基于形状匹配的参数关系与优化
基于形状匹配的参数关系与优化
速度和精度 以及时间上的折中 取舍
在HALCON的说明资料里讲到了这些参数的作用以及关系，在上面提到的文章中也作了介绍，这里主要是重复说明一下这些参数的作用，再强调一下它们影响匹配速度的程度；
在为了提高速度而设置参数之前，有必要找出那些在所有测试图像中匹配成功的设置，这时需考虑以下情况：
① 必须保证物体在图像边缘处截断，也就是保证轮廓的清晰，这些可以通过形态学的一些方法来处理；
② 如果Greediness值设的太高，就找不到其中一些可见物体，这时最后将其设为0来执行完全搜索；
③ 物体是否有封闭区域，如果要求物体在任何状态下都能被识别，则应减小MinScore值；
④ 判断在金字塔最高级上的匹配是否失败，可以通过find_shape_model（）减小NumLevels值来测试；
⑤ 物体是否具有较低的对比度，如果要求物体在任何状态下都能被识别，则应减小MinContrast值；
⑥ 判断是否全局地或者局部地转化对比度极性，如果需要在任何状态下都能被识别，则应给参数Metric设置一个合适的值；
⑦ 物体是否与物体的其他实例重叠，如果需要在任何状态下都能识别物体，则应增加MaxOverlap值；
⑧ 判断是否在相同物体上找到多个匹配值，如果物体几乎是对称的，则需要控制旋转范围；
如何加快搜索匹配，需要在这些参数中进行合理的搭配，有以下方法可以参考：
① 只要匹配成功，则尽可能增加参数MinScore的值；
② 增加Greediness值直到匹配失败，同时在需要时减小MinScore值；
③ 如果有可能，在创建模板时使用一个大的NumLevels，即将图像多分几个金字塔级；
④ 限定允许的旋转范围和大小范围，在调用find_shape_model（）时调整相应的参数；
⑤ 尽量限定搜索ROI的区域；
除上面介绍的以外，在保证能够匹配的情况下，尽可能的增大Greediness的值，因为在后面的实验中，用模板匹配进行视频对象跟踪的过程中，这个值在很大程度上影响到匹配的速度。
当然这些方法都需要跟实际联系起来，不同图像在匹配过程中也会有不同的匹配效果，在具体到某些应用，不同的硬件设施也会对这个匹配算法提出新的要求，所以需要不断地去尝试。
