prepare_object_model_3d 準備 3D 物體模型

prepare_object_model_3d( : : ObjectModel3D, Purpose, OverwriteData, GenParamName, GenParamValue : )ObjectModel3D類型: object_model_3d(-array) → (integer)描述: 3D對象模型的句柄。這是對正在處理的3D對象的引用。Purpose（用途）類型: string → (string)描述: 3D對象模型的用途。默認值: 'shape_based_matching_3d'建議值: 'shape_based_matching_3d', 'segmentation', 'distance_computation'OverwriteData（覆蓋數據）類型: string → (string)描述: 指定是否覆蓋已存在的數據。默認值: 'true'可選值: 'false', 'true'GenParamName（通用參數名稱）類型: attribute.name-array → (string / real / integer)描述: 通用參數的名稱列表。默認值: []可選值: 'distance_to', 'max_area_holes', 'max_distance', 'method', 'sampling_dist_abs', 'sampling_dist_rel'GenParamValue（通用參數值）類型: attribute.value-array → (string / real / integer)描述: 通用參數的值列表。默認值: []建議值: 0, 1, 100, 'auto', 'triangles', 'points', 'primitive', 'kd-tree', 'voxel', 'linear', 0.01, 0.03ObjectModel3D: 表示3D對象模型的句柄。通常用于標識和操作特定的3D模型。
Purpose: 定義該3D模型的用途，例如基于形狀的匹配 (shape_based_matching_3d)、分割 (segmentation) 或距離計算 (distance_computation)。
OverwriteData: 決定是否覆蓋已有數據。如果設置為 'true'，則會替換現有數據；如果為 'false'，則保留原有數據。GenParamName 和 GenParamValue: 這兩個參數成對出現，用于指定通用參數的名稱和對應的值。例如：'distance_to': 計算距離的目標。'max_area_holes': 最大孔洞面積。'method': 使用的方法，如 'kd-tree' 或 'voxel'。

read_shape_model_3d — 讀取3D匹配模型

read_shape_model_3d( : : FileName : ShapeModel3DID)FileName類型: filename.read → (string)描述: 包含 3D 形狀模型的文件名（包括路徑）。文件擴展名: .sm3示例: "model.sm3" 或 "C:/models/example.sm3"輸出參數 (Output Parameters)ShapeModel3DID類型: shape_model_3d → (integer)描述: 讀取的 3D 形狀模型的句柄。此句柄用于后續處理和操作。

