Robust Template Matching 使用 Scale-Adaptive Deep Convolutional Features

Robust Template Matching 使用 Scale-Adaptive Deep Convolutional Features

robustTemplateMatching Implementation of Robust Template Matching Using Scale-Adaptive Deep Convolutional Features 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/robustTemplateMatching

项目基础介绍

本项目是基于深度学习的鲁棒模板匹配方法，采用 Scale-Adaptive Deep Convolutional Features 实现的一种高效图像匹配技术。该项目主要使用 Python 和部分 C/Cython 语言进行开发。

项目核心功能

该项目主要实现以下核心功能：

• 图像预处理：对输入的样本图像和模板图像进行预处理，以便更好地进行匹配。
• 特征提取：使用 Scale-Adaptive Deep Convolutional Network (S-DCNN) 提取图像特征。
• 模板匹配：通过计算样本图像和模板图像的特征相似度，找出最佳匹配位置。
• 结果可视化：将匹配结果可视化，展示匹配效果。

项目最近更新的功能

最近项目的更新主要包括以下内容：

• 优化特征提取算法：对 S-DCNN 网络结构进行了优化，提高了特征提取的准确性和效率。
• 增加 GPU 加速选项：通过添加 --use_cuda 参数，使得项目支持在 GPU 上运行，大大提高了计算速度。
• 增加 Cython 加速选项：通过添加 --use_cython 参数，使得项目支持使用 Cython 进行编译，进一步提高运行效率。
• 改进了结果保存方式：将匹配结果以 PNG 格式图片保存，更直观地展示匹配效果。

robustTemplateMatching Implementation of Robust Template Matching Using Scale-Adaptive Deep Convolutional Features 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/robustTemplateMatching