Question

我正在使用opencv进行某些项目。并有一个应该解决的任务。任务很简单。我有一张主图片，并且有一个模板，而不是我将主图片与模板进行比较。我使用matchTemplate（）函数。我只是好奇一下。在文档中，我发现以下信息：为了识别匹配区域，我们必须通过滑动来比较模板图像和源图像。通过滑动，我们的意思是一次一个像素地移动补丁（从左到右，从上到下）。在每个位置处，计算度量以使其表示该位置处的匹配“好”或“坏”（或者补丁与源图像的特定区域有多相似）。对于T over I的每个位置，将度量存储在结果矩阵（R）中。 R中的每个位置都包含匹配指标。

因此，例如，您有主图片和模板。而且你知道至少在主图片中有一个模板条目。它工作正常。但是如果您不知道主图片0或10中有多少个模板？有什么方法可以计算吗？应该使用哪种算法？我如何理解结果矩阵中的指标是什么意思？提前谢谢。

Answer 1

matchTemplate（）函数创建一个新矩阵，其中每个像素都保存给定模板在该点与图像匹配的值。为了检测与模板匹配的所有区域，您需要检查结果矩阵，并检查每个像素是否超过某个阈值。
如果像素超过阈值，则意味着它是图像中与模板匹配的区域的左上角。一个简单的实现可能如下所示：

double PATT_THRESH = 0.4
IplImage *result = cvCreateImage(cvSize(imageW, imageH), IPL_DEPTH_32F, 1);
vector<CvPoint> foundTemplates;
cvMatchTemplate(image, pattern, result, CV_TM_SQDIFF_NORMED);
for (int i = 0 ; i < result->width ; ++i) {
    for (int j = 0 ; j < result->height ; ++j) {
        if (cvGet2D(result, j, i).val[0] < PATT_THRESH) {
            foundTemplates.push_back(cvPoint(i, j);
        }
    }

}

我不知道您使用的是哪种语言，但很容易翻译成其他语言。希望有所帮助。

opencv，模板匹配

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