create_shape_model_3d 準備要匹配的3D模型

create_shape_model_3d( : : ObjectModel3D, CamParam, RefRotX, RefRotY, RefRotZ, OrderOfRotation, LongitudeMin, LongitudeMax, LatitudeMin, LatitudeMax, CamRollMin, CamRollMax, DistMin, DistMax, MinContrast, GenParamName, GenParamValue : ShapeModel3DID)ObjectModel3D類型: object_model_3d → (integer)描述: 輸入的 3D 對象模型句柄。用于標識和引用特定的 3D 模型。CamParam類型: campar → (real / integer / string)描述: 內部相機參數，用于定義相機的內參（如焦距、主點位置等）。RefRotX類型: angle.rad → (real)描述: 參考方向：繞 X 軸的旋轉角度或 Rodriguez 向量的 X 分量（單位為弧度或無單位）。默認值: 0建議值: -1.57, -0.78, -0.17, 0., 0.17, 0.78, 1.57RefRotY類型: angle.rad → (real)描述: 參考方向：繞 Y 軸的旋轉角度或 Rodriguez 向量的 Y 分量（單位為弧度或無單位）。默認值: 0建議值: -1.57, -0.78, -0.17, 0., 0.17, 0.78, 1.57RefRotZ類型: angle.rad → (real)描述: 參考方向：繞 Z 軸的旋轉角度或 Rodriguez 向量的 Z 分量（單位為弧度或無單位）。默認值: 0建議值: -1.57, -0.78, -0.17, 0., 0.17, 0.78, 1.57OrderOfRotation類型: string → (string)描述: 參考方向中旋轉值的意義。默認值: 'gba'可選值: 'abg', 'gba', 'rodriguez'LongitudeMin 和 LongitudeMax類型: angle.rad → (real)描述: 模型視圖的最小和最大經度范圍（單位為弧度）。默認值: LongitudeMin = -0.35, LongitudeMax = 0.35限制條件: LongitudeMax >= LongitudeMinLatitudeMin 和 LatitudeMax類型: angle.rad → (real)描述: 模型視圖的最小和最大緯度范圍（單位為弧度）。默認值: LatitudeMin = -0.35, LatitudeMax = 0.35限制條件: -π/2 <= LatitudeMin <= π/2, -π/2 <= LatitudeMax <= π/2, LatitudeMax >= LatitudeMinCamRollMin 和 CamRollMax類型: angle.rad → (real)描述: 模型視圖的最小和最大相機滾轉角（單位為弧度）。默認值: CamRollMin = -3.1416, CamRollMax = 3.1416限制條件: CamRollMax >= CamRollMinDistMin 和 DistMax類型: number → (real)描述: 模型視圖的最小和最大相機到物體的距離。默認值: DistMin = 0.3, DistMax = 0.4限制條件: DistMin > 0, DistMax >= DistMinMinContrast類型: number → (integer)描述: 搜索圖像中物體的最低對比度。默認值: 10建議值: 1, 2, 3, 5, 7, 10, 20, 30, 1000, 2000, 5000GenParamName 和 GenParamValue類型: attribute.name(-array) → (string) 和 attribute.value(-array) → (integer / real / string)描述: 控制操作行為的通用參數名稱及其對應值。默認值: []示例名稱: 'metric', 'min_face_angle', 'num_levels'示例值: 0, 1, 2, 'auto', 'ignore_local_polarity''ignore_local_polarity'：忽略局部極性變化，適合一般場景'ignore_part_polarity'：忽略更大區域的極性變化，能顯著加快紋理背景下的搜索速度

find_shape_model_3d ——發現匹配模型

find_shape_model_3d(Image : : ShapeModel3DID, MinScore, Greediness, NumLevels, GenParamName, GenParamValue : Pose, CovPose, Score)
輸入參數 (Input Parameters)Image類型: (multichannel-)image → object (byte / uint2)描述: 輸入圖像，用于在其中查找 3D 形狀模型。可以是單通道或多通道圖像。ShapeModel3DID類型: shape_model_3d → (integer)描述: 3D 形狀模型的句柄。通常是通過 create_shape_model_3d 或 read_shape_model_3d 創建或加載的模型。MinScore類型: real → (real)描述: 找到的模型實例的最低得分閾值。只有得分高于此值的實例才會被返回。默認值: 0.7建議值: 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0典型范圍: 0 ≤ MinScore ≤ 1最小增量: 0.01推薦增量: 0.05Greediness類型: real → (real)描述: 搜索啟發式的“貪婪度”。值越小，搜索越安全但速度較慢；值越大，搜索越快但可能錯過匹配。默認值: 0.9建議值: 0.0, 0.1, 0.2, ..., 1.0典型范圍: 0 ≤ Greediness ≤ 1最小增量: 0.01推薦增量: 0.05NumLevels類型: integer-array → (integer)描述: 匹配過程中使用的金字塔層數。如果數組長度為 2，則表示最低和最高金字塔層。默認值: 0可選值: 0, 1, 2, ..., 10GenParamName 和 GenParamValue類型: attribute.name-array → (string) 和 attribute.value-array → (integer / real / string)描述: 控制操作行為的通用參數名稱及其對應值。默認值: []示例名稱: 'border_model', 'cam_roll_max', 'cam_roll_min', 'cov_pose_mode', ...示例值: -0.78, -0.35, 0.0, 'none', 'true', 'false', ...輸出參數 (Output Parameters)Pose類型: pose(-array) → (real / integer)描述: 找到的 3D 形狀模型的姿態（位置和方向）。每個姿態由 6 個參數表示：3 個平移參數和 3 個旋轉參數。CovPose類型: real-array → (real)描述: 姿態參數的 6 個標準差或 36 個協方差值，用于評估姿態估計的不確定性。Score類型: real-array → (real)描述: 找到的 3D 形狀模型實例的匹配得分。分數越高，匹配質量越好。

