目錄
1、原理
2、實踐
彩色模式比對（Color Pattern Matching）基于目标圖像的色彩和空間分布特征（如形狀、尺寸等），綜合色彩比對和灰階圖像模式比對技術，來快速定位圖像中的彩色模式。
色彩比對将模闆圖像與待測圖像或其中某一區域的顔色進行比較，判斷它們是否相同或相近。圖像或模闆中的顔色資訊可以由一種或多種顔色構成，色彩比對過程會根據各種顔色像素的數量統計資訊生成色譜，以簡化比對過程。色彩比對過程執行之前，需要明确模闆和待比較圖像區域所在的位置。
色彩定位功能對色彩比對進行增強和擴充，以快速定位圖像中的特定顔色區域。它先通過下采樣和步進搜尋的方法快速确定可能的候選比對位置，然後再對各個候選區域進行精細色彩比對，以最終确定最佳色彩比對位置。這種由粗到細的搜尋方法對于在圖像中尋找與模闆圖像具有類似顔色屬性的區域位置和數量十分有效。
由于色彩定位基于模闆的像素顔色統計資訊工作，是以它隻具有平移不變性，而對尺度和旋轉變化不能保持嚴格的不變性，也不能傳回與模闆比對區域的角度資訊。
彩色模式比對對色彩定位功能進行了增強和擴充。它先使用色彩定位過程，基于模闆的顔色資訊從圖像中搜尋比對的區域。然後，對于每個比對區域，彩色模式比對過程都會擴充該區域的範圍，并執行圖像的灰階模式比對，以找到模闆在圖像中的确切位置及旋轉角度。下圖顯示了彩色模式比對過程的流程圖以及它與色彩比對、色彩定位之間的關系。
圖像的灰階模式比對技術通過計算模闆和圖像之間的歸一化互相關值來确定比對區域。由于歸一化互相關僅具有平移不變性，是以還需要通過對模闆進行多次縮放或旋轉後再重複搜尋過程來賦予灰階模式比對尺度不變性和旋轉不變性。但是要完全支援尺度不變性和旋轉不變性，需要進行大量計算，這會嚴重影響算法的實時性。
為了增強算法的實用性，灰階模式比對過程使用下采樣和先粗後細的比對政策，以及梯度金字塔、低差異采樣和圖像了解等技術，使其不僅能适應被測目标±5%的尺度變化，保持旋轉不變性，還能兼顧實用性。相應地，綜合使用色彩比對和灰階模式比對技術的彩色模式比對，不僅具有平移和旋轉不變性，還支援±5%的尺度變化。
彩色模式比對對許多機器視覺應用至關重要，它不僅能輸出與彩色模闆相比對的圖像區域數量資訊，還能提供其在圖像中的準确位置和角度資訊。是以，它在很多時候能通過提高灰階圖像的對比度，或将目标與背景分離來簡化灰階圖像比對問題，或進一步提高系統的可靠性。
一般來說，若要在待測對象與背景間的顔色差別非常明顯的情況下精确地定位待測對象的位置，或者待測對象的灰階特征較難描述或與其他對象的灰階特征較類似的情況下，彩色模式比對具有較強的優勢。
基于彩色模式比對，可以建立機器視覺測量（Gauging）、檢測（Inspection）和對準（Alignment）系統。例如，在待測件的間距測量應用中，若待測件的顔色辨別固定，則通過彩色模式比對可以快速定位它們的準确位置，并進而計算得到待測件之間的距離；檢測組裝過程是否漏裝零件；檢查彩色印刷物的品質。例如，日常消費品上的标簽大多為彩色标簽，是以可使用顔色模式比對來檢測标簽的品質，或者先用它定位圖像中的标簽，再進一步進行詳細檢測。
NI Vision使用位于LabVIEW的視覺與運動→Machine Vision→Searching & Matching函數選闆中的IMAQ Setup LearnColor Pattern、lMAQ Learn Color Pattern、IMAQ Setup Match Color Pattern和IMAQ Match Color Pattern封裝了色彩定位和色彩模式比對的學習和搜尋過程。使用這些函數可建立基于色彩定位的顔色識别、顔色分類（Color Sorting）和顔色檢測機器視覺應用。
函數說明及使用可參見幫助手冊：
通過彩色圖像比對檢測電路闆上某一固定類型元件的數量、位置和角度的案例了解彩色模式比對的使用方法，程式設計思路如下所示：
程式一開始先将元件模闆圖像讀入記憶體，然後由IMAQ SetupLearn Color Pattern對學習過程進行配置，要求IMAQ Learn Color Pattern在執行學習過程時，不僅要學習模闆的顔色和形狀資訊，還要同時對平移和旋轉保持不變性；
IMAQ Setup Match Color Pattern對彩色模式比對過程進行配置，不僅要求同時進行色彩和形狀比對，還要能對旋轉保持不變性；
While循環會逐一将待測圖像檔案夾中的圖像讀入記憶體，并調用IMAQ Match Color Pattern比對模式與模闆相同的4個元件，并根據傳回的數量判斷檢測結果是否合格。
程式實作如下所示：
運作程式可見，即使被檢測電路闆在圖像中有旋轉，程式也能有效完成彩色元件的模式比對。觀察程式傳回的各比對區域詳細資訊（Matches數組），可以發現彩色模式比對過程傳回的資訊極為豐富，包括比對區域的位置、角度、尺度變化量、外接矩形和比對分值等。使用這些資訊，就能實作各種測量、檢測或對準機器視覺應用。效果如下所示：
項目資源下載下傳請參見：
https://download.csdn.net/download/m0_38106923/20771574