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create_shape_model_xld — Vorbereiten eines Formmodells für das Matching aus XLD-Konturen.
create_shape_model_xld(Contours : : NumLevels, AngleStart, AngleExtent, AngleStep, Optimization, Metric, MinContrast : ModelID)
create_shape_model_xld erzeugt ein Formmodell für das Matching aus den XLD Konturen Contours. Die XLD Konturen repräsentieren dabei die Grauwertkanten des zu suchenden Objekts im Bild. Im Gegensatz zu dem Operator create_shape_model, der ein Formmodell aus einem Bild erzeugt, erzeugt der Operator create_shape_model_xld das Formmodell aus XLD Konturen, d.h., ohne die Verwendung eines Bildes.
Der Ausgabeparameter ModelID ist ein Handle für dieses Modell, der in nachfolgenden Aufrufen von find_shape_model verwendet wird. Als Ursprung (Referenzpunkt) des Modells wird der Schwerpunkt des kleinsten umschließenden Rechtecks der Konturen Contours, das parallel zu den Koordinatenachsen liegt, verwendet. Falls ein anderer Ursprung gewünscht wird, kann dieser mit set_shape_model_origin gesetzt werden. 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 auf jeder Ebene generiert.
Die Anzahl der Pyramidenebenen wird mit NumLevels festgelegt. Sie sollte so groß wie möglich gewählt werden, da hierdurch das Auffinden des Modells erheblich beschleunigt wird. Bei der Wahl von NumLevels 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_shape_model_xld eine Fehlermeldung zurück. Falls für NumLevels 'auto' übergeben wird, wählt create_shape_model_xld die Anzahl der Pyramidenstufen automatisch. Die gewählte Anzahl von Pyramidenstufen kann mit get_shape_model_params abgefragt werden. In seltenen Fällen kann es vorkommen, dass create_shape_model_xld 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_shape_model selektiert werden müssen, damit das Modell gefunden wird. Falls die Anzahl der Pyramidenstufen zu niedrig gewählt wird, kann es zu erhöhten Laufzeiten in find_shape_model kommen. In diesen Fällen sollte die Anzahl der Pyramidenstufen manuell gewählt werden.
Die Parameter AngleStart und AngleExtent legen den Winkelbereich für die möglichen Rotationen des Objekts im Suchbild fest. Das Objekt kann also mit find_shape_model nur in diesem Winkelbereich gefunden werden. Der Parameter AngleStep gibt die Schrittweite der Winkel in dem gewählten Winkelbereich an. Falls bei find_shape_model keine Subpixelgenauigkeit spezifiziert wird, gibt AngleStep also die erreichbare Winkelgenauigkeit an. AngleStep sollte aufgrund der Größe des Objektes gewählt werden. Kleinere Modelle besitzen nur eine kleine Anzahl von verschiedenen diskreten Rotationen im Bild. Deshalb sollte AngleStep für kleinere Modelle größer gewählt werden. Falls AngleExtent kein ganzzahliges Vielfaches von AngleStep ist, wird AngleStep entsprechend angepasst. Um sicherzustellen, dass find_shape_model für Modellinstanzen ohne Rotation Winkel von exakt 0.0 zurückgibt, wird der Winkelbereich der möglichen Rotationen folgendermaßen angepasst: Wenn kein positiver ganzzahliger Wert n existiert, für den AngleStart plus n mal AngleStep genau Null ergibt, wird AngleStart um höchstens AngleStep verringert, und AngleExtent wird um AngleStep vergrößert.
Bei besonders großen Modellen kann es auch sinnvoll sein, die Anzahl der Modellpunkte durch Setzen des Parameters Optimization auf einen Wert ungleich 'none' zu setzen. Falls Optimization = 'none', werden alle Modellpunkte abgespeichert. Ansonsten wird die Anzahl der Punkte entsprechend dem Parameter Optimization reduziert. Falls die Anzahl der Punkte reduziert wird, kann es bei find_shape_model 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 Optimization 'auto' übergeben wird, wählt create_shape_model_xld die Reduktion der Punkte automatisch.
Der Parameter Metric legt fest, unter welchen Bedingungen das Muster im Bild noch erkannt wird. Falls Metric = '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 Metric = '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_shape_model erhöht sich in diesem Fall geringfügig. Falls Metric = '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_shape_model aber wesentlich erhöht, ist es in solchen Fällen meist sinnvoller, mehrere Modelle mit create_shape_model_xld zu erzeugen und mit find_shape_models 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 Metric = '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_shape_model erheblich erhöhen. Die Metrik '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'. Es ist zu beachten, dass für Metric = '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 Metric ('use_polarity' und 'ignore_global_polarity') nur dann verwendet werden können, wenn bei allen Konturen, die in Contours übergeben wurden, das Attribut '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_pix bestimmt wurden, wenn dort der Parameter Method z.B. den Wert 'canny' hat. Ansonsten besteht die Möglichkeit, die beiden Werte für Metric mit dem Operator set_shape_model_metric zu setzen, der die Polarität der Kanten aus einem Bild bestimmt.
