int method, int cn ) 两种方法都需要用到的功能函数 crossCorr： void crossCorr( const Mat& img,...
double templ2_mask2_sum = norm(templ.mul(mask), NORM_L2SQR); crossCorr(img2, mask2, temp_result, Point(0,0), 0, 0); crossCorr(img, templ.mul(mask2), result, Point(0,0), 0, 0); // result and temp_result should not be switched, because temp_result is potentially needed //...
img.type() == templ.type() ); //crossCorr函数是将输入图像做了一次DFT变换(离散傅里叶变换),将空间域的图像转换到频率域中来进行处理,并将处理的结果存放在result中 int cn = img.channels(); crossCorr( img, templ, result, Size(img.cols - templ.cols + 1, img.rows - templ.rows + 1), C...
说明找不到函数cv::preprocess2DKernel cv::crossCorr 与数组icvSaturate8u_cv。 经过搜索发现cv::preprocess2DKernel在文件filter中,cv::crossCorr在templmatch中,icvSaturate8u_cv在tables.cpp中。所以只要将这些文件添加到工程中即可。 调试的时候只需要在感兴趣的函数上打断点即可。发布...
即计算两个矩阵的内积。为了提高程序的运行效率，可以将使用`crossCorr`的傅里叶计算卷积改为使用SIMD（单指令多数据）的方法，这将显著改善程序的运行时间。总结而言，掌握 OpenCV 的模板匹配技巧需要理解基本的函数用法、匹配原理及代码实现。通过实践和优化，可以快速提高模板匹配的效率和准确性。
条件检查过后,会创建一个新的 temp 矩阵,然后调用 crossCorr 进行计算,最后再将 temp 矩阵拷贝到 dst,然后返回成功信息。 代码语言:javascript 复制 staticbooldftFilter2D(...){{...int dft_filter_size=...?130:50;if(kernel_width*kernel_height<dft_filter_size)returnfalse;...}...// crossCorr doesn...
条件检查过后,会创建一个新的 temp 矩阵,然后调用 crossCorr 进行计算,最后再将 temp 矩阵拷贝到 dst,然后返回成功信息。 static bool dftFilter2D(...) { { ... int dft_filter_size = ... ? 130 : 50; if (kernel_width * kernel_height < dft_filter_size) return false; ... } ... // ...
opencv2中matchTemplate源码分析与优化（⼀）在opencv代码中，matchTemplate函数保存在⽂件imgproc⽂件夹下的templmatch.cpp中。主要包括下⾯三个函数：void crossCorr( const Mat& img, const Mat& _templ, Mat& corr,Size corrsize, int ctype,Point anchor, double delta, int borderType ) void cv::...
=CV_OK )43returnresult;4445imageStep /=sizeof_float;46templStep /=sizeof_float;47resultStep /=sizeof_float;4849/*calc common statistics for template and image*/50{51constfloat*rowPtr = (constfloat*) imgBuf;52doubletemplSqsum = icvCrossCorr_32f_C1( templBuf, templBuf, winLen );//...
=CV_OK )43returnresult;4445imageStep /=sizeof_float;46templStep /=sizeof_float;47resultStep /=sizeof_float;4849/*calc common statistics for template and image*/50{51constfloat*rowPtr = (constfloat*) imgBuf;52doubletemplSqsum = icvCrossCorr_32f_C1( templBuf, templBuf, winLen );//...