【圖像算法】模板匹配

熊貓發(fā)作 2015-08-16

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圖像算法：模板匹配

SkySeraph Mar 29th 2011 HQU

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Latest Modified Date：Mar 29th 2011 HQU

一工具：VC6.0+OpenCV1.0

語言：CPP

二原理：

1 函數(shù) cvMatchTemplate

    //功能：比較模板和重疊的圖像區(qū)域
    //原型：void cvMatchTemplate(
    const CvArr* image, 　　//欲搜索的圖像。它應(yīng)該是單通道、8-比特或32-比特浮點(diǎn)數(shù)圖像
    const CvArr* templ,　　//搜索模板，不能大于輸入圖像，且與輸入圖像具有一樣的數(shù)據(jù)類型
    CvArr* result, 　　　　//比較結(jié)果的映射圖像。單通道、32-比特浮點(diǎn)數(shù).
         　　　　　　　　　　　　若圖像是W×H而templ是w×h，則result一定是(W-w+1）×(H-h+1）
    int method　　　　　　//CV_TM_SQDIFF、CV_TM_SQDIFF_NORMED、CV_TM_CCORR、
        　　　　　　　　　　　　CV_TM_CCORR_NORMED、CV_TM_CCOEFF、CV_TM_CCOEFF_NORMED
    );
    //說明：

　　關(guān)于參數(shù)result[2]：
    　　含義：依次計算模板與待測圖片的重疊區(qū)域的相似度，result圖像中的每一個點(diǎn)的值代表了一次相似度比較結(jié)果
     　　尺寸：橫向比較W-w+1次，縱向比較H-h+1次
    　　獲取最佳匹配區(qū)域：
     　　　　使用函數(shù)cvMinMaxLoc提取最大值（相似度最高）以及最大值的位置
      　　　　rect=cvRect(max_loc.x,max_loc.y,tmp->width,tmp->height);

　　　　　　rect表示的矩形區(qū)域即是最佳的匹配區(qū)域
　　關(guān)于參數(shù) method：

　　　　　　CV_TM_SQDIFF 平方差匹配法：該方法采用平方差來進(jìn)行匹配；最好的匹配值為0；匹配越差，匹配值越大。
　　　　　　CV_TM_CCORR 相關(guān)匹配法：該方法采用乘法操作；數(shù)值越大表明匹配程度越好。
　　　　　　CV_TM_CCOEFF 相關(guān)系數(shù)匹配法：1表示完美的匹配；-1表示最差的匹配。
　　　　　　CV_TM_SQDIFF_NORMED 歸一化平方差匹配法
　　　　　　CV_TM_CCORR_NORMED 歸一化相關(guān)匹配法
　　　　　　CV_TM_CCOEFF_NORMED 歸一化相關(guān)系數(shù)匹配法
2 函數(shù)：cvMinMaxLoc

    /*-----------------cvMinMaxLoc------------------//
    //功能：查找數(shù)組和子數(shù)組的全局最小值和最大值
    //函數(shù)：
    void cvMinMaxLoc(
    const CvArr* arr, //輸入數(shù)組，單通道或者設(shè)置了 COI 的多通道
    double* min_val, //指向返回的最小值的指針
    double* max_val,//指向返回的最大值的指針
    CvPoint* min_loc=NULL, //指向返回的最小值的位置指針
    CvPoint* max_loc=NULL, //指向返回的最大值的位置指針
    const CvArr* mask=NULL//選擇一個子數(shù)組的操作掩模
    );
    //----------------------------------------------*/

三源碼(完整)：

/*===============================================//

功能：Template Matching with OpenCV

時間：3/22/2011 SkySeraph HQU

//===============================================*/

#include "iostream"

using namespace std;

#include "cv.h"

#include "highgui.h"

#include "math.h"

#pragma comment(lib,"highgui.lib")

#pragma comment(lib,"cv.lib")

#pragma comment(lib,"cvaux.lib")

#pragma comment(lib,"cxcore.lib")

const char* filename1 = "D:\\My Documents\\My Pictures\\Images\\歸一化.bmp";

const char* filename2 = "D:\\My Documents\\My Pictures\\Images\\歸一化模板.bmp";

/*=============================================*/

int main( int argc, char** argv )

{

IplImage *img;

IplImage *tpl;

IplImage *res;

CvPoint minloc, maxloc;

double minval, maxval;

int img_width, img_height;

int tpl_width, tpl_height;

int res_width, res_height;

img = cvLoadImage( filename1, CV_LOAD_IMAGE_COLOR );

tpl = cvLoadImage( filename2, CV_LOAD_IMAGE_COLOR );

if( tpl == 0 )

{

fprintf( stderr, "Cannot load file %s!\n", argv[2] );

return 1;

}

cvNamedWindow( "src", CV_WINDOW_AUTOSIZE );

cvShowImage( "src", img );

cvNamedWindow( "template", CV_WINDOW_AUTOSIZE );

cvShowImage( "template", tpl );

/* get image's properties */

img_width = img->width;

img_height = img->height;

tpl_width = tpl->width;

tpl_height = tpl->height;

res_width = img_width - tpl_width + 1;

res_height = img_height - tpl_height + 1;

/* create new image for template matching computation */

res = cvCreateImage( cvSize( res_width, res_height ), IPL_DEPTH_32F, 1 );

/* choose template matching method to be used */

cvMatchTemplate( img, tpl, res, CV_TM_CCORR_NORMED );

/*cvMatchTemplate( img, tpl, res, CV_TM_SQDIFF_NORMED );

cvMatchTemplate( img, tpl, res, CV_TM_CCORR );

cvMatchTemplate( img, tpl, res, CV_TM_SQDIFF );

cvMatchTemplate( img, tpl, res, CV_TM_CCOEFF );

cvMatchTemplate( img, tpl, res, CV_TM_CCOEFF_NORMED );*/

cvNamedWindow( "res", CV_WINDOW_AUTOSIZE );

cvShowImage( "res", res );

cvMinMaxLoc( res, &minval, &maxval, &minloc, &maxloc, 0 );

/* draw red rectangle */

/*cvRectangle( img,

cvPoint( minloc.x, minloc.y ),

cvPoint( minloc.x + tpl_width, minloc.y + tpl_height ),

cvScalar( 0, 0, 255, 0 ), 1, 0, 0 );*/

CvPoint pt1;

CvPoint pt2;

CvRect rect;

rect=cvRect(maxloc.x,maxloc.y,tpl->width,tpl->height);//最佳的匹配區(qū)域

pt1=cvPoint(rect.x,rect.y);

pt2=cvPoint(rect.x+rect.width,rect.y+rect.height);

cvRectangle( img,pt1, pt2, cvScalar(0,0,255),1, 8, 0 );

/* display images */

cvNamedWindow( "reference", CV_WINDOW_AUTOSIZE );

cvShowImage( "reference", img );

/* wait until user press a key to exit */

cvWaitKey( 0 );

/* free memory */

cvDestroyWindow( "reference" );

cvDestroyWindow( "template" );

cvReleaseImage( &img );

cvReleaseImage( &tpl );

cvReleaseImage( &res );

return 0;

}

四效果：

五參考：

[1] http:///template-matching-in-opencv-with-example.html
[2] http://www./Article/show.asp?id=135

六其它：
平臺：　http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/03/29/1998492.html
　http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/03/29/1998536.html

Author: SKySeraph

Email/GTalk: zgzhaobo@ QQ：452728574

From： http://www.cnblogs.com/skyseraph/

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