由于openCV和halcon对于取像素点的操作都特别慢,所以对比之下只能采取用filter2D进行遍历,不得不说openCV自带的硬件加速库还是高效。 3.遍历运算速度过慢 openCV一些函数的源代码在内部还是进行了hal库的调用,用户没有办法修改,因此没有办法在函数内部进行算法修改。尝试用ppl库进行并行加速,效果还可以。 程序使用说明 (...
然后对输入的每张图像,根据模板图像的每个边缘点计算NCC,得到匹配阈值,开启匹配搜索: 如果其中任何一个点的匹配阈值小于minScore就停止搜索与匹配当前像素点,继续搜索下一个,直到遍历完成所有像素点,得到匹配得分图像。然后采用跟NCC相似的处理,去重以后得到最终匹配结果。 代码实现与演示 说实话我也不是从零开始的,之前...
Opencv中的模板匹配是通过将一个模板图像与另一幅目标图像进行比较来实现的。将模板图像和目标图像转换为灰度图像。使用matchTemplate函数对目标图像进行模板匹配计算,得到一个结果图像。使用minMaxLoc函数来找到最佳匹配的位置,从而实现模板匹配的效果。 四、总结 4.1 Opencv中缩放、旋转和模板匹配是常见的图像处理操作。 4....
总结一下,opencv中的缩放旋转模板匹配是一种基于图像处理的算法,用于在一幅图像中寻找与给定模板最相似的区域。这个算法通过对模板进行预处理,并使用模板匹配函数`matchTemplate()`计算相似度矩阵,最后根据阈值找到最匹配的位置。这个算法在计算机视觉领域有着广泛的应用,例如人脸识别、目标检测等。©...
模板匹配是用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。 模板匹配实现简单(2~3行代码),计算效率高,不需要执行阈值化、边缘检测等操作来生成二值化图像。但是:如果输入图像中存在变化的因素,包括旋转、缩放、视角变化等,模板匹配很容易就会失效。除非:输入图像的旋转、缩放、视角变化在恒定的情况下,模板匹配也可以完...