图像处理中的模板匹配（程序基于Op…

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原创最新推荐文章于 2024-06-01 17:49:21 发布 · 616 阅读

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本文介绍如何使用OpenCV实现图像模板匹配，通过滑动模板图像并与原始图像的每个重叠区域进行比较，找到最相似的区域。提供了详细的代码示例，包括转换为灰度图像、选择匹配方法等步骤。

模板匹配,即是用模板图像通过滑行依次与图像的重叠区域进行相似度比较，将相似度最大的区域作为匹配目标区域。在OpenCV中用函数cvMatchTemplate来滑动过整个图像，并将比较结果存入result（比较结果的映射图像。单通道、32-比特浮点数.）参数当中。再通过使用函数cvMinMaxLoc找result中的全局最大值以及最大值所代表的匹配位置max_loc。

有关于比较结果的映射图像result的含义，将会在后期文章中说明。

贴出代码：

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以下是引用片段：

#include <cv.h>
#include <highgui.h>

IplImage* src=NULL;
IplImage* tmp=NULL;

void L_TemplateMatch(IplImage* src,IplImage* tmp)
{
int w,h;
CvRect rect;
IplImage* result=NULL;
IplImage* srcGray=NULL;
IplImage* tmpGray=NULL;
double min_val;
double max_val;
CvPoint min_loc;
CvPoint max_loc;
CvPoint pt1;
CvPoint pt2;

w=src->width-tmp->width;
h=src->height-tmp->height;
result=cvCreateImage(cvSize(w+1,h+1),IPL_DEPTH_32F,1); //必须为32位浮点型，IPL_DEPTH_32F
srcGray=cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);
tmpGray=cvCreateImage(cvGetSize(tmp),8,1);
cvCvtColor(src,srcGray,CV_BGR2GRAY);
cvCvtColor(tmp,tmpGray,CV_BGR2GRAY);
cvMatchTemplate(srcGray,tmpGray,result,CV_TM_CCORR_NORMED);
//CV_TM_SQDIFF CV_TM_SQDIFF_NORMED CV_TM_CCORR (这三种Method的匹配效果不佳)
//CV_TM_CCORR_NORMED CV_TM_CCOEFF CV_TM_CCOEFF_NORMED (这三种Method的匹配效果完美)

cvMinMaxLoc(result,&min_val,&max_val,&min_loc,&max_loc,NULL);

rect=cvRect(max_loc.x,max_loc.y,tmp->width,tmp->height);
pt1=cvPoint(rect.x,rect.y);
pt2=cvPoint(rect.x+rect.width,rect.y+rect.height);
cvRectangle( src,pt1, pt2, cvScalar(255,0,0),1, 8, 0 );

cvReleaseImage(&srcGray);
cvReleaseImage(&tmpGray);
cvReleaseImage(&result);
}

void main()
{
cvNamedWindow("matchResult",1);
src=cvLoadImage("1.jpg",1);
tmp=cvLoadImage("2.jpg",1);

L_TemplateMatch(src,tmp);
cvShowImage("matchResult",src);
cvWaitKey(0);

cvDestroyWindow("matchResult");
cvReleaseImage(&src);
cvReleaseImage(&tmp);
}