Halcon基于形状匹配的人脸追踪编程实现方法详解

在计算机视觉项目中，人脸追踪是一项常见且实用的需求。Halcon 提供的基于形状匹配的方法，在某些场景下（如固定光照、正面人脸）可以做到快速且稳定的跟踪。今天我们就来拆解一个完整的实现流程——从摄像头抓取图像、手动框选人脸区域、创建可变形模型，到实时匹配并绘制跟踪框。整个过程没有复杂的深度学习依赖，纯靠传统视觉算法，非常适合工业级部署或学习入门。

先走一遍初始化的流程。打开摄像头并抓取一张图像，然后立即关闭摄像头——这里的思路是先获取一帧静态图像用于创建模板，后续再重新打开摄像头进行实时追踪。代码如下：

*打开摄像头句柄AcqHandle
open_framegrabber ('DirectShow', 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'default', 8, 'rgb', -1, 'false', 'default', '[0] USB2.0 HD UVC WebCam', 0, -1, AcqHandle)
*从摄像头抓取一张图片
grab_image (Image, AcqHandle)
*抓完关闭摄像头
close_framegrabber (AcqHandle)
dev_close_window ()
get_image_size (Image, Width, Height)
dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)
*打开一个窗口，尺寸400*400，黑色背景，句柄赋予WindowHandle
dev_set_draw ('margin')
*'margin'只显示轮廓，'fille'显示填充
dev_display (Image)
*定义数组显示提示信息
Message[0] := ' 提 示：'
Message[1] := '右键画面开始创建识别区域，按左键结束'
*显示数组中的提示信息
disp_message (WindowHandle, Message[0], 'window', 12, 12, 'red', 'true')
disp_message (WindowHandle, Message[1], 'window', 48, 12, 'black', 'true')
*继续提示语显示
disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
draw_rectangle1 (WindowHandle, Row1, Column1, Row2, Column2)
*鼠标在打开的窗口绘制一个矩形，输出左上右下点的坐标
gen_rectangle1 (Rectangle, Row1, Column1, Row2, Column2)
*得到一个矩形
reduce_domain (Image, Rectangle, ImageReduced)
*缩小图像的域,取image与rectangle的交集，句柄ImageReduced，诣在从原图上扣取画出的区域
*执行断点处
stop()

这一步的关键在于用户交互：程序会弹出一个窗口，要求你在图像上用鼠标右键框选人脸区域（左键结束）。框选完成后，会裁剪出该区域用于后续的模型创建。代码中使用了 draw_rectangle1 来获取矩形坐标，再用 reduce_domain 提取 ROI，这种方法简单直接。

接下来是模型创建部分。这里使用的是 create_planar_uncalib_deformable_model，适合在平面内允许一定尺度变化和旋转的场景。参数较多，但核心是确定金字塔层数、角度范围、尺度变化范围以及对比度阈值。下面是具体实现：

*准备一个可变形模型，用于平面标定匹配轮廓。
*create_planar_uncalib_deformable_model (ImageReduced, 'auto', [], [], 'auto', 1, [], 'auto', 1, [], 'auto', 'none', 'use_polarity', 'auto', 'auto', [], [], ModelID)
create_planar_uncalib_deformable_model (ImageReduced, 5, rad(0), rad(360), rad(1), 1, 1, 0.02, 1, 1, 0.02, 'none', 'use_polarity', [42,57], 10, [], [], ModelID)
*create_planar_calib_deformable_model_xld（Template：：NumLevel，AngleStart，AngleExtent，AngleStep，ScaleRMin，ScaleRMax，ScaleRStep，ScaleCMin，ScaleCMax，ScaleCStep,Optimization,Metric,Contrast,MinContrast，GenParamName，GenParamValue：ModelID
*template输入模板
*NumLevels 输入金字塔最大层数（'auto'（默认）, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10）
*AngleStart 在最小的旋转模式（-3.14, -1.57, -0.79, -0.39（默认）, -0.20, 0.0），
*AngleExtent 在旋转的角（6.29, 3.14, 1.57, 0.79（默认）, 0.39（输入条件：大于等于0））
*AngleStep 输入角度的步长（分辨率）（'auto'（默认）, 0.0175, 0.0349, 0.0524, 0.0698, 0.0873，（输入条件：(AngleStep > 0) && (AngleStep <= (pi / 16))））
*ScaleRMin行方向上的图案的最小尺度（ 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0（默认）（输入条件：ScaleRMin > 0））
*ScaleRMax 在行方向上的图案的最大尺度（1.0（默认）, 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5（输入条件：ScaleRMax >= ScaleRMin））
*ScaleRStep 在行方向上的刻度步长（分辨率）('auto'(默认), 0.01, 0.02, 0.05, 0.1, 0.15, 0.2，（输入条件：ScaleCStep > 0）)
*ScaleCMin 行方向上的图案的最小尺度（ 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0（默认）（输入条件：ScaleRMin > 0））
*ScaleCStep 在列方向上的刻度步长（分辨率）('auto'(默认), 0.01, 0.02, 0.05, 0.1, 0.15, 0.2，（输入条件：ScaleCStep > 0）)
*Optimization 一种用于生成模型的优化方法（ 'auto'（默认）, 'none', 'point_reduction_low', 'point_reduction_medium', 'point_reduction_high'）
*Metric （ 'use_polarity', 'ignore_global_polarity', 'ignore_part_polarity', 'ignore_local_polarity','ignore_color_polarity'（默认））
*Contrast 搜索图像中物体的对比度
*MinContrast 搜索图像中物体的最小对比度（1, 2, 3, 5（默认）, 7, 10, 20, 30, 40）
*GenParamName 泛型参数名（[],'part_size'）
*GenParamValue 泛型参数的值（ [], 'small', 'medium', 'big'）
*ModelID 模型的句柄

