find_ncc_modelsT_find_ncc_modelsFindNccModelsFindNccModelsfind_ncc_models (Operator)

Name

find_ncc_modelsT_find_ncc_modelsFindNccModelsFindNccModelsfind_ncc_models — Suche der besten Matches mehrerer NCC-Modelle.

Signatur

Beschreibung

find_ncc_modelsfind_ncc_modelsFindNccModelsFindNccModelsFindNccModelsfind_ncc_models findet die besten NumMatchesNumMatchesNumMatchesNumMatchesnumMatchesnum_matches Instanzen der NCC-Modelle, die in dem Tupel ModelIDsModelIDsModelIDsModelIDsmodelIDsmodel_ids übergeben werden, im Eingabebild ImageImageImageImageimageimage. Die Modelle müssen zuvor mit create_ncc_modelcreate_ncc_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModelcreate_ncc_model erzeugt oder mit read_ncc_modelread_ncc_modelReadNccModelReadNccModelReadNccModelread_ncc_model eingelesen worden sein. Im Gegensatz zu find_ncc_modelfind_ncc_modelFindNccModelFindNccModelFindNccModelfind_ncc_model kann also eine Mehrzahl von Modellen gleichzeitig im selben Bild gesucht werden.

Die Position und Rotation der gefundenen Instanzen des Modells wird in RowRowRowRowrowrow, ColumnColumnColumnColumncolumncolumn und AngleAngleAngleAngleangleangle zurückgeliefert. In ScoreScoreScoreScorescorescore wird die Bewertung der gefundenen Instanzen zurückgegeben. Der gefundene Modelltyp wird in ModelModelModelModelmodelmodel zurückgeliefert. Nähere Informationen finden Sie in den parameterspezifischen Abschnitten.

Besonderheiten der Parametersemantik

Gegenüber find_ncc_modelfind_ncc_modelFindNccModelFindNccModelFindNccModelfind_ncc_model unterscheidet sich die Semantik aller Eingabeparameter etwas. Alle Eingabeparameter müssen entweder genau ein Element enthalten oder dieselbe Anzahl von Elementen wie ModelIDsModelIDsModelIDsModelIDsmodelIDsmodel_ids. (NumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsnumLevelsnum_levels kann auch zwei oder zweimal die Anzahl von Elementen wie ModelIDsModelIDsModelIDsModelIDsmodelIDsmodel_ids enthalten; siehe unten.) Im ersten Fall wird der Wert des Eingabeparameters für alle Modelle gleich verwendet. Im zweiten Fall wird das jeweilige Element des Eingabeparameters für das entsprechende Modell in ModelIDsModelIDsModelIDsModelIDsmodelIDsmodel_ids verwendet. Details hierzu werden im zugehörigen Abschnitt weiter unten beschrieben. Ein Aufruf von find_ncc_modelsfind_ncc_modelsFindNccModelsFindNccModelsFindNccModelsfind_ncc_models mit mehreren Werten für ModelIDsModelIDsModelIDsModelIDsmodelIDsmodel_ids, NumMatchesNumMatchesNumMatchesNumMatchesnumMatchesnum_matches und MaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapmaxOverlapmax_overlap entspricht von der Wirkung her also mehreren unabhängigen Aufrufen von find_ncc_modelfind_ncc_modelFindNccModelFindNccModelFindNccModelfind_ncc_model mit den jeweiligen Parametern, ist allerdings wesentlich effizienter.

Eingabeparameter im Detail

Eingabebild und seine Region:

Der Definitionsbereich des Bildes ImageImageImageImageimageimage 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_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModelcreate_ncc_model verwendet wurde. Ein eventuell mit set_ncc_model_originset_ncc_model_originSetNccModelOriginSetNccModelOriginSetNccModelOriginset_ncc_model_origin anders gesetzter Ursprung wird 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 MinScoreMinScoreMinScoreMinScoreminScoremin_score erreichen würde. Auf Grund von Rundungseffekten kann es jedoch passieren, dass das Modell für am Rand gefundene Instanzen bis zu Pixel außerhalb des Definitionsbereiches des Bildes liegt.

