find_ncc_modelT_find_ncc_modelFindNccModelFindNccModel (Operator)

Name

find_ncc_modelT_find_ncc_modelFindNccModelFindNccModel — Suche der besten Matches eines NCC-Modells in einem Bild.

Signatur

Beschreibung

find_ncc_modelfind_ncc_modelFindNccModelFindNccModelFindNccModel findet die besten NumMatchesNumMatchesNumMatchesNumMatchesnumMatches Instanzen des NCC-Modells ModelIDModelIDModelIDModelIDmodelID im Eingabebild ImageImageImageImageimage. Das Modell muss zuvor mit create_ncc_modelcreate_ncc_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModel erzeugt oder mit read_ncc_modelread_ncc_modelReadNccModelReadNccModelReadNccModel eingelesen worden sein.

Die Position und Rotation der gefundenen Instanzen des Modells wird in RowRowRowRowrow, ColumnColumnColumnColumncolumn und AngleAngleAngleAngleangle zurückgeliefert. Zusätzlich wird in ScoreScoreScoreScorescore die Bewertung der gefundenen Instanzen zurückgegeben. Nähere Informationen finden Sie in den parameterspezifischen Abschnitten.

Es ist zu beachten, dass die NCC sehr empfindlich gegenüber Verdeckungen und Störobjekten sowie gegenüber nichtlinearen Beleuchtungsänderungen im Bild ist. Falls ein Modell selbst bei Verdeckungen, Störobjekten oder nichtlinearen Beleuchtungsänderungen gefunden werden soll, sollte die Suche mit dem formbasierten Matching durchgeführt werden (siehe z.B. create_shape_modelcreate_shape_modelCreateShapeModelCreateShapeModelCreateShapeModel).

Eingabeparameter im Detail

Eingabebild und seine Region:

Der Definitionsbereich des Bildes ImageImageImageImageimage gibt den Suchbereich für den Referenzpunkt des Modells an, d.h. für den Schwerpunkt der Region des Bildes, das zur Erzeugung des NCC-Modells mit create_ncc_modelcreate_ncc_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModel verwendet wurde. Ein eventuell mit set_ncc_model_originset_ncc_model_originSetNccModelOriginSetNccModelOriginSetNccModelOrigin anders gesetzter Ursprung wird hier nicht berücksichtigt. Das Modell wird innerhalb des Definitionsbereiches des Eingabebildes nur an den Stellen gesucht, an denen das Modell vollständig in das Bild passt. Das bedeutet, dass das Modell nicht gefunden werden kann, wenn es aus dem Bild herausragt, selbst wenn es eine Bewertung größer als MinScoreMinScoreMinScoreMinScoreminScore erreichen würde (siehe unten).

AngleStart und AngleExtent:

Die Parameter AngleStartAngleStartAngleStartAngleStartangleStart und AngleExtentAngleExtentAngleExtentAngleExtentangleExtent legen den Winkelbereich fest, in dem nach dem Modell gesucht wird. Der Winkelbereich wird gegebenenfalls auf den Bereich beschnitten, der bei der Erzeugung des Modells mit create_ncc_modelcreate_ncc_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModel angegeben worden ist.

MinScore:

Der Parameter MinScoreMinScoreMinScoreMinScoreminScore legt fest, welche Bewertung ein potentieller Match mindestens besitzen muss, damit er als eine Instanz des Modells im Bild angesehen wird. Je größer der Wert von MinScoreMinScoreMinScoreMinScoreminScore gewählt werden kann, desto schneller verläuft die Suche.

NumMatches:

Mit NumMatchesNumMatchesNumMatchesNumMatchesnumMatches kann angegeben werden, wieviele Instanzen des Modells im Bild höchstens gefunden werden sollen. Falls mehr als NumMatchesNumMatchesNumMatchesNumMatchesnumMatches Instanzen eine Bewertung größer als MinScoreMinScoreMinScoreMinScoreminScore erreichen, werden nur die besten NumMatchesNumMatchesNumMatchesNumMatchesnumMatches Instanzen zurückgeliefert. Falls weniger als NumMatchesNumMatchesNumMatchesNumMatchesnumMatches Instanzen gefunden werden, werden nur diese Instanzen zurückgeliefert, d.h. der Parameter MinScoreMinScoreMinScoreMinScoreminScore hat Vorrang vor NumMatchesNumMatchesNumMatchesNumMatchesnumMatches. Sollen alle Modellinstanzen, deren Bewertung MinScoreMinScoreMinScoreMinScoreminScore übersteigt, im Bild gefunden werden, muss NumMatchesNumMatchesNumMatchesNumMatchesnumMatches auf 0 gesetzt werden.

