create_scaled_shape_model_xldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldCreateScaledShapeModelXld (Operator)

Name

create_scaled_shape_model_xldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldCreateScaledShapeModelXld — Vorbereiten eines isotrop skalierten Formmodells für Matching aus XLD-Konturen.

Signatur

Beschreibung

create_scaled_shape_model_xldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldCreateScaledShapeModelXld erzeugt ein isotrop skaliertes Formmodell für Matching aus den XLD Konturen ContoursContoursContoursContoursContourscontours. Die XLD Konturen repräsentieren dabei die Grauwertkanten des zu suchenden Objekts im Bild. Im Gegensatz zu dem Operator create_scaled_shape_modelcreate_scaled_shape_modelCreateScaledShapeModelcreate_scaled_shape_modelCreateScaledShapeModelCreateScaledShapeModel, der ein Formmodell aus einem Bild erzeugt, erzeugt der Operator create_scaled_shape_model_xldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldCreateScaledShapeModelXld das Formmodell aus XLD Konturen, d.h., ohne die Verwendung eines Bildes.

Das Modell wird für mehrere Pyramidenebenen generiert und im Speicher abgelegt. Falls eine vollständige Vorabgenerierung des Modells gewählt wird (siehe unten), wird das Modell in mehreren Rotationen und Skalierungen auf jeder Ebene generiert. Der Ausgabeparameter ModelIDModelIDModelIDModelIDModelIDmodelID ist ein Handle für dieses Modell, der in nachfolgenden Aufrufen von find_scaled_shape_modelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModel verwendet wird.

Die Anzahl der Pyramidenebenen wird mit NumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsnumLevels festgelegt. Sie sollte so groß wie möglich gewählt werden, da hierdurch das Auffinden des Modells erheblich beschleunigt wird. Bei der Wahl von NumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsnumLevels ist aber darauf zu achten, dass das Modell auf der obersten Pyramidenstufe noch erkennbar ist und genügend viele Punkte besitzt (mindestens vier). Falls nicht genügend Modellpunkte erzeugt werden, wird die Anzahl der Pyramidenstufen intern solange reduziert, bis auf der obersten Pyramidenstufe genügend Modellpunkte vorhanden sind. Falls durch diese Anpassung ein Modell mit keiner Pyramidenstufe entstehen würde, d.h. falls schon auf der untersten Pyramidenstufe zu wenige Modellpunkte vorhanden sind, liefert create_scaled_shape_model_xldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldCreateScaledShapeModelXld eine Fehlermeldung zurück. Falls für NumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsnumLevels 'auto'"auto""auto""auto""auto""auto" übergeben wird, wählt create_scaled_shape_model_xldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldCreateScaledShapeModelXld die Anzahl der Pyramidenstufen automatisch. Die gewählte Anzahl von Pyramidenstufen kann mit get_shape_model_paramsget_shape_model_paramsGetShapeModelParamsget_shape_model_paramsGetShapeModelParamsGetShapeModelParams abgefragt werden. In seltenen Fällen kann es vorkommen, dass create_scaled_shape_model_xldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldCreateScaledShapeModelXld die Anzahl der Pyramidenstufen zu hoch oder zu niedrig bestimmt. Falls die Anzahl der Pyramidenstufen zu hoch gewählt wird, kann das dazu führen, dass das Modell im Bild nicht erkannt wird oder dass sehr niedrige Parameter für MinScore oder Greediness in find_scaled_shape_modelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModel selektiert werden müssen, damit das Modell gefunden wird. Falls die Anzahl der Pyramidenstufen zu niedrig gewählt wird, kann es zu erhöhten Laufzeiten in find_scaled_shape_modelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModel kommen. In diesen Fällen sollte die Anzahl der Pyramidenstufen manuell gewählt werden.

