模式匹配。。。openCV

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本文详细介绍了模板匹配的基本原理及其实现过程，并通过一个具体的OpenCV实现案例展示了六种不同的匹配方法及其效果。

参考http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/02/05/MatchTemplate.html和"learning openCV"

模板匹配的工作方式
    模板匹配的工作方式跟直方图的反向投影基本一样，大致过程是这样的：通过在输入图像上滑动图像块对实际的图像块和输入图像进行匹配。
    假设我们有一张100x100的输入图像，有一张10x10的模板图像，查找的过程是这样的：
（1）从输入图像的左上角(0,0)开始，切割一块(0,0)至(10,10)的临时图像；
（2）用临时图像和模板图像进行对比，对比结果记为c；
（3）对比结果c，就是结果图像(0,0)处的像素值；
（4）切割输入图像从(0,1)至(10,11)的临时图像，对比，并记录到结果图像；
（5）重复（1）～（4）步直到输入图像的右下角。
    大家可以看到，直方图反向投影对比的是直方图，而模板匹配对比的是图像的像素值；模板匹配比直方图反向投影速度要快一些，但是我个人认为直方图反向投影的鲁棒性会更好。

模板匹配的匹配方式
    在OpenCv和EmguCv中支持以下6种对比方式：
    CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法：该方法采用平方差来进行匹配；最好的匹配值为0；匹配越差，匹配值越大。
    CV_TM_CCORR 相关匹配法：该方法采用乘法操作；数值越大表明匹配程度越好。
    CV_TM_CCOEFF 相关系数匹配法：1表示完美的匹配；-1表示最差的匹配。
    CV_TM_SQDIFF_NORMED 归一化平方差匹配法
    CV_TM_CCORR_NORMED 归一化相关匹配法
    CV_TM_CCOEFF_NORMED 归一化相关系数匹配法

[code]#include <cv.h>
#include <cxcore.h>
#include <highgui.h>
#include <stdio.h>

int main( int argc, char** argv ) {
    IplImage *src, *templ,*ftmp[6]; //ftmp will hold results
    int i;
    if( argc == 3){
        //Read in the source image to be searched:
        if((src=cvLoadImage(argv[1], 1))== 0) {
            printf("Error on reading src image %s/n",argv[i]);
            return(-1);
        }
        //Read in the template to be used for matching:
        if((templ=cvLoadImage(argv[2], 1))== 0) {
            printf("Error on reading template %s/n",argv[2]);
                return(-1);
        }
        //ALLOCATE OUTPUT IMAGES:
        int iwidth = src->width - templ->width + 1;
        int iheight = src->height - templ->height + 1;
        for(i=0; i<6; ++i){
            ftmp[i] = cvCreateImage(
                              cvSize(iwidth,iheight),32,1);
        }
        //DO THE MATCHING OF THE TEMPLATE WITH THE IMAGE:
        for(i=0; i<6; ++i){
            cvMatchTemplate( src, templ, ftmp[i], i);
            cvNormalize(ftmp[i],ftmp[i],1,0,CV_MINMAX);
        }
        //DISPLAY
        cvNamedWindow( "Template", 0 );
        cvShowImage(   "Template", templ );
        cvNamedWindow( "Image", 0 );
        cvShowImage(   "Image", src );
        cvShowImage(   "SQDIFF", ftmp[0] );
        cvNamedWindow( "SQDIFF_NORMED", 0 );
        cvShowImage(   "SQDIFF_NORMED", ftmp[1] );
        cvNamedWindow( "CCORR", 0 );
        cvShowImage(   "CCORR", ftmp[2] );
        cvNamedWindow( "CCORR_NORMED", 0 );
        cvShowImage(   "CCORR_NORMED", ftmp[3] );
        cvNamedWindow( "CCOEFF", 0 );
        cvShowImage(   "CCOEFF", ftmp[4] );
        cvNamedWindow( "CCOEFF_NORMED", 0 );
        cvShowImage(   "CCOEFF_NORMED", ftmp[5] );
        //LET USER VIEW RESULTS:
        cvWaitKey(0);
    }
    else { printf("Call should be: "
                   "match Template image template /n");}
}
[/code]

测试结果：