OpenCV模板匹配最大最小值返回错误值

时间:2013-07-27 05:54:59

标签: opencv image-processing javacv feature-detection template-matching

我正在尝试使用OpenCV(java)进行模板匹配,并使用最大最小值来确定是否找到了对象。

我正在使用以下java / opencv代码,但问题是,对于最佳匹配以及未找到匹配项的情况,它返回0.0的最小值。

因此,此模板匹配似乎不可靠,无法确定是否找到了对象。我在这段代码中做错了什么,或者我需要采用其他任何技术吗?

提前致谢。

    int templateMatchMethod = Imgproc.TM_SQDIFF_NORMED;
    Mat largeImage = Highgui.imread(largeUrl);
    Mat smallImage = Highgui.imread(smallUrl);

    boolean isMaxTypleMethod = true;

    double TEMPLATE_MATCH_THRESHOLD = 0.8;

    int result_cols = largeImage.cols() - smallImage.cols() + 1;
    int result_rows = largeImage.rows() - smallImage.rows() + 1;
    Mat result = new Mat(result_rows, result_cols, CvType.CV_8U);

    Imgproc.matchTemplate(largeImage, smallImage, result, templateMatchMethod);
    Core.normalize(result, result, 0, 1, Core.NORM_MINMAX, -1, new Mat());

    MinMaxLocResult mmr = Core.minMaxLoc(result);

    Point matchLoc;
    double minMaxValue = 1;
    if (templateMatchMethod == Imgproc.TM_SQDIFF || templateMatchMethod == Imgproc.TM_SQDIFF_NORMED)
    {
        matchLoc = mmr.minLoc;
        isMaxTypleMethod = false;
        TEMPLATE_MATCH_THRESHOLD = 0.4;
        minMaxValue = mmr.minVal;
    }
    else
    {
        matchLoc = mmr.maxLoc;
        minMaxValue = mmr.maxVal;
    }

    Core.rectangle(largeImage, matchLoc, new Point(matchLoc.x + smallImage.cols(),
            matchLoc.y + smallImage.rows()), new Scalar(0, 255, 0));

    System.out.println("minMaxValue : "+minMaxValue);
    if(isMaxTypleMethod && TEMPLATE_MATCH_THRESHOLD < minMaxValue)
    {
        System.out.println("Match found");
    }
    else if (!isMaxTypleMethod && TEMPLATE_MATCH_THRESHOLD > minMaxValue)
    {
        System.out.println("Match found");
    }

2 个答案:

答案 0 :(得分:4)

这看起来很可疑:

Mat result = new Mat(result_rows, result_cols, CvType.CV_8U);  // better use CvType.CV_32F here

Imgproc.matchTemplate(largeImage, smallImage, result, templateMatchMethod);
Core.normalize(result, result, 0, 1, Core.NORM_MINMAX, -1, new Mat());   // normalizing a uchar mat into [0..1] can only result in garbage.

再次,如果你使用float类型作为结果并跳过normalize

,它会更好用

答案 1 :(得分:0)

不要将结果标准化,我的意思是从代码中删除此行,

    Core.normalize(result, result, 0, 1, Core.NORM_MINMAX, -1, new Mat());   // normalizing a uchar mat into 

这样可以正常工作并且会给你正确的minmax值,