【图像识别】基于模板匹配实现扑克牌识别matlab源码

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#matlab #开发语言

模板匹配的定义

　　模板就是一幅已知的小图像，而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，且该目标与模板有相同的尺度，方向和图像元素，通过一定的算法可以在图像中找到目标。

　　模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上开始滑动，计算模板与图像被模板覆盖的地方的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有6种，然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。假如原图像是A*B大小，而模板是 a*b大小，则输出结果的矩阵是 (A-a+1)*(B-b+1)。

function varargout = poker(varargin)
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name',       mfilename, ...
                   'gui_Singleton',  gui_Singleton, ...
                   'gui_OpeningFcn', @poker_OpeningFcn, ...
                   'gui_OutputFcn',  @poker_OutputFcn, ...
                   'gui_LayoutFcn',  [] , ...
                   'gui_Callback',   []);
if nargin & isstr(varargin{1})
    gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end
if nargout
    [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
    gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% --------------------------------------------------------------------
function poker_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
handles.output = hObject;
guidata(hObject, handles);

global IMAGE;global POKER;global GRAY;global BW;global BWSTR;
IMAGE=0;
POKER=0;
GRAY=0;
BW=0;
BWSTR=0;%全局变量初始化为0
% --------------------------------------------------------------------
function varargout = poker_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
varargout{1} = handles.output;
% --------------------------------------------------------------------
function file_Callback(hObject, eventdata, handles)
% --------------------------------------------------------------------
function new_Callback(hObject, eventdata, handles)
global IMAGE;
global POKER;
global GRAY;
global BW;
global BWSTR;

name=0;
[name,path]=uigetfile({'*.bmp';'*.jpg';'*,tif'},'打开图像');
if name==0;
    return;%没有打开图像
end

IMAGE=imread(strcat(path,name));%成功打开图像
POKER=0;GRAY=0;BW=0;BWSTR=0;%其他图像复位

subplot(1,1,1),imshow(IMAGE),title('扑克纸牌图像');
% --------------------------------------------------------------------
function operate_Callback(hObject, eventdata, handles)
% --------------------------------------------------------------------
function rectify_Callback(hObject, eventdata, handles)
global IMAGE;
global POKER;

if IMAGE==0;%未打开图像
    msgbox('请先打开一幅扑克图像','错误','error');
else
    tic;%计算校正与定位用时
    POKER=rectify(IMAGE);
    if toc>5%设置超时时间为3秒
        msgbox('图像校正定位超时','错误','error');
        return;
    end
    time=num2str(toc);
    str=strcat('校正与定位耗时',time,'秒');
    subplot(1,1,1),imshow(POKER),title('扑克纸牌');
    msgbox(str,'消息');
end
% --------------------------------------------------------------------
function gray_Callback(hObject, eventdata, handles)
global IMAGE;
global POKER;
global GRAY;

if IMAGE==0%未打开图像
    msgbox('请先打开一幅扑克图像','错误','error');
elseif POKER==0%未进行图像校正
    msgbox('请先对图像进行校正定位','错误','error');
else
    GRAY=rgb2gray(POKER);
    subplot(1,1,1),imshow(GRAY),title('图像灰度化');
end
% --------------------------------------------------------------------
function binary_Callback(hObject, eventdata, handles)
global IMAGE;
global POKER;
global GRAY;
global BW;

if IMAGE==0%未打开图像
    msgbox('请先打开一幅扑克图像','错误','error');
elseif POKER==0%未进行图像校正
    msgbox('请先对图像进行校正定位','错误','error');
elseif GRAY==0%未进行图像灰度化
    msgbox('请先对图像进行灰度化','错误','error');
else
    bw=im2bw(GRAY,ostu(GRAY));
    BW=logical(abs(double(bw)-1));
    subplot(1,1,1),imshow(BW),title('图像二值化');
end
% --------------------------------------------------------------------
function getsymstr_Callback(hObject, eventdata, handles)
global IMAGE;
global POKER;
global GRAY;
global BW;
global BWSTR;

if IMAGE==0%未打开图像
    msgbox('请先打开一幅扑克图像','错误','error');
elseif POKER==0%未进行图像校正
    msgbox('请先对图像进行校正定位','错误','error');
elseif GRAY==0%未进行图像灰度化
    msgbox('请先对图像进行灰度化','错误','error');
elseif BW==0%未进行图像二值化
    msgbox('请先对图像进行二值化','错误','error');
els