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2021-06-01 09:32:01
#include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat img = imread("52.jpg"); Mat templ = imread("templ.jpg"); Mat result; matchTemplate(img,templ,result,TM_CCOEFF_NORMED);//原圖,模板,匹配方法 double maxVal, minVal; Point maxLoc, minLoc; //尋找最大值,最小值 minMaxLoc(result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc); //繪製矩形,矩形的左上角是最大值的位置,右下角是在最大值上加上模板的行寬和和列高 rectangle(img,Point(maxLoc.x,maxLoc.y),Point(maxLoc.x+templ.cols,maxLoc.y+templ.rows),Scalar(0,0,255),2);//顏色紅色,粗度2 imshow("原圖", img); imshow("模板",templ); imshow("result",result); waitKey(0); return 0; }
結果如下,分別是模板圖,原圖(找到了與模板匹配的部分,並矩形框標記,結果圖,暫時覺得有點問題的 )
matchTemplate( InputArray image, InputArray templ,OutputArray result, int method );
image:待匹配的源影象
templ:模板影象
result:儲存結果的矩陣,我們可以通過minMaxLoc() 確定結果矩陣的最大值和最小值的位置.
method :模板匹配的演演算法 有以下六種: enum { TM_SQDIFF=0, TM_SQDIFF_NORMED=1, TM_CCORR=2, TM_CCORR_NORMED=3, TM_CCOEFF=4, TM_CCOEFF_NORMED=5 };
TM_SQDIFF,TM_SQDIFF_NORMED匹配數值越低表示匹配效果越好,其它四種反之。
TM_SQDIFF_NORMED,TM_CCORR_NORMED,TM_CCOEFF_NORMED是標準化的匹配,得到的最大值,最小值範圍在0~1之間,其它則需要自己對結果矩陣歸一化。
不同的方法會得到差異很大的結果,可以通過測試選擇最合適的方法。
cv::TM_SQDIFF 判斷 minVal 越小,效果越好
計算模板與目標影象的方差,由於是畫素值差值的平方的和,所以值越小匹配程度越高;
cv::TM_SQDIFF_NORMED 判斷 minVal 越接近0,效果越好
範化的cv::TM_SQDIFF,取值為0-1之間,完美匹配返回值為0;
cv::TM_CCORR 判斷 maxVal 越大,效果越好
使用dot product計算匹配度,越高匹配度就好;
cv::TM_CCORR_NORMED 判斷 maxVal 越接近1,效果越好
範化的cv::TM_CCORR,0-1之間,我用的這個;
cv::TM_CCOEFF 判斷 maxVal 越大,效果越好
採用模板與目標影象畫素與各自影象的平均值計算dot product,正值越大匹配度越高,負值越大影象的區別越大,但如果影象沒有明顯的特徵(即影象中的畫素值與平均值接近)則返回值越接近0;
cv::TM_CCOEFF_NORMED 判斷 maxVal 越接近1,效果越好
範化的cv::TM_CCOEFF,-1 ~ 1之間。
查詢全域性最小和最大稀疏陣列元素並返回其值及其位置
void minMaxLoc(const SparseMat& a, double* minVal,double* maxVal, int* minIdx=0, int* maxIdx=0);
a: 匹配結果矩陣
&minVal 和 &maxVal: 在矩陣 result 中儲存的最小值和最大值
&minLoc 和 &maxLoc: 在結果矩陣中最小值和最大值的座標.
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