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CogPMAlignTool 操作方法及使用说明

CogPMAlignTool 是一种图像识别工具，主要用于图案位置搜索（识别+定位）。与传统的像素匹配方法不同，本工具采用基于边缘特征的模板匹配方式，能够更好地处理图像的旋转、缩放和位置偏移问题。

操作步骤

1.1 �抓取图像

打开工具后，首先通过预设的路径选择要处理的图像文件或直接上传图片文件。

1.2 设置训练区域及参数

进入"设置训练区域"界面，使用画框工具或点选方式绘制感兴趣的特征区域。同时，可手动调整以下参数：

• 忽略极性：控制边缘检测对对称性极化的敏感度。
• 粗糙度：调整边缘检测的细腻程度，较高的粗糙度能有效抑制冗余边缘。
• 边缘阈值：通过调整阈值来控制边缘的敏感度强弱。

1.3 训练模板

training模块通过基于当前训练区域的图像特征，自动生成特型匹配模板。该模板将包含目标物体的边缘特征图案，便于后续精确定位。

1.4 设置运行参数

进入"运行参数"界面，可手动设置：

• 查找灵敏度：默认值为0.5，调整值会影响匹配的精准度和效率。
• XY重叠对比度阈值：默认值为0.2，适用于不同尺寸图像匹配。

1.5 运行

点击"运行"按钮，系统将分析参考图像中与训练模板匹配的区域，并返回目标位置信息。匹配过程可自动忽略小面积不稳定特征，便于获取可靠定位结果。

1.6 查看结果

完成匹配后，查看匹配结果时可选放大到原始图像尺寸，确认定位精度是否达到预期。

工具原理解析

CogPMAlignTool 的核心算法基于边缘特征匹配技术，其优势在于：

• 图像特征表示法：将图像的特征信息表示为边缘轮廓图，可适应不同尺度和方向的变化。
• 灵活性：支持对图像进行旋转、缩放后再次精准匹配。
• 边缘灵敏度调控：通过智能算法遍历图像，自动识别显著特征边缘。

常用训练参数解读

在训练新模板时，可灵活设置以下参数：

• 算法：选择支持边缘检测的算法类型，默认为Canny算法。
• 弹性：用于模板的柔性匹配，适用于轻微形变或畸变场景。
• 模式粒度：调整特征图案匹配的细腻程度。

细节说明

实践案例

练习1

任务目标：从给定图像中准确识别并定位硬币。

方法建议：

练习2

任务目标：统计图像中硬币的数量，区分正反面。

操作步骤：

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