取每个边缘点的XY方向信息和梯度值，然后在生产时，先计算搜索图的每一个点的XY方向信息和梯度值，在每一个点的位置上，循环跟模板每一个边缘点进行汇总比较，得分值在0-1之间。显而易见，如果边缘点个数比较多的话，就用时较多；因为比较的是模板边缘点，即使产品本身被遮挡了，只有其边缘还能提取出来部分大于你设定的分数阈值，产品还是能识别出来的，主要应用场合是在有多个产品的识别要求，放在流水线上或者传送带上，用机械手抓取的。
NCC灰度匹配的公式很多年前就已经提出来了，很成熟，市场上很多商用软件包括Halcon，都包含有对应的模块，并且相对于形状匹配来说价格一套可以便宜几千块，识别速度很快，精度也能达到亚像素，上边说的第一类设备基本上都是用灰度匹配，因为其用的LED光源光照均匀，即使作业员调暗或者调亮光源或者改变相机的曝光时间，都能准确识别出来。在做产品时，往往只有一个产品，不需要识别遮挡、混乱的情况，并且有时若是有遮挡，相当于产品粘合在一起，必须报警，所以从根本上就不能用形状匹配的。
两者参数设定：
create_shape_model(Template : : NumLevels, AngleStart, AngleExtent, AngleStep, Optimization,Metric, Contrast, MinContrast : ModelID)
create_ncc_model(Template : : NumLevels, AngleStart, AngleExtent, AngleStep, Metric : ModelID)
两者相同的参数基本上应用设定上的含义也相同，除了最后一个模板ID是输出外，其他的参数都是输入的，都是要设定的，
1、Template，可以由gen_rectangle1()生成一个矩形后用reduce_domain()会得到这个图像区域的ROI；
2、NumLevels，金字塔的层数，一般设为‘auto’，由Halcon自动由模板图像计算出，层数太少，耗时，层数太多，有可能找不到对象；
3、AngleStart，产品搜索的开始角度，单位是弧度，一般根据产品放置的方向来决定，以向上12点钟方向为基准，Halcon默认参数是-0.39，转换为角度单位是-0.3960=-24度，就是以向上12点钟方向为基准，向左的逆时针的24度为识别的开始角度；
4、AngleExtent：从开始角度延伸的识别角度，单位也是弧度，Halcon默认参数是0.79，转换为角度单位是0.7960=48度，结合刚才的-24度，就是说设定的识别角度范围为负24-正24，以向上12点钟方向为基准。
5、AngleStep：识别的角度每一次的步进值，单位是弧度，一般设为‘auto’，由Halcon自动由模板图像计算出，步进太少，耗时，步进太多，有可能找不到对象；假如你自己想设定为0.02，转换为角度单位是0.02*60=1.2度，就是第一次识别为-24度，第二次-22.8度，第三次-21.6度。。。。。。
6、Optimization，一般设为‘auto’，由Halcon自动由模板图像计算出，对于模板尺寸比较大的话，会自动减少模板的候选边缘点，减少内存和加快速度；
7、Metric：设为’use_polarity’，就是产品和背景要跟你做模板时候一样的对比度；设为Ignor_polarity,就是不一样的对比度也能识别出来；
8、Contrast:一般设为‘auto’，决定边缘候选点和最小尺寸的单个的模板部分。
9、MinContrast:一般设为‘auto’，物体是否具有较低的对比度，如果要求物体在任何状态下都能被识别，则应减小MinContrast值；
10、ModelID：模板的ID号，一般从0开始，创建后由FindModel来调用；
find_shape_model(Image : : ModelID, AngleStart, AngleExtent, MinScore, NumMatches, MaxOverlap,SubPixel, NumLevels, Greediness : Row, Column, Angle, Score)
find_ncc_model(Image : : ModelID, AngleStart, AngleExtent, MinScore, NumMatches, MaxOverlap,SubPixel, NumLevels : Row, Column, Angle, Score)
以上的参数除了最后的4个是输出的YX角度分数信息外，其他的参数都是要输入的，
1、Image:搜索图，可能包含多个产品；
2、ModelID:之前创建的模板的ID号；
3、AngleStart, AngleExtent，跟以上的创建模板的一样的解释；
4、MinScore：要识别的最小的分数值，0-1的范围，0越不像，1越像；
5、NumMatches：要识别的对象的个数，Halcon会将识别出来的多个对象的分数值进行从高到低的排序，只有大于设定的最小分数值的对象才能识别出来；
6、MaxOverlap：最大的重叠的范围，由模板的最小紧贴的有角度的包含的矩形来计算重合范围；
7、SubPixel：默认设为：‘least_squares’，如果不需要太高精度，设为none，坐标就没有小数点，设为interpolation，有小数点，就是多项式拟合出来的结果，不会占用太多时间，设为’least_square’,’lease_square_high’，精度最高但这样会增加额外的时间；
8、NumLevels是在搜索时使用的金字塔层数，如果NumLevels=0，使用创建模板时金字塔的层数。另外NumLevels还可以包含第二个参数，这个参数定义了找到匹配模板的最低金字塔层数。NumLevels=[4,2]表示匹配在第四层金字塔开始，在第二层金字塔找到匹配（最低的设为1）。
9、Greediness ：默认0.9，搜索时的“贪婪程度”，Halcon作者说如果设置Greediness=0.9，在几乎所有的情况下，总能找到模型的匹配。设置的越小，越早退出判断的循环，越有可能找不到对象。
10、Row, Column,出来的YX坐标，可以包含多个对象
11、Angle, 出来的角度坐标，单位为弧度，由三点钟方向为基准，顺时针为正，逆时针为负；
12、Score：0-1的识别出来的分数值，0越不像，1越像；
最后退出程序或者更换品种，记得ClearShapeModel或者ClearNccModel一下；
市场上商用的其他工业软件库品牌收费和特点怎样呢？
Halcon:形状和灰度分别大概5K左右，只是运行版本；
MIL:形状5K，灰度2K；
Cognex:大概多少，得问下…
Malcon:性价比最高。