Die Parameter AngleStartAngleStartAngleStartAngleStartAngleStartangleStart und AngleExtentAngleExtentAngleExtentAngleExtentAngleExtentangleExtent legen den Winkelbereich für die möglichen Rotationen des Objektes im Bild fest. Das Objekt kann also mit find_scaled_shape_modelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModel nur in diesem Winkelbereich gefunden werden. Der Parameter AngleStepAngleStepAngleStepAngleStepAngleStepangleStep gibt die Schrittweite der Winkel in dem gewählten Winkelbereich an. Falls bei find_scaled_shape_modelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModel keine Subpixelgenauigkeit spezifiziert wird, gibt AngleStepAngleStepAngleStepAngleStepAngleStepangleStep also die erreichbare Winkelgenauigkeit an. AngleStepAngleStepAngleStepAngleStepAngleStepangleStep sollte aufgrund der Größe des Objektes gewählt werden. Kleinere Modelle besitzen nur eine kleine Anzahl von verschiedenen diskreten Rotationen im Bild. Deshalb sollte AngleStepAngleStepAngleStepAngleStepAngleStepangleStep für kleinere Modelle größer gewählt werden. Falls AngleExtentAngleExtentAngleExtentAngleExtentAngleExtentangleExtent kein ganzzahliges Vielfaches von AngleStepAngleStepAngleStepAngleStepAngleStepangleStep ist, wird AngleStepAngleStepAngleStepAngleStepAngleStepangleStep entsprechend angepasst. Um eine Abtastung des Winkelbereiches der möglichen Rotationen zu erreichen, die unabhängig von AngleStartAngleStartAngleStartAngleStartAngleStartangleStart ist, wird der Winkelbereich der möglichen Rotationen folgendermaßen angepasst: Wenn kein positiver ganzzahliger Wert n existiert, für den AngleStartAngleStartAngleStartAngleStartAngleStartangleStart plus n mal AngleStepAngleStepAngleStepAngleStepAngleStepangleStep genau Null ergibt, wird AngleStartAngleStartAngleStartAngleStartAngleStartangleStart um höchstens AngleStepAngleStepAngleStepAngleStepAngleStepangleStep verringert, und AngleExtentAngleExtentAngleExtentAngleExtentAngleExtentangleExtent wird um AngleStepAngleStepAngleStepAngleStepAngleStepangleStep vergrößert.

Die Parameter ScaleMinScaleMinScaleMinScaleMinScaleMinscaleMin und ScaleMaxScaleMaxScaleMaxScaleMaxScaleMaxscaleMax legen den Bereich der möglichen Skalierung (Größe) des Objektes im Bild fest. Eine Skalierung von 1 entspricht der Originalgröße des Modells. Der Parameter ScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepscaleStep gibt die Schrittweite der Skalierungen an. Falls bei find_scaled_shape_modelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModel keine Subpixelgenauigkeit spezifiziert wird, gibt ScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepscaleStep also die erreichbare Genauigkeit der Skalierung an. Wie AngleStepAngleStepAngleStepAngleStepAngleStepangleStep sollte ScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepscaleStep aufgrund der Größe des Objektes gewählt werden. Falls der Skalierungsbereich kein ganzzahliges Vielfaches von ScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepscaleStep ist, wird ScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepscaleStep entsprechend angepasst. Um eine Abtastung des Bereiches der möglichen Skalierungen zu erreichen, die unabhängig von ScaleMinScaleMinScaleMinScaleMinScaleMinscaleMin ist, wird der Bereich der möglichen Skalierungen folgendermaßen angepasst: Wenn kein positiver ganzzahliger Wert n existiert, für den ScaleMinScaleMinScaleMinScaleMinScaleMinscaleMin plus n mal ScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepscaleStep genau Null ergibt, wird ScaleMinScaleMinScaleMinScaleMinScaleMinscaleMin um höchstens ScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepscaleStep verringert, und ScaleMaxScaleMaxScaleMaxScaleMaxScaleMaxscaleMax wird so erhöht, dass der Skalierungsbereich um ScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepscaleStep vergrößert wird.

