使用python对比SSD和NCC的图像模板匹配

一、概况

        在图像识别领域，SSD（Single Shot MultiBox Detector）和NCC（Normalized Cross-Correlation）是两种具有不同特点和应用场景的算法。

        SSD是一种基于深度学习的目标检测算法，它能够在单次前向传递过程中同时进行目标的分类和定位，无需额外的区域提议步骤，从而实现了实时、高效的目标检测。SSD算法使用了多尺度的特征图来检测不同大小的物体，并在每个特征图上定义了一系列的先验框（也称为默认框或Anchor box），用于预测物体的位置和类别。

        NCC算法是一种用于度量两个序列或图像相似程度的方法，全称为归一化互相关算法。它的核心优点在于标准化特性、对光照变化具有鲁棒性、以及简单易执行。NCC算法通过计算两个序列或图像之间的标准化交叉相关度，来确定它们之间的相似程度。

二、核心代码

SSD计算

for y in range(target_h - template_h + 1):
    for x in range(target_w - template_w + 1):
        # 提取目标图像中当前位置的子区域
        patch = target_imgS2[y:y + template_h, x:x + template_w]
        ssd = np.sum((patch - template_img2) ** 2)   # 计算SSD
        resultS[y, x] = ssd # 存储SSD值
print("SSD calculation completed.")

# 找到SSD最小的位置
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(resultS)
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