cv - 圖片多模板特徵檢測 (:cv_detect_templates)

聲明

結果集合, 可視化影像 = 圖片:cv_detect_templates(小圖片模板集合及選項)

參數

• 小圖片模板集合及選項
  可選參數，表型，表內每個順序元素都是一個圖片物件，命名稱段是選項

  選項字段

  {
      should_visualize = false | true,  -- 可選字段，是否可視化輸出，默認 false
      detector = 0 | 1 | 2,             -- 可選字段，特徵檢測器，0: ORB, 1: SIFT, 2: SURF，默認 0: ORB
      score_thresh = number_value,      -- 可選字段，百分制特徵點匹配得分閾值，默認 90
  }

回傳值

• 結果集合
  表型，圖片上檢測到的模板特徵的資訊集合

  檢測結果集合結構

  {
      { -- 結果 1
          { -- 結果 1 頂點 1
              ["y"] = number_value,
              ["x"] = number_value,
          },
          { -- 結果 1 頂點 2
              ["y"] = number_value,
              ["x"] = number_value,
          },
          { -- 結果 1 頂點 3
              ["y"] = number_value,
              ["x"] = number_value,
          },
          { -- 結果 1 頂點 4
              ["y"] = number_value,
              ["x"] = number_value,
          },
          confidence = number_value,  -- 結果 1 所有特徵點綜合置信度
          angle = number_value,       -- 旋轉角度
          index = number_value,       -- 匹配的模板在小圖片模板集合中的索引
      },
      { -- 結果 2
          { -- 結果 2 頂點 1
              ["y"] = number_value,
              ["x"] = number_value,
          },
          { -- 結果 2 頂點 2
              ["y"] = number_value,
              ["x"] = number_value,
          },
          { -- 結果 2 頂點 3
              ["y"] = number_value,
              ["x"] = number_value,
          },
          { -- 結果 2 頂點 4
              ["y"] = number_value,
              ["x"] = number_value,
          },
          confidence = number_value,  -- 結果 2 所有特徵點綜合置信度
          angle = number_value,       -- 旋轉角度
          index = number_value,       -- 匹配的模板在小圖片模板集合中的索引
      },
      ...
  }

• 可視化影像
  圖片物件，當 options.should_visualize 為 true 時，這個回傳值是可視化回傳值，它是個圖片物件

說明

從圖片中檢測出小圖片模板集合中的圖片特徵，可用於形變旋轉後的特徵檢測
每個小圖片模板只會匹配到分數超過 score_thresh 的最優結果
20250625 以上版本支援

注意

參數中的 score_thresh 與回傳值中的 confidence 有區別
score_thresh 是用於篩選特徵點，confidence 是模板所有特徵點綜合置信度

範例

local cv = require("image.cv")
local img1 = image.load_file(XXT_SCRIPTS_PATH..'/1.png')
local img2 = image.load_file(XXT_SCRIPTS_PATH..'/2.png')

local results, visimg = screen.image():cv_detect_templates({
    img1, img2;
    score_thresh = 90,
    detector = 1, -- SIFT
    should_visualize = true, -- 是否可視化輸出，為 true 則第二個返回值是一張圖片
})

nLog(results) -- 輸出檢測結果信息
dialog():add_image(visimg):show() -- 可視化查看檢測結果圖片