Falls eine vollständige Vorabgenerierung des Modells gewählt wird (siehe unten), wird das Modell in dem gewählten Winkelbereich und Skalierungsbereich vorab generiert und im Speicher abgelegt. Der Speicherbedarf zur Speicherung des Modells ist also proportional zur Anzahl der Winkelschritte, zur Anzahl der Skalierungsschritte und zur Anzahl der Punkte im Modell. Wenn also AngleStepAngleStepAngleStepAngleStepAngleStepangleStep oder ScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepscaleStep zu klein bzw. AngleExtentAngleExtentAngleExtentAngleExtentAngleExtentangleExtent oder der Skalierungsbereich zu groß gewählt werden, kann es vorkommen, dass das Modell nicht mehr in den (virtuellen) Speicher passt. In diesem Fall muss entweder AngleStepAngleStepAngleStepAngleStepAngleStepangleStep oder ScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepscaleStep größer oder AngleExtentAngleExtentAngleExtentAngleExtentAngleExtentangleExtent oder der Skalierungsbereich kleiner gewählt werden. In jedem Fall ist es aus Laufzeitgründen vorteilhaft, wenn das Modell komplett in den Hauptspeicher passt und somit ein Paging durch das Betriebssystem vermieden werden kann. Da die Möglichkeit zur subpixelgenauen Winkelbestimmung in find_scaled_shape_modelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModel gegeben ist, kann bei Modellen mit einem Durchmesser von ca. 200 Pixeln AngleStepAngleStepAngleStepAngleStepAngleStepangleStep >= 1° und ScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepscaleStep >= 0.02 gewählt werden. Falls AngleStepAngleStepAngleStepAngleStepAngleStepangleStep = 0 oder ScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepScaleStepscaleStep = 'auto'"auto""auto""auto""auto""auto" übergeben wird, wählt create_scaled_shape_model_xldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldCreateScaledShapeModelXld automatisch eine Schrittweite für die Winkel bzw. Skalierungen basierend auf der Größe des Modells aus. Die automatisch gewählten Schrittweiten können mit get_shape_model_paramsget_shape_model_paramsGetShapeModelParamsget_shape_model_paramsGetShapeModelParamsGetShapeModelParams abgefragt werden.

Falls eine vollständige Vorabgenerierung des Modells nicht gewählt wird, wird das Modell nur in einer Referenzlage auf jeder Ebene erzeugt. In diesem Fall muss das Modell zur Laufzeit in find_scaled_shape_modelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModel auf die verschiedenen Winkel und Skalierungen transformiert werden. Dadurch kann es vorkommen, dass das Auffinden des Modells etwas mehr Zeit benötigt.

Bei besonders großen Modellen kann es auch sinnvoll sein, die Anzahl der Modellpunkte durch Setzen des Parameters OptimizationOptimizationOptimizationOptimizationOptimizationoptimization auf einen Wert ungleich 'none'"none""none""none""none""none" zu setzen. Falls OptimizationOptimizationOptimizationOptimizationOptimizationoptimization = 'none'"none""none""none""none""none", werden alle Modellpunkte abgespeichert. Ansonsten wird die Anzahl der Punkte entsprechend dem Parameter OptimizationOptimizationOptimizationOptimizationOptimizationoptimization reduziert. Falls die Anzahl der Punkte reduziert wird, kann es bei find_scaled_shape_modelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModel notwendig werden, den Parameter Greediness auf einen kleineren Wert, z.B. 0.7 oder 0.8, zu setzen. Bei kleineren Modellen bewirkt die Reduktion der Anzahl der Punkte keine Beschleunigung, da dadurch typischerweise wesentlich mehr potentielle Instanzen des Modells untersucht werden müssen. Falls für OptimizationOptimizationOptimizationOptimizationOptimizationoptimization 'auto'"auto""auto""auto""auto""auto" übergeben wird, wählt create_scaled_shape_model_xldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldCreateScaledShapeModelXld die Reduktion der Punkte automatisch.

