局部可变形模板匹配算法的初步实现

让我们首先理解halcon中关于2D可变形模板匹配的三个关键算子的区别：create_local_deformable_model、create_planar_uncalib_deformable_model、create_planar_calib_deformable_model。借助Gemini的分析，回答如下：

这是一个关于HALCON中三种不同“可变形”匹配算子的经典问题。它们的核心区别在于处理变形的类型和是否使用相机标定。

简单来说：

create_local_deformable_model：用于物体本身会发生局部形变的情况（非刚性物体）。
create_planar_uncalib_deformable_model：用于平面刚性物体，但由于视角变化（透视）而看起来变形。它在2D像素坐标系下工作，不需要相机标定。
create_planar_calib_deformable_model：与上一个类似，用于平面刚性物体的视角变化。但它在3D世界坐标系下工作，必须有相机标定，用于高精度位姿测量。

详细对比

为了方便理解，我们将它们分为两大类：局部变形 vs 平面（透视）变形。

1. 局部可变形 vs 平面可变形

create_local_deformable_model (局部可变形)
- 处理什么变形？：处理非刚性变形。这意味着物体本身在物理上发生了拉伸、弯曲或扭曲。
- 典型例子：
  - 印在T恤、布料上的Logo（布料会褶皱）。
  - 印在塑料包装袋上的文字（包装袋不平整）。
  - 检查皮革、木材等天然材料上的纹理。
  - 不平整的铸件上的标记。
- 如何工作？：它将模型分为多个小部分，允许这些部分在一定范围内（局部）相对移动。
- 结果：它返回物体在图像中的2D位置、角度以及一个描述局部变形的“变形场”。它不提供3D位姿。
create_planar_..._deformable_model (平面可变形，包括标定和非标定)
- 处理什么变形？：处理刚性物体的透视变形。物体本身是平的、硬的（如PCB板、纸张），但由于相机不是垂直拍摄它，导致它在图像中看起来被拉伸或倾斜（例如，一个矩形变成了梯形）。
- 典型例子：
  - 从不同角度拍摄桌面上的名片。
  - 在倾斜的传送带上定位PCB板。
  - 机器人引导中，从斜上方抓取一个平坦的工件。
- 如何工作？：它通过一个2D投影变换（单应性矩阵 Homography）来描述这种变形。

2. 两种平面模型的区别：`uncalib` vs `calib`

这是planar_...系列的核心区别，关键在于你是否标定了相机，以及你需要什么结果。

create_planar_uncalib_deformable_model (平面非标定)
- 标定？：否 (Uncalibrated)。你不需要提供相机参数。
- 工作坐标系：2D 图像（像素）坐标系。
- 结果：它返回一个2D单应性矩阵 (Homography)。这个矩阵描述了模板（像素）是如何变换到当前图像（像素）的。
- 何时使用？：当你只需要在2D图像上对齐或定位物体时。例如，你只想知道物体在图像中的像素位置，或者你想在倾斜的物体上进行2D的OCR或测量（你需要先用这个矩阵“校正”图像）。
create_planar_calib_deformable_model (平面标定)
- 标定？：是 (Calibrated)。在创建模型时，你必须提供相机参数（通过set_calib_data_cam_param）和模型在世界坐标系中的位姿（通过set_calib_data_observ_pose）。
- 工作坐标系：3D 世界坐标系。
- 结果：它直接返回物体在3D世界坐标系中的位姿 (Pose)。
- 何时使用？：当你需要进行高精度的机器人引导或3D测量时。例如，你需要告诉机械手在现实世界中（X, Y, Z毫米）的哪个位置去抓取这个倾斜的平面物体。