MaxOverlap:

Falls das Modell Symmetrien aufweist, kann es vorkommen, dass mehrere Instanzen an ähnlichen Positionen im Bild, aber mit verschiedenen Rotationen gefunden werden. Falls das Modell sich wiederholende Strukturen aufweist, kann es vorkommen, dass mehrere Instanzen mit gleichen Rotationen an ähnlichen Positionen im Bild gefunden werden. Mit dem Parameter MaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapmaxOverlap kann bestimmt werden, um welchen Anteil, ausgedrückt als Zahl zwischen 0 und 1, sich zwei Instanzen höchstens überlappen dürfen, damit sie als verschieden angesehen werden und somit zurückgeliefert werden. Falls sich zwei Instanzen um mehr als MaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapmaxOverlap überlappen, wird nur die beste gefundene Instanz zurückgeliefert. Die Berechnung der Überlappung erfolgt anhand der kleinsten umschließenden Rechtecke beliebiger Orientierung des Definitionsbereiches der Modelle (siehe smallest_rectangle2smallest_rectangle2SmallestRectangle2SmallestRectangle2SmallestRectangle2). Bei MaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapmaxOverlap=0 dürfen sich die gefundenen Instanzen nicht überlappen, bei MaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapmaxOverlap=1 werden alle gefundenen Instanzen zurückgeliefert.

SubPixel:

Der Parameter SubPixelSubPixelSubPixelSubPixelsubPixel gibt an, ob die Extraktion subpixelgenau erfolgen soll. Falls SubPixelSubPixelSubPixelSubPixelsubPixel auf 'false'"false""false""false""false" gesetzt wird, wird die Lage des Modells nur pixelgenau bzw. mit der bei create_ncc_modelcreate_ncc_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModel angegebenen Winkelauflösung bestimmt. Falls SubPixelSubPixelSubPixelSubPixelsubPixel auf 'true'"true""true""true""true" gesetzt wird, werden sowohl die Position als auch die Rotation subpixelgenau bestimmt. Dabei wird die Lage des Modells anhand der Score-Funktion interpoliert. Dieser Modus kostet fast keine Rechenzeit und liefert eine hohe Genauigkeit. Im Normalfall sollte also SubPixelSubPixelSubPixelSubPixelsubPixel = 'true'"true""true""true""true" gewählt werden. Für eine subpixelgenaue Bestimmung der Lage muss das Modell auf der untersten verwendeten Pyramidenebene einen Abstand von mindestens 2 Pixel vom Bildrand haben. Wenn die gefundene Instanz des Modells näher am Bildrand liegt, wird die Lage des Modells nur pixelgenau bzw. mit der bei create_ncc_modelcreate_ncc_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModel angegebenen Winkelauflösung bestimmt, selbst wenn SubPixelSubPixelSubPixelSubPixelsubPixel auf 'true'"true""true""true""true" gesetzt ist.

NumLevels:

Mit NumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsnumLevels wird die Anzahl der Pyramidenebenen festgelegt, die bei der Suche verwendet werden soll. Die Anzahl der Ebenen wird gegebenenfalls auf den bei der Erzeugung mit create_ncc_modelcreate_ncc_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModel angegebenen Bereich beschnitten. Falls NumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsnumLevels als 0 angegeben wird, wird die mit create_ncc_modelcreate_ncc_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModel angegebene Anzahl verwendet.

In manchen Fällen kann es sein, dass die Anzahl der Pyramidenebenen, die beispielsweise automatisch mit create_ncc_modelcreate_ncc_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModel ermittelt wurde, zu hoch ist. Dann werden eventuell Instanzen, die eine sehr hohe finale Bewertung gehabt hätten, bereits auf der höchsten Pyramidenebene ausgeschlossen und damit nicht gefunden. Anstatt nun MinScoreMinScoreMinScoreMinScoreminScore auf einen sehr geringen Wert zu setzen, um alle Matches zu finden, kann der Wert von NumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsnumLevels mit get_ncc_model_paramsget_ncc_model_paramsGetNccModelParamsGetNccModelParamsGetNccModelParams ermittelt werden und dann ein etwas geringerer Wert in find_ncc_modelfind_ncc_modelFindNccModelFindNccModelFindNccModel genutzt werden. Diese Herangehensweise führt oft zu besseren Ergebnissen hinsichtlich Geschwindigkeit und Robustheit.