Optional kann in OptimizationOptimizationOptimizationOptimizationOptimizationoptimization ein zweiter Wert übergeben werden. Dieser Wert legt fest, ob das Modell vollständig vorab generiert wird oder nicht. Der zweite Wert von OptimizationOptimizationOptimizationOptimizationOptimizationoptimization ist hierzu auf 'pregeneration'"pregeneration""pregeneration""pregeneration""pregeneration""pregeneration" oder 'no_pregeneration'"no_pregeneration""no_pregeneration""no_pregeneration""no_pregeneration""no_pregeneration" zu setzen. Falls der zweite Wert nicht angegeben wird, wird der mit set_system('pregenerate_shape_models',...)set_system("pregenerate_shape_models",...)SetSystem("pregenerate_shape_models",...)set_system("pregenerate_shape_models",...)SetSystem("pregenerate_shape_models",...)SetSystem("pregenerate_shape_models",...) eingestellte Modus verwendet. Mit der Standardeinstellung ('pregenerate_shape_models'"pregenerate_shape_models""pregenerate_shape_models""pregenerate_shape_models""pregenerate_shape_models""pregenerate_shape_models" = 'false'"false""false""false""false""false") wird das Modell nicht vollständig vorab generiert. Die vollständige Vorabgenerierung des Modells führt im Normalfall zu leicht geringeren Laufzeiten in find_scaled_shape_modelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModel, da das Modell nicht zur Laufzeit transformiert werden muss. Allerdings sind in diesem Fall der Speicherbedarf und die Zeit, die zur Modellerzeugung benötigt wird, wesentlich höher. Zu beachten ist auch, dass in den zwei Modi nicht dieselben Ergebnisse erwartet werden können, da intern bei der Transformation zur Laufzeit notwendigerweise andere Daten für die transformierten Modelle entstehen, als bei der Vorabgenerierung. Falls das Modell nicht vorab generiert wird, werden z.B. in find_scaled_shape_modelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModel typischerweise leicht niedrigere Bewertungen (Scores) zurückgeliefert, so dass es unter Umständen notwendig sein kann, einen niedrigeren Wert für MinScore als bei vollständiger Vorabgenerierung zu verwenden. Außerdem können sich die durch Interpolation gewonnenen Subpixelpositionen geringfügig unterscheiden. Falls höchste Genauigkeit gewünscht wird, sollte die Lage des Modells mittels Ausgleichsrechnung (Least-Squares Adjustment) bestimmt werden.

Mit MinContrastMinContrastMinContrastMinContrastMinContrastminContrast wird festgelegt, welchen Grauwertkontrast die Objektkanten später bei der Erkennung mit find_scaled_shape_modelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModel im Suchbild mindestens besitzen müssen. Mit anderen Worten stellt dieser Parameter somit eine Abgrenzung des Objektes von Rauschen im Bild dar. Eine gute Wahl ist deshalb der Bereich von Grauwertänderungen, der durch das Rauschen im Bild verursacht wird. Falls die Grauwerte z.B. in einem Bereich von 10 Graustufen durch Rauschen schwanken, sollte MinContrastMinContrastMinContrastMinContrastMinContrastminContrast auf 10 gesetzt werden. Falls mehrkanalige Bilder für das Modell und für die Suchbilder verwendet werden, und falls der Parameter MetricMetricMetricMetricMetricmetric auf 'ignore_color_polarity'"ignore_color_polarity""ignore_color_polarity""ignore_color_polarity""ignore_color_polarity""ignore_color_polarity" gesetzt wird (siehe unten), muss das Rauschen in einem Kanal noch mit der Wurzel der Anzahl der Kanäle multipliziert werden, um MinContrastMinContrastMinContrastMinContrastMinContrastminContrast zu bestimmen. Falls die Grauwerte in einem Kanal z.B. in einem Bereich von 10 Graustufen schwanken, sollte MinContrastMinContrastMinContrastMinContrastMinContrastminContrast bei einem dreikanaligen Bild auf 17 gesetzt werden. Falls das Modell später in sehr kontrastarmen Bildern erkannt werden soll, muss MinContrastMinContrastMinContrastMinContrastMinContrastminContrast entsprechend klein gewählt werden. Falls das Modell mit erheblichen Verdeckungen erkannt werden soll, sollte MinContrastMinContrastMinContrastMinContrastMinContrastminContrast etwas größer als der Grauwertbereich, der durch das Rauschen verursacht wird, gewählt werden, um eine robuste und genaue Lageschätzung des verdeckten Modells zu gewährleisten.