project_shape_model_3d 將三維形狀模型的邊緣投影到圖像坐標中。

project_shape_model_3d( : ModelContours : ShapeModel3DID, CamParam, Pose, HiddenSurfaceRemoval, MinFaceAngle : )
輸出參數 (Output Parameters)ModelContours類型: xld_cont-array → object描述: 模型視圖的輪廓表示。以 XLD（擴展線描述符）格式存儲，可用于繪制或分析。輸入參數 (Input Parameters)ShapeModel3DID類型: shape_model_3d → (integer)描述: 3D 形狀模型的句柄。通常是通過 create_shape_model_3d 或 read_shape_model_3d 創建或加載的模型。CamParam類型: campar → (real / integer / string)描述: 內部相機參數，用于定義相機的內參（如焦距、主點位置等）。Pose類型: pose → (real / integer)描述: 3D 形狀模型在世界坐標系中的姿態（位置和方向）。姿態由 6 個參數表示：3 個平移參數和 3 個旋轉參數。HiddenSurfaceRemoval類型: string → (string)描述: 是否移除隱藏表面（即是否啟用隱藏面剔除）。默認值: 'true'可選值: 'false', 'true'MinFaceAngle類型: angle.rad → (real / integer)描述: 顯示邊緣所需的最小面角度（單位為弧度）。小于該角度的邊緣將被忽略。默認值: 0.523599（約 30 度）建議值: 0.17, 0.26, 0.35, 0.52

