创建一个可变形模型，然后使用这个模型在一系列图像中搜索特定的模式，并评估搜索结果

这段代码是使用HALCON软件编写的，HALCON是一个用于机器视觉和图像分析的高级软件包。代码的主要目的是创建一个可变形模型，然后使用这个模型在一系列图像中搜索特定的模式，并评估搜索结果。

dev_update_off ()
Smoothness := 25
read_image (ModelImage, ‘gasket/gasket_model’)
read_image (Image, ‘gasket/gasket_01’)
dev_close_window ()
dev_open_window_fit_image (ModelImage, 0, 0, 500, -1, WindowHandle1)
set_display_font (WindowHandle1, 16, ‘mono’, ‘true’, ‘false’)
get_window_extents (WindowHandle1, Row, Column, Width, Height)
dev_open_window_fit_image (Image, 0, Width + 12, 1024 - Width - 36, -1, WindowHandle2)
set_display_font (WindowHandle2, 16, ‘mono’, ‘true’, ‘false’)
*

• Create variation model
  sobel_amp (ModelImage, EdgeAmplitude, ‘thin_max_abs’, 5)
  create_variation_model (425, 410, ‘byte’, ‘direct’, VariationModelID)
  prepare_direct_variation_model (ModelImage, EdgeAmplitude, VariationModelID, 30, 1.5)
• Create locally deformable model
  create_local_deformable_model (ModelImage, ‘auto’, rad(-10), rad(20), ‘auto’, 0.9, 1.1, ‘auto’, 0.9, 1.1, ‘auto’, ‘none’, ‘use_polarity’, ‘auto’, ‘auto’, [], [], ModelID)
  get_deformable_model_contours (ModelContours, ModelID, 1)
  area_center (ModelImage, Area, Row, Column)
  hom_mat2d_identity (HomMat2DIdentity)
  hom_mat2d_translate (HomMat2DIdentity, Row, Column, HomMat2DTranslate)
  affine_trans_contour_xld (ModelContours, ContoursAffinTrans, HomMat2DTranslate)
  dev_set_window (WindowHandle1)
  dev_set_line_width (2)
  dev_set_color (‘yellow’)
  dev_display (ModelImage)
  dev_display (ContoursAffinTrans)
  disp_message (WindowHandle1, ‘Model image and contours’, ‘window’, 12, 12, ‘black’, ‘true’)
  disp_continue_message (WindowHandle1, ‘black’, ‘true’)
  stop ()
• Process images iteratively
  NumImages := 7
  for Index := 1 to NumImages by 1
  read_image (Image, ‘gasket/gasket_’ + Index$‘02’)
  dev_set_window (WindowHandle2)
  dev_display (Image)
  disp_message (WindowHandle2, ‘Search …’, ‘window’, 12, 12, ‘black’, ‘true’)
  • Find the model in the search image.
  • As result, the rectified image, the respective
  • vector field, and the found contours are queried.
    count_seconds (S1)
    find_local_deformable_model (Image, ImageRectified, VectorField, DeformedContours, ModelID, rad(-10), rad(20), 1, 1, 1, 1, 0.93, 1, 0.7, 0, 0.4, [‘image_rectified’,‘vector_field’,‘deformed_contours’], [‘deformation_smoothness’,‘expand_border’,‘subpixel’], [Smoothness,0,1], Score, Row, Column)
    count_seconds (S2)
    Time := S2 - S1
    if (|Score| > 0)
    gen_warped_mesh_region (VectorField, MeshRegion, Smoothness)
    gen_region_contour_xld (DeformedContours, EdgeRegion, ‘margin’)
    dilation_circle (EdgeRegion, RegionDilation, 2 * Smoothness)
    intersection (RegionDilation, MeshRegion, RegionIntersection)
    dev_set_line_width (1)
    dev_set_color (‘yellow’)
    dev_display (RegionIntersection)
    Found[Index] := |Score|
    dev_set_line_width (2)
    dev_set_color (‘green’)
    dev_display (DeformedContours)
    disp_message (WindowHandle2, [‘Match found in ’ + Time${}^{\prime }1.2f^{\prime }{+}^{\prime }{s}^{\prime }{,}^{\prime }Score{:}^{\prime }+Score$’.2f’], ‘window’, 12, 12, ‘black’, ‘true’)
    dev_set_window (WindowHandle1)
    dev_display (ImageRectified)
    compare_variation_model (ImageRectified, Region, VariationModelID)
    connection (Region, ConnectedRegions)
    select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, ‘area’, ‘and’, 30, 99999)
    count_obj (SelectedRegions, Number)
    if (Number > 0)
    area_center (SelectedRegions, Area, Row1, Column1)
    elliptic_axis (SelectedRegions, Ra, Rb, Phi)
    tuple_gen_const (Number, 1, Ones)
    PointOrder := []
    for Idx := 0 to Number - 1 by 1
    PointOrder := [PointOrder,‘positive’]
    endfor
    gen_ellipse_contour_xld (ContEllipse, Row1, Column1, Phi, Ra + 10, Rb + 10, 0 * Ones, 6.28318 * Ones, PointOrder, 1.5)
    dev_set_color (‘red’)
    dev_display (ContEllipse)
    disp_message (WindowHandle1, ‘Part not OK!’, ‘window’, 12, 12, ‘red’, ‘true’)
    else
    disp_message (WindowHandle1, ‘Part OK’, ‘window’, 12, 12, ‘forest green’, ‘true’)
    endif
    else
    disp_message (WindowHandle2, ‘Nothing found’, ‘window’, 12, 12, ‘black’, ‘true’)
    endif
    if (Index < NumImages)
    disp_continue_message (WindowHandle2, ‘black’, ‘true’)
    stop ()
    endif
    endfor
• Clean up
  clear_deformable_model (ModelID)
  clear_variation_model (VariationModelID)

