wly2020-robot

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这个从表面意思上看,是这是模板尺寸范围是0.2-1.1,为什么会是0.2尺寸一下的模板呢?如果要检测一定范围内尺寸的模板,应该如何设置训练scale step?请指教,谢谢!

按照你的建议,我测试了。发现有一张图片正常,其它图片匹配还算正常。 不正常图片: ![image](https://user-images.githubusercontent.com/74177007/99800326-2827e700-2b6f-11eb-85af-64cf85975cae.png) 终端结果: ![image](https://user-images.githubusercontent.com/74177007/99800436-5279a480-2b6f-11eb-9382-a576c4258ab0.png) 正常图片: ![image](https://user-images.githubusercontent.com/74177007/99800534-7806ae00-2b6f-11eb-8287-113dd3709a5c.png) 显示结果: ![image](https://user-images.githubusercontent.com/74177007/99800605-979dd680-2b6f-11eb-88ae-52dbde4f81b5.png) 出现这种情况是什么原因导致的呢?

谢谢!我想要的应用场景是:物件形状一样,但是大小不一样,也能正确检测。你的意思是偶尔出现误匹配也是正常的?

嗯,明白了,谢谢!

嗯,但是我用两种方法制作模板得到匹配效果差很远。第一种通过在原图上鼠标画目标区域矩形截图;第二种通过在原图上鼠标多个点选任意目标区域截图;测试下来,第一种模板制作匹配效果要比第二种制作模板匹配效果好很多;我初步分析是由于第二种制作模板多产生了一条封闭的轮廓,由此产生一些特征点,有没有办法从算法上消除这种影响?因为我觉得第二种模板制作方法适应面更广。详细请看附件,期待你的回复,谢谢! 第一种模板制作原图: ![srcImage1](https://user-images.githubusercontent.com/74177007/123496594-70eed380-d65b-11eb-87d3-f5327b1be76c.png) 第一种模板制作训练图: ![modelImage1](https://user-images.githubusercontent.com/74177007/123496607-7fd58600-d65b-11eb-9070-1aa69213329c.png) 第二种模板制作原图: ![srcImage2](https://user-images.githubusercontent.com/74177007/123496619-9085fc00-d65b-11eb-8f26-4f4c7e7020ac.png) 第二种模板制作训练图: ![modelImage2](https://user-images.githubusercontent.com/74177007/123496638-a09ddb80-d65b-11eb-9318-19518270e5e3.png)

第二种分割出来的图片会有掩码。

谢谢你的回复!我把strong thresh设置为120或60,weak thresh设置为60或30,还是去不掉训练边缘点。详情请看附件: 原图: ![1625020511(1)](https://user-images.githubusercontent.com/74177007/123893879-cc88cc00-d98f-11eb-8098-efb4bd0e2b91.png) 训练图: ![Uploading 1625020468(1).png…]()

手机拍照效果不是太好。补上 ![1625020468(1)](https://user-images.githubusercontent.com/74177007/123894750-45d4ee80-d991-11eb-9aa1-e429617134ad.png)

但是对于黑底背景,把strong thresh阈值设置为60,weak thresh阈值设置为30。还是有效果的。详情请看附件: 原图: ![image](https://user-images.githubusercontent.com/74177007/123895369-546fd580-d992-11eb-85f0-d48109b7413c.png) 模板训练图: ![1625022013(1)](https://user-images.githubusercontent.com/74177007/123895596-a7e22380-d992-11eb-9bae-35f9c349de86.png)

但是匹配得分降低了。