shape_based_matching

shape_based_matching 更新: 融合实现可更快运行! icp 也经过优化,运行更快,更易于使用 使用 icp 分支的姿态优化,精度为 0.1-0.5 度 icp + subpixel 分支,精度小于 0.1 度 icp + subpixel + sim3(之前是 so3) 分支,可处理缩放误差 我们尝试实现 halcon 的基于形状的匹配,参考《机器视觉算法与应用》,第 317 页,3.11.5,由 halcon 工程师撰写 我们发现,基于形状的匹配与 linemod 相同。linemod pdf

halcon 匹配解决方案指南，介绍如何选择匹配方法（halcon 文档）：

基于形状匹配的关键技术,即线模,仅使用梯度方向。虽然边缘和方向都能抵御干扰,但边缘只包含 1 位信息(是否存在边缘),因此如果边缘过多,很难提取所需的形状,但如果要找到所有目标形状,我们必须尽可能多地获取边缘。这的确是一个两难的问题。

Transforms in shape-based matching