qq_29676795的博客

针对您的需求（传统方法（如SSIM/NCC）对像素级对齐敏感，无法直接满足需求。需采用更鲁棒的算法。：Hu矩对平移、旋转、缩放具有不变性，适合比较轮廓形状。：通过特征点匹配判断物体是否一致，允许轻微形变。：通过差异区域定位异物。

序在使用rect作为感兴趣区域的时候一直没有弄懂使用感兴趣区域如何将处理后图像拼到原图像中 以及 使用感兴趣区域定位的坐标要是不是原图像的坐标这两个问题，查了很多资料，大多数都是用代码一笔带过。自己写的测试代码是利用感兴趣区域在其中绘图的程序，原图死活没有变化（最后发现是因为通道问题）。所以写一篇笔记梳理一下ROI和Rect相关的知识和应用。感兴趣区域：ROI首先先回答下上面两个问题ROI实际是指针指到了图片设置的ROI的左上角，所以修改ROI原图也同时会被修改同上因为是指针指向原图像，所

Mat常用成员属性data 是指向矩阵数据的uchar类指针，用*解引用后再强转为int可以读到第一个像素数据。dims 矩阵的维度，例如5*6矩阵是二维矩阵，则dims=2，三维矩阵dims=3。rows 矩阵的行数。cols 矩阵的列数。size 矩阵的大小，返回一个向量，二维矩阵即为 行数 x 列数。Mat常用成员方法channels() 矩阵元素拥有的通道数，例如常见的彩色图像，每一个像素由RGB三部分组成，则image.channels() = 3。type() 表示了矩阵中