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這篇文章主要為大家展示了“C++ OpenCV如何實現模版匹配”,內容簡而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“C++ OpenCV如何實現模版匹配”這篇文章吧。
模版匹配
模板匹配(TemplateMatching)就是在一幅圖像中尋找和模板圖像(template)最相似的區域,該方法原理簡單計算速度快,能夠應用于目標識別,目標跟蹤等多個領域。
模版匹配就是在整個圖像區域發現與給定子圖像匹配的小塊區域
模版匹配必須要有一個模版圖像T(給定的子圖像),還需要一個待檢測的圖像S(源圖像)
在待檢測的圖像上,從左到右,從上到下計算模版圖像與重疊子圖像的匹配度,匹配度越大,兩者相同的可能性就越大
相關API matchTemplate
MatchTemplate( InputArrray image, InputArray templ,
OutputArray result,int method );
Image //源圖像
Templ //模板圖像
Result //輸出結果 必須是單通道32位浮點數,假設源圖像WxH,模版圖像
wxh,到結果必須為W-w+1,H-h+1的大小
Method //計算匹配程度的方法
關于匹配方法,使用不同的方法產生的結果的意義可能不太一樣,有些返回的值越大表示匹配程度越好,而有些方法返回的值越小表示匹配程度越好
關于參數 method:
CV_TM_SQDIFF平方差匹配法:該方法采用平方差來進行匹配;最好的匹配值為0;匹配越差,匹配值越大。
CV_TM_CCORR相關匹配法:該方法采用乘法操作;數值越大表明匹配程度越好。
CV_TM_CCOEFF相關系數匹配法:1表示完美的匹配;-1表示最差的匹配。
CV_TM_SQDIFF_NORMED歸一化平方差匹配法
CV_TM_CCORR_NORMED歸一化相關匹配法
CV_TM_CCOEFF_NORMED歸一化相關系數匹配法
代碼演示
新建一個項目opencv-0022,配置屬性(VS2017配置OpenCV通用屬性),然后在源文件寫入#include和main方法
模版匹配
因為方法有六種,我們在圖像上加了個TrackBar,再定義一個方法用于實現TrackBar的事件
然后是實現Match_Void的方法
運行后的效果
可以看到左邊是我們的源圖,中間的我們的要匹配的圖,運行起來后直接就匹配到對應的圖了
通過改變上面的算法類型,得到不同的效果
以上是“C++ OpenCV如何實現模版匹配”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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