多尺度模板匹配（openCV实现find_scaled_shape_model）

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分类专栏： 计算机视觉 文章标签： opencv 边缘计算 图像处理
于 2022-11-22 22:16:17 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/manuoo/article/details/127991049
本文介绍了如何使用OpenCV进行多尺度模板匹配，包括尺度空间离散化和匹配过程，通过实验结果与Halcon的匹配效果进行对比，探讨了参数设置对匹配结果的影响。

        一直在写基于形状的模板匹配（仿照halcon,cognex），我们知道任意的二维仿射变换可以分解为以下几种变换：缩放变换（用不同比例因子Sx_{},Sy分别对图像X轴Y轴进行缩放）、倾斜变换（X轴保持固定的情况下，Y轴相对于X轴旋转角度θ）、旋转变换（X轴Y轴同时旋转角度Φ），最后是平移变换(Tx,Ty))^{T}，写到一起就是下面的公式：

        在前面的文章中我们已经解决了旋转的问题，接下来解决缩放的问题，首先是尺度空间离散化，仿照旋转需要计算出每层金字塔的比例步长，这里给出比例步长的计算公式，如下图（来源于MVTec公司的一篇专利）是一个钥匙的模型，c是模型的参考点（重心），d_{max}是所有模型点到参考点的最

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OpenCV实现多角度多尺度模板匹配（基于形状）
thequitesunshine007的博客
08-11 9100
主要流程就是两步1.制作模板2.开始匹配(使用模板在搜索图像上进行匹配)制作模板对所有的模板进行特征提取，这边使用类似于canny边缘提取的算法来提取特征。开始匹配对搜索图像提取特征，将所有的模板在搜索图像上进行相似度计算，然后滑动窗口直到匹配完成。代码实现。三个主要的函数功能：制作模板(MakingTemplates)，加载模板(LoadModel)，匹配(Matching).........
使用Python和OpenCV进行多尺度模板匹配
qq_40985985的博客
01-17 5939
这篇博文将实现如何将标准模板匹配扩展到多尺度，从而使其更加健壮。使其可以处理模板和输入图像大小不同的匹配。 我们还发现，在模板图像是刚性和格式良好的情况下，使用边缘映射而不是RGB或灰度表示可以在应用模板匹配时产生更好的结果。 如果只考虑平移和缩放，多尺度模板匹配方法可以很好地工作；但是，这种方法在存在旋转和非仿射变换的情况下不那么鲁棒。对于旋转和非仿射变换的情况，最好应用关键点检测、局部不变描述符和关键点匹配。
形状匹配find_scaled_shape_model
10-17
使用opencv实现halcon中算子find_scaled_shape_model的功能，具体功能参见博客https://blog.youkuaiyun.com/sillykog/article/details/83116793
OpenCV模板匹配技术：从简单匹配到多尺度检测
最新发布
gitblog_00833的博客
09-26 447
模板匹配（Template Matching）是计算机视觉领域中一种基础但强大的技术，用于在源图像中寻找与模板图像最相似的区域。这项技术广泛应用于目标检测、图像定位和模式识别等场景。本文将从基础原理出发，详细介绍OpenCV中的模板匹配实现方法，并深入探讨如何通过多尺度检测解决模板与目标尺寸不一致的问题。 ## 模板匹配基础原理 ### 核心概念 模板匹配的工作原理类似于在拼图中寻找特定形状的...
多尺度模板匹配
qq_45083274的博客
08-13 1082
效果特别差 只能用来识别简单的东西 仅供练手 import cv2 import numpy as np import os import time cap=cv2.VideoCapture('Camera Roll/3.mp4')#视频加载 读摄像头就填0 temp=cv2.imread('Camera Roll/temp3.jpg') #模板 gray_temp=cv2.cvtColor(temp, cv2.COLOR_BGR2GRAY) h_t,w_t,c_t=temp.shape[:] cv2
目标跟踪之——多尺度模板匹配
kangqi5602的博客
10-13 5170
%% %Date:2017-10-13 %Author:WPH %Require:mexopencv3.0 %多尺度模板匹配 %原理：根据原始模板图像预先产生一系列不同尺度的模板 %检测的时候分别用上述各个尺度的模板遍历图像%% clear; clc;srcImg_rgb=imread('0132.jpg'); tImg=imread('hh.jpg'); srcImg=rgb2gray(srcIm
【亲测免费】 探索高效形状识别之旅：基于OpenCV的find_scaled_shape_model开源项目
gitblog_09814的博客
10-22 682
探索高效形状识别之旅：基于OpenCV的find_scaled_shape_model开源项目 【下载地址】形状匹配find_scaled_shape_model资源文件 本资源文件提供了使用OpenCV实现Halcon中算子`find_scaled_shape_model`的功能。该功能主要用于在图像中查找与模板形状相...
halcon操作算子：find_scaled_shape_model
weixin_66608063的博客
04-29 2390
是 HALCON 中的一个操作符，用于在图像中搜索已知形状模型的实例，同时允许模型在尺寸、旋转和位置方面发生变化。这个操作符非常适合于在不同尺度和方向上识别目标对象。
基于Halcon学习的基于形状模板匹配【一】find_scaled_shape_model.hdev例程
BoomBiuBiu的博客
01-19 6430
*此示例程序显示如何查找缩放和旋转的形状模型。
【转】多尺度模板匹配
nn的博客
05-07 1133
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sazass/article/details/89634427...
使用Python,OpenCV进行模板匹配单对象、多对象及多尺度模板匹配
qq_40985985的博客
09-08 5757
这篇博客将介绍如何使用模板匹配在图像中查找对象。模板匹配是一种在较大的图像中寻找模板图像位置的方法。OpenCV使用cv2.matchTemplate() 、cv2.minMaxLoc()实现模板匹配。 主要分为3部分： 1. 模板匹配单对象 2. 模板匹配多对象 3. 多尺度模板匹配