ImageImageImageImageimageimage kann ein einzelnes Bildobjekt beinhalten oder ein Bildobjektarray. Falls ImageImageImageImageimageimage ein einzelnes Bildobjekt enthält, wird dessen Region als Suchbereich für alle Modelle in ModelIDsModelIDsModelIDsModelIDsmodelIDsmodel_ids verwendet. Falls ImageImageImageImageimageimage mehrere Bildobjekte enthält, wird die jeweilige Region als Suchbereich für das entsprechende Modell aus ModelIDsModelIDsModelIDsModelIDsmodelIDsmodel_ids verwendet. In diesem Fall müssen die Bilder, abgesehen von ihrer Region, identisch sein. D.h. ImageImageImageImageimageimage kann nicht in beliebiger Weise mit concat_objconcat_objConcatObjConcatObjConcatObjconcat_obj aufgebaut werden, sondern muss aus demselben Bild mit add_channelsadd_channelsAddChannelsAddChannelsAddChannelsadd_channels oder äquivalenten Aufrufen erzeugt werden. Falls das nicht der Fall ist, wird eine Fehlermeldung zurückgeliefert.

AngleStart und AngleExtent:

Die Parameter AngleStartAngleStartAngleStartAngleStartangleStartangle_start und AngleExtentAngleExtentAngleExtentAngleExtentangleExtentangle_extent 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_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModelcreate_ncc_model angegeben worden ist.

Außerdem ist zu beachten, dass es in manchen Fällen vorkommen kann, dass Instanzen gefunden werden, deren Rotation geringfügig außerhalb des übergebenen Winkelbereichs liegt. Dies kann dann auftreten, wenn der übergebene Winkelbereich kleiner ist als der Bereich, der bei der Erzeugung des Modells angegeben worden ist.

MinScore:

Der Parameter MinScoreMinScoreMinScoreMinScoreminScoremin_score 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 MinScoreMinScoreMinScoreMinScoreminScoremin_score gewählt werden kann, desto schneller verläuft die Suche. Falls erwartet werden kann, dass das Modell niemals verdeckt wird, kann MinScoreMinScoreMinScoreMinScoreminScoremin_score auf so hohe Werte wie 0.8 oder sogar 0.9 gesetzt werden. Werden die Matches nicht bis zur untersten Pyramidenebene verfolgt (siehe unten), kann es in manchen Fällen vorkommen, dass Instanzen gefunden werden, deren Score geringfügig unter dem Wert von MinScoreMinScoreMinScoreMinScoreminScoremin_score liegen.

NumMatches:

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

Falls NumMatchesNumMatchesNumMatchesNumMatchesnumMatchesnum_matches einen Wert enthält, liefert find_ncc_modelsfind_ncc_modelsFindNccModelsFindNccModelsFindNccModelsfind_ncc_models die NumMatchesNumMatchesNumMatchesNumMatchesnumMatchesnum_matches besten Instanzen des Modells unabhängig von der Art des Modells zurück. Falls z.B. in ModelIDsModelIDsModelIDsModelIDsmodelIDsmodel_ids zwei Modelle übergeben werden und NumMatchesNumMatchesNumMatchesNumMatchesnumMatchesnum_matches = 2 gewählt wird, kann es sein, dass zwei Instanzen des ersten Modells und keine des zweiten Modells, eine Instanz des ersten Modells und eine des zweiten Modells oder keine Instanz des ersten Modells und zwei des zweiten Modells zurückgeliefert werden. Falls hingegen NumMatchesNumMatchesNumMatchesNumMatchesnumMatchesnum_matches mehrere Werte enthält, werden so viele Instanzen des jeweiligen Modells in ModelIDsModelIDsModelIDsModelIDsmodelIDsmodel_ids zurückgeliefert, wie durch das entsprechende Element von NumMatchesNumMatchesNumMatchesNumMatchesnumMatchesnum_matches angegeben. Falls z.B. NumMatchesNumMatchesNumMatchesNumMatchesnumMatchesnum_matches = [1,1] gewählt wird, wird eine Instanz des ersten Modells und eine des zweiten Modells zurückgeliefert.