示例

‘ignore_part_polarity’：忽略更大區域的極性變化，能顯著加快紋理背景下的搜索速度

* 這個示例程序展示了如何使用HALCON的3D基于形狀的匹配
* 來找到瓷磚間隔片的3D姿態* 由于背景紋理較強，在create_shape_model_3d()中使用'ignore_part_polarity'度量
* 以加快搜索速度。為了展示速度提升，創建了兩個3D形狀模型：
* 一個使用'ignore_local_polarity'度量，另一個使用'ignore_part_polarity'度量* 然后，為每個找到的對象顯示輪廓并比較搜索時間* 本示例還使用了'lowest_model_level'選項，這在示例程序
* 3d_matching_lowest_model_level.hdev中有更詳細的解釋* 關閉顯示更新
dev_update_off ()* 獲取并設置異常處理偏好(抑制已處理異常的對話框)
dev_get_preferences ('suppress_handled_exceptions_dlg', SuppressHandledExceptionsDlg)
dev_set_preferences ('suppress_handled_exceptions_dlg', 'true')* 設置相機參數(可以通過相機標定獲得)
gen_cam_par_area_scan_division (0.0269462, -354.842, 1.27964e-005, 1.28e-005, 254.24, 201.977, 512, 384, CamParam)* 從相機參數中獲取圖像寬度和高度
get_cam_par_data (CamParam, 'image_width', IWidth)
get_cam_par_data (CamParam, 'image_height', IHeight)* 關閉并重新打開顯示窗口
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 512 * 1.5, 384 * 1.5, 'black', WindowHandle)* 設置顯示字體
set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false')* 設置線寬為2
dev_set_line_width (2)* 定義顏色數組
Colors := ['blue','forest green','black']* 獲取用于搜索的兩個形狀模型
acquire_shape_models (WindowHandle, CamParam, ShapeModel3DID1, ShapeModel3DID2)* 顯示繼續消息并暫停
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()* 設置匹配參數
MatchingParameters := ['num_matches','pose_refinement']
MatchingParameterValues := [2,'least_squares_high']
MinScore := 0.65
Greediness := 0.9
NumLevels := 0* 匹配循環
NumImages := 9
for I := 1 to NumImages by 1* 讀取圖像read_image (Image, 'tile_spacers/tile_spacers_' + I$'02')* 顯示圖像(使用藍色)dev_set_color (Colors[0])dev_display (Image)* 使用'ignore_local_polarity'度量的模型1查找最多兩個實例Message := 'Search model with \'ignore_local_polarity\' ...'disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, Colors, 'true')* 記錄開始時間count_seconds (Seconds1)* 執行3D形狀匹配find_shape_model_3d (Image, ShapeModel3DID1, MinScore, Greediness, NumLevels, MatchingParameters, MatchingParameterValues, Pose, CovPose, Score1)* 記錄結束時間count_seconds (Seconds2)Time1 := Seconds2 - Seconds1* 通過投影3D形狀模型來可視化找到的匹配for J := 0 to |Score1| - 1 by 1PoseTmp := Pose[J * 7:J * 7 + 6]project_shape_model_3d (ModelContours, ShapeModel3DID1, CamParam, PoseTmp, 'true', rad(30))dev_display (ModelContours)endfor* 顯示匹配結果信息Message := 'Search model with \'ignore_local_polarity\': ' + |Score1| + ' Match(es) found in ' + Time1$'.1f' + ' s'disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, Colors, 'true')* 使用'ignore_part_polarity'度量的模型2查找最多兩個實例dev_set_color (Colors[1])Message[1] := 