Optional kann NumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsnumLevels einen zweiten Wert enthalten, der die unterste Pyramidenebene spezifiziert, bis auf welche die Matches verfolgt werden sollen. Ein Wert von [4,2] bedeutet also, dass das Matching auf der vierten Pyramidenebene begonnen wird und auf der zweituntersten Pyramidenebene beendet wird (die unterste Pyramidenebene hat den Wert 1). Dieser Mechanismus kann dazu verwendet werden, Laufzeit einzusparen. Allerdings ist in diesem Modus im Allgemeinen die Genauigkeit der gefundenen Lageparameter geringer als im Normalfall, in dem die Matches bis auf die unterste Pyramidenebene verfolgt werden. Falls die unterste zu verwendende Pyramidenebene zu groß gewählt wird, kann es vorkommen, dass die gewünschte Genauigkeit nicht mehr erreicht werden kann, oder dass falsche Instanzen des Modells gefunden werden, weil das Modell auf den oberen Pyramidenstufen nicht eindeutig genug ist, um eine sichere Selektion der korrekten Instanz des Modells zu ermöglichen. In diesem Fall muss ein kleinerer Wert für die unterste zu verwendende Pyramidenebene gewählt werden.

Ausgabeparameter im Detail

Row, Column und Angle:

Die Position und Rotation der gefundenen Instanzen des Modells wird in RowRowRowRowrow, ColumnColumnColumnColumncolumn und AngleAngleAngleAngleangle zurückgeliefert. Die Koordinaten RowRowRowRowrow und ColumnColumnColumnColumncolumn beschreiben die Position des Ursprungs des Modells im Suchbild. Die Werte sind allerdings bereits geringfügig angepasst, so dass sie direkt zur Erstellung einer Transformationsmatrix verwendet werden können, die für ein Alignment oder die Visualisierung des Modells benötigt wird. Diese Anpassung der Koordinaten hat mit der Art und Weise zu tun, in der HALCON ikonische Objekte transformiert, siehe hierzu affine_trans_pixelaffine_trans_pixelAffineTransPixelAffineTransPixelAffineTransPixel. Das Beispiel weiter unten zeigt, wie die Transformationsmatrix erzeugt wird und wie man damit die exakten Koordinaten berechnet.

Beachten Sie, dass die Visualisierung aber auch mit der Prozedur dev_display_ncc_matching_results realisiert werden kann.

Normalerweise ist der Ursprung des Modells der Schwerpunkt der Region des Bildes, das zur Erzeugung des NCC-Modells mit create_ncc_modelcreate_ncc_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModel verwendet wurde. Ein anderer Ursprung kann mit set_ncc_model_originset_ncc_model_originSetNccModelOriginSetNccModelOriginSetNccModelOrigin festgelegt werden.

Score:

In ScoreScoreScoreScorescore wird die Bewertung der gefundenen Instanzen zurückgegeben. Die Bewertung ist die normalisierte Kreuzkorrelation (engl.: normalized cross correlation) zwischen dem Muster t(r,c) und dem Bild i(r,c): Hierbei bezeichnet n die Anzahl der Punkte im Muster, R den Definitionsbereich (ROI) des Musters, den mittleren Grauwert des Musters die Varianz der Grauwerte des Musters den mittleren Grauwert an der Position (r,c) über alle Punkte im Muster (d.h. die Punkte im Muster sind um (r,c) verschoben) und die Varianz der Grauwerte an der Position (r,c) über alle Punkte im Muster

Die NCC misst, wie gut das Muster und das Bild an einem bestimmten Punkt (r,c) übereinstimmen. Sie nimmt Werte zwischen -1 und 1 an. Je größer der Absolutbetrag der Korrelation ist, desto besser ist die Übereinstimmung zwischen Muster und Bild. Ein Wert von 1 bedeutet, dass die Grauwerte im Bild eine lineare Transformation der Grauwerte im Muster sind: i(r+u,c+v) = a * t(u,v) + b wobei a > 0. Ein Wert von -1 bedeutet, dass die Grauwerte im Bild eine lineare Transformation der Grauwerte im Muster mit a < 0 sind. Das Muster hat in diesem Fall im Bild also genau die umgekehrte Polarität. Aufgrund der obigen Eigenschaft ist die NCC invariant gegenüber linearen Beleuchtungsänderungen.

Die NCC wie oben definiert wird verwendet, falls das Modell mit Metric = 'use_polarity'"use_polarity""use_polarity""use_polarity""use_polarity" erzeugt wurde. Falls das Modell mit Metric = 'ignore_global_polarity'"ignore_global_polarity""ignore_global_polarity""ignore_global_polarity""ignore_global_polarity" erzeugt wurde, wird der Absolutbetrag von ncc(r,c) als Bewertung verwendet.

