模板就是一副已知的小图像，而模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像元素，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。算法 相关法 以8位灰度图像为例，模板T(m,n)叠放在被搜索图S(W,H)上平移，模板覆盖被搜索图的那块区域叫子图 ...
1、模板图像与待匹配图像的灰度值变化连续和相似,且待匹配图像与模板图像的尺寸关系一致。 2.相对于待匹配图像,模板图像为小尺寸图像,可以忽略旋转和放缩等影响。 基于以上原理,我们可以通过以下几个步骤来实现模板匹配算法: 1.读入待匹配图像和模板图像。 2.计算待匹配图像的灰度值和模板图像的灰度值,并将其归一化...
另外,基于形状的匹配有个对比度和最小对比度的参数,一般客户还是希望自动化,这里取个简单的算法,直接用模板图像的OSTU二值化的那个参数作为对比度的值,最小对比度取其1/2或者1/4吧。 四、基于NCC版本的蒙版功能(废了我7天) 原来一直搞不定这个算法,主要是因为不晓得如何快速的计算中间的有些函数了,后来还是想...
对于 模板(T) 覆盖在 原图像 (I) 上的每个位置,你把度量值保存 到 结果图像矩阵 ( R ) 中. 在 R 中的每个位置 (x,y) 都包含匹配度量值: 上图(右)就是 TM_CCORR_NORMED 方法处理后的结果图像 R . 最白的位置代表最高的匹配. 正如您所见, 黑色框住的位置很可能是结果图像矩阵中的最大数值, 所以...
模板匹配介绍——匹配算法介绍 计算(归一化)平方不同 计算(归一化)相关性 计算(归一化)相关系数 (2)相关API介绍(cv::matchTemplate) MatchTemplate(inputArray image,//源图像,必须是8-bit或者32-bit浮点数图像 inputArray image,//模板图像,类型与输入图像一致 ...
模板匹配算法模板匹配算法(Template Matching Algorithm)是一种基于图像识别的算法,它可以根据已有的模板信息,对于待匹配图像中的目标进行检测和识别。这种算法在计算机视觉、机器人控制、智能交通、安防等领域中得到了广泛的应用。一、算法原理模板匹配的过程可以简单描述为:在待匹配图像中搜索与指定模板最相似的局部区域,...
模板匹配算法的原理相对简单直接。它通常包括以下几个步骤: 模板定义:首先,我们需要一个模板图像,这个图像通常是我们希望在待搜索图像中找到的目标。 滑动窗口:然后,算法会在待搜索图像上应用一个滑动窗口,这个窗口的大小与模板图像相同。 相似度计算:对于滑动窗口覆盖的每个区域,算法会计算该区域与模板图像之间的相似度...
(src, templ, result, TM_CCOEFF_NORMED, mask); //带mask的模板匹配 double dMaxVal; //分数最大值 Point ptMaxLoc; //最大值坐标 minMaxLoc(result, 0, &dMaxVal, 0, &ptMaxLoc); //寻找结果矩阵中的最大值 //匹配结果的四个顶点 Point pt1(ptMaxLoc.x, ptMaxLoc.y); Point pt2(ptMaxLoc...
而今天,在清明之际,在踏青时节,我还是忍不住停下来歇歇脚,稍微共享一下最近一直研究的一个非常基础的算法和应用 - 多目标多角度的模板匹配。 模板匹配,这是一个几十年来一直为业界所重点研究和处理的算法,存在于各种不同的机器视觉库中,如果哪一个没有提供这个功能,那么他将无法获取大家的认可,也就失去了最...