'Search model with \'ignore_part_polarity\' ...'disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, Colors, 'true')* 記錄開始時間count_seconds (Seconds1)* 執行3D形狀匹配find_shape_model_3d (Image, ShapeModel3DID2, MinScore, Greediness, NumLevels, MatchingParameters, MatchingParameterValues, Pose, CovPose, Score2)* 記錄結束時間count_seconds (Seconds2)Time2 := Seconds2 - Seconds1* 通過投影3D形狀模型來可視化找到的匹配(使用虛線樣式)set_line_style (WindowHandle, [10,10])for J := 0 to |Score2| - 1 by 1PoseTmp := Pose[J * 7:J * 7 + 6]project_shape_model_3d (ModelContours, ShapeModel3DID1, CamParam, PoseTmp, 'true', rad(30))dev_display (ModelContours)endforset_line_style (WindowHandle, [])* 顯示匹配結果信息和速度提升因子Message[1] := 'Search model with \'ignore_part_polarity\':  ' + |Score2| + ' Match(es) found in ' + Time2$'.1f' + ' s'Message[2] := 'Speed-up factor with \'ignore_part_polarity\': ' + (Time1 / Time2)$'.1f'disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, Colors, 'true')* 如果不是最后一張圖像，顯示繼續消息并暫停if (I < NumImages)disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()endif
endfor* 暫停程序
stop ()* 清除3D形狀模型
clear_shape_model_3d (ShapeModel3DID1)
clear_shape_model_3d (ShapeModel3DID2)* 恢復異常處理偏好設置
dev_set_preferences ('suppress_handled_exceptions_dlg', SuppressHandledExceptionsDlg)* 這個示例程序展示了如何使用HALCON的3D基于形狀的匹配
* 來找到瓷磚間隔片的3D姿態* 由于背景紋理較強，在create_shape_model_3d()中使用'ignore_part_polarity'度量
* 以加快搜索速度。為了展示速度提升，創建了兩個3D形狀模型：
* 一個使用'ignore_local_polarity'度量，另一個使用'ignore_part_polarity'度量* 然后，為每個找到的對象顯示輪廓并比較搜索時間* 本示例還使用了'lowest_model_level'選項，這在示例程序
* 3d_matching_lowest_model_level.hdev中有更詳細的解釋* 關閉顯示更新
dev_update_off ()* 獲取并設置異常處理偏好(抑制已處理異常的對話框)
dev_get_preferences ('suppress_handled_exceptions_dlg', SuppressHandledExceptionsDlg)
dev_set_preferences ('suppress_handled_exceptions_dlg', 'true')* 設置相機參數(可以通過相機標定獲得)
gen_cam_par_area_scan_division (0.0269462, -354.842, 1.27964e-005, 1.28e-005, 254.24, 201.977, 512, 384, CamParam)* 從相機參數中獲取圖像寬度和高度
get_cam_par_data (CamParam, 'image_width', IWidth)
get_cam_par_data (CamParam, 'image_height', IHeight)* 關閉并重新打開顯示窗口
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 512 * 1.5, 384 * 1.5, 'black', WindowHandle)* 設置顯示字體
set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false')* 設置線寬為2
dev_set_line_width (2)* 定義顏色數組
Colors := ['blue','forest green','black']* 獲取用于搜索的兩個形狀模型
acquire_shape_models (WindowHandle, CamParam, ShapeModel3DID1, ShapeModel3DID2)* 顯示繼續消息并暫停
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()* 設置匹配參數