MaxOverlap:

Falls das Modell Symmetrien aufweist, kann es vorkommen, dass mehrere Instanzen an ähnlichen Positionen im Bild, aber mit verschiedenen Rotationen gefunden werden. Mit dem Parameter MaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapmaxOverlapmax_overlap 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 MaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapmaxOverlapmax_overlap überlappen, wird nur die beste gefundene Instanz zurückgeliefert. Die Berechnung der Überlappung erfolgt anhand der kleinsten umschließenden Rechtecke beliebiger Orientierung der Konturen (siehe smallest_rectangle2smallest_rectangle2SmallestRectangle2SmallestRectangle2SmallestRectangle2smallest_rectangle2). Bei MaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapmaxOverlapmax_overlap=0 dürfen sich die gefundenen Instanzen nicht überlappen, bei MaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapmaxOverlapmax_overlap=1 werden alle gefundenen Instanzen zurückgeliefert.

Falls MaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapmaxOverlapmax_overlap einen Wert enthält, wird die Überlappung für alle gefundenen Instanzen des Modells unabhängig von der Art des Modells berechnet. Es werden also Instanzen verschiedener und gleicher Modelle eliminiert, die sich zu stark überlappen. Falls hingegen mehrere Werte in MaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapMaxOverlapmaxOverlapmax_overlap übergeben werden, wird die Überlappung nur innerhalb der gefundenen Instanzen des jeweiligen Typs der Modelle in ModelIDsModelIDsModelIDsModelIDsmodelIDsmodel_ids berechnet. Es werden dann nur sich zu stark überlappende Instanzen gleicher Modelle eliminiert. Modelle verschiedenen Typs können sich in diesem Modus vollständig überlappen.

SubPixel:

Der Parameter SubPixelSubPixelSubPixelSubPixelsubPixelsub_pixel gibt an, ob die Extraktion subpixelgenau erfolgen soll. Falls SubPixelSubPixelSubPixelSubPixelsubPixelsub_pixel auf 'false'"false""false""false""false""false" gesetzt wird, wird die Lage des Modells nur pixelgenau bzw. mit der bei create_ncc_modelcreate_ncc_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModelcreate_ncc_model angegebenen Winkelauflösung bestimmt. Falls SubPixelSubPixelSubPixelSubPixelsubPixelsub_pixel auf 'true'"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.

NumLevels:

Mit NumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsnumLevelsnum_levels 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_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModelcreate_ncc_model angegebenen Bereich beschnitten. Falls NumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsnumLevelsnum_levels als 0 angegeben wird, wird die mit create_ncc_modelcreate_ncc_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModelcreate_ncc_model angegebene Anzahl verwendet.

In manchen Fällen kann es sein, dass die Anzahl der Pyramidenebenen, die beispielsweise automatisch mit create_ncc_modelcreate_ncc_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModelcreate_ncc_model 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 MinScoreMinScoreMinScoreMinScoreminScoremin_score auf einen sehr geringen Wert zu setzen, um alle Matches zu finden, kann der Wert von NumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsnumLevelsnum_levels mit get_ncc_model_paramsget_ncc_model_paramsGetNccModelParamsGetNccModelParamsGetNccModelParamsget_ncc_model_params ermittelt werden und dann ein etwas geringerer Wert in find_ncc_modelsfind_ncc_modelsFindNccModelsFindNccModelsFindNccModelsfind_ncc_models genutzt werden. Diese Herangehensweise führt oft zu besseren Ergebnissen hinsichtlich Geschwindigkeit und Robustheit.

