单目标模版匹配-低调大师

单目标模版匹配

2014-06-24 869

就是实现这样：

其中，能够根据模版运算，自动实时从图中找出相同模版的地方。从而能够计算出镜头的相对位移。

模板匹配的工作方式
    模板匹配的工作方式跟直方图的反向投影基本一样，大致过程是这样的：通过在输入图像上滑动图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配。
    假设我们有一张100x100的输入图像，有一张10x10的模板图像，查找的过程是这样的：
（1）从输入图像的左上角(0,0)开始，切割一块(0,0)至(10,10)的临时图像；
（2）用临时图像和模板图像进行对比，对比结果记为c；
（3）对比结果c，就是结果图像(0,0)处的像素值；
（4）切割输入图像从(0,1)至(10,11)的临时图像，对比，并记录到结果图像；
（5）重复（1）～（4）步直到输入图像的右下角。
    大家可以看到，直方图反向投影对比的是直方图，而模板匹配对比的是图像的像素值；模板匹配比直方图反向投影速度要快一些，但是我个人认为直方图反向投影的鲁棒性会更好。

模板匹配的匹配方式
    在OpenCv和EmguCv中支持以下6种对比方式：
    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
    根据我的测试结果来看，上述几种匹配方式需要的计算时间比较接近（跟《学习OpenCv》书上说的不同），我们可以选择一个能适应场景的匹配方式。

程序和视频 http://pan.baidu.com/s/1eQAEs62 89gb

目前方向：图像拼接融合、图像识别联系方式：jsxyhelu@foxmail.com

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时间总是无法阻止人类对未知的好奇与探索，反而成为其创造奇迹最好的催化剂，科技已经在无形中潜入，成为我们生活的一部分，再也无法脱离开来。当我们还沉浸于智能手机和智能家电带给我们的欢乐与便捷中时，世界上第一个具有情感的智能机器人在万千瞩目中诞生了。 6日，日本软银公司在东京发布了一款最新研发的机器人，名叫“佩珀”。据了解，这款机器人同以往的机器人不一样，它可以识别人类的情感，并且能唱歌、会跳舞，还可以与人对话，软银公司称这款机器人是世界上第一款具有情感的机器人，由法国公司Aldebaran开发、富士康母公司台湾鸿海精密集团制造，将于明年2月份上市销售。据了解，这款机器人外形非常的惹人怜爱，身高121厘米,重28千克。一双水汪汪的黑色大眼睛，一个光滑圆润的小脑袋，再加上胸前戴着一个平板显示屏，无一不显露这一个八九岁小孩天真可爱形象，让人忍不住想去逗一下它。但美中不足的是，为了让“佩珀”持续工作的时间更久，它的下半身并未采用双足步行的方式，而是选择了更为省电的脚轮移动，但这并不影响其整体的可爱形象。 “佩珀”之所以能实现情感识别，是因为它的头部装有一个麦克风、兩个摄像头和一個3D传感器，并...

2014-06-22

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模版的多个匹配，能够得到所有匹配的结果。模板匹配是数字图像处理的重要组成部分之一。把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准,或根据已知模式到另一幅图中寻找相应模式的处理方法就叫做模板匹配简单而言，模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。以8 位图像(其1 个像素由1 个字节描述)为例，模板T( m × n 个像素)叠放在被搜索图S( W × H 个像素)上平移，模板覆盖被搜索图的那块区域叫子图Sij。i，j为子图左上角在被搜索图S 上的坐标。程序和视频http://pan.baidu.com/s/1qY1Y75i目前方向：图像拼接融合、图像识别联系方式：jsxyhelu@foxmail.com

2014-06-25

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