图像识别基于模板匹配算法实现花朵分类matlab源码

Posted 2021-06-05 博主QQ2449341593

  基于欧式距离的模板匹配就是遍历被匹配图的每一个像素，然后计算以该像素为中心，和模板图重叠部分的像素的欧式距离，当模板图越大时，计算就急剧增加，因此做优化才能有真正的实用价值。

     两个标量的欧式距离表达式为 (a - b) * (a - b)，展开后为 a^2 + b^ 2 - 2ab，我们每一个像素点的计算就是WM * HM个像素色阶值的距离的累加和（WM和HM分别为模板图的宽度和高度），模板匹配中，模板图所有像素的平方和是固定的，可以提前计算，而被匹配图中每个像素点周边WM * HM的像素的平方和可以使用类似BoxBlur中懒惰算法快速的得到，而只有两者的成绩项是必须每个点重新计算，这也是整个计算过程中最为耗时的部分，如果直接用C的代码写出来，恐怕等到花儿都谢了。

end
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%****
disp('采用直方图匹配，在给定的距离值以内的图片名称数为：');
distance_num
disp('采用直方图匹配，在给定的距离值以内的图片数目为：');
length(distance_num)
%**************************************************************************
figure(1)
num = length(distance_num);                              %查找到的累积直方图匹配的图像个数
ref =[sname,num2str(mo),'.jpg'];                         %待检索的图像
ref_img = imread(ref);                                   %打开图像
subplot(num+1,2,1);
imshow(ref_img);
title('待匹配图像')
h1=IMHISTS(ref_img);                                     %对原图像求取直方图
subplot(num+1,2,2);
bar(h1,0.075,'b');
axis([0 255 0 4000]);
title('待匹配图像的直方图');
for i = 1:num
    match = [sname,num2str(distance_num(i)),'.jpg'];     %数据库图像
    match_img = imread(match);                           %打开图像
    subplot(num+1,2,2*i+1);
    imshow(match_img);
    ttxt=sprintf('第%d匹配图像',i);title(ttxt);
    h2=IMHISTS(match_img);                               %对匹配图像求取直方图
    subplot(num+1,2,2*i+2);
    bar(h2,0.075,'b');
    axis([0 255 0 4000]);
    ttxt=sprintf('第%d匹配图像直方图',i);title(ttxt);
end
similar = ones(1,num);
rec_tang_1=center_rectangle(ref_img);
for i = 1:num
    match = [sname,num2str(distance_num(i)),'.jpg'];%数据库图像
    match_img = imread(match);                                   %打开图像
    rec_tang = center_rectangle(match_img);
    for j = 1:6
        similar(i) = similar(i) * (1- abs(rec_tang_1(j)-rec_tang(j)) / (rec_tang_1(j)+rec_tang(j)) );
    end
end
similar_num=mo
for i=1:num
    if abs(i-mo)>0
        if similar(i)<=similar_const
            similar_num=[similar_num,i];
        end
    end
end
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%****
disp('采用形状匹配，在给定的距离值以内的图片名称数为：');
similar_num
disp('采用形状匹配，在给定的距离值以内的图片数目为：');
length(similar_num)
%**************************************************************************
num=length(similar_num);
figure(2)
for i = 1:num
    match = [sname,num2str(similar_num(i)),'.jpg'];     %数据库图像
    match_img = imread(match);                           %打开图像
    subplot(num,1,i);
    imshow(match_img);
    ttxt=sprintf('第%d匹配图像',i);title(ttxt);
end

 

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