gasket_model图片：

gasket_01图片：

以下是待检测的图片：
gasket_01.png~gasket_07.png







以下是程序运行结果：

以下是代码的主要步骤和功能：

初始化和窗口设置：设置平滑度（Smoothness）为25，读取模型图像（ModelImage）和第一张搜索图像（Image），然后关闭和重新打开窗口以适应图像大小。

创建变体模型：使用sobel_amp函数提取模型图像的边缘幅度，然后创建并准备一个直接变体模型（VariationModelID）。

创建局部可变形模型：使用create_local_deformable_model函数创建一个局部可变形模型（ModelID），并获取其轮廓。

显示模型图像和轮廓：在第一个窗口中显示模型图像和轮廓，并显示相关信息。

迭代处理图像：循环处理指定数量的图像（NumImages），对每张图像执行以下操作：

读取图像。
显示图像并提示正在搜索。
使用find_local_deformable_model函数在图像中搜索模型，获取结果（如校正后的图像、向量场、变形轮廓）。
计算搜索时间并评估搜索得分。
如果找到匹配项，生成变形区域、边缘区域，并在窗口中显示相关信息。
如果匹配得分大于，进一步处理以检查部件是否合格。
评估部件合格性：使用compare_variation_model函数比较校正后的图像，然后使用select_shape函数选择特定区域，并评估这些区域的中心和椭圆轴。如果找到的区域数量大于，生成一个椭圆轮廓并在窗口中显示，表示部件不合格。

清理：在处理完所有图像后，清理可变形模型和变体模型。

代码中使用了多个HALCON函数，如read_image、dev_open_window_fit_image、set_display_font、get_window_extents、dev_set_window、dev_display、disp_message等，用于图像读取、窗口管理、显示和信息提示。

请注意，这段代码是一个示例，可能需要根据实际应用场景进行调整。例如，图像路径、模型参数和搜索条件可能需要根据具体任务进行修改。