Optional kann NumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsnumLevelsnum_levels 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.

Falls die unterste Pyramidenebene für jedes Modell einzeln spezifiziert werden soll, müssen in NumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsnumLevelsnum_levels zweimal die Anzahl von Elementen in ModelIDsModelIDsModelIDsModelIDsmodelIDsmodel_ids angegeben werden. Dabei sind die Anzahl der Pyramidenebenen und die untersten Pyramidenebenen verschränkt anzugeben. Falls z.B. zwei Modelle in ModelIDsModelIDsModelIDsModelIDsmodelIDsmodel_ids angegeben sind, die oberste Pyramidenebene für das erste Modell 5 und für das zweite Modell 4 sein soll und die unterste Pyramidenebene für das erste Modell 2 und für das zweite 1 sein soll, so ist NumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsnumLevelsnum_levels = [5,2,4,1] zu wählen. Falls genau zwei Modelle in ModelIDsModelIDsModelIDsModelIDsmodelIDsmodel_ids angegeben sind, ergibt sich als Spezialfall, dass, falls die unterste Pyramidenebene spezifiziert werden soll, die oberste und unterste Pyramidenebene für beide Modelle explizit spezifiziert werden muss, selbst, wenn sie gleich sind. Ein Tupel der Länge zwei in NumLevelsNumLevelsNumLevelsNumLevelsnumLevelsnum_levels wird in diesem Fall nämlich als Spezifikation der obersten Pyramidenebene für die zwei Modelle interpretiert.

Ausgabeparameter im Detail

Row, Column und Angle:

Die Position und Rotation der gefundenen Instanzen der Modelle wird in RowRowRowRowrowrow, ColumnColumnColumnColumncolumncolumn und AngleAngleAngleAngleangleangle zurückgeliefert. Die Koordinaten RowRowRowRowrowrow und ColumnColumnColumnColumncolumncolumn sind die Koordinaten des Ursprungs des Modells im Suchbild. Normalerweise ist der Ursprung des Modells der Schwerpunkt der Region des Bildes, das zur Erzeugung des NCC-Modells mit create_ncc_modelcreate_ncc_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModelcreate_ncc_model verwendet wurde. Ein anderer Ursprung kann mit set_ncc_model_originset_ncc_model_originSetNccModelOriginSetNccModelOriginSetNccModelOriginset_ncc_model_origin festgelegt werden.

Beachten Sie, dass die Koordinaten RowRowRowRowrowrow und ColumnColumnColumnColumncolumncolumn nicht exakt mit dem Ursprung des Modells übereinstimmen und daher nicht direkt verwendet werden sollten. Die Werte sind dafür optimiert, die Transformationsmatrix zu erzeugen, mit der die Matching-Ergebnisse für verschiedene Aufgaben verwendet werden können, z.B. um ROIs für andere Bildverarbeitungsschritte einem Objekt nachzuführen. Das bei find_ncc_modelfind_ncc_modelFindNccModelFindNccModelFindNccModelfind_ncc_model angegebene Beispiel zeigt, wie diese Matrix erzeugt wird und wie man damit das Modell an der gefundenen Position im Suchbild visualisiert und die exakten Koordinaten berechnet.

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

Score:

In ScoreScoreScoreScorescorescore wird die Bewertung der gefundenen Instanzen zurückgegeben. Die Berechnung von ScoreScoreScoreScorescorescore ist in find_ncc_modelfind_ncc_modelFindNccModelFindNccModelFindNccModelfind_ncc_model beschrieben.

