基于opencv模板匹配的目标识别方法

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源图像(工件)

匹配结果

端点空间坐标输出

模板图像(焊缝)

因此 通过匹配得到焊缝位置,使用getPointXYZ将像素坐标(u,v)转化为相机坐标(x,y,z)。从而得到焊缝的空间坐标,后续将xyz传给机械臂,为手眼标定做准备。

其中可能matchTemplate的输入图像要求是三通道,而我得到的rgbd为四通道,需用使用cvtColor将四通道改为三通道(cv::cvtColor(rgbd, rgbd, COLOR_BGRA2BGR);)很关键,当时纠结了多会儿。

哪些地方是模板匹配?

模板匹配是这种用于查找与模板图像(补丁)匹配(之类)的图像区域的技术。

觉得补丁需用是另另一个多矩形,可能并就有所有的矩形就有相关的。在你这种 情况下,可不不需要 使用掩模来隔离应该用于找到匹配的补丁偏离 。

模板图像(T):将与模板图像进行比较的补丁图像

关键代码

焊缝锁定

它是如保工作的?

可能pcl的点云模板匹配遇到了各种困难,暂时先用opencv的模板匹配函数做另另一个多简单的焊缝识别,看看效果。此法律方法的缺乏就在于物体和相机位置需用固定,只允许微小位移,因此 数据将失效。

源图像--->模板图像--->匹配结果

OpenCV在函数matchTemplate()中实现模板匹配。可用的法律方法有以下6种(我采取的上第二种):

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