请问算子的匹配精度够不够？

[libaineu2004]

halcon论坛有关讨论： http://www.ihalcon.com/read-16881-1.html 有热心网友的回复： opencv自带的匹配一般满足不了工业需求，对于精度要求不高的场合，shape_based_matching就够用了，还带缩放和旋转噢。 用相机拿实物测试一下就知道了，相机和实物不动，有时候测试出来的角度不一样，有些偏1°上下波动，就是同一条件多次触发测试。当然这和检测的图像也有一些关系，有些效果好的图像是比较稳定的。

[meiqua]

不知道用了ICP没，不用的话波动2个像素左右正常

[libaineu2004]

不知道用了ICP没，不用的话波动2个像素左右正常

能否简单介绍一下ICP的原理？谢谢

[meiqua]

网上很多介绍

[zhirui-gao]

不知道用了ICP没，不用的话波动2个像素左右正常

请问一下，相机和物体不动，有时候选择的模板有一定差异，icp之后的结果也有1-2个像素的差异，有什么办法可以进一步提高匹配的稳定性吗？

[meiqua]

@zhirui-gao 模板有差异的话后面确实修正不回来，因为模板是基准。

[zhirui-gao]

@zhirui-gao 模板有差异的话后面确实修正不回来，因为模板是基准。

好的，谢谢

[zhirui-gao]

请问一下，subpixel分支主要修改的哪些地方，亚像素是指的icp的亚像素还是linemod的亚像素？

[meiqua]

@zhirui-gao 主要修改了ICP

[libaineu2004]

master分支支持icp吗？

[DennisLiu1993]

@zhirui-gao @libaineu2004 可以參考下我寫的NCC-Based的模板匹配，實際測試相機和物體不動基本不會有誤差 https://github.com/DennisLiu1993/Fastest_Image_Pattern_Matching

[libaineu2004]

@zhirui-gao @libaineu2004 可以參考下我寫的NCC-Based的模板匹配，實際測試相機和物體不動基本不會有誤差 https://github.com/DennisLiu1993/Fastest_Image_Pattern_Matching

源码的算子性能如何？500万以上像素的图片，运算速度快不快？有没有采用simd指令集来实现CPU加速？

[zhirui-gao]

@zhirui-gao @libaineu2004 可以參考下我寫的NCC-Based的模板匹配，實際測試相機和物體不動基本不會有誤差 https://github.com/DennisLiu1993/Fastest_Image_Pattern_Matching

谢谢，我之后会尝试一下

[DennisLiu1993]

@zhirui-gao @libaineu2004 可以參考下我寫的NCC-Based的模板匹配，實際測試相機和物體不動基本不會有誤差 https://github.com/DennisLiu1993/Fastest_Image_Pattern_Matching

源码的算子性能如何？500万以上像素的图片，运算速度快不快？有没有采用simd指令集来实现CPU加速？

怎樣算快? 這樣快不快? Inspection Image : 4024 X 3036

Template Image: 762 X 521

Library	Index	Score	Angle	PosX	PosY	Execution Time
My Tool	0	1	0.046	1725.857	1045.433	112ms
My Tool	1	0.998	-119.979	2662.869	1537.446
My Tool	2	0.991	120.150	1768.936	2098.494
Cognex	0	1	0.030	1725.960	1045.470	125ms
Cognex	1	0.989	-119.960	2663.750	1538.040
Cognex	2	0.983	120.090	1769.250	2099.410
Aisys	0	1	0	1726.000	1045.500	202ms
Aisys	1	0.990	-119.935	2663.630	1539.060
Aisys	2	0.979	120.000	1769.63	2099.780

[libaineu2004]

@zhirui-gao @libaineu2004 可以參考下我寫的NCC-Based的模板匹配，實際測試相機和物體不動基本不會有誤差 https://github.com/DennisLiu1993/Fastest_Image_Pattern_Matching