上面这段注释非常详细，几乎就是参数手册的缩影。实际使用中，可以根据人脸在图像中的大小和旋转范围来调整参数。这里为了演示，允许了360度全角度旋转以及1±0.02倍的尺度变化，对比度设置为 42 和 57，最小对比度 10，足以应对普通光线下的正面人脸。

模型创建后，需要获取其轮廓，并转换为适合显示的形状。下面这部分将模板轮廓平移到矩形中心，以便在原始图像上直观查看：

get_deformable_model_contours (ModelContours, ModelID, 1)
*返回可变形模型的轮廓表示，输出：输入模板轮廓，级别1、2、3、4、5、6、7、8、9、10（Level >= 1）
*测量输入轮廓的面积与中心值
area_center (Rectangle, ModelRegionArea, RefRow, RefColumn)
*仿射变换
vector_angle_to_rigid (0, 0, 0, RefRow, RefColumn, 0, HomMat2D)
*对XLD轮廓进行任意仿射2D变换
affine_trans_contour_xld (ModelContours, TransContours, HomMat2D)
dev_set_color ('green')
dev_set_draw ('margin')
dev_display (Image)
dev_display (Rectangle)
dev_display (TransContours)
stop ()

此时程序会暂停，方便你检查模型轮廓是否准确覆盖了人脸区域。确认无误后，就可以进入实时追踪循环了。注意，这里重新打开了摄像头，因为之前关闭了：

open_framegrabber ('DirectShow', 1, 1, 0, 0, 0, 0, 'default', 8, 'rgb', -1, 'false', 'default', '[0] USB2.0 HD UVC WebCam', 0, -1, AcqHandle)
while (true)
grab_image (Image, AcqHandle)
find_planar_uncalib_deformable_model (Image, ModelID, rad(0), rad(360), 1, 1, 1, 1, 0.5, 0, 0.5, 5, 0.75, ['subpixel'], ['least_squares_very_high'], ResultHomMat2D, Score)
dev_display (Image)
for I := 0 to |Score| - 1 by 1
TempHomMat2D := ResultHomMat2D[I*9:I*9+8]
projective_trans_contour_xld (ModelContours, TransContours, TempHomMat2D)
*       将射影变换应用于 XLD 轮廓
dev_set_color ('green')
* dev_display (TransContours)
*xld转换成region
gen_region_contour_xld (TransContours, Region, 'filled')
union1 (Region, RegionUnion)
*对区域，生成最小外接矩形
smallest_rectangle1 (RegionUnion, Row1, Column1, Row2, Column2)
*使用绿色矩形框，框选匹配结果
* dev_set_color ('green')
disp_rectangle1 (WindowHandle, Row1, Column1, Row2, Column2)
*使用红色勾画匹配结果轮廓
*        stop ()
endfor
endwhile

循环中的核心是 find_planar_uncalib_deformable_model，它会在每一帧图像中搜索与模型匹配的目标，返回仿射变换矩阵和分数。之后将模型轮廓通过射影变换投影到当前帧，再将轮廓转为区域，生成最小外接矩形，最终用绿色矩形框出人脸位置。整个流程非常直观——框选、建模、匹配、画框。

需要注意的是，这个方案依赖初始模板的质量以及环境光照的稳定性。如果人脸大幅度侧转或光照突变，匹配可能会丢失。但作为入门级的形状匹配演示，它清晰地展示了 Halcon 在模板匹配方面的强大能力。你可以在此基础上增加尺度鲁棒性、多模板融合或者结合运动预测来提升追踪稳定性。

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