halcon如何识别硬币?
前言
最近一直在学习halcon,在此做了一个案例,分享给大家,效果图如下:
1.思路分析
通过观察,发现1元,5角,1角,它们在面值的文字描述不一样,硬币显示的花纹不一样,如果我们通过模板匹配,那我们需要考虑2个因素,正/反面完全不一样。
换个思路,找到不变的因素【硬币外圈大小】,用最小的变量作为我们判断的基准,从而降低问题的复杂度。
2.代码逻辑分析
- 我们首先指定3个模板【硬币的圆圈大小】
- 读取原图片
- 使用模板匹配
- 标注不同的硬币
3.代码实现
3.1 创建模板
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创建模板 *画外圈圆 draw_circle (3600, Row1, Column1, Radius) gen_circle (Circle, Row1, Column1, Radius) dev_display (Image) *画内圈圆 draw_circle (3600, Row2, Column2, Radius1) gen_circle (Circle1, Row2, Column2, Radius1) *取区域的差 difference (Circle, Circle1, RegionDifference) reduce_domain (ImageEmphasize, RegionDifference, ImageReduced) *创建模板 create_shape_model (ImageReduced, 'auto', -0.39, 0.79, 'auto', 'auto', 'use_polarity', 'auto', 'auto', ModelID) write_shape_model (ModelID, 'D:/WorkSpace/硬币/1元.shm')
3.2 模板匹配
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read_image (Image, 'E:/WorkSpace/HalconDemo/硬币检测/硬币/微信图片_20220620213720.jpg') *均值滤波器 mean_image (Image, ImageMean, 3, 3) *图片增亮 emphasize (ImageMean, ImageEmphasize, 7, 7, 10) *读取模板 read_shape_model ('1元.shm', ModelID) read_shape_model ('1角.shm', ModelID1) read_shape_model ('5角.shm', ModelID2) arr:=[ModelID,ModelID1,ModelID2] *设置字体的样式 set_display_font (3600, 30, 'mono', 'true', 'false') for Index1 := 0 to 2 by 1 *模板匹配 find_shape_model (Image, arr[Index1], -0.39, 0.78, 0.4, 0, 0.5, 'least_squares', 2, 0.9, Row, Column, Angle, Score) if (|Score|>0) tuple_length (Row, Length1) for Index2 := 0 to Length1-1 by 1 *字符串显示的位置 set_tposition (3600, Row[Index2]-40, Column[Index2]-40) switch (Index1) case 0: dev_set_color ('red') write_string (3600, '1元') break case 1: dev_set_color ('green') write_string (3600, '1角') break case 2: dev_set_color ('blue') write_string (3600, '5角') break endswitch endfor endif endfor
4.效果展示
效果1:
效果2:
5.总结
我在这里偷了懒,只是取了外圈大小,来确定不同硬币的识别,如果图片中存在不是硬币,但是大小一样,这样一定会误检,这也是我们的这个方案不严谨的地方,这是案例,我们以学习为主,如果你有更好的方式,请不吝赐教!