• opencv —— matchTemplate 模板匹配


    模板匹配的概念和原理

    模板匹配就是在一幅图像中寻找与模板图像最匹配(相似)部分。

    具体步骤为从左到右,从上向下计算模板图像与图像覆盖区域的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大。

    实现模板匹配:matchTemplate 函数

    void matchTemplate(InputArray image, InputArray temp1, OutputArray result, int method);

    • image,待搜索的图像,且需为 8 位或 32 位浮点型图像。
    • temp1,搜索模板,需要和原图片有一样的数据类型,且尺寸不能大于源图像。
    • result,比较结果的映射图像,其必须为单通道、32 位浮点型图像,大小为 (image.cols - temp1.cols +1)×(image.rows - temp1.rows +1)
    • method,匹配方法,有 6 种选项:
    匹配方法 计算公式

    平方差匹配法

    TM_SQDIFF

    归一化平方差匹配法

    TM_SQDIFF_NORMED

    相关匹配法

    TM_CCORR

    归一化相关匹配法

    TM_CCORR_NORMED

    系数匹配法

    TM_CCOEFF

    其中

    化相关系数匹配法

    TM_CCOEFF_NORMED

     

    代码示例:

    #include<opencv.hpp>
    #include<iostream>
    #include<string>
    using namespace std;
    using namespace cv;
    Mat src, temp;
    int method = 0;
    void ChangeMethod(int, void*) {
        switch (method){
        case 0:
            method = TM_SQDIFF;
            break;
        case 1:
            method = TM_SQDIFF_NORMED;
            break;
        case 2:
            method = TM_CCORR;
            break;
        case 3:
            method = TM_CCORR_NORMED;
            break;
        case 4:
            method = TM_CCOEFF;
            break;
        case 5:
            method = TM_CCOEFF_NORMED;
            break;
        }
    Mat result; matchTemplate(src, temp, result, method); imshow(
    "result", result); Mat dst = src.clone(); double mxValue, mnValue; Point mxPoint, mnPoint; minMaxLoc(result, &mnValue, &mxValue, &mnPoint, &mxPoint);
    //https://www.cnblogs.com/bjxqmy/p/12386274.html
    if (method == TM_SQDIFF || method == TM_SQDIFF_NORMED) { rectangle(dst, mnPoint, Point(mnPoint.x + temp.cols, mnPoint.y + temp.rows), Scalar(0, 0, 255)); } else{ rectangle(dst, mxPoint, Point(mxPoint.x + temp.cols, mxPoint.y + temp.rows), Scalar(0, 0, 255)); } imshow("dst", dst); } int main() { src = imread("C:/Users/齐明洋/Desktop/1.jpg"); temp = imread("C:/Users/齐明洋/Desktop/a.jpg"); imshow("src", src); imshow("temp", temp); namedWindow("dst"); createTrackbar("method", "dst", &method, 5, ChangeMethod); ChangeMethod(0, 0); waitKey(0); }

    效果演示:

    原图和模板:

    TM_SQDIFF 方法

    TM_SQDIFF_NORMED 方法

    TM_CCORR 方法

    TM_CCORR_NORMED 方法

    TM_CCOEFF 方法

    TM_CCOEFF_NORMED 方法

    借鉴博客:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html

    https://www.cnblogs.com/fuzhuoxin/p/12158777.html

  • 相关阅读:
    医院产品演变畅想
    2014-1-19
    更新一下blog
    tostring的自动调用
    解决evernote更新报错问题
    健身日记
    跑步计划
    [转载]offsetHeight , clientHeight, scrollHeight 区别
    做一个院友网站杂记
    查好友摇一摇功能的感受
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bjxqmy/p/12454971.html
Copyright © 2020-2023  润新知