create_scaled_shape_model_xld — Vorbereiten eines isotrop skalierten Formmodells für das Matching
aus XLD-Konturen.
create_scaled_shape_model_xld(Contours : : NumLevels, AngleStart, AngleExtent, AngleStep, ScaleMin, ScaleMax, ScaleStep, Optimization, Metric, MinContrast : ModelID)
create_scaled_shape_model_xld erzeugt ein isotrop skaliertes
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_scaled_shape_model, der
ein Formmodell aus einem Bild erzeugt, erzeugt der Operator
create_scaled_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_scaled_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 und Skalierungen auf jeder Ebene generiert. Das Modell kann
mit set_shape_model_clutter um Störparameter erweitert werden.
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_scaled_shape_model_xld eine Fehlermeldung zurück.
Falls für NumLevels 'auto' übergeben wird, wählt
create_scaled_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_scaled_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_scaled_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_scaled_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 Objektes im Bild fest.
Das Objekt kann also mit find_scaled_shape_model nur in
diesem Winkelbereich gefunden werden. Der Parameter
AngleStep gibt die Schrittweite der Winkel in dem gewählten
Winkelbereich an. Falls bei find_scaled_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_scaled_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.
Die Parameter ScaleMin und ScaleMax legen den
Bereich der möglichen Skalierung (Größe) des Objektes im Bild fest.
Eine Skalierung von 1 entspricht der Originalgröße des Modells. Der
Parameter ScaleStep gibt die Schrittweite der Skalierungen
an. Falls bei find_scaled_shape_model keine
Subpixelgenauigkeit spezifiziert wird, gibt ScaleStep also
die erreichbare Genauigkeit der Skalierung an. Wie
AngleStep sollte ScaleStep aufgrund der Größe des
Objektes gewählt werden. Falls der Skalierungsbereich kein
ganzzahliges Vielfaches von ScaleStep ist, wird
ScaleStep entsprechend angepasst.
Um sicherzustellen, dass find_scaled_shape_model für
Modellinstanzen ohne Skalierung Skalierungen von exakt 1.0
zurückgibt, wird der
Bereich der möglichen Skalierungen folgendermaßen angepasst: Wenn
kein positiver ganzzahliger Wert n existiert, für den
ScaleMin plus n mal ScaleStep genau 1.0 ergibt,
wird ScaleMin um höchstens ScaleStep verringert,
und ScaleMax wird so erhöht, dass der Skalierungsbereich um
ScaleStep vergrößert wird.
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_scaled_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_scaled_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_scaled_shape_model
erhöht sich in diesem Fall geringfügig.
Es ist zu beachten, dass die beiden Werte 'use_polarity' und
'ignore_global_polarity' für Metric 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. Für weitere Informationen zu
Konturattributen wie 'edge_direction' siehe
get_contour_attrib_xld.
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.
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_scaled_shape_model aber wesentlich erhöht, ist es in
solchen Fällen meist sinnvoller, mehrere Modelle mit
create_scaled_shape_model_xld zu erzeugen und mit
find_scaled_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_scaled_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. Für weitere Informationen zu
Konturattributen wie 'edge_direction' siehe
get_contour_attrib_xld.
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_scaled_shape_model 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 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_scaled_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_scaled_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,
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 AngleStep oder
ScaleStep zu klein bzw. AngleExtent 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 AngleStep oder ScaleStep größer
oder AngleExtent 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_model gegeben ist, kann bei Modellen mit
einem Durchmesser von ca. 200 Pixeln AngleStep >= 1° und ScaleStep >= 0.02 gewählt werden.
Falls AngleStep =
0 oder ScaleStep = 'auto' übergeben wird, wählt
create_scaled_shape_model_xld automatisch eine Schrittweite für
die Winkel bzw. Skalierungen basierend auf der Größe des Modells
aus. Die automatisch gewählten Schrittweiten können 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_scaled_shape_model auf die verschiedenen Winkel und
Skalierungen 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.
Die XLD-Konturen, die in Contours übergeben werden, sollten
in etwa auf die mittlere Größe skaliert worden sein, in der das Objekt
in den Suchbildern erscheint. Das Produkt sollte also
etwa 1 ergeben.
Im Gegensatz zum Operator create_scaled_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_scaled_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.
Contours (input_object) xld_cont(-array) → object
Eingabekonturen, die zum Aufbau des Modells verwendet werden.
NumLevels (input_control) integer → (integer / string)
Maximale Anzahl von Pyramidenebenen.
Defaultwert: 'auto'
Werteliste: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 'auto'
AngleStart (input_control) angle.rad → (real)
Kleinste auftretende Rotation des Musters.
Defaultwert: -0.39
Wertevorschläge: -3.14, -1.57, -0.79, -0.39, -0.20, 0.0
AngleExtent (input_control) angle.rad → (real)
Ausdehnung des Winkelbereichs.
Defaultwert: 0.79
Wertevorschläge: 6.29, 3.14, 1.57, 0.79, 0.39
Restriktion: AngleExtent >= 0
AngleStep (input_control) angle.rad → (real / string)
Schrittweite der Winkel (Auflösung).
Defaultwert: 'auto'
Wertevorschläge: 'auto', 0.0175, 0.0349, 0.0524, 0.0698, 0.0873
Restriktion: AngleStep > 0 && AngleStep <= pi / 16
ScaleMin (input_control) number → (real)
Kleinste auftretende Skalierung des Musters.
Defaultwert: 0.9
Wertevorschläge: 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0
Restriktion: ScaleMin > 0
ScaleMax (input_control) number → (real)
Größte auftretende Skalierung des Musters.
Defaultwert: 1.1
Wertevorschläge: 1.0, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5
Restriktion: ScaleMax >= ScaleMin
ScaleStep (input_control) number → (real / string)
Schrittweite der Skalierungen (Auflösung).
Defaultwert: 'auto'
Wertevorschläge: 'auto', 0.01, 0.02, 0.05, 0.1, 0.15, 0.2
Restriktion: ScaleStep > 0
Optimization (input_control) string(-array) → (string)
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'
Metric (input_control) string → (string)
Art der zum Matchen verwendeten Metrik.
Defaultwert: 'ignore_local_polarity'
Werteliste: 'ignore_color_polarity', 'ignore_global_polarity', 'ignore_local_polarity', 'use_polarity'
MinContrast (input_control) number → (integer)
Minimaler Kontrast des Objektes in den Suchbildern.
Defaultwert: 5
Wertevorschläge: 1, 2, 3, 5, 7, 10, 20, 30, 40
ModelID (output_control) shape_model → (handle)
Handle des Modells.
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert
create_scaled_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_scaled_shape_model,
find_scaled_shape_models,
get_shape_model_params,
clear_shape_model,
write_shape_model,
set_shape_model_origin,
set_shape_model_param,
set_shape_model_metric,
set_shape_model_clutter
create_shape_model_xld,
create_aniso_shape_model_xld
Matching