C++ OpenCV模版匹配
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了C++ OpenCV模版匹配相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
模版匹配
模板匹配(TemplateMatching)就是在一幅图像中寻找和模板图像(template)最相似的区域,该方法原理简单计算速度快,能够应用于目标识别,目标跟踪等多个领域。
模版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
模版匹配必须要有一个模版图像T(给定的子图像),还需要一个待检测的图像S(源图像)
在待检测的图像上,从左到右,从上到下计算模版图像与重叠子图像的匹配度,匹配度越大,两者相同的可能性就越大
相关API matchTemplate
MatchTemplate( InputArrray image, InputArray templ,
OutputArray result,int method );
Image //源图像
Templ //模板图像
Result //输出结果 必须是单通道32位浮点数,假设源图像WxH,模版图像
wxh,到结果必须为W-w+1,H-h+1的大小
Method //计算匹配程度的方法
关于匹配方法,使用不同的方法产生的结果的意义可能不太一样,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
关于参数 method:
CV_TM_SQDIFF平方差匹配法:该方法采用平方差来进行匹配;最好的匹配值为0;匹配越差,匹配值越大。
CV_TM_CCORR相关匹配法:该方法采用乘法操作;数值越大表明匹配程度越好。
CV_TM_CCOEFF相关系数匹配法:1表示完美的匹配;-1表示最差的匹配。
CV_TM_SQDIFF_NORMED归一化平方差匹配法
CV_TM_CCORR_NORMED归一化相关匹配法
CV_TM_CCOEFF_NORMED归一化相关系数匹配法
代码演示
新建一个项目opencv-0022,配置属性(),然后在源文件写入#include和main方法
模版匹配
因为方法有六种,我们在图像上加了个TrackBar,再定义一个方法用于实现TrackBar的事件
然后是实现Match_Void的方法
运行后的效果
可以看到左边是我们的源图,中间的我们的要匹配的图,运行起来后直接就匹配到对应的图了
通过改变上面的算法类型,得到不同的效果
-END-
以上是关于C++ OpenCV模版匹配的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章