Der Parameter MetricMetricMetricMetricMetricmetric legt fest, unter welchen Bedingungen das Muster im Bild noch erkannt wird. Falls MetricMetricMetricMetricMetricmetric = 'use_polarity'"use_polarity""use_polarity""use_polarity""use_polarity""use_polarity", muss das Objekt im Bild dieselben Kontrasteigenschaften aufweisen wie das Modell. Wenn z.B. das Modell ein helles Objekt auf dunklem Hintergrund ist, wird das Objekt im Bild nur dann gefunden, wenn es auch heller als der Hintergrund ist. Falls MetricMetricMetricMetricMetricmetric = 'ignore_global_polarity'"ignore_global_polarity""ignore_global_polarity""ignore_global_polarity""ignore_global_polarity""ignore_global_polarity", wird das Objekt auch dann im Bild gefunden, wenn sich der Kontrast global umkehrt. Im obigen Beispiel würde das Objekt also auch dann gefunden, wenn es dunkler als der Hintergrund ist. Die Laufzeit von find_scaled_shape_modelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModel erhöht sich in diesem Fall geringfügig. Falls MetricMetricMetricMetricMetricmetric = 'ignore_local_polarity'"ignore_local_polarity""ignore_local_polarity""ignore_local_polarity""ignore_local_polarity""ignore_local_polarity", wird das Modell auch dann gefunden, wenn sich die Kontrastverhältnisse lokal ändern. Dieser Modus kann z.B. dann sinnvoll sein, wenn das Objekt aus einem Teil mittleren Grauwerts besteht, auf dem entweder dunkle oder helle Unterobjekte liegen können. Da sich in diesem Fall die Laufzeit von find_scaled_shape_modelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModel aber wesentlich erhöht, ist es in solchen Fällen meist sinnvoller, mehrere Modelle mit create_scaled_shape_model_xldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldCreateScaledShapeModelXld zu erzeugen und mit find_scaled_shape_modelsfind_scaled_shape_modelsFindScaledShapeModelsfind_scaled_shape_modelsFindScaledShapeModelsFindScaledShapeModels zu suchen. Die obigen drei Metriken können nur auf einkanalige Bilder angewendet werden. Falls im Modellbild oder in den Suchbildern ein mehrkanaliges Bild übergeben wird, wird stillschweigend nur der erste Kanal des Bildes verwendet. Falls MetricMetricMetricMetricMetricmetric = 'ignore_color_polarity'"ignore_color_polarity""ignore_color_polarity""ignore_color_polarity""ignore_color_polarity""ignore_color_polarity", wird das Modell auch dann gefunden, falls sich die Farbkontraste lokal ändern können. Dies ist z.B. der Fall, wenn Teile des Objektes ihre Farbe ändern können, z.B. von rot auf grün. Dieser Modus ist insbesondere dann sinnvoll, wenn nicht vorab bekannt ist, in welchen Kanälen das Objekt zu erkennen ist. Auch hier kann sich die Laufzeit von find_scaled_shape_modelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModel erheblich erhöhen. Die Metrik 'ignore_color_polarity'"ignore_color_polarity""ignore_color_polarity""ignore_color_polarity""ignore_color_polarity""ignore_color_polarity" kann auf Bilder mit einer beliebigen Anzahl von Kanälen angewendet werden. Falls sie mit einkanaligen Bildern verwendet wird, hat sie dieselbe Wirkung wie 'ignore_local_polarity'"ignore_local_polarity""ignore_local_polarity""ignore_local_polarity""ignore_local_polarity""ignore_local_polarity". Es ist zu beachten, dass für MetricMetricMetricMetricMetricmetric = 'ignore_color_polarity'"ignore_color_polarity""ignore_color_polarity""ignore_color_polarity""ignore_color_polarity""ignore_color_polarity" die Kanäle nicht einer spektralen Unterteilung des Lichtes (wie z.B. bei einem RGB-Bild) entsprechen müssen. Die Kanäle können z.B. auch durch Beleuchtung des Objektes aus unterschiedlichen Richtungen entstanden sein. Es ist auch zu beachten, dass die beiden ersten Werte für MetricMetricMetricMetricMetricmetric ('use_polarity'"use_polarity""use_polarity""use_polarity""use_polarity""use_polarity" und 'ignore_global_polarity'"ignore_global_polarity""ignore_global_polarity""ignore_global_polarity""ignore_global_polarity""ignore_global_polarity") nur dann verwendet werden können, wenn bei allen Konturen, die in ContoursContoursContoursContoursContourscontours übergeben wurden, das Attribut 'edge_direction'"edge_direction""edge_direction""edge_direction""edge_direction""edge_direction" gesetzt ist, da es die Polarität der Kanten festlegt. Dieses Attribut ist z.B. bei Konturen gesetzt, die mit dem Operator edges_sub_pixedges_sub_pixEdgesSubPixedges_sub_pixEdgesSubPixEdgesSubPix bestimmt wurden, wenn dort der Parameter MethodMethodMethodMethodMethodmethod z.B. den Wert 'canny'"canny""canny""canny""canny""canny" hat. Ansonsten besteht die Möglichkeit, die beiden Werte für MetricMetricMetricMetricMetricmetric mit dem Operator set_shape_model_metricset_shape_model_metricSetShapeModelMetricset_shape_model_metricSetShapeModelMetricSetShapeModelMetric zu setzen, der die Polarität der Kanten aus einem Bild bestimmt.