MatchingParameters := ['num_matches','pose_refinement']
MatchingParameterValues := [2,'least_squares_high']
MinScore := 0.65
Greediness := 0.9
NumLevels := 0* 匹配循環
NumImages := 9
for I := 1 to NumImages by 1* 讀取圖像read_image (Image, 'tile_spacers/tile_spacers_' + I$'02')* 顯示圖像(使用藍色)dev_set_color (Colors[0])dev_display (Image)* 使用'ignore_local_polarity'度量的模型1查找最多兩個實例Message := 'Search model with \'ignore_local_polarity\' ...'disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, Colors, 'true')* 記錄開始時間count_seconds (Seconds1)* 執行3D形狀匹配find_shape_model_3d (Image, ShapeModel3DID1, MinScore, Greediness, NumLevels, MatchingParameters, MatchingParameterValues, Pose, CovPose, Score1)* 記錄結束時間count_seconds (Seconds2)Time1 := Seconds2 - Seconds1* 通過投影3D形狀模型來可視化找到的匹配for J := 0 to |Score1| - 1 by 1PoseTmp := Pose[J * 7:J * 7 + 6]project_shape_model_3d (ModelContours, ShapeModel3DID1, CamParam, PoseTmp, 'true', rad(30))dev_display (ModelContours)endfor* 顯示匹配結果信息Message := 'Search model with \'ignore_local_polarity\': ' + |Score1| + ' Match(es) found in ' + Time1$'.1f' + ' s'disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, Colors, 'true')* 使用'ignore_part_polarity'度量的模型2查找最多兩個實例dev_set_color (Colors[1])Message[1] := 'Search model with \'ignore_part_polarity\' ...'disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, Colors, 'true')* 記錄開始時間count_seconds (Seconds1)* 執行3D形狀匹配find_shape_model_3d (Image, ShapeModel3DID2, MinScore, Greediness, NumLevels, MatchingParameters, MatchingParameterValues, Pose, CovPose, Score2)* 記錄結束時間count_seconds (Seconds2)Time2 := Seconds2 - Seconds1* 通過投影3D形狀模型來可視化找到的匹配(使用虛線樣式)set_line_style (WindowHandle, [10,10])for J := 0 to |Score2| - 1 by 1PoseTmp := Pose[J * 7:J * 7 + 6]project_shape_model_3d (ModelContours, ShapeModel3DID1, CamParam, PoseTmp, 'true', rad(30))dev_display (ModelContours)endforset_line_style (WindowHandle, [])* 顯示匹配結果信息和速度提升因子Message[1] := 'Search model with \'ignore_part_polarity\':  ' + |Score2| + ' Match(es) found in ' + Time2$'.1f' + ' s'Message[2] := 'Speed-up factor with \'ignore_part_polarity\': ' + (Time1 / Time2)$'.1f'disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 12, 12, Colors, 'true')* 如果不是最后一張圖像，顯示繼續消息并暫停if (I < NumImages)disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()endif
endfor* 暫停程序
stop ()* 清除3D形狀模型
clear_shape_model_3d (ShapeModel3DID1)
clear_shape_model_3d (ShapeModel3DID2)* 恢復異常處理偏好設置
dev_set_preferences ('suppress_handled_exceptions_dlg', SuppressHandledExceptionsDlg)

