OpenCV中的模板匹配可以处理两个相同大小的图像吗？

Question

我想在OpenCV中使用模板匹配来获得两个图像的相似性。众所周知，模板匹配通常用于在较大的图像中找到较小的图像部分。这是我的问题。我发现当模板图像和源图像大小相同时，函数matchTemplate（）的结果矩阵总是0，即使两个图像完全相同。

OpenCV中的模板匹配是否可以处理两个相同大小的图像？

Answer 1

也许我应该先道歉：标准化后矩阵的值确实为零，只要两张图片的大小相同即可。我错了：）

查看此页面： OpenCV - Normalize

OpenCV源代码的一部分：

void cv::normalize( InputArray _src, OutputArray _dst, double a, double b,
                    int norm_type, int rtype, InputArray _mask )
{
    Mat src = _src.getMat(), mask = _mask.getMat();

    double scale = 1, shift = 0;
    if( norm_type == CV_MINMAX )
    {
        double smin = 0, smax = 0;  //Records the maximum and minimum value in the _src matrix
        double dmin = MIN( a, b ), dmax = MAX( a, b );
        minMaxLoc( _src, &smin, &smax, 0, 0, mask );  //Find the minimum and maximum value
        scale = (dmax - dmin)*(smax - smin > DBL_EPSILON ? 1./(smax - smin) : 0);
        shift = dmin - smin*scale;
    }

    //...

    if( !mask.data )
        src.convertTo( dst, rtype, scale, shift );
    else
    {
        //...
    }
}

由于结果数组中只有一个元素，smin = smax = result[0][0]

scale = (dmax - dmin)*(smax - smin > DBL_EPSILON ? 1./(smax - smin) : 0);
      =  (1 - 0 ) * (0) = 0
shift = dmin - smin*scale
      = 0 - result[0][0] * 0
      = 0

之后，void Mat::convertTo(OutputArray m, int rtype, double alpha, double beta)使用以下公式:( saturate_cast与您的问题无关，因此我们暂时可以忽略它。）

当您致电normalize( result, result, 0, 1, NORM_MINMAX, -1, Mat() )时，无论矩阵中的元素是什么，它都将src.convertTo( dst, rtype, scale, shift ); = scale执行0，shift = {{1 }}。 在此0函数中，

convertTo

因此，无论结果矩阵中的值是什么：

只要图像和模板具有相同的大小，结果矩阵的大小将为1x1，并且在归一化后，结果矩阵将变为alpha = 0, beta = 0 result[0][0] = result[0][0] * alpha + beta = result[0][0] * 0 + 0 = 0 。