Setzen eines Timeout

Mittels des Operators set_ncc_model_paramset_ncc_model_paramSetNccModelParamSetNccModelParamSetNccModelParam können sie einen 'timeout'"timeout""timeout""timeout""timeout" für find_ncc_modelfind_ncc_modelFindNccModelFindNccModelFindNccModel angeben. Wenn find_ncc_modelfind_ncc_modelFindNccModelFindNccModelFindNccModel diesen 'timeout'"timeout""timeout""timeout""timeout" erreicht endet er ohne Ergebnis und gibt den Fehlercode 9400 (H_ERR_TIMEOUT) zurück.

Darstellung der Resultate

Die Verwendung der Prozedur dev_display_ncc_matching_results wird zur Darstellung der Resultate formbasierten Matchings stark empfohlen.

Weitere Informationen

Ein Überblick zu den verschiedenen in HALCON verwendeten 2D Koordinatensystemen ist in der Einleitung zum Kapitel Transformationen / 2D-Transformationen gegeben.

Achtung

find_ncc_modelfind_ncc_modelFindNccModelFindNccModelFindNccModel kann teilweise auf OpenCL Geräten ausgeführt werden, wenn diese die cl_khr_global_int32_base_atomics OpenCL Erweiterung unterstützen. Es wird nur die Suche auf der obersten Pyramidenstufe auf dem OpenCL Gerät durchgeführt, während das Tracking der potentiellen Matches auf der CPU durchgeführt wird. Wenn die Domäne des Bildes in dem gesucht werden soll deutlich kleiner ist als die Größe des Bildes, sollte daher crop_domaincrop_domainCropDomainCropDomainCropDomain verwendet werden, um die Menge der von dem OpenCL auf das Host-System zu übertragenden Daten zu reduzieren. Abhängig von einer Vielzahl von Faktoren kann find_ncc_modelfind_ncc_modelFindNccModelFindNccModelFindNccModel auf OpenCL Geräten sowohl deutlich schneller, als auch deutlich langsamer laufen. Daher kann man hier keine generelle Aussage treffen und muss jeweils mit Bildern aus der Anwendung testen, ob der Einsatz von OpenCL für find_ncc_modelfind_ncc_modelFindNccModelFindNccModelFindNccModel Sinn macht oder nicht.

Außerdem sei bemerkt, dass der intern benötigte Speicher mit der Anzahl der verwendeten Threads anwächst.

Ausführungsinformationen

• Unterstützt OpenCL Compute Devices.
• Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
• Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
• Automatisch parallelisiert auf interner Datenebene.

Parameter

Beispiel (HDevelop)

create_ncc_model (TemplateImage, 'auto', rad(-45), rad(90), 'auto', \
                  'use_polarity', ModelID)
find_ncc_model (SearchImage, ModelID, rad(-45), rad(90), 0.7, 1, \
                0.5, 'true', 0, Row, Column, Angle, Score)
* Create transformation matrix
vector_angle_to_rigid (0, 0, 0, Row, Column, Angle, HomMat2D)
* Calculate true position of the model origin in the search image
affine_trans_pixel (HomMat2D, 0, 0, RowObject, ColumnObject)
* display the results
dev_display_ncc_matching_results (ModelID, 'red', Row, Column, \
                                  Angle, 0)

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert find_ncc_modelfind_ncc_modelFindNccModelFindNccModelFindNccModel den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Das Verhalten bei leerer Eingabe (keine Eingabebilder vorhanden) lässt sich mittels set_system('no_object_result',<Result>)set_system("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>) festlegen. Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

create_ncc_modelcreate_ncc_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModel, read_ncc_modelread_ncc_modelReadNccModelReadNccModelReadNccModel, set_ncc_model_originset_ncc_model_originSetNccModelOriginSetNccModelOriginSetNccModelOrigin

Nachfolger

clear_ncc_modelclear_ncc_modelClearNccModelClearNccModelClearNccModel

Alternativen

find_shape_modelfind_shape_modelFindShapeModelFindShapeModelFindShapeModel, find_scaled_shape_modelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModel, find_aniso_shape_modelfind_aniso_shape_modelFindAnisoShapeModelFindAnisoShapeModelFindAnisoShapeModel, find_shape_modelsfind_shape_modelsFindShapeModelsFindShapeModelsFindShapeModels, find_scaled_shape_modelsfind_scaled_shape_modelsFindScaledShapeModelsFindScaledShapeModelsFindScaledShapeModels, find_aniso_shape_modelsfind_aniso_shape_modelsFindAnisoShapeModelsFindAnisoShapeModelsFindAnisoShapeModels

Modul

Matching