【全网独家】OpenCV C++ 图像处理实战：基于NCC多角度多目标匹配（代码+测试部署）

一、介绍

基于归一化互相关（Normalized Cross-Correlation, NCC）的方法进行多角度多目标匹配是一种常用的图像匹配技术。该方法可以在不同角度和尺度下，准确地找到图像中的多个目标对象，广泛应用于机器人视觉导航、工业检测、图像识别等领域。

二、应用使用场景

• 机器人视觉：用于识别和定位物体，从而进行路径规划和抓取操作。
• 工业检测：对流水线上的产品进行质量检测，识别和判断缺陷或错误装配。
• 图像识别：在任意旋转和缩放情况下识别出特定目标，比如Logo识别、人脸识别等。
• 医学影像：用于精确定位病灶区域，辅助医生诊断。

下面是一些简单的Python代码示例，用于展示机器人视觉、工业检测、图像识别和医学影像等领域的应用。这些示例使用了OpenCV库，这是一个开源计算机视觉库。

1. 机器人视觉：物体识别与定位

import cv2
import