'lowest_model_level’參數可減少內存需求

* 本示例展示如何使用HALCON基于形狀的3D匹配技術
* 來定位瓷磚間隔片的3D姿態。由于物體在圖像中較大，
* 3D模型需要許多不同視角的內部表示，導致模型內存消耗很高。
* 使用'lowest_model_level'參數可減少內存需求：
* - 默認級別為1，提高級別可減少內存(每級約減少3倍)
* - 同時模型創建時間減少2倍/級
* - 代價是匹配魯棒性可能降低，搜索時間略增(5-10%)
*
* 本例設置'lowest_model_level'為3，結果是：
* - 模型內存需求減少6倍
* - 模型創建時間減少4倍* 關閉顯示更新
dev_update_off ()* 獲取并設置異常處理偏好(抑制已處理異常的對話框)
dev_get_preferences ('suppress_handled_exceptions_dlg', SuppressHandledExceptionsDlg)
dev_set_preferences ('suppress_handled_exceptions_dlg', 'true')* 設置相機參數(可通過相機標定獲得)
gen_cam_par_area_scan_division (0.0269462, -354.842, 1.27964e-005, 1.28e-005, 254.24, 201.977, 512, 384, CamParam)* 獲取圖像尺寸
get_cam_par_data (CamParam, 'image_width', IWidth)
get_cam_par_data (CamParam, 'image_height', IHeight)* 讀取示例圖像并初始化窗口
read_image (Image, 'tile_spacers/tile_spacers_color_01')
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 512 * 1.5, 384 * 1.5, 'white', WindowHandle)
set_display_font (WindowHandle, 16, 'mono', 'true', 'false')
dev_set_line_width (3)* 嘗試從磁盤讀取3D形狀模型
dev_clear_window ()
disp_message (WindowHandle, 'Reading the 3D shape model file from disk ...', 'window', 12, 12, 'black', 'false')
tryread_shape_model_3d ('tile_spacer.sm3', ShapeModel3DID)
catch (Exception)* 如果讀取失敗，則創建新模型* 從DXF文件讀取3D對象模型read_object_model_3d ('tile_spacer.dxf', 0.0001, [], [], ObjectModel3DID, DXFStatus)prepare_object_model_3d (ObjectModel3DID, 'shape_based_matching_3d', 'true', [], [])disp_message (WindowHandle, 'Reading the 3D shape model file from disk ... not found!', 'window', 12, 12, 'red', 'false')disp_message (WindowHandle, 'Creating the 3D shape model (may take a few seconds) ...', 'window', 42, 12, 'black', 'false')* 記錄模型創建時間count_seconds (S1)* 關鍵參數設置：使用'lowest_model_level'=3來優化內存和創建時間create_shape_model_3d (ObjectModel3DID, CamParam, 0, 0, 0, 'gba', -rad(60), rad(60), -rad(60), rad(60), 0, rad(360), 0.26, 0.27, 10, 'lowest_model_level', 3, ShapeModel3DID)count_seconds (S2)T := S2 - S1* 清理原始3D對象模型clear_object_model_3d (ObjectModel3DID)* 顯示創建時間disp_message (WindowHandle, 'Creation time: ' + T$'.3' + ' s', 'window', 72, 12, 'black', 'false')* 嘗試保存模型trydisp_message (WindowHandle, 'Writing model to disk ...', 'window', 102, 12, 'black', 'false')write_shape_model_3d (ShapeModel3DID, 'tile_spacer.sm3')catch (Exception)disp_message (WindowHandle, 'Writing model to disk ... failed!', 'window', 102, 12, 'red', 'false')disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')stop ()endtry
endtry* 顯示模型級別信息
disp_lowest_model_level_info (WindowHandle)
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()* 匹配階段
Times := []
NumImages := 12
for I := 1 to NumImages by 1read_image (Image, 'tile_spacers/tile_spacers_color_' + I$'02')dev_display (Image)* 查找最多3個實例(設置'border_model'為'true'因為物體可能接觸圖像邊界)count_seconds (Seconds1)find_shape_model_3d (Image, ShapeModel3DID, 0.7, 0.85, 0, ['num_matches','max_overlap','border_model'], [3,0.75,'true'], Pose, CovPose, Score)count_seconds (Seconds2)Time := Seconds2 - Seconds1Times := [Times,Time]* 可視化匹配結果for J := 0 to |Score| - 1 by 1* 顯示輪廓PoseTmp := Pose[J * 7:J * 7 + 6]project_shape_model_3d (ModelContours, ShapeModel3DID, CamParam, PoseTmp, 'true', rad(30))dev_set_color ('yellow')dev_display (ModelContours)* 顯示3D坐標系dev_set_colored (3)disp_3d_coord_system (WindowHandle, CamParam, PoseTmp, 0.015)endfor* 顯示姿態參數for K := 0 to |Score| - 1 by 1PoseTmp := Pose[K * 7:K * 7 + 6]display_match_pose (ShapeModel3DID, PoseTmp, WindowHandle)endfor* 顯示匹配結果信息disp_message (WindowHandle, |Score| + ' Match(es) found in ' + Time$'4.2f' + ' s', 'window', 12, 12, 'dark green', ['white','false'])if (I < NumImages)disp_continue_message (WindowHandle, 'black', ['white','false'])stop ()endif
endfor* 清理資源
clear_shape_model_3d (ShapeModel3DID)
dev_set_preferences ('suppress_handled_exceptions_dlg', SuppressHandledExceptionsDlg)
disp_end_of_program_message (WindowHandle, 'black', ['white','false'])