源码的算子性能如何？500万以上像素的图片，运算速度快不快？有没有采用simd指令集来实现CPU加速？

怎樣算快? 這樣快不快? Inspection Image : 4024 X 3036

Template Image: 762 X 521

Library Index Score Angle PosX PosY Execution Time My Tool 0 1 0.046 1725.857 1045.433 112ms My Tool 1 0.998 -119.979 2662.869 1537.446 My Tool 2 0.991 120.150 1768.936 2098.494 Cognex 0 1 0.030 1725.960 1045.470 125ms Cognex 1 0.989 -119.960 2663.750 1538.040 Cognex 2 0.983 120.090 1769.250 2099.410 Aisys 0 1 0 1726.000 1045.500 202ms Aisys 1 0.990 -119.935 2663.630 1539.060 Aisys 2 0.979 120.000 1769.63 2099.780

1、能否和halcon软件做一下对比？同样的图片，halcon能做到多少ms？ 2、看了你的源码，使用的是原生的opencv算子，能否自主使用simd指令集优化再提速？ 3、你的git项目实现了NCC匹配（ncc match）。下一步有无计划实现形状匹配算子（shape based match）？

[DennisLiu1993]

@zhirui-gao @libaineu2004 可以參考下我寫的NCC-Based的模板匹配，實際測試相機和物體不動基本不會有誤差 https://github.com/DennisLiu1993/Fastest_Image_Pattern_Matching

源码的算子性能如何？500万以上像素的图片，运算速度快不快？有没有采用simd指令集来实现CPU加速？

怎樣算快? 這樣快不快? Inspection Image : 4024 X 3036 Template Image: 762 X 521 Library Index Score Angle PosX PosY Execution Time My Tool 0 1 0.046 1725.857 1045.433 112ms My Tool 1 0.998 -119.979 2662.869 1537.446 My Tool 2 0.991 120.150 1768.936 2098.494 Cognex 0 1 0.030 1725.960 1045.470 125ms Cognex 1 0.989 -119.960 2663.750 1538.040 Cognex 2 0.983 120.090 1769.250 2099.410 Aisys 0 1 0 1726.000 1045.500 202ms Aisys 1 0.990 -119.935 2663.630 1539.060 Aisys 2 0.979 120.000 1769.63 2099.780

1、能否和halcon软件做一下对比？同样的图片，halcon能做到多少ms？ 2、看了你的源码，使用的是原生的opencv算子，能否自主使用simd指令集优化再提速？ 3、你的git项目实现了NCC匹配（ncc match）。下一步有无计划实现形状匹配算子（shape based match）？

1. 手邊沒有halcon的Licence，可能請有Licence的網友補充。Cognex也是行業龍頭，他們的數據已經放到比較表中
2. 就我所知，NCC算法內容只有矩陣捲積(NCC公式的分子)適合用SIMD，這部分opencv內部是由Intel kernel實現了，我相信這部份很難超越
3. 沒有計畫，@meiqua 已經完成大部分內容
4. 這個專案可能改善的部分: 1.金字塔搜尋策略，若你有想到請提供給我 2.meiqua提到的fusion，金字塔NCC匹配中，是先將影像旋轉再進行運算，也就是在同一個level可能對同一張圖旋轉多次，也許能透過OpenCV4.X的GAPI加速

[libaineu2004]

3. 計畫，@meiqua 已經完成大部分內容

1.halcon的官方license可以在，https://www.51halcon.com/thread-387-1-1.html 这个网站提供下载，每个月更新一次license。 2.关于优化提速的建议，国内有高手写了一系列博客，你抽空看看有无帮助。 https://www.cnblogs.com/Imageshop/p/14559685.html https://www.cnblogs.com/Imageshop/p/14615375.html https://www.cnblogs.com/Imageshop/p/14821562.html https://www.cnblogs.com/Imageshop/p/16035727.html https://www.cnblogs.com/Imageshop/p/16277326.html https://www.cnblogs.com/Imageshop/p/16288364.html

[DennisLiu1993]

第一篇提到的問題基本上我的repo都解決了 其他篇關於形狀的，實在是個大工程，有時間再研究吧

Halcon有機會我會試試

[libaineu2004]

1、你写的NCC匹配，建议有必要拿halcon对比测试一下。国内工业界广泛应用halcon。这样测试的结果比较有说服力。 建议多找些图片测试。至少500万像素的图片。主要是速度，精度，稳定性三个指标。 2、你写的NCC匹配，建议新增模板文件保存和读取这个功能。 3、形状匹配的确是大工程。如果你有空闲，建议把meiqua的项目，https://github.com/meiqua/shape_based_matching 使用VC++/MFC实现一下，带人机交互的界面，方便大家使用和测试。