🟠 形状模板匹配
功能描述
基于形状的模板匹配是一种目标检测算法，可以通过分析一个“模板图片”的轮廓和梯度信息来学习物体的独特形状，然后在新的图像中快速、准确地定位该物体。与依赖颜色和纹理的深度学习方法不同，该算法对光照变化的不敏感性。只要物体的形状保持不变，即使在不同的亮度、对比度或颜色条件下，它也能成功匹配。此外，该算法可通过配置参数找到发生旋转和缩放的目标，并返回其精确的角度和尺寸。
该算子的工作流程分为两个阶段：
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训练阶段：在初始化时，算子会分析上传的模板图片，提取关键的形状特征，并根据设定的旋转、缩放等参数，生成一个可重用的模板文件。
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匹配阶段：在运行时，算子加载训练好的模板，在输入的待检测图像中进行全局搜索，找出所有与模板形状相似的区域。
参数说明
启用缩放/缩放比例
参数说明 |
针对高分辨率图像的优化选项。开启后，模板图片和待匹配图片都会在处理前按指定比例缩小。 |
调参说明 |
如果图片图像分辨率非常高，建议开启此项并设置一个小于1的比例（如0.5）可以提升训练和匹配的速度。 |
参数范围 |
[0.1,1.5]，默认值：0.7 |
缩放范围/缩放步长
参数说明 |
定义匹配时要搜索的目标尺寸范围。 |
调参说明 |
缩放范围是一个包含最小值和最大值的二元列表，如[0.8,1.2]表示搜索原尺寸的80%到120%。缩放步长定义了在此范围内搜索的精细程度。范围越广、步长越小，越有可能找到不同尺寸的目标，但训练和匹配的时间也越长，可根据实际情况调整参数。若模板图像是从生成模板图像节点制作的，可以用该节点输出的缩放范围为此参数。 |
参数范围 |
[0.8,1.2] |
旋转角度范围/旋转角度步长
参数说明 |
角度范围用于设置匹配时要搜索的目标旋转角度范围，角度步长用于设置搜索的精细度。 |
调参说明 |
如果目标可能以任意角度出现，请将范围设置为[0,360]。步长越小，角度检测越精确，但耗时越长。如果目标的角度变化范围已知且有限，缩小范围可以大幅提速。 |
参数范围 |
角度范围[0,360]，步长[0,60] |
特征点数量
参数说明 |
从模板图像中提取的用于描述其形状的特征点的数量。 |
调参说明 |
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参数范围 |
[0,1000]，默认值：75 |
匹配精度级别
参数说明 |
通过在不同分辨率的图像上进行匹配来优化速度和精度，算法先在低分辨率图像上粗定位，再在高分辨率图像上精定位。 |
调参说明 |
通常保持默认参数即可。列表中的数字代表搜索图像时层级的缩放因子（2的幂次），例如[4,8]表示分别在1/4和1/8分辨率下进行搜索。数字越小，代表在越接近原图分辨率的层级上进行匹配，精度更高但速度更慢；数字越大，搜索越快但越粗糙。 |
参数范围 |
[4,8] |
得分阈值
参数说明 |
匹配结果的最低接受分数，分数越高代表匹配结果与模板的形状越相似。 |
调参说明 |
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参数范围 |
[0,100]，默认值：80 |