find_shape_model_3d 的 recompute_score 匹配精度

* 本程序演示find_shape_model_3d算子中通用參數'recompute_score'的效果
* 
* 當設置'recompute_score'為'true'時，姿態優化后會重新計算分數，
* 這可能導致分數值略有不同(但更一致)，代價是執行時間稍長* 初始化相機參數
gen_cam_par_area_scan_division (0.01, 0, 7e-6, 7e-6, 320, 240, 640, 480, CamParam)
get_cam_par_data (CamParam, 'image_width', Width)
get_cam_par_data (CamParam, 'image_height', Height)* 創建顯示窗口
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)
dev_set_part (0, 0, Height - 1, Width - 1)
set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false')
dev_update_off ()* 創建立方體3D模型
X := [-1,-1,1,1,-1,-1,1,1]  * X坐標
Y := [1,-1,-1,1,1,-1,-1,1]  * Y坐標
Z := [-1,-1,-1,-1,1,1,1,1]  * Z坐標
Polygons := [4,0,1,2,3,4,4,5,6,7,4,0,1,5,4,4,3,2,6,7,4,0,3,7,4,4,1,2,6,5]  * 多邊形定義
gen_object_model_3d_from_points (X, Y, Z, ObjectModel3DID)
set_object_model_3d_attrib_mod (ObjectModel3DID, 'polygons', [], Polygons)* 準備3D對象模型用于匹配
prepare_object_model_3d (ObjectModel3DID, 'shape_based_matching_3d', 'true', [], [])* 顯示3D對象模型
disp_object_model_3d_safe (WindowHandle, ObjectModel3DID, CamParam, [0,0,11,30,40,0,0], [], [])
disp_message (WindowHandle, '3D Object Model of a Cube', 'window', 12, 12, 'black', 'true')
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()* 生成3D形狀模型
create_cube_shape_model_3d (WindowHandle, ObjectModel3DID, CamParam, ShapeModel3DID)
clear_object_model_3d (ObjectModel3DID)* 初始化存儲變量
Scores1 := []  * 存儲recompute_score=false的分數
Scores2 := []  * 存儲recompute_score=true的分數
Times1 := []   * 存儲recompute_score=false的時間
Times2 := []   * 存儲recompute_score=true的時間
Longitudes := []  * 存儲經度值* 設置固定參數
Latitude := rad(45)  * 固定緯度
Distance := 11.5     * 固定距離* 設置顯示屬性
dev_set_color ('green')
dev_set_line_width (2)* 主循環：在30-60度經度范圍內測試
for Longitude := rad(30) to rad(60) by rad(0.25)* 將球坐標轉換為笛卡爾坐標convert_point_3d_spher_to_cart (Longitude, Latitude, Distance, '-y', '-z', CamX, CamY, CamZ)* 創建相機姿態create_cam_pose_look_at_point (CamX, CamY, CamZ, 0, 0, 0, '-y', 0, CamPose)* 防止閃爍set_system ('flush_graphic', 'false')* 生成立方體的合成圖像project_cube_image (Image, CamPose, CamParam, X, Y, Z, Polygons)* 第一次匹配：recompute_score=falsecount_seconds (Seconds1)find_shape_model_3d (Image, ShapeModel3DID, 0.7, 0.9, 0, [], [], Pose1, CovPose1, Score1)count_seconds (Seconds2)Time1 := (Seconds2 - Seconds1) * 1000.0  * 轉換為毫秒* 第二次匹配：recompute_score=truecount_seconds (Seconds1)find_shape_model_3d (Image, ShapeModel3DID, 0.7, 0.9, 0, 'recompute_score', 'true', Pose2, CovPose2, Score2)count_seconds (Seconds2)Time2 := (Seconds2 - Seconds1) * 1000.0  * 轉換為毫秒* 顯示匹配結果dev_display (Image)if (|Score1| == 1 and |Score2| == 1)* 顯示匹配輪廓project_shape_model_3d (ModelContours, ShapeModel3DID, CamParam, Pose1, 'true', rad(30))dev_display (ModelContours)* 顯示當前經度信息disp_message (WindowHandle, 'Matching at Longitude: ' + deg(Longitude)$'3.1f' + ' deg (from 30 to 60 deg)', 'window', 12, 12, 'white', 'false')* 生成并顯示匹配結果消息gen_matching_result_message (Time1, Time2, Score1, Score2, Message)disp_message (WindowHandle, Message, 'window', 420, 12, ['white','yellow','green'], 'false')* 存儲結果數據Longitudes := [Longitudes,deg(Longitude)]Scores1 := [Scores1,Score1]Scores2 := [Scores2,Score2]Times1 := [Times1,Time1]Times2 := [Times2,Time2]endif* 恢復圖形刷新set_system ('flush_graphic', 'true')* 通過繪制不可見線條強制刷新顯示disp_line (WindowHandle, -1, -1, -1, -1)
endfor* 顯示分數值對比圖
dev_clear_window ()
Title := ['\'recompute_score\'=\'false\'','\'recompute_score\'=\'true\'']
Colors := ['yellow','green']
plot_tuple (WindowHandle, Longitudes, [Scores1,Scores2], 'Longitude [deg]', 'Matching score', Colors, ['ticks_x','ticks_y','end_y'], [6,.01,1])
disp_message (WindowHandle, Title, 'window', 12, 350, Colors, 'false')
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
stop ()* 顯示時間消耗對比圖
dev_clear_window ()
plot_tuple (WindowHandle, Longitudes, [Times1,Times2], 'Longitude [deg]', 'Matching time [ms]', Colors, 'ticks_x', 6)
disp_message (WindowHandle, Title, 'window', 12, 350, Colors, 'false')* 清理3D形狀模型
clear_shape_model_3d (ShapeModel3DID)

Halcon 3D 表面匹配