Mit MinContrast wird festgelegt, welchen Grauwertkontrast die Objektkanten später bei der Erkennung mit find_shape_model im Bild mindestens besitzen müssen. Mit anderen Worten stellt dieser Parameter somit eine Abgrenzung des Objekts 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 MinContrast auf 10 gesetzt werden. Falls mehrkanalige Bilder für das Modell und für die Suchbilder verwendet werden, und falls der Parameter Metric auf 'ignore_color_polarity' gesetzt wird (siehe oben), muss das Rauschen in einem Kanal noch mit der Wurzel der Anzahl der Kanäle multipliziert werden, um MinContrast zu bestimmen. Falls die Grauwerte in einem Kanal z.B. in einem Bereich von 10 Graustufen schwanken, sollte MinContrast bei einem dreikanaligen Bild auf 17 gesetzt werden. Falls das Modell später in sehr kontrastarmen Bildern erkannt werden soll, muss MinContrast entsprechend klein gewählt werden. Falls das Modell mit erheblichen Verdeckungen erkannt werden soll, sollte MinContrast etwas größer als der Grauwertbereich, der durch das Rauschen verursacht wird, gewählt werden, um eine robuste und genaue Lageschätzung des verdeckten Modells zu gewährleisten.
Optional kann in Optimization ein zweiter Wert übergeben werden. Dieser Wert legt fest, ob das Modell vollständig vorab generiert wird oder nicht. Der zweite Wert von Optimization ist hierzu auf 'pregeneration' oder 'no_pregeneration' zu setzen. Falls der zweite Wert nicht angegeben wird, wird der mit set_system('pregenerate_shape_models',...) eingestellte Modus verwendet. Mit der Standardeinstellung ('pregenerate_shape_models' = 'false') wird das Modell nicht vollständig vorab generiert. Die vollständige Vorabgenerierung des Modells führt im Normalfall zu leicht geringeren Laufzeiten in find_shape_model, 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_shape_model 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.
Falls eine vollständige Vorabgenerierung des Modells gewählt wird (siehe unten), wird das Modell in dem gewählten Winkelbereich vorab generiert und im Speicher abgelegt. Der Speicherbedarf zur Speicherung des Modells ist also proportional zur Anzahl der Winkelschritte und zur Anzahl der Punkte im Modell. Wenn also AngleStep zu klein bzw. AngleExtent zu groß gewählt wird, kann es vorkommen, dass das Modell nicht mehr in den (virtuellen) Speicher passt. In diesem Fall muss entweder AngleStep größer oder AngleExtent 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_shape_model gegeben ist, kann bei Modellen mit einem Durchmesser von ca. 200 Pixeln AngleStep >= 1 gewählt werden. Falls AngleStep = 'auto' übergeben wird, wählt create_shape_model_xld automatisch eine Schrittweite basierend auf der Größe des Modells aus. Die automatisch gewählte Schrittweite kann mit get_shape_model_params 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_shape_model auf die verschiedenen Winkel transformiert werden. Dadurch kann es vorkommen, dass das Auffinden des Modells etwas mehr Zeit benötigt.
Es ist zu beachten, dass vorabgenerierte Modelle für eine spezifische Bildgröße bestimmt sind. Aus Laufzeitgründen ist die Verwendung von Bildern mit verschiedenen Größen während der Suche mit dem gleichen Modell nicht parallel möglich. In diesem Fall müssen Kopien des gleichen Modells verwendet werden. Anderenfalls kann das Programm abstürzen.
Im Gegensatz zum Operator create_shape_model ist es nicht möglich die Mindestgröße der Modellkomponenten anzugeben. Um kleine Modellkomponenten im Formmodell zu vermeiden, können kurze Konturen vor dem Aufruf von create_shape_model_xld mit dem Operator select_contours_xld eliminiert werden.
Dieser Operator liefert ein Handle zurück. Es ist zu beachten, dass der Zustand einer Instanz dieses Handletyps durch bestimmte Operatoren geändert werden kann, obwohl das Handle als Eingabeparameter in diesen Operatoren verwendet wird.
Eingabekonturen, die zum Aufbau des Modells verwendet werden.
Maximale Anzahl von Pyramidenebenen.
Defaultwert: 'auto'
Werteliste: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 'auto'
Kleinste auftretende Rotation des Musters.
Defaultwert: -0.39
Wertevorschläge: -3.14, -1.57, -0.79, -0.39, -0.20, 0.0
Ausdehnung des Winkelbereichs.
Defaultwert: 0.79
Wertevorschläge: 6.29, 3.14, 1.57, 0.79, 0.39
Restriktion: AngleExtent >= 0
Schrittweite der Winkel (Auflösung).
Defaultwert: 'auto'
Wertevorschläge: 'auto', 0.0175, 0.0349, 0.0524, 0.0698, 0.0873
Restriktion: AngleStep > 0 && AngleStep <= pi / 16
Art der Optimierung und optional Methode der Modellgenerierung.
Defaultwert: 'auto'
Werteliste: 'auto', 'no_pregeneration', 'none', 'point_reduction_high', 'point_reduction_low', 'point_reduction_medium', 'pregeneration'
Art der zum Matchen verwendeten Metrik.
Defaultwert: 'ignore_local_polarity'
Werteliste: 'ignore_color_polarity', 'ignore_global_polarity', 'ignore_local_polarity', 'use_polarity'
Minimaler Kontrast des Objektes in den Suchbildern.
Defaultwert: 5
Wertevorschläge: 1, 2, 3, 5, 7, 10, 20, 30, 40
Handle des Modells.
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert create_shape_model_xld den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt. Wenn der Parameter NumLevels so gewählt wurde, dass das Modell zu wenige Punkte besitzt, wird die Fehlermeldung 8510 zurückgeliefert.
read_contour_xld_dxf, edges_sub_pix, select_contours_xld
find_shape_model, find_shape_models, get_shape_model_params, clear_shape_model, write_shape_model, set_shape_model_origin, set_shape_model_param, set_shape_model_metric
create_scaled_shape_model_xld, create_aniso_shape_model_xld
Matching
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