Als Ursprung (Referenzpunkt) des Modells wird der Schwerpunkt des kleinsten umschließenden Rechtecks der Konturen ContoursContoursContoursContoursContourscontours verwendet. Falls ein anderer Ursprung gewünscht wird, kann dieser mit set_shape_model_originset_shape_model_originSetShapeModelOriginset_shape_model_originSetShapeModelOriginSetShapeModelOrigin gesetzt werden.

Achtung

Die XLD-Konturen, die in ContoursContoursContoursContoursContourscontours übergeben werden, sollten in etwa auf die mittlere Größe skaliert worden sein, in der das Objekt in den Suchbildern erscheint. Das Produkt ScaleMinScaleMinScaleMinScaleMinScaleMinscaleMin mal ScaleMaxScaleMaxScaleMaxScaleMaxScaleMaxscaleMax sollte also etwa 1 ergeben.

Im Gegensatz zum Operator create_scaled_shape_modelcreate_scaled_shape_modelCreateScaledShapeModelcreate_scaled_shape_modelCreateScaledShapeModelCreateScaledShapeModel ist es nicht möglich die Mindestgröße der Modellkomponenten anzugeben. Um kleine Modellkomponenten im Formmodell zu vermeiden, können kurze Konturen vor dem Aufruf von create_scaled_shape_model_xldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldCreateScaledShapeModelXld mit dem Operator select_contours_xldselect_contours_xldSelectContoursXldselect_contours_xldSelectContoursXldSelectContoursXld eliminiert werden.

Parallelisierung

• Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
• Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
• Wird ohne Parallelisierung verarbeitet.

Parameter

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert create_scaled_shape_model_xldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldcreate_scaled_shape_model_xldCreateScaledShapeModelXldCreateScaledShapeModelXld den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt. Wenn der Parameter NumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsnumLevels so gewählt wurde, dass das Modell zu wenige Punkte besitzt, wird die Fehlermeldung 8510 zurückgeliefert.

Vorgänger

read_contour_xld_dxfread_contour_xld_dxfReadContourXldDxfread_contour_xld_dxfReadContourXldDxfReadContourXldDxf, edges_sub_pixedges_sub_pixEdgesSubPixedges_sub_pixEdgesSubPixEdgesSubPix, select_contours_xldselect_contours_xldSelectContoursXldselect_contours_xldSelectContoursXldSelectContoursXld

Nachfolger

find_scaled_shape_modelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModel, find_scaled_shape_modelsfind_scaled_shape_modelsFindScaledShapeModelsfind_scaled_shape_modelsFindScaledShapeModelsFindScaledShapeModels, get_shape_model_paramsget_shape_model_paramsGetShapeModelParamsget_shape_model_paramsGetShapeModelParamsGetShapeModelParams, clear_shape_modelclear_shape_modelClearShapeModelclear_shape_modelClearShapeModelClearShapeModel, write_shape_modelwrite_shape_modelWriteShapeModelwrite_shape_modelWriteShapeModelWriteShapeModel, set_shape_model_originset_shape_model_originSetShapeModelOriginset_shape_model_originSetShapeModelOriginSetShapeModelOrigin, set_shape_model_paramset_shape_model_paramSetShapeModelParamset_shape_model_paramSetShapeModelParamSetShapeModelParam, set_shape_model_metricset_shape_model_metricSetShapeModelMetricset_shape_model_metricSetShapeModelMetricSetShapeModelMetric

Alternativen

create_shape_model_xldcreate_shape_model_xldCreateShapeModelXldcreate_shape_model_xldCreateShapeModelXldCreateShapeModelXld, create_aniso_shape_model_xldcreate_aniso_shape_model_xldCreateAnisoShapeModelXldcreate_aniso_shape_model_xldCreateAnisoShapeModelXldCreateAnisoShapeModelXld

Siehe auch

set_systemset_systemSetSystemset_systemSetSystemSetSystem, get_systemget_systemGetSystemget_systemGetSystemGetSystem

Modul

Matching