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opencv笔记（二十二）——模板匹配 template matching

2024-10-21 20:06:02   213人阅读

模板匹配就是在给定一幅图像和一幅模板（一般模板比图像的尺寸小很多）的情况下，找到这个图像中最最相似于模板的位置，比如

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第一幅是给定的图片，第二幅是模板，第三幅就是搜索到的匹配的位置。

这个搜索的过程，我没有在源码中求索，但是根据tutorial，应该是采用sliding window的方法，利用滑动的窗口，逐像素进行匹配。这个逐像素的意思，就是锚定某个像素之后，在这个像素的右边和下方，以template的宽度和高度的距离的范围内，进行模板与图像的相似度计算。

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这种方法和行人检测中常用的方法类似。就是sliding window。

 

计算匹配度，即计算相似度的方法一般有以下六种：

  1. method=CV_TM_SQDIFF

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  2. method=CV_TM_SQDIFF_NORMED

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  3. method=CV_TM_CCORR

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  4. method=CV_TM_CCORR_NORMED

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  5. method=CV_TM_CCOEFF

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    where

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  6. method=CV_TM_CCOEFF_NORMED

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 第一种和第二种，是求得的结果越小越好。其余四种是求得的结果越大越好。注意，一般不使用第三种，因为这种方法在图像某块像素值普遍较大的情况下，就会错误匹配这个位置。看公式便知。

 

另外，我们的结果图像也有一点需要注意的，就是它的宽度是原图像宽度-模板宽度+1，它的高度是原图像高度-模板高度+1。为什么这样呢？想想便知。

当我们得到result之后，找到这个result当中的最大值或者最小值（取决于我们的相似度计算方法），就是找到匹配的位置。

 

OpenCV中对应的函数的介绍：

void matchTemplate(InputArray image, InputArray templ, OutputArray result, int method)

method从0到5，分别对应上述六种方法。

void minMaxLoc(InputArray src, double* minVal, double* maxVal=0, Point* minLoc=0, Point* maxLoc=0, InputArraymask=noArray())

用来找最大值或者最小值及其位置的方法。

对应的使用范例：

 1   /// Source image to display 2   Mat img_display; 3   img.copyTo( img_display ); 4  5   /// Create the result matrix 6   int result_cols =  img.cols - templ.cols + 1; 7   int result_rows = img.rows - templ.rows + 1; 8  9   result.create( result_cols, result_rows, CV_32FC1 );10 11   /// Do the Matching and Normalize12   matchTemplate( img, templ, result, match_method );13   normalize( result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() );14 15   /// Localizing the best match with minMaxLoc16   double minVal; double maxVal; Point minLoc; Point maxLoc;17   Point matchLoc;18 19   minMaxLoc( result, &minVal, &maxVal, &minLoc, &maxLoc, Mat() );20 21   /// For SQDIFF and SQDIFF_NORMED, the best matches are lower values. For all the other methods, the higher the better22   if( match_method  == CV_TM_SQDIFF || match_method == CV_TM_SQDIFF_NORMED )23     { matchLoc = minLoc; }24   else25     { matchLoc = maxLoc; }26 27   /// Show me what you got28   rectangle( img_display, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );29   rectangle( result, matchLoc, Point( matchLoc.x + templ.cols , matchLoc.y + templ.rows ), Scalar::all(0), 2, 8, 0 );30 31   imshow( image_window, img_display );32   imshow( result_window, result );

 

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