Model:

Der gefundene Modelltyp wird in ModelModelModelModelmodelmodel zurückgeliefert. Die Elemente von ModelModelModelModelmodelmodel sind ein Index in das Tupel ModelIDsModelIDsModelIDsModelIDsmodelIDsmodel_ids, d.h. sie können Werte von 0 bis |ModelIDsModelIDsModelIDsModelIDsmodelIDsmodel_ids|-1 enthalten. Ein Wert von 0 in einem Element von ModelModelModelModelmodelmodel entspricht also einer Instanz des ersten in ModelIDsModelIDsModelIDsModelIDsmodelIDsmodel_ids übergebenen Modells.

Setzen eines Timeout

Mittels des Operators set_ncc_model_paramset_ncc_model_paramSetNccModelParamSetNccModelParamSetNccModelParamset_ncc_model_param können sie einen 'timeout'"timeout""timeout""timeout""timeout""timeout" für find_ncc_modelsfind_ncc_modelsFindNccModelsFindNccModelsFindNccModelsfind_ncc_models angeben. Falls die durch ModelIDsModelIDsModelIDsModelIDsmodelIDsmodel_ids referenzierten Modelle unterschiedliche Werte für 'timeout'"timeout""timeout""timeout""timeout""timeout" besitzen, wählt find_ncc_modelsfind_ncc_modelsFindNccModelsFindNccModelsFindNccModelsfind_ncc_models den niedrigsten aus. Wenn find_ncc_modelsfind_ncc_modelsFindNccModelsFindNccModelsFindNccModelsfind_ncc_models diesen 'timeout'"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

Es 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)

read_image (Image, 'pcb_focus/pcb_focus_telecentric_061')
gen_rectangle1 (ROI_0, 236, 241, 313, 321)
gen_circle (ROI_1, 281, 653, 41)
reduce_domain (Image, ROI_0, ImageReduced1)
reduce_domain (Image, ROI_1, ImageReduced2)
create_ncc_model (ImageReduced1, 'auto', rad(-45), rad(90), 'auto', \
                  'use_polarity', ModelID1)
create_ncc_model (ImageReduced2, 'auto', rad(-45), rad(90), 'auto', \
                  'use_polarity', ModelID2)
ModelIDs:=[ModelID1, ModelID2]
find_ncc_models (Image, ModelIDs, rad(-45), rad(90), 0.7, [1,1], 0.5, \
                 'true', 0, Row, Column, Angle, Score, Model)
dev_display_ncc_matching_results (ModelIDs, 'red', Row, Column, \
                                  Angle, Model)

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert find_ncc_modelsfind_ncc_modelsFindNccModelsFindNccModelsFindNccModelsfind_ncc_models den Wert 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>)set_system("no_object_result",<Result>) festlegen. Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

create_ncc_modelcreate_ncc_modelCreateNccModelCreateNccModelCreateNccModelcreate_ncc_model, read_ncc_modelread_ncc_modelReadNccModelReadNccModelReadNccModelread_ncc_model, set_ncc_model_originset_ncc_model_originSetNccModelOriginSetNccModelOriginSetNccModelOriginset_ncc_model_origin

Nachfolger

clear_ncc_modelclear_ncc_modelClearNccModelClearNccModelClearNccModelclear_ncc_model

Alternativen

find_shape_modelfind_shape_modelFindShapeModelFindShapeModelFindShapeModelfind_shape_model, find_scaled_shape_modelfind_scaled_shape_modelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModelFindScaledShapeModelfind_scaled_shape_model, find_aniso_shape_modelfind_aniso_shape_modelFindAnisoShapeModelFindAnisoShapeModelFindAnisoShapeModelfind_aniso_shape_model, find_shape_modelsfind_shape_modelsFindShapeModelsFindShapeModelsFindShapeModelsfind_shape_models, find_scaled_shape_modelsfind_scaled_shape_modelsFindScaledShapeModelsFindScaledShapeModelsFindScaledShapeModelsfind_scaled_shape_models, find_aniso_shape_modelsfind_aniso_shape_modelsFindAnisoShapeModelsFindAnisoShapeModelsFindAnisoShapeModelsfind_aniso_shape_models

Modul

Matching