模板匹配函数cvMatchTemplate中的…

本文详细介绍了模板匹配的基本原理,包括结果矩阵的意义、尺寸大小及如何确定最佳匹配区域的方法。通过理解这些关键步骤,读者可以更好地掌握模板匹配的技术细节。

模板匹配函数cvMatchTemplate中的参数"result"的几点说明

        首先,参看上图。假设褐色的大图为待测图片,红色小图为模板图片。

       1.result中数据的含义。

       模板匹配函数cvMatchTemplate依次计算模板与待测图片的重叠区域的相似度,并将结果存入映射图像result当中,也就是说result图像中的每一个点的值代表了一次相似度比较结果。

      2.result的尺寸大小。

       如图可知,模板在待测图像上每次在横向或是纵向上移动一个像素,并作一次比较计算,由此,横向比较W-w+1次,纵向比较H-h+1次,从而得到一个(W-w+1)×(H-h+1)维的结果矩阵,result即是用图像来表示这样的矩阵,因而图像result的大小为(W-w+1)×(H-h+1)。

       3.如何result中获得最佳匹配区域

       使用函数cvMinMaxLoc(result,&min_val,&max_val,&min_loc,&max_loc,NULL);从result中提取最大值(相似度最高)以及最大值的位置(即在result中该最大值max_val的坐标位置max_loc,即模板滑行时左上角的坐标,类似于图中的坐标(x,y)。)

         由此得到:rect=cvRect(max_loc.x,max_loc.y,tmp->width,tmp->height);rect表示的矩形区域即是最佳的匹配区域。

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