基于opencv4.5多目标/多角度与多尺度模板匹配(含源码)
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01-04 1万+
在OpenCV中有个用于模板匹配的基本函数matchTemplate()，该函数使用某模板在搜索图像中进行搜索时，只能搜索到和模板完全一样的地方，一旦在搜索图像中要搜索的区域相较于模板是旋转了、放大缩小了或者部分遮掩了就无法匹配到结果了,实际项目应用不太友好.本文主要介绍从开源项目中,试验比较好的项目,共同学习.
OpenCV实现基于形状的模板匹配(附源码)
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OpenCV实现基于形状的模板匹配(附源码)
OpenCV多分辨率模板匹配与容错实战指南
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03-16 1634
本文从理论推导到工程实现，详细解析了多分辨率模板匹配与容错优化的完整方案。通过5个实战案例和20+代码示例，展示了如何将传统计算机视觉技术应用于复杂工业场景。读者可访问附带的GitHub仓库获取完整代码和测试数据集，快速复现文中实验。
从零开始实现多尺度、多角度的通用模板匹配（深度解析）
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12-04 3530
在传统的工业视觉定位检测任务中，最便捷通用的就是模板匹配算法，通过对目标物体建立模板，使用模板匹配可以快速的定位到该物体在图像中所处的位置及角度，并且通过相机标定确定图像像素与实际物理尺寸的关系后，就能使用机械手等硬件设备在实际物理空间中抓取到该物体了。
python +opencv 多尺度缩放与旋转的模板匹配
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04-27 4523
print('在当前最优匹配角度周围10的区间以1为步长循环进行循环匹配所花时间为：' + str(1000 * (toc - tic)) + 'ms'+'-----angle:'+str(angle))print('在当前最优匹配角度周围2的区间以0.1为步长进行循环匹配所花时间为：' + str(1000 * (toc - tic)) + 'ms'+"---angle:"+str(angle))height, width = img.shape[:2] # 输入(H,W,C)，取 H，W 的值。
基于opencv的多目标模板匹配
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[opencv-python] cv2.matchtemplate(...)模板匹配-多尺度的模板匹配算法
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多尺度的模板匹配算法-基于(OpenCV-python-matchTemplate)
find_scaled_shape_model
08-28
在深度学习和计算机视觉领域，缩放形状模型（scaled shape model）通常涉及对几何形状、图像特征或模型参数进行尺度变换。实现缩放形状模型的方法可以基于不同的上下文，例如图像处理、3D 形状建模或神经网络中的参数缩放。 ### 图像处理中的形状缩放方法 在图像处理任务中，常见的形状缩放方法包括使用插值算法对图像进行放大或缩小。OpenCV 提供了多种实现方式，例如： ```python import cv2 import numpy as np # 缩放图像 def scale_image(image, scale_factor): scaled_image = cv2.resize(image, None, fx=scale_factor, fy=scale_factor, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) return scaled_image # 示例 image = cv2.imread("example.jpg") scaled_image = scale_image(image, 0.5) # 缩小为原来的一半 ``` 上述代码使用 `cv2.resize` 函数进行图像缩放，其中 `fx` 和 `fy` 分别表示宽度和高度的缩放因子，`interpolation` 指定插值方法。 ### 3D 形状建模中的缩放方法 在 3D 形状建模中，缩放操作可以通过对顶点坐标进行线性变换来实现。例如，使用 NumPy 对点云进行缩放： ```python def scale_3d_shape(points, scale_factor): # points: Nx3 的 NumPy 数组，表示 3D 点云 scaled_points = points * scale_factor return scaled_points # 示例 points = np.random.rand(100, 3) # 随机生成 100 个 3D 点 scaled_points = scale_3d_shape(points, 2.0) # 缩放为原来的两倍 ``` 该函数通过将每个点的坐标乘以一个缩放因子来实现整体形状的放大或缩小。 ### 神经网络中的模型参数缩放 在神经网络中，特别是在大规模语言模型（如 GPT 系列）中，模型参数的缩放通常涉及调整模型的深度、宽度或输入表示的维度。例如，GPT-2 的不同版本（小型、中型、大型）通过调整参数数量来实现不同的模型规模 [^2]。可以通过修改模型配置文件中的参数来实现模型缩放，例如： ```python from transformers import GPT2Config, GPT2Model # 自定义缩放模型配置 config = GPT2Config( n_embd=1024, # 嵌入维度 n_head=16, # 注意力头数量 n_layer=48, # 层数 n_positions=1024 # 最大位置编码 ) # 创建模型 model = GPT2Model(config) ``` 通过调整 `n_embd`、`n_head` 和 `n_layer` 等参数，可以实现模型的缩放，从而适应不同的计算资源和性能需求。 ### 总结 缩放形状模型的方法取决于具体的应用场景。在图像处理中，可以使用插值算法进行图像缩放；在 3D 形状建模中，可以通过线性变换对点云进行缩放；而在神经网络中，可以通过调整模型参数来实现模型的缩放。
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