基于OpenCV的模板匹配算法探索与实践

目录

一、模板匹配能够做什么？

二、六种模板匹配算法解析

1、平方差匹配法method=TM_SQDIFF

2、归一化平方差匹配法method=TM_SQDIFF_NORMED

3、相关匹配法method=TM_CCORR

4、归一化相关匹配法method=TM_ CCORR_NORMED

5、系数匹配法method=TM_CCOEFF

6、化相关系数匹配法 method=TM_CCOEFF_NORMED

三、模板匹配案例应用

四、总结

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一、模板匹配能够做什么？

模板匹配算法能够用于在图像或数据中查找与给定模板相匹配的部分。这种算法通过比较模板和图像或数据中的各个部分，寻找最相似的匹配项。在计算机视觉领域，模板匹配算法被广泛用于目标定位、跟踪和识别等任务。例如，在人脸识别中，可以使用模板匹配算法来比较一个人脸模板和一组候选人脸，以确定最相似的匹配项。除此之外，模板匹配算法还可以用于文本分析、物体识别等领域。

二、六种模板匹配算法解析

模板匹配函数如下：

cv2.matchTemplate(img, tpl, method) 

其中，各参数含义如下：

• img：原始图像，即需要在其中查找模板的图像。
• tpl：模板图像，即需要查找的图像模式。
• method：指定模板匹配的方法，可以是以下几种方法之一。

1、平方差匹配法method=TM_SQDIFF

首先，其公式如下：

T为模板图像，I为匹配图像；在匹配图像的（x,y）位置，向右x’，向下y’ 框定识别区域。通过计算模板与图像区域的平方差来进行匹配，最好的匹配值为0，匹配越差，匹配值越大。

2、归一化平方差匹配法method=TM_SQDIFF_NORMED

公式如下：