模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域,所以模板匹配首先需要一个模板图像T(给定的子图像) 另外需要一个待检测的图像-源图像S 工作方法,在带检测图像上,从左到右,从上到下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,俩者相同的可能性越大 模板匹配介绍——匹配算法介绍 计算(归一化)平...
Image:'border_shape_model'设置为false时,模板轮廓全部位于图像定义域内时才能被匹配到,'border_shape_model'设置为false时,模板轮廓超出图像定义域也能被匹配到。 SubPixel:设置为‘none’时匹配结果为像素精度且角度精度为angleStep;设置为'interpolation'时匹配结果根据得分函数插值,这种模式几乎无需花费额外时间且精...
OPENCV的形状匹配算法在计算机视觉领域具有广泛的应用,如自动驾驶、人脸识别、物体检测等。例如,在自动驾驶领域,OPENCV的形状匹配算法可以用于实现车辆之间的障碍物检测、行人检测等功能;在人脸识别领域,OPENCV的形状匹配算法可以用于实现人脸检测、人脸识别等功能;在物体检测领域,OPENCV的形状匹配算法可以用于实现物体检测、物...
Serge Belongie和Jitendra Malik在2000年的论文“匹配形状上下文”中提出了这一术语 Shapecontext算法是统计两个点集中每一个点的上下文信息,并且对比两点集每个点之间的上下文信息是否近似,得到一个最近似的一组排列,即可找到第一个点集的每一个点对应第二个点集的点。这就是shapecontext算法的总体框架。 shapecontext算...
HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板,对整个图像建立模板也可以,但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大,比如像视频会议中人体上半身这样的图像,我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的,这往往也是要牺牲匹配速度的,这个后面再讲。基本流程是这样的,如下所示: ...
halcon中使用find_shape_models()算子可同时传入多个创建好的形状模板,从而可从图像中同时匹配多个物体。在有些情形中多个模版同时进行匹配很有用,当不知道图像中物体的类别时,可以用这种方法识别图像中的物体类别。 自己开发了类似的形状匹配算法,效果如下: ...
一、几何特征形状匹配算法 几何特征形状匹配算法主要是基于几何属性而非图像属性进行模型匹配。该算法可以用于三维模型中几何特征的比对和匹配,常见的例子包括基于点、线、面、曲面等几何特征的匹配。该算法不依赖于视角、光照等因素,可以实现较为鲁棒的匹配,是三维视觉领域中的重要算法之一。 由于三维模型存在多种表示方...
在二维坐标点数据中,我们往往需要寻找相似的形状或者对不同形状进行匹配、对比和识别,以满足特定的分析目的。 在点形状匹配算法中,我们需要考虑一些重要的方面,如点的位置关系、形状的特征提取和相似性度量等。算法的设计和选择对于匹配的准确性和性能有着关键的影响。 本篇文章将介绍两种常用的二维坐标点形状匹配算法...
三、形状匹配--matchShapes() 代码实现与演示 其他示例:目标识别——轮廓匹配 示例1: 示例2-1 示例2-2 轮廓的基本概念与函数介绍 轮廓的基本概念 轮廓(Contours)可以说是一个很好的图像目标的外部特征,这种特征对于我们进行图像分析,目标识别和理解等更深层次的处理都有很重要的意义。简单说轮廓就是一些列点相连组...
Halcon中提供了可变形的模版匹配算法,主要包括三种:1)find_planar_calib_deformable_model用于平面物体透视变换匹配,并且根据传入的相机标定参数,匹配结果可返回物体的实际3D位姿;2)find_planar_uncalib_deformable_model用于平面物体透视变换匹配,无需传入相机标定参数,匹配结果返回投影变换矩阵;3)find_local_deformable_mod...