CN111709917B - 基于标注的形状匹配算法 - Google Patents

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Abstract

一种基于标注的形状匹配算法，包括：人工在标准图片中标注出关键区域；从标准图片上建立模型，得到模型点集；遍历模型点集，根据每个模板点到标注区域的距离，计算其权重系数；在实际图片上滑动匹配，在每个位置计算模板和图片之间的匹配得分，并保存结果；对上一步的结果进行非极大值抑制，得到一组局部得分最高的位置及其匹配分数；根据分数阈值对上一步的结果进行过滤，得到最终匹配结果。本发明在标准图片上手工标注出需要建立模板的区域，在整个标准图片中计算梯度值和梯度方向并抽取出模板点，然后根据模板点距离标注区域的远近对其进行权重打分，对于距离超过阈值的模板点做排除处理，以达到凸出重点区域、避免噪声干扰的目的。

Description

基于标注的形状匹配算法
技术领域
本发明涉及视觉检测领域，特别涉及一种基于标注的形状匹配算法。
背景技术
在工业机器视觉领域，经常需要定位图片中一个物品或物品的一个部分，常见的算法是从标准图片建立模板，然后在后续的图片中搜索这个模板，以实现目标定位、姿态估计、缺陷检测等功能，由此可见模板匹配是工业机器视觉的一个基础功能。
模板匹配的具体做法有很多种：灰度值相似度、边缘均方距离、广义霍夫变换、几何哈希、形状匹配等等。这些算法被广泛研究和应用，使用中发现它们各有问题，其中灰度值相似度算法对光照变化敏感、广义霍夫变换速度慢并且对遮挡和扭曲敏感、几何哈希法在复杂场景下效率低下，相比较而言，形状匹配算法较为高效、鲁邦，实际应用中也被广泛接受，但是它也有缺点：标准图中的所有边缘都将被纳入模板，不仅没有侧重关键位置，而且会包含标准图中的一些噪声，这些缺点会导致匹配效率低下，甚至匹配错误。
发明内容
本发明提供了一种基于标注的形状匹配算法，以解决至少一个上述技术问题。
为解决上述问题，作为本发明的一个方面，提供了一种基于标注的形状匹配算法，包括：
步骤1，人工在标准图片中标注出关键区域；
步骤2，从标准图片上建立模型，得到模型点集；
步骤3，遍历模型点集，根据每个模板点到标注区域的距离，计算其权重系数，在区域内的权重系数为1，在区域外的，权重系数为0到1之间的小数，距离超过阈值的，权重系数为0；
步骤4，在实际图片上滑动匹配，在每个位置计算模板和图片之间的匹配得分，并保存结果；
步骤5，对上一步的结果进行非极大值抑制，得到一组局部得分最高的位置及其匹配分数；
步骤6，根据分数阈值对上一步的结果进行过滤，得到最终匹配结果。
优选地，步骤4通过下列各式计算匹配得分：
Sj＝SAj*SVj*Wj
SAj＝angle_sub/180
其中，S是整体匹配得分，Sj是单个模板点的匹配得分，即整体匹配得分是所有模板点匹配得分的平均值。
SAj是该模板点梯度方向角度得分，SVj是该模板点梯度值得分，Wj是该点权重；
angle_sub是该模板点的梯度方向角度与实际图片上对应点的梯度方向角度之间的差值；
GradValj是该模板点在实际图片上对应点的梯度值，StdCradValj是该模板点的梯度值；
distj是该模板点到标注区域的最近距离，thDist是距离阈值。
由于采用了上述技术方案，本发明从使用者从实际需求出发，在标准图片上手工标注出需要建立模板的区域，算法在整个标准图片中计算梯度值和梯度方向并抽取出模板点，然后根据模板点距离标注区域的远近对其进行权重打分，对于距离超过阈值的模板点做排除处理，以达到凸出重点区域、避免噪声干扰的目的。
附图说明
图1示意性地示出了标准图片；
图2示意性地示出了使用者标注后的模板图；
图3示意性地示出了算法运行结果(匹配结果右侧的小字体数字是整体匹配距离)。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
本发明提供了一种基于标注的形状匹配算法，包括以下步骤：
步骤1：使用者在标准图片中标注出关键区域；
步骤2：从标准图片上建立模型，得到模型点集；
步骤3：遍历模型点集，根据每个模板点到标注区域的距离，计算其权重系数，在区域内的权重系数为1，在区域外的，权重系数为0到1之间的小数，距离超过阈值thDist的，权重系数为0(实际排除出模板)
步骤4：在实际图片上滑动匹配，在每个位置计算模板和图片之间的匹配得分，并保存结果；
步骤5：对上一步的结果进行非极大值抑制，得到一组局部得分最高的位置及其匹配分数；
步骤6：根据分数阈值对上一步的结果进行过滤，得到最终匹配结果
其中，关于步骤4中匹配得分的计算，公式栈如下：
Sj＝SAj*SVj*Wj 式(2)
SAj＝angle_sub/180 式(3)
其中，式(1)中，S是整体匹配得分，Sj是单个模板点的匹配得分，即整体匹配得分是所有模板点匹配得分的平均值。
式(2)中，SAj是该模板点梯度方向角度得分，SVj是该模板点梯度值得分，Wj是该点权重。
式(3)中，angle_sub是该模板点的梯度方向角度与实际图片上对应点的梯度方向角度之间的差值。
式(4)中，GradVａlj是该模板点在实际图片上对应点的梯度值，StdGradValj是该模板点的梯度值。
式(5)中，distj是该模板点到标注区域的最近距离，thDist是距离阈值。
由于采用了上述技术方案，本发明从使用者从实际需求出发，在标准图片上手工标注出需要建立模板的区域，算法在整个标准图片中计算梯度值和梯度方向并抽取出模板点，然后根据模板点距离标注区域的远近对其进行权重打分，对于距离超过阈值的模板点做排除处理，以达到凸出重点区域、避免噪声干扰的目的。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于标注的形状匹配算法，其特征在于，包括：
步骤1，人工在标准图片中标注出关键区域；
步骤2，从标准图片上建立模型，得到模型点集；
步骤3，遍历模型点集，根据每个模板点到标注区域的距离，计算其权重系数，在区域内的权重系数为1，在区域外的，权重系数为0到1之间的小数，距离超过阈值的，权重系数为0；
步骤4，在实际图片上滑动匹配，在每个位置计算模板和图片之间的匹配得分，并保存结果；
步骤5，对上一步的结果进行非极大值抑制，得到一组局部得分最高的位置及其匹配分数；
步骤6，根据分数阈值对上一步的结果进行过滤，得到最终匹配结果；
步骤4通过下列各式计算匹配得分：
Sj＝SAj*SVj*Wj
SAj＝angle_sub/180
其中，S是整体匹配得分，Sj是单个模板点的匹配得分，即整体匹配得分是所有模板点匹配得分的平均值；
SAj是该模板点梯度方向角度得分，SVj是该模板点梯度值得分，Wj是该模板点权重；
angle_sub是该模板点的梯度方向角度与实际图片上对应点的梯度方向角度之间的差值；
GradValj是该模板点在实际图片上对应点的梯度值，StdGradValj是该模板点的梯度值；
distj是该模板点到标注区域的最近